BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Novikov Vasilij Alekseevič (Belarusian State Agrarian Technical University), Shipulina Ludmila (International University MITSO), Sapun O. (Belarusian State Agrarian Technical University)
Tytuł
Accounting the Scale and Synergies in the DEA-Analysis
Obliczanie skali i synergii w analizie DEA
Die Berechnung der Skala und der Synergie Angesichts der DEA-Analyse
Źródło
LogForum, 2016, vol. 12, nr 2, s. 123-128, rys., bibliogr. 5 poz.
Słowa kluczowe
Programowanie liniowe, Synergia, Efektywność, Metoda DEA (analiza obwiedni danych)
Linear programming, Synergy, Effectiveness, Data Envelopment Analysis (DEA)
Uwagi
summ., streszcz., zfsg.
Abstrakt
Wstęp: Poddano analizie metodę nieliniową dla synergii przy zastosowaniu metody DEA (Data Envelopment Analysis). Rozwiązanie zostało zrealizowane dla współpracujących szkół, które mogą być traktowane, jako klastery biznesowe. Dane wejściowe i wyjściowe zostały wyselekcjonowane według ważności (w opinii autora). Aczkolwiek należy zaznaczyć, że metoda postępowania nie zmienia się przy analizie innych czynników, mogących być przedstawione w formie liczbowej.
Metody: Zaproponowano redukcję liczby danych wejściowych i wyjściowych przy zastosowaniu współczynnika wagi. Następnie poszukano rozwiązania przy użyciu programowaniu liniowego. Algorytm DEA może być z łatwością zaimplementowany przy użyciu MATCAD.
Wyniki: Otrzymano wektor efektywności każdego elementu klastera biznesowego, łącznie z elementami o stałej i bardo dużej efektywności.
Wnioski: zaproponowano model DAE, uwzględniający skalę oraz synergię klastera biznesowego. Umożliwia to uszeregowanie zachowań wobec zbiorowych interakcji. (abstrakt oryginalny)

Background: The proposal is to non-linear performance into account in terms of synergy when conducting DEA (Data Envelopment Analysis). The solution to the problem is produced for interacting schools, which can be regarded as business clusters. The inputs and outputs are selected by importance on the basis of the author's opinion. However, the technique does not change when taking into account other factors that are expressed numerically.
Methods: The proposal is to reduce the number of the inputs and outputs to one input and one output using weighting factors. Thus a solution can be found by linear programming. The D EA algorithm is easily coded in Mathcad.
Results: As a result, we obtain a vector of the effectiveness of each element in the business cluster, including stand-effective and super-efficient elements.
Conclusions: A model of DEA is proposed which takes into account the scale and synergies of the business cluster. This allows a performance rating against the collective interaction to be obtained. (original abstract)
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Akbarian M., Najafi E., Tavakkoli-Moghaddam R., Hosseinzadeh-Lotfi F., 2015, A Network-Based Data Envelope Analysis Model in a Dynamic Balanced Score Card.
  2. Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making unitSLL European Journal of operational Research, 2, 1978, 429-444.
  3. Novikov V., Falko L., Petrunya G., Simplified method of DEA-analysis, Economic studies: analysis of state and development prospects, 19, 2009, 142-150.
  4. Koster A., Kosterin I. Increase of store competitiveness based on DEA-analysis, Practical Marketing, 12, 2006, 30-44.
  5. Peiwu D., Kai Q., Mei Y., 2015, Operational efficiency across the Chinese aerospace industry: a DEA and Malmquist analysis, Chinese Management Studies, 9, 4, 553-570.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1895-2038
Język
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.17270/J.LOG.2016.2.2
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu