신제품 개발과정에 대한 전반적인 흐름에 대해서는 기존의 연구가 다양하게 이루어져왔으나 구체적으로 어떠한 방법론이나 도구를 사용하여 시행하는가에 대해서는 논의가 미미하였다. 따라서 본 연구에서는 신제품 개발시 시장에서 생존가능한 제품속성과 가격을 결정하는 방법으로서 계량경제학적 헤도닉 방법론을 대체할 DEA 모델을 제안하고자 한다. 제품속성과 가격이 이루는 곡면이 유연하게 형성되도록 QC-DEA를 사용하고 거기에 제품속성에 대한 소비자의 선호체계를 반영하기 위하여 AR을 도입하여 AR-QC DEA라는 모델을 만들었다. AR-QC DEA는 모수적 방법론의 한계를 극복할 뿐만 아니라 제품마다 다른 잠재가격을 제시하기 때문에 신제품 개발시 제품속성과 가격의 조합에 대해 많은 정보를 제공해 줄 수 있고 또한 그렇게 만들어진 신제품이 과연 시장에서 생존할 수 있는가를 손쉽게 모의테스트 할 수 있다. 마지막으로 노트북 컴퓨터 제품에 대한 AR-QC DEA의 실증연구를 통해 AR-QC DEA가 충분한 현실설명력을 가짐을 볼 수 있다.
Domestic architect office from a period of high growth from the 1970s to the '80s has been established as some of the large corporations or publicly traded corporation. 1997 IMF has pointed out there is a lot of need for improvement activities in accordance with the construction recession since the 2008 global financial crisis. In order to address these causes, the company's continuous efficient operation for accurate efficiency and competitiveness analysis was required. Leverage financial ratio indicators Study Using Data Envelopment Analysis Data Envelopment Analysis (DEA) model, how to find a benchmark for the improvement of the efficiency of inefficient enterprises in various sectors being. In this study, a comparison of the conventional DEA model and the DEA-AR model is used to analyze the efficiency and domestic architect office is to improve the management efficiency.
본 연구에서는 국내 금융투자기관의 효율성 분석을 위해 코참비즈에서 제공하는 재무데이터를 이용하여 2009년도 영업이익순위 30위이하의 금융투자기관을 중심으로 DEA분석방법을 적용한 CCR-I, BCC-I 효율성과 규모수익성(RTS)평가를 통해 금융투자기관의 효율성을 분석함으로써 벤치마킹의 대상이 될 수 있는 국내 금융투자기관을 확인하고, 비효율적인 기업을 위한 각 기업이 개선시켜야하는 투사 값을 제시함으로써 기업의 효율성을 위한 수치를 제공함과 동시에 분석된 자료를 바탕으로 벤치마킹의 대상이 될 수 있는 금융투자기관을 제시하고자 한다.
The objective of this study is to measure and to predict the efficiency of participating groups of BK 21 by using DEA. DEA is a methodology to measure and to evaluate the relative efficiency of a homogeneous set of decision-making units (DMUs) in a process which uses multiple inputs to produce multiple outputs. In order to reflect the effect of the environmental factors of BK 21, we consider not only a general DEA model but also a logistic model for DEA. As a result, location of participating groups of BK 21 turns out to be significant. Our proposed approach can predict the efficiency of a new BK 21 group with given environmental factors. It is expected that these models can give a feedback for effective management of BK 21.
This paper suggests a DEA/AHP hybrid model to deal with an allocation problem of research budget for the national research lab(NRL) program. The qualitative factors are appraised by AHP model and the quantitative factors are dealt with DEA model to evaluate the performance of research activities considering tangible and intangible factors. The proposed hybrid model is applied to get the importance weight of research areas for research budget allocation of NRL program.
Data Envelopment Analysis (DEA) is a methodology of computing the relative efficiency of each decision making unit (DMU) by comparing it with other DMUs having similar input and output structure. In this paper, we compare the efficiency of Korean rail transit corporations using DEA. To do this, we design a DEA-AR/AHP model, and evaluate efficiency by comparing the subway operating agencies of six big cities. The analysis reveals that Seoul Metro and Seoul city railroad construction turn out to be the most efficient groups. The result of this research can provide helpful information for effective management in a domestic subway operating agency.
We proposed a new real estate price appra isal model that can appreciate the efficiencies of each criteria that would affect the price. The proposed Real Estate Price Appraisal Model is developed by the DEA-AR model which enhances the DEA-CCR model. We used the unit-cost per criteria method to set the assurance region of each weights of the DEA-AR model. In order to estimate the unit cost of major criteria effecting the price of real estate, we used the Goal Programming so that the price of real estate reaches the actual price being traded in. We expect that this approach could be helpful to make an objective real estate price appraisal.
This paper analyzes the operational efficiency of 91 individual retail stores in Seoul by a two-step procedure. In the first step, a data envelopment analysis (DEA) model is used to identify the efficiency scores. Three inputs (store size, number of items, and number of employees) and two outputs (sales and number of customers) are used for the efficiency measurement. In the second step, a Tobit regression model is used to identify the drivers of efficiency. DEA efficiency scores are used to test hypotheses on the impact of five independent variables, namely store age, number of items per store size, number of items per employee, trade area index, and number of competitors. Results of the Tobit analysis show that number of items per store size, number of items per employee, and number of competitors play a significant role in influencing the operational efficiency of retail stores. Managerial implications of the study are discussed.
In the recent, it is gradually important for airport to consider environmental aspects as sustainable development is emerged. ICAO, FAA and individual countries has tried to reduce airport noise and pollution. Thus, the effort is needed to incorporate environmental factor into productivity indicator of airport. Our paper use DEA method with the non-parametric directional output distance function(DDF) to assess productivity of 14 airports in Korea during 2008~2010. In addition to three inputs, two conventional outputs, two undesirable outputs have been considered : noise and air pollution. Results are compared from models that do not include undesirable outputs. Inclusion in the analysis of the undesirable effects of airport operations leads to greater and closer airport's efficiency scores.
The existing DEA models have been devoted to evaluate relative efficiency of DMUs based on multiple input and output factors of a same period. However, a certain kind of lead time can be required to produce outputs using inputs in an organization. R&D evaluation is a typical area with this kinds of time lag. Thus, the purpose of this paper is to develop a new DEA model to deal with time lag effect in performance evaluation. The proposed model is to find relative efficiency of each DMU for each period considering the time lag effect. A case example using a real data set is also given to show the usage or implication of the suggested model. The results are compared with the ones of the CCR model and the multi-periods input model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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