3. Ưu điểm và nhược điểm của DEA5. Áp dụng phân tích bao dữ liệu bên trên R

Phân tích bao dữ liệu DEA Hiệu quả kỹ thuật, trong vấn đề đối chiếu search hiểu quả kỹ thuật: hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bón, hiệu quả hoạt động khai thác của tàu, hiệu quả trồng khoách lang, hiệu quả trồng dâu tây, hiệu quả nuôi dê núi, năng suất tổng hợp TFPhường …. Chúng ta thường sử dụng 2 phương pháp ước lượng là Data Envelopment Analysis : Phân tích bao dữ liệu giỏi Stochastic frontier analysis : Phân tích biên ngẫu nhiên; Trong bài xích viết này bọn họ tìm hiểu về DEA được thực hiện ví dụ bên trên phần mêm thống kê R.

Bạn đang xem: Dea là gì

1. Phân tích bao dữ liệu là gì?

Bài viết này nhằm mục đich bao gồm lại về phương pháp Phân tích bao dữ liệu (Data Envelopment Analysis, viết tắt là DEA) vào việc tính toán thù với ước lượng hiệu quả (kỹ thuật) của các doanh nghiệp, ngân hàng, trường học,… (gọi chung là các đơn vị ra quyết định – Decision Making Unit, viết tắt là DMU) vào việc sử dụng những nguồn lực đầu vào để tạo ra các kết quả đầu ra. Việc đo lường hiệu quả như vậy dựa bên trên cơ sở của phương pháp so sánh giới hạn (frontier analysis), theo đó, các DMU gồm hiệu quả cao nhất sẽ xác lập đề xuất một đường giới hạn khả năng sản xuất (production frontier), với những DMU sẽ được đối chiếu với đường giới hạn này để xác định xem chúng hoạt động tất cả hiệu quả hay không. Đối với các DMU hiệu quả, bởi bọn chúng nằm bên trên đường giới hạn, cần điểm hiệu quả kỹ thuật (technical efficiency score, gọi tắt là TE) của chúng bằng 1. Đối với các DMU kém hiệu quả (nằm trong đường giới hạn), điểm hiệu quả của chúng sẽ nhỏ hơn 1.

2. Phương pháp Phi tđam mê số của Data Envelopment Analysis DEA

Các giải pháp tiếp cận phi tmê mẩn số bao gồm lợi ích là ko giả định một hình thức / hình dạng chức năng cụ thể đến biên giới, tuy nhiên chúng không cung cấp một mối quan tiền hệ phổ biến (phương trình) tương quan đến đầu ra và đầu vào. Dường như còn tồn tại những phương pháp tđắm đuối số được sử dụng để ước tính biên giới sản xuất (coi Lovell & Schmidt 1988 để khảo cạnh bên sớm). Những điều này đòi hỏi hình dạng của biên giới phải được đoán trước bằng biện pháp chỉ định một chức năng cụ thể tương quan đến đầu ra đến đầu vào. Sức mạnh tương đối từ mỗi phương pháp này còn có thể được kết hợp vào phương pháp lai (Tofallis, 2001,) vào đó những đơn vị biên giới được xác định bởi DEA, sau đó được gắn vào một bề mặt nhẵn. Điều này được cho phép ước tính mối quan lại hệ thực hành tốt nhất giữa nhiều đầu ra cùng nhiều đầu vào.


