Adjusted spherical frontier model: allocating input via parametric DEA

Guedes, E C C; Milioni, Armando Zeferino; Avellar, José Virgílio Guedes de; Silva, R C

doi:10.1057/jors.2011.42

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“…The regression problem described above is completely analogous to the problem of allocating a new input using DEA models such as the ones proposed by Beasley (2003), Avellar et al (2007), Guedes et al (2008) and Milioni et al (2008). In each one of them, allocating a new total fi xed input is the result of different methods with different degrees of complexity sharing, however, two basic features: (i) the fi nal result is expressed as percentages of the new total fi xed input that should be allocated to each DMU and (ii) just as in the regression problem, the total value and even the meaning of this new total fi xed input are irrelevant to the solution of the problem.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

“…According to the model he proposed, the allocation of a new input should be such that, at the end, all DMU's should be effi cient (or at least technically effi cient). The same assumption was adopted by Gomes and Estellita Lins (2008), Avellar et al (2007), Guedes et al (2008) andMilioni et al (2008), who worked, in the last 3 cases, with the so called parametric DEA formulation, characterized by the fact that the effi ciency frontier obeys a specifi c and predefi ned locus of points.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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On the Allocation of New Inputs and Ouputs With Dea

Freitas¹,

Avellar²,

Milioni³

2010

Engevista

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Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

On the Allocation of New Inputs and Ouputs With Dea

Freitas¹,

Avellar²,

Milioni³

2010

Engevista

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“…Milioni, de Avellar, Rabello, and De Freitas (2011b) further extended the Avellar et al (2007) approach from input resource allocation to output target setting, and the authors studied both new fixed output setting and existing output resetting. Guedes, Milioni, de Avellar, and Silva (2012) proposed a new adjusted spherical frontier DEA model for input allocation, which has an important feature called coherence, implying that the generated allocation plan will be relatively stable and will not change with a small data modification. Milioni, de Avellar, and Gomest al.…”

Section: Dea-based Resource Allocation Studymentioning

confidence: 99%

Carbon emission abatement quota allocation in Chinese manufacturing industries: An integrated cooperative game data envelopment analysis approach

Emrouznejad

Yang

et al. 2019

Journal of the Operational Research Society

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The Chinese government announced to cut its carbon emissions intensity by 60%-65% from its 2005 level. To realize the national abatement commitment, a rational allocation into its subunits (i.e. industries, provinces) is eagerly needed. Centralized allocation models can maximize the overall interests, but might cause implementation difficulty and fierce resistance from individual subunits. Based on this observation, this article will address the carbon emission abatement quota allocation problem from decentralized perspective, taking the competitive and cooperative relationships simultaneously into account. To this end, this article develops an integrated cooperative game data envelopment analysis (DEA) approach. We first investigate the relative efficiency evaluation by taking flexible carbon emission abatement allocation plans into account, and then define a super-additive characteristic function for developing a cooperative game among units. To calculate the nucleolus-based allocation plan, a practical computation procedure is developed based on the constraint generation mechanism. Further, we present a two-layer way to allocate the CO 2 abatement quota into different sub-industries and further different provinces in Chinese manufacturing industries. The empirical results show that five sub-industries (Processing of petroleum, coking and processing of nuclear fuel; Smelting and pressing of ferrous metals; Manufacture of non-metallic mineral products; Manufacture of raw chemical materials and chemical product; Smelting and pressing of non-ferrous metals) and two provinces (Guangdong and Shandong) will be allocated more than 10% of the total national carbon emission abatement quota.

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“…Embora em um contexto totalmente diferente (o da distribuição de recursos e/ou produtos), os chamados modelos DEA paramétricos também apresentam uma fronteira eficiente continuamente diferenciável. Estes modelos podem ser vistos em Milioni & Alves (2013), Guedes et al (2012), , Milioni et al (2011a, b), Avellar et al (2010), Colen et al (2009), Avellar et al (2007, e Silveira et al (2011).…”

Section: Conjunto De Pesos Do Modelo Dos Multiplicadoresunclassified

Uso da suavização da fronteira na determinação de pesos únicos em modelos DEA CCR

Pereira

Mello

2015

Prod.

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ResumoAo longo do tempo, o número e o campo de aplicações em DEA aumentaram sobremaneira. A complexidade decorrente das relações entre os múltiplos inputs e outputs das Unidades Tomadoras de Decisão (DMUs) em estudo dificulta o uso de outras metodologias, tornando a ferramenta DEA bastante atrativa na busca da identificação da eficiência dessas DMUs. O objetivo deste estudo é definir um método de resolução da ambiguidade na determinação dos pesos das DMUs extremo-eficientes, de forma que cada DMU tenha um conjunto único de pesos, permitindo conhecer a importância relativa de cada input ou output. A proposta é substituir a fronteira DEA CCR original, que é linear por partes, por uma fronteira suavizada, o mais próximo possível da primeira, mas continuamente diferenciável em todos os seus pontos. A suavização possibilita a realização de aplicações como o cálculo dos trade-offs nas DMUs extremo-eficientes e a Avaliação Cruzada. Palavras-chaveDEA. Fronteira suavizada. Avaliação cruzada. IntroduçãoA Análise de Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis -DEA) é um método de apoio à decisão desenvolvido por Charnes et al. (1978), com o objetivo de comparar unidades produtivas (Decision Making Units -DMUs) que realizam tarefas similares, utilizando quantidades de recursos disponíveis (inputs) e produzindo diferentes saídas (outputs). A metodologia DEA permite identificar as DMUs eficientes, medir e localizar a ineficiência, além de estimar uma função de produção linear por partes (piece-wise linear frontier), que fornece o benchmark (referência) para as DMUs ineficientes.A Análise de Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis -DEA) facilita a modelagem da complexidade do mundo real, que suscita enfoques e interesses diversificados. Assim, é uma ferramenta matemática fundamental na realização de estudos voltados a investigar a eficiência de unidades produtivas.O método constrói uma fronteira de eficiência, cujos vértices são formados pelas DMUs Pareto eficientes, aquelas que possuem a melhor relação produto/insumo. As menos eficientes ficam situadas numa região inferior à fronteira. Nesses vértices, por não existir derivada, ocorre uma descontinuidade, o que impossibilita o cálculo de um valor único para os multiplicadores dessas DMUs.Tal fato é um problema na aplicação prática da metodologia DEA. Sendo um conceito relativo, a eficiência DEA é calculada através da comparação das práticas de uma DMU com relação à das demais, que realizam tarefas semelhantes. Justamente das DMUs que formam os vértices da fronteira de eficiência, consideradas detentoras das melhores práticas de gestão, não é possível compreender a forma como atuam, em particular as razões de substituição entre inputs e outptus.O assunto é tratado de diferentes formas na literatura. Diversos autores trataram do problema de múltiplas soluções nas DMUs extremo-eficientes em outros contextos, sem que fossem mantidas as mesmas propriedades da fronteira DEA. Soares de

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Adjusted spherical frontier model: allocating input via parametric DEA

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On the Allocation of New Inputs and Ouputs With Dea

On the Allocation of New Inputs and Ouputs With Dea

Carbon emission abatement quota allocation in Chinese manufacturing industries: An integrated cooperative game data envelopment analysis approach

Uso da suavização da fronteira na determinação de pesos únicos em modelos DEA CCR

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