A Slack Based Model for Measuring Super-Efficiency in Data Envelopment Analysis

• Autorzy: Josef Jablonsky
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Data Envelopment Analysis (DEA) models compare relative efficiency of decision making units (DMU) described by multiple inputs and outputs. In most DEA models the best DMUs reach the efficiency score of 100%. Depending on the number of units and/or inputs and outputs used in the model, the number of efficient units can be relatively high. The necessity of classification of efficient units leads to several definitions of the so-called super-efficiency. In the paper an original definition of super-efficiency in DEA models is proposed. The definition works directly with positive slacks of inputs and negative slacks of outputs and uses standard methodology known from goal programming models. The results of a test example of the model are compared with other super-efficiency definitions (Andersen and Petersen model and SBM model). All the computational experiments are done by the original MS Excel DEA support system that uses as the optimisation engine the internal MS Excel solver.

Modele granicznej analizy danych (Data Envelopment Analysis - DEA) porównują względną wydajność jednostek decyzyjnych (Decision Making Units - DMU) opisanych przez wielokrotne dane wejścia i wyjścia. W większości modeli DEA najlepsze dane DMU osiągają stopień wydajności 100%. Polegając na liczbie jednostek i/lub wejść i wyjść użytych w modelu, liczba wydajności jednostek może być stosunkowo wysoka. Konieczność klasyfikacji wydajności jednostek prowadzi do powstania kilku definicji tak zwanej super-wydajności. W artykule została zaproponowana oryginalna definicja super-wydajności w modelach DEA. Definicja opiera się bezpośrednio na pozytywnych luzach wejścia i ujemnych luzach wejścia i używa typowej metodologii znanej z modeli programowania celowego. Wyniki testu przykładowego modelu są porównane z innymi definicjami super-wydajności (model Andersena i Petersena oraz model SBM). Wszystkie eksperymenty obliczeniowe są wykonywane przy pomocy oryginalnego systemu wspomagania DEA - MS Excel, który używa jako silnika optymalizacji wewnętrznego narzędzia MS Excel Solver. (AT)

Słowa kluczowe

EN

Operations research; Data Envelopment Analysis (DEA); Data analysis

PL

Badania operacyjne; Metoda DEA (analiza obwiedni danych); Analiza danych

• Czasopismo: Multiple Criteria Decision Making / University of Economics in Katowice
• Rocznik: 2006
• Tom: 1
• Strony: 101--112

Twórcy

autor

Josef Jablonsky

• University of Economics in Prague, Czech Republic

Bibliografia

• Andersen P., Petersen N.C.: A Procedure for Ranking Efficient Units in Data Envelopment Analysis. "Management Science" 1993, 39, pp. 1261-1264.
• Chames A., Cooper W.W., Lewin A., Seiford L.: Data Envelopment Analysis: Theory, Methodology and Applications. Kluwer Publ., 1994.
• Cooper W.W., Seiford L.M., Tone K.: Data Envelopment Analysis. Kluwer Publ., 2000.
• Jablonsky J.: Super-Efficiency DEA Models and Their Applications. Proceedings of the 2151 Conference Mathematical Methods in Economics, Czech Republic 2003, pp. 75-84.
• Jablonsky J.: Models for Efficiency Evaluation of Production Units. "Politická ekonomie" 2004, 52, pp. 206-220.
• Tone K.: A Slack-Based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis. "European Journal of Operational Research" 2001, 130, pp. 498-509.
• Tone K.: A Slack-based Measure of Super-Efficiency in Data Envelopment Analysis. "European Journal of Operational Research" 2002, 143, pp. 32-41.
• Zhu J.: Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking. Kluwer Publ., 2003.