“Khung này đã được điều chỉnh từ các hàm sản xuất đa đầu vào, đa đầu ra cùng được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp. DEA phạt triển một hàm bao gồm hình thức được xác định bởi các công ty sản xuất hiệu quả nhất. Phương pháp này không giống với kỹ thuật thống kê Bình thường tối thiểu (OLS) căn cứ so sánh so với một nhà sản xuất vừa phải. Giống như Phân tích biên giới ngẫu nhiên (SFA), DEA xác định một ” biên giới”được đặc trưng như một phương pháp điểm cực đoan giả định rằng nếu một cửa hàng bao gồm thể tạo ra một mức sản lượng nhất định sử dụng các mức đầu vào cụ thể, thì một cửa hàng khác bao gồm quy mô tương đương sẽ bao gồm khả năng làm như vậy. Các bên sản xuất hiệu quả nhất gồm thể tạo thành một ‘đơn vị sản xuất hỗn hợp’ ‘, có thể chấp nhận được tính toán thù một giải pháp hiệu quả mang lại mọi cấp độ đầu vào hoặc đầu ra. Trong trường hợp không tồn tại công ty tương ứng thực tế,’ nhà sản xuất ảo ‘được xác định để đối chiếu “(Berg 2010).

3. Ưu điểm và nhược điểm của DEA

Phân tích bao bọc dữ liệu (DEA) là một phương pháp lập trình tuyến tính để đo lường hiệu quả của nhiều đơn vị ra quyết định (DMU) Lúc tiến trình sản xuất trình diễn cấu trúc của nhiều đầu vào và đầu ra.

Một số nghiên cứu sử dụng kỹ thuật này đã được công bố cho những tiện ích nước. Ưu điểm thiết yếu của phương pháp này là khả năng chứa nhiều bội số đầu vào cùng đầu ra. Nó cũng hữu ích bởi nó để mắt tới lợi nhuận theo tỷ lệ trong tính toán thù hiệu quả, chất nhận được khái niệm tăng hoặc giảm hiệu quả dựa bên trên kích thước với mức sản lượng. Một nhược điểm của kỹ thuật này là đặc tả quy mô với bao gồm / loại trừ những biến gồm thể ảnh hưởng đến kết quả. “(Berg 2010).

Xem thêm: Chu Vi Hình Tròn Là Gì - Công Thức Tính Diện Tích, Chu Vi Hình Tròn


3.1 Một số ưu điểm của DEA là:

Không cần chỉ định rõ ràng một dạng tân oán đến hàm sản xuấtĐược chứng minch là hữu ích trong việc tìm hiểu các mối quan liêu hệ vẫn bị ẩn cho các phương pháp khácCó khả năng xử lý nhiều đầu vào với đầu raCó khả năng được sử dụng với bất kỳ phxay đo đầu vào-đầu raCác nguồn không hiệu quả có thể được so với và định lượng cho mọi đơn vị được đánh giá

3.2 Một số nhược điểm của DEA là:

Kết quả rất nhạy cảm với việc lựa chọn đầu vào và đầu ra (Berg 2010).Bạn ko thể kiểm tra thông số kỹ thuật tốt nhất (Berg 2010).Số lượng những công ty hiệu quả ở biên giới bao gồm xu hướng tăng theo số lượng đầu vào và biến đầu ra (Berg 2010).

4. Lý thuyết ghê tế áp dụng DEA

Trong lý thuyết sản xuất kinh tế vi tế bào , những kết hợp đầu vào cùng đầu ra của một đơn vị được tế bào tả bằng biện pháp sử dụng hàm sản xuất. Sử dụng chức năng như vậy, người ta tất cả thể hiển thị đầu ra tối đa có thể đạt được với bất kỳ kết hợp đầu vào làm sao gồm thể, nghĩa là, người ta bao gồm thể xây dựng một biên giới công nghệ sản xuất (Seiford & Thrall 1990).

Dựa trên ý tưởng của Farrell (1957), lần đầu tiên dự án công trình “Đo lường hiệu quả của những đơn vị ra quyết định” của Charnes , Cooper & Rhodes (1978) đã áp dụng lập trình tuyến tính để ước tính một biên giới công nghệ sản xuất theo gớm nghiệm. Ở Đức, quy trình đã được sử dụng trước đó để ước tính năng suất biên của R & D cùng những yếu tố sản xuất khác (Brockhoff 1970). Kể từ đó, đã tất cả một số lượng lớn sách và bài bác báo được viết bên trên DEA hoặc áp dụng DEA cho các vấn đề khác biệt.

