23.06.2023; Полтава, Україна: I Міжнародна наукова конференція «Теорія модернізації в контексті сучасної світової науки»
Роботи, що індексуються в Google Scholar

ОЦІНЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ФУНКЦІОНУВАННЯ ОДИНИЦЬ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ МЕТОДОМ DEA

  • Сергій Іванов
PDF

Опубліковано 28.06.2023

Як цитувати

Іванов , С. (2023). ОЦІНЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ФУНКЦІОНУВАННЯ ОДИНИЦЬ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ МЕТОДОМ DEA. Матеріали конференцій МЦНД, (23.06.2023; Полтава, Україна), 172–178. вилучено із https://archive.mcnd.org.ua/index.php/conference-proceeding/article/view/643

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Авторське право (c) 2023 Сергій Іванов

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Google Scholar

Анотація

Data Envelopment Analysis (DEA) як метод оцінки ефективності виробництва був запропонований в кінці сімдесятих років 20-го століття. В даний час він став одним з найбільш важливих інструментів прийняття рішень та оцінки ефективності діяльності різних виробничих та невиробничих підрозділів та об'єктів загалом. DEA використовується в різних сферах діяльності: при оцінці рівня громадської безпеки [1], при оцінці ефективності лікарняного сервісу [2], фінансової ефективності страхових компаній [3], систем розподілу енергії [4] і в багатьох інших.

PDF

Посилання

  1. Martin Flegl, Eva Selene Hernández Gress, A two-stage Data Envelopment Analysis model for investigating the efficiency of the public security in Mexico. Decision Analysis Journal. 6 (2023) 100181. URL: https://doi.org/10.1016/j.dajour.2023.100181.
  2. Diogo Cunha Ferreira, José Rui Figueira, Salvatore Greco, Rui Cunha Marques, Data Envelopment Analysis models with imperfect knowledge of input and output values: An application to Portuguese public hospital. Expert Systems With Applications. 231 (2023) 120543. URL: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.120543.
  3. Karolina Smęteka, Danuta Zawadzka, Agnieszka Strzelecka, Examples of the use
  4. of Data Envelopment Analysis (DEA) to assess the financial effectiveness of
  5. insurance companies. Procedia Computer Science. 207 (2022). 3924–3930. URL: https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.09.454.
  6. Marcelo Azevedo Costa, Cláudio Vítor Maquiné Salvador, Aline Veronese da Silva,
  7. Stochastic Data Envelopment Analysis applied to the 2015 Brazilian energy
  8. distribution benchmarking model. Decision Analysis Journal. 3 (2022) 100061. URL: https://doi.org/10.1016/j.dajour.2022.100061.
  9. Farrell M.J. The measurement of productive efficiency. Journal of the
  10. Royal Statistical Society. Series A. 120 (1957), p. 253-290. URL: https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/5118108/mod_resource/content/1/Farrell%201957.pdf.
  11. Charnes A., Cooper W.W., and Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making
  12. units. European Journal of Operational Research. 2 (1978). 429-444. URL: https://personal.utdallas.edu/~ryoung/phdseminar/CCR1978.pdf.
  13. Banker R.D., Charnes A., and Cooper W.W. Some models for estimating technical abs scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science. 30. No. 9 (1984). 1078-1092. URL: https://doi.org/10.1287/mnsc.30.9.1078.
  14. Charnes A., Cooper W.W., Golany B., Seiford L.M., and Stutz J. Foundations of Data Envelopment Analysis for Pareto-Koopmans efficient empirical production functions. Journal of Econometrics. 30 (1985). 91-107. URL: https://doi.org/10.1016/0304-4076(85)90133-2.