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Modelos DEA com variáveis limitadas ou soma constante

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Author(s): José Virgílio Guedes de Avellar | Armando Zeferino Milioni | Tania Nunes Rabello

Journal: Pesquisa Operacional
ISSN 0101-7438

Volume: 25;
Issue: 1;
Start page: 135;
Date: 2005;
Original page

Keywords: análise envoltória de dados | soma constante de variáveis | fronteira eficiente | data envelopment analysis | constant sum of variables | efficient frontier

ABSTRACT
Neste trabalho são propostos dois modelos tipo DEA (Data Envelopment Analysis) em que um novo input (ou um novo output) deve ser distribuído de maneira justa para todas as unidades (DMUs - Decision Making Units) de uma corporação. Uma característica interessante dos modelos propostos é que a forma dessa distribuição é influenciada pelos valores dos inputs já empregados e dos outputs já gerados em cada DMU. Os modelos foram construídos de acordo com o perfil geométrico da fronteira CCR, podendo ter forma côncava ou convexa conforme a natureza da variável que se quer distribuir. Mostramos que, sob essa hipótese de um formato geométrico específico para a fronteira, torna-se simples a distribuição do novo input (ou output) entre as várias DMUs, pois cada uma delas receberá a fração do novo input (ou output) que a torne eficiente, forçando sua posição sobre a fronteira pré-determinada.In this work we present two DEA (Data Envelopment Analysis) models in which a new input (or output) is to be fairly assigned to all units (DMUs - Decision Making Units) of a corporation. An interesting characteristic of those proposed models is that the way this distribution is influenced by both inputs and outputs used in each DMU. The models were built in accordance with the geometric shape of CCR frontier and they can be convex or concave, depending on the nature of the variables we intend to share. We show that, under this assumption, it becomes relatively easy the distribution of a new input (or output) among several DMU's, considering that each DMU will receive the new input (or output) fraction in order to become efficient, forcing its position on the specific frontier.
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