Ngoài việc đối chiếu hiệu quả giữa các DMU vào một tổ chức, DEA còn được sử dụng để so sánh hiệu quả giữa các cửa hàng. Có một số loại DEA với CCR cơ bản nhất dựa bên trên Charnes, Cooper & Rhodes, mặc dù cũng bao gồm DEA giải quyết các mức trả khác nhau theo tỷ lệ, hoặc CRS (trả về hằng số theo tỷ lệ, VRS (biến), ko tăng lợi nhuận theo tỷ lệ hoặc lợi nhuận không giảm theo đồ sộ của Ylvinger (2000). Những phát triển chính của DEA trong những năm 1970 với 1980 được Seiford và Thrall (1990) ghi lại.


5. Áp dụng so với bao dữ liệu trên R

5.1 Xây dựng ý tưởng:

Dựa vào hàm sản xuất Cobb-Douglas ta tất cả được công thức sau:

LnGDPhường = LnK + LnL

Trong đó:

GDP: Tổng giá chỉ trị GDPhường. tỉnh AK: Tổng vốn xã hội tỉnh AL: Tổng nguồn lao động tỉnh ATE: Giá trị Hiệu quả kỹ thuật gốcTEE: Giá trị Hiệu quả kỹ thuật sau khoản thời gian Bootstrap

5.2 Sử dụng câu lệnh:

tinhDEA

Ta có:

Tên dự án: TinhDEATên hàm: dea.robustBiến đầu vào: inputBiến đầu ra: outputPhương pháp ước lượng: inputSố lần lặp vào bootstrap: 1000DMU: năm

5.3 Kết quả tính TE với những điều kiện trên

*

Ta tất cả :

TE >0.8 : Hiệu quả kỹ thuật caoTE >0.5 Có hiệu quả kỹ thuậtTE

Như vậy, dựa vào bảng kết quả bên trên họ tất cả thể khẳng định, qua các năm Hiệu quả kỹ thuật của tỉnh A luôn luôn luôn đạt ở mức cao, điều này còn có nghĩa phần lớn nguồn vốn và lao động của tính điều gồm tác động đến GDPhường. của tỉnh này với hiệu quả kỹ thuật vừa phải là 99,33%

6. Do lường hiệu quả của đơn vị ra quyết định

Bao dữ liệu Phân tích (DEA) đã được công nhận như một công cụ nghiên cứu phân tích có giá trị và một công cụ hỗ trợ quyết định thực tế. DEA đã được ghi nhận vày ko yêu thương cầu một đặc điểm kỹ thuật hoàn chỉnh mang lại hình thức chức năng của biên giới sản xuất cũng như phân phối những không đúng lệch không hiệu quả từ biên giới. Tgiỏi vào đó, DEA chỉ yêu thương cầu những giả định sản xuất và phân phối chung. Tuy nhiên, nếu những giả định là quá yếu, mức độ thiếu hiệu quả gồm thể được đánh giá chỉ thấp một biện pháp hệ thống trong các mẫu nhỏ. Hình như, những giả định không nên lầm bao gồm thể gây nên mâu thuẫn với một sự thiên vị qua biên giới. Do đó, khả năng cầm đổi, thử nghiệm và chọn giả định sản xuất là điều cần thiết vào tiến hành nghiên cứu DEA-based. Tuy nhiên, những mô hình DEA ​​hiện gồm cung cấp một loạt hạn chế của chỉ giả định sản xuất cố thế.

Xem thêm: What Is Reuters Là Gì ? Định Nghĩa, Ví Dụ, Giải Thích Reuters Là Gì

Cảm ơn các bạn đã đọc tin !


*

*

Thương Mại Dịch Vụ chỉnh sửa, phân tích tài liệu, hỗ trợ data, số liệu bài bản. Tư vấn áp dụng mô hình kinh tế tài chính lượng.


Chuyên mục: Blog