Resumen
1.- Introducción. -2.- Origen de los Métodos de Eficiencia (1957). -3.- Método Paramétrico vs No Paramétrico. 3.1.- Modelos Paramétricos. 3.1.1.- Modelo de la Frontera Estocástica (SFA). 3.2.- Modelos No Paramétricos. 3.2.1.- Aproximación al Modelo CCR. 3.2.2.- Modelo BCC. 3.3.- Diferencias entre las metodologías no paramétrica y paramétrica, CCR (Charnes, Cooper y Rhodes) y SFA (Análisis de la Frontera Estocástica). -4.- Definición del Análisis Envolvente de Datos (DEA). -5.- Características del Análisis Envolvente de Datos. 5.1.- Objetivos y Utilidad del DEA. 5.2.- Eficiencia Relativa vs Eficiencia Pareto. 5.3.- ¿Qué son las DMU? 5.4.- Funcionamiento del Análisis Envolvente de Datos. 5.5.- DEA: Aspectos positivos y negativos. 5.5.1.- Aspectos Positivos. 5.5.2.- Aspectos Negativos.
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Extracto
El Análisis Envolvente de Datos
1.- Introducción El Análisis Envolvente de Datos, nombre que viene del término inglés DEA (Data Envelopment Analysis), es una técnica de medida de la eficiencia basada en la programación lineal. Se trata de una técnica, de programación matemática, surge con el objeto de conseguir una herramienta para medir la eficiencia, por lo tanto se trata de una técnica especializada en medir la eficiencia de unidades productivas, o unidades de toma de decisión. La primera aproximación a la técnica del DEA fue propuesto por Farrell en 1957, aunque son Charnes, Cooper y Rhodes, en 1978, los que la desarrollan y ponen en funcionamiento, popularizándola y permitiendo así el establecimiento del Análisis Envolvente de Datos como una de las herramientas metodológicas más importantes para el cálculo de la eficiencia relativa (Allen et al, 1997). La gran aceptación y repercusión alcanzada por el DEA se observa en las más de 3.200 publicaciones realizadas, tan sólo, durante los primeros 22 años desde la aparición de esta herramienta (Tavares, 2002). Cierto es que la historia del análisis envolvente de datos comienza con la tesis de Edwardo Rhodes en la Universidad de Carnegie Mellon. E. Rhodes, bajo la supervisión de W. W. Cooper, realizaba una evaluación del Program Follow Through, consistente en un programa educacional para estudiantes desaventajados (principalmente negros e hispanos) llevado a cabo en colegios públicos de Estados Unidos con el apoyo del Gobierno Federal Estadounidense. El análisis implicaba comparar las prácticas llevadas a cabo por un conjunto de colegios públicos participantes del Program Follow Through (Charnes, Cooper, Lewin y Seiford, 1994). Más específicamente, este programa medía las actuaciones de los colegios en términos de salidas (outputs), tales como, "incremento de la autoestima de los niños desaventajados" y de entradas (inputs) necesarias para conseguir las salidas, tales como, "tiempo que las madres dedican a leer con sus hijos". El desafío por estimar la eficiencia técnica relativa de los colegios, utilizando múltiples entradas y salidas (inputs y ouputs), sin la típica información de precios, llevó a la primera formulación del ratio CCR (Charnes, Cooper y Rhodes) iniciando lo que posteriormente se denominó DEA, así como a la primera publicación que introducía el DEA "Measuring the efficiency of decision making units" (Charnes, Cooper y Rhodes, 1978). CCR utilizaron el método de optimización de programación matemática para generalizar la medida de la eficiencia técnica, entre una única entrada para conseguir una sola salida (un input, un output), propuesta por Farrell (1957), y de este modo establecer una medida de la eficiencia para múltiples entradas y salidas (inputs y outputs), mediante la construcción de una única entrada y salida (input y output) virtuales. Así DEA empezó como una nueva herramienta científica de dirección, para analizar la eficiencia técnica de las unidades de decisión del sector público. 2.- Origen de los Métodos de Eficiencia (1957) Es en 1957 cuando M. J. Farrell con su trabajo "The measurement of product...
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Documentos citados
- Real Decreto Legislativo 1/1995, de 24 de marzo, por el que se aprueba el Texto Refundido de la Ley del Estatuto de los Trabajadores.
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