ResumoUm dos pontos principais da modelagem em DEA é a escolha das variáveis a serem utilizadas. Esta escolha pode ter objetivos muitas vezes conflitantes, como aumentar a eficiência média proporcionada pelas variáveis utilizadas ou maximizar a capacidade de ordenação do modelo -uma clássica fragilidade em DEA. Neste artigo, são comparados quatro métodos de seleção de variáveis, com ênfase na ordenação das DMUs, aplicados a uma situação real de avaliação da eficiência de Operadores Logísticos na entrega domiciliar de jornais, na região metropolitana do Rio de Janeiro.Palavras-chave: DEA; seleção de variáveis; ordenação. AbstractOne of the main issues in DEA modeling is the variables choice. This may have conflictive objectives, like increasing the mean efficiency or maximizing the model ranking capability -a DEA classic fragility. In this paper, we compare four variable selection methods, focused on DMUs sorting. These methods are applied to a real situation of assessing the efficiency of third-party logistics in the activity of newspaper home delivery, in Rio de Janeiro.
A dificuldade de se avaliar eficiência de operadores logísticos consiste no fato de geralmente se tratar de um problema de múltiplos inputs e outputs. A Análise Envoltória de Dados é um método não-paramétrico que elimina esta dificuldade e avalia unidades de produção de forma comparada. O objetivo deste trabalho é avaliar a eficiência das empresas distribuidoras de jornais usando a metodologia DEA – Análise Envoltória de Dados – especificamente na atividade de entrega domiciliar de jornais, na região metropolitana do Rio de Janeiro. Foi utilizado o modelo DEA clássico CRS. A principal dificuldade encontrada ao se avaliar esta atividade refletiu-se nas características geográficas e sócio-econômicas das áreas de atuação da cada empresa.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.