Podstawowe możliwości analityczne modelu CCR-DEA

• Autorzy: Bogusław Guzik

Warianty tytułu

Basic analytical capabilities of the CCR-DEA model

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule omówiono możliwości analityczne podstawowego i klasycznego profilu metod DEA - model CCR. Scharakteryzowano m.in. tradycyjne i stosowane w Polsce sposoby ustalania technologii optymalnej i benchmarkingu dla obiektów nieefektywnych. Zaproponowano także, między innymi, „ekonomiczną" interpretację rozwiązania optymalnego zadania oraz sposób ustalania struktury technologii docelowej. (abstrakt oryginalny)

EN

The article describes some analytical applications of the basic DEA model - CCR model proposed by Charnes, Cooper and Rhodes [2]. The author presents elementary DEA profiles, terminology, ideas and some traditional ways of determining the optimal technology for inefficient objects and benchmarking and estimating the type and size of returns to scale. The evaluation of input excess and output shortage is also described. In this context, the author suggests an economic interpretation of the optimal solution of the CCR model as a task that consists of creating virtual technology of a given set of objects. The author also presents how to determine the structure of a target and optimal technology and indicates the way of using simplex reports in sensitivity analysis of the solution to the CCR model. All these reflections are illustrated by a real-life DEA problem that concerns bank efficiency. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Metoda DEA (analiza obwiedni danych); Efektywność; Benchmarking; Analiza porównawcza

EN

Data Envelopment Analysis (DEA); Effectiveness; Benchmarking; Comparative analysis

• Czasopismo: Badania Operacyjne i Decyzje
• Rocznik: 2009
• Numer: nr 1
• Strony: 55--75

Twórcy

autor

Bogusław Guzik

Bibliografia

• [1] ANDERSEN P., PETERSEN N.C., A procedure for ranking efficient units in Data Envelopment Analysis, Management Science, 39(10), 1993.
• [2] CHARNES A., COOPER W.W., RHODES E., Measuring the efficiency of decision making units, European Journal of Operational Research, 2, 1978.
• [3] CHARNES A., COOPER W., GOLANY B., SEIFORD L.M., STUTZ J., Fundations of data envelopment analysis for Pareto-Koopmans efficient empirical production functions, Journal of Econometrics, 30, 1985.
• [4] BANKER R.D., CHARNES A., COOPER W.W., Some models for estimating technical and scale inefficiencies in Data Envelopment Analysis, Management Science, 30/9,1984.
• [5] DOMAGAŁA A., Postulat homogeniczności jednostek decyzyjnych w metodzie DEA. Sugestie teoretyczne a wyniki symulacji empirycznych, Ekonometria finansowa, Zeszyty Naukowe AE w Poznaniu, z. 84, Wyd. AE Poznań, Poznań 2007.
• [6] DOYLE J., GREEN R., Efficiency and cross-efficiency in DEA: Derivation, meanings and uses, Journal of Operational Research Society, 1994, 45(5).
• [7] FARRELL M.J., The measurement of productive efficiency of production, Journal of the Royal Statistical Society, series A, 1957, 120 (III).
• [8] FERUŚ A., Zastosowanie metody DEA do określania poziomu ryzyka kredytowego przedsiębiorstw, Bank i Kredyt, 2006, 7, NBP, Warszawa 2006.
• [9] GOSPODAROWICZ M., Procedury analizy i oceny banków, Materiały i Studia, zeszyt 103, NBP, Warszawa 2000.
• [10] GOSPODAROWICZ A., Możliwości wykorzystania metody DEA do oceny ryzyka kredytowego w kontekście Nowej Umowy Kapitałowej [w:] A. Zeliaś, Przestrzenno-czasowe modelowanie i prognozowanie zjawisk gospodarczych, Wyd. Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków 2004.
• [11] KOPCZEWSKI T., Efektywność technologiczna i kosztowa banków komercyjnych w Polsce w latach 1997-2000, cz. I, Materiały i Studia, zeszyt 113, NBP, Warszawa 2000.
• [12] KOPCZEWSKI T., PAWŁOWSKA M., Efektywność technologiczna i kosztowa banków komercyjnych w Polsce w latach 1997-2000, cz. H, Materiały i Studia , zeszyt 135, NBP, Warszawa 2001.
• [13] PAWŁOWSKA M., Wpływ fuzji i przejęć na efektywność w sektorze banków komercyjnych w Polsce w latach 1997-2001, Bank i Kredyt, 2003, 2, NBP, Warszawa 2003.
• [14] PAWŁOWSKA M., SŁABY T., Analiza efektów skali w sektorze banków z zastosowaniem metod statystycznych. Bank i Kredyt, 2004, 11-12, NBP, Warszawa 2004.
• [15] PAWŁOWSKA M., Konkurencja i efektywność na polskim rynku bankowym na tle zmian strukturalnych i technologicznych, Materiały i Studia, NBP, zeszyt 192, Warszawa 2005.
• [16] PRĘDKI A., Stale i zmienne czynniki produkcji w badaniu efektywności kosztowej za pomocą metody DEA, Przegląd Statystyczny, 2002, 3, Warszawa 2002.
• [17] PRĘDKI A., Analiza efektywności za pomocą metody DEA. Podstawy formalne i ilustracja ekonomiczna, Przegląd Statystyczny, 2003, l, Warszawa 2003.
• [18] PRĘDKI A., Wykorzystanie dualnych programów liniowych w badaniu efektywności jednostek produkcyjnych metodą DEA, Przegląd Statystyczny, 2005, 2, Warszawa 2005.
• [19] ROGOWSKI G., Metody analizy i oceny działalności banku na potrzeby zarządzania strategicznego, Wydawnictwo WSB w Poznaniu, Poznań 1999.
• [20] ROGOWSKI G., Analiza i ocena działalności banków z wykorzystaniem metody DEA, Bank i Kredyt, 1996, 8, NBP, Warszawa 1996.
• [21] SEXTON T., SILKMAN R., HOGAN A., Data Envelopment Analysis: Critique and Extensions [w:] R. Silkman (red.) Measuring Efficiency: An Assessment of Data Envelopment Analysis. New Directions for Program Evaluation, Jossey-Bass, San Francisco 1986.
• [22] SEIFORD L.M., THRALL R.M., Recent developments in DEA: the mathematical programming approach to frontier analysis, Journal of Econometrics, 1990, 46.
• [23] THANASSOULIS E., DYSON R.G., Estimating preferred target input-output levels using Data Envelopment Analysis, European Journal of Operational Research, 1992, 56.
• [24] TONE K., A slacks-based measure of efficiency in Data Envelopment Analysis, European Journal of Operational Research, 2001, 130.
• [25] TAWARES G., A bibliography of Data Envelopment Analysis, 1978-2001, BRR, 1/2002 www.rutcor.rutgers.edu.pub/rrr).
• [26] TOFALLIS C., Improving discernment in DEA using profiling, Omega, 24(3), 1996.
• [27] ZHU J., Data Envelopment Analysis with preference structure, The Journal of Operation Research Society, 47, 1996, 1.
• [28] ZHU J., Quantitative models for performance evaluation and benchmarking, Springer, New York 2003.
• [29] ZYCHOWICZ M., Ocena korzyści skali z zastosowaniem metody DEA, Bank, 6, 2001, Warszawa 2001.