Modelos DEA para dados negativos: aplicação ao setor bancário

Bibliographic Details
Main Author: Moreira, Melissa Natalie Semedo Borges
Publication Date: 2023
Format: Master thesis
Language: por
Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
Download full: http://hdl.handle.net/10400.21/16161
Summary: A metodologia DEA consiste numa técnica não paramétrica utilizada para avaliar a eficiência relativa de entidades homogéneas, designadas por DMUs (Decision Making Units), essencialmente através de modelos radiais e não radiais. Esses modelos, que podem ser aplicados em diversas áreas, permitem obter um índice de eficiência e classificar as DMUs como eficientes e não eficientes. A maior parte das discussões e aplicações da DEA (Data Envelopment Analysis) assume que os valores dos inputs e outputs são positivos ou, quando muito, não negativos. Porém, existem aplicações onde é necessário tratar com dados negativos, como é o caso de lucros ou dados que descrevem alterações ocorridas de um período para outro, por exemplo. De forma a contornar esta limitação, alguns modelos têm sido propostos, bem como adaptações de modelos já existentes. Esta dissertação tem por objetivo apresentar um estudo sobre os principais modelos propostos na literatura DEA que permitem tratar dados negativose visa, também, aplicar esses modelos à avaliação de dezanove Instituições Bancárias que operavam em Portugal durante o ano de 2020.
id RCAP_e3e140dd521c2e7901b59650ffc4ad82
oai_identifier_str oai:repositorio.ipl.pt:10400.21/16161
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
repository_id_str https://opendoar.ac.uk/repository/7160
spelling Modelos DEA para dados negativos: aplicação ao setor bancárioDEADMUsEficiênciaDados negativosBenchmarkEfficiencySuper-efficiencyNegative dataA metodologia DEA consiste numa técnica não paramétrica utilizada para avaliar a eficiência relativa de entidades homogéneas, designadas por DMUs (Decision Making Units), essencialmente através de modelos radiais e não radiais. Esses modelos, que podem ser aplicados em diversas áreas, permitem obter um índice de eficiência e classificar as DMUs como eficientes e não eficientes. A maior parte das discussões e aplicações da DEA (Data Envelopment Analysis) assume que os valores dos inputs e outputs são positivos ou, quando muito, não negativos. Porém, existem aplicações onde é necessário tratar com dados negativos, como é o caso de lucros ou dados que descrevem alterações ocorridas de um período para outro, por exemplo. De forma a contornar esta limitação, alguns modelos têm sido propostos, bem como adaptações de modelos já existentes. Esta dissertação tem por objetivo apresentar um estudo sobre os principais modelos propostos na literatura DEA que permitem tratar dados negativose visa, também, aplicar esses modelos à avaliação de dezanove Instituições Bancárias que operavam em Portugal durante o ano de 2020.ISCALPires, José Manuel de OliveiraRCIPLMoreira, Melissa Natalie Semedo Borges2023-05-29T13:18:34Z2023-022023-02-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.21/16161porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2025-02-12T10:03:16Zoai:repositorio.ipl.pt:10400.21/16161Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-28T20:04:03.184476Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse
dc.title.none.fl_str_mv Modelos DEA para dados negativos: aplicação ao setor bancário
title Modelos DEA para dados negativos: aplicação ao setor bancário
spellingShingle Modelos DEA para dados negativos: aplicação ao setor bancário
Moreira, Melissa Natalie Semedo Borges
DEA
DMUs
Eficiência
Dados negativos
Benchmark
Efficiency
Super-efficiency
Negative data
title_short Modelos DEA para dados negativos: aplicação ao setor bancário
title_full Modelos DEA para dados negativos: aplicação ao setor bancário
title_fullStr Modelos DEA para dados negativos: aplicação ao setor bancário
title_full_unstemmed Modelos DEA para dados negativos: aplicação ao setor bancário
title_sort Modelos DEA para dados negativos: aplicação ao setor bancário
author Moreira, Melissa Natalie Semedo Borges
author_facet Moreira, Melissa Natalie Semedo Borges
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Pires, José Manuel de Oliveira
RCIPL
dc.contributor.author.fl_str_mv Moreira, Melissa Natalie Semedo Borges
dc.subject.por.fl_str_mv DEA
DMUs
Eficiência
Dados negativos
Benchmark
Efficiency
Super-efficiency
Negative data
topic DEA
DMUs
Eficiência
Dados negativos
Benchmark
Efficiency
Super-efficiency
Negative data
description A metodologia DEA consiste numa técnica não paramétrica utilizada para avaliar a eficiência relativa de entidades homogéneas, designadas por DMUs (Decision Making Units), essencialmente através de modelos radiais e não radiais. Esses modelos, que podem ser aplicados em diversas áreas, permitem obter um índice de eficiência e classificar as DMUs como eficientes e não eficientes. A maior parte das discussões e aplicações da DEA (Data Envelopment Analysis) assume que os valores dos inputs e outputs são positivos ou, quando muito, não negativos. Porém, existem aplicações onde é necessário tratar com dados negativos, como é o caso de lucros ou dados que descrevem alterações ocorridas de um período para outro, por exemplo. De forma a contornar esta limitação, alguns modelos têm sido propostos, bem como adaptações de modelos já existentes. Esta dissertação tem por objetivo apresentar um estudo sobre os principais modelos propostos na literatura DEA que permitem tratar dados negativose visa, também, aplicar esses modelos à avaliação de dezanove Instituições Bancárias que operavam em Portugal durante o ano de 2020.
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-05-29T13:18:34Z
2023-02
2023-02-01T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10400.21/16161
url http://hdl.handle.net/10400.21/16161
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv ISCAL
publisher.none.fl_str_mv ISCAL
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia
instacron:RCAAP
instname_str FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
collection Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
repository.name.fl_str_mv Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia
repository.mail.fl_str_mv info@rcaap.pt
_version_ 1833598472051228672