-
المقاله
1 - کارایی قوی در تحلیل پوششی دادهها با تکنولوژی بازده به مقیاس متغیرپژوهش های نوین در ریاضی , العدد 13 , السنة 4 , بهار 1397یکی از مسائل اساسی در تحلیل پوششی دادههای کلاسیک، عدم توان کافی برای تفکیک بیناندازه کارایی واحدهای تصمیمگیرنده است که به عنوان یک نقطه ضعف مورد توجه قرار میگیرد. اخیرا پارکان و همکاران [9] تلاشهایی برای رفع این مشکل انجام دادهاند. آنها پیشنهاد کردند برای ارزیابی أکثریکی از مسائل اساسی در تحلیل پوششی دادههای کلاسیک، عدم توان کافی برای تفکیک بیناندازه کارایی واحدهای تصمیمگیرنده است که به عنوان یک نقطه ضعف مورد توجه قرار میگیرد. اخیرا پارکان و همکاران [9] تلاشهایی برای رفع این مشکل انجام دادهاند. آنها پیشنهاد کردند برای ارزیابی هر واحد هر دو دیدگاه خوشبینانه و بدبینانه مورد توجه قرار گیرد. در مقابل ارزیابی سنتی، شاخصی بر پایه کمترین مقدار اندازه کارایی برای هر واحد در نظر گرفته که آن را اندازه کارایی قوی میگویند. همچنین در این راستا تکنولوژی جدیدی براساس فرض بازده به مقیاس ثابت ساخته شد. در این مقاله تکنولوزی تولید مذکور با فرض بازده به مقیاس متغیر ساخته میشود و مدلهای متناظر به صورت برنامهریزی خطی فرمول بندی میشوند. در پایان نشان داده میشود که مدلهای مبتنی بر اندازه کارایی قوی داری قدرت تمایز به مراتب بیشتری از مدالهای کلاسیک تحلیل پوششی دادهها هستند. تفاصيل المقالة -
المقاله
2 - Increasing discrimination efficiency in data envelopment analysis with imprecise input and outputInternational Journal of Data Envelopment Analysis , العدد 5 , السنة 7 , پاییز 2019One way to increase the discrimination ability in data envelopment analysis (DEA) is to use the pessimistic view in the performance evaluation. A traditional and usual approach to move from the optimistic to the pessimistic view is to expand the production possibility s أکثرOne way to increase the discrimination ability in data envelopment analysis (DEA) is to use the pessimistic view in the performance evaluation. A traditional and usual approach to move from the optimistic to the pessimistic view is to expand the production possibility set. By expanding the production possibility set, the distance between each unit can be increased from the efficiency frontier, and then a smaller number of units are located on the boundary. On the other hand, in practical applications, we are confronted with imprecise inputs and outputs. Expressions of inputs and outputs as imprecise data can give us an opportunity to use it in order to increase the efficiency discrimination. Our view of the ambiguity in the data focus on fuzzy relation. We introduce a fuzzy monotonicity assumption and construct a fuzzy production possibility set (FPPS) with varying degrees of feasibility. Using the tolerance approach a nonsymmetric fuzzy linear programming model and subsequently, a parametric DEA model is constructed. By applying this model, it will be seen that, for a specific and small tolerance of constraints, The discrimination efficiency of the units increases. Finally, we propose a procedure for ranking of DMUs and employ it to rank Iranian national universities. تفاصيل المقالة