Czasopismo
Tytuł artykułu
Autorzy
Warianty tytułu
About Using Principal Component Analysis in Data Envelopment Analysis
Języki publikacji
Abstrakty
W artykule podjęto próbę porównania wybranych dwóch metod z grupy PCA-DEA, będących połączeniem analizy głównych składowych (PCA) z metodą Data Envelopment Analysis (DEA). Celem PCA-DEA jest poprawa rezultatów standardowej DEA, która w sytuacji zbyt małej liczby badanych obiektów i/lub zbyt dużej liczby cech opisujących obiekty traci moc dyskryminacyjną. Badanie polegało na porównaniu rezulta-tów uzyskiwanych przy zastosowaniu standardowego modelu DEA i modeli PCA-DEA w sytuacji prawidłowej oraz zbyt małej liczebności badanej grupy. Wykorzystano dane rze-czywiste i symulacyjne.(abstrakt oryginalny)
The article presents a comparison of two selected methods of PCA-DEA which are a connection of Principal Component Analysis (PCA) and Data Envelopment Analysis (DEA). The aim of PCA-DEA methods is to improve the results of a traditional DEA which discriminatory power weakens when the number of variables that describe objects increases and/or when the number of objects decreases. The results of a traditional DEA and PCA-DEA were compared in case of correct and too small group of studied objects. Real and simulated data sets were used.(original abstract)
Rocznik
Tom
Strony
254--263
Opis fizyczny
Twórcy
autor
- Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
Bibliografia
- Adler N., Yazhemsky E. (2010), Improving discrimination in data envelopment analysis: PCA- DEAor variable reduction, "European Journal of Operational Research" No. 202, s. 273-284.
- Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. (1978), Measuring the Efficiency of Decision Making Units, "European Journal of Operational Research" 2, s. 429-444.
- Cooper W.W., Seiford L.M., Tone K. (2007), Data Envelopment Analysis. A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software, Springer, New York.
- Guzik B. (2009), Podstawowe modele DEA w badaniu efektywności gospodarczej i społecznej, Wy-dawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań.
- Krzanowski W.J. (2008), Principles of Multivariate Analysis. A User's Perspective, Oxford Universi-ty Press, New York.
- Panek T. (2009), Statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej, Szkoła Główna Hand-lowa w Warszawie - Oficyna Wydawnicza, Warszawa.
- Shanmugam R., Johnson C. (2007), At a crossroad of data envelopment and principal component analyses, "Omega", No. 35, s. 351-364.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171285179