본 연구에서는 철도산업의 효율성을 측정하는데 있어 내부요인인 운영기관의 생산활동 뿐만 아니라 구조개혁으로 인한 조직유형, 사회경제적 관점에서 통제 불가능한 환경요인 등이 철도산업 효율성을 결정짓는데 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 우리나라를 비롯하여 1990년 이후 구조개혁이 활발히 진행된 유럽국가와 일본을 대상으로, 철도산업 효율성 측정에 적합한 DEA방법을 이용하여 1990년~2006년까지의 효율성 값을 구하였다. 그 결과 우리나라는 모든 연도에 걸쳐 상대적으로 효율적으로 추정되었고, 전반적으로 평가대상국들의 효율성이 시간이 지남에 따라 향상되었음을 나타내었다. 또한 효율성 결정요인을 분석하고자 DEA방법으로 추정된 효율성 값을 종속변수로 하고, 구조개혁으로 인한 조직유형, 사회경제적 환경요인을 독립변수로 한 Tobit 분석에서는 시설과 운영을 분리하는 수직적 분리와 화물과 여객을 분리하는 수평적 분리가 효율성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 철도산업의 경쟁력 강화와 경영효율성을 제고하기 위한 구조개혁은 그 과정과 결과에 대한 신중한 검토 및 평가가 이루어져야 함을 시사하였다.
부산광역시의 시내버스 준공영제 실시 이후 운영 효율성 요인을 실증적으로 분석하였다. DEA 분석결과, CRS의 경우 지하철 1호선과 환승 가능한 버스노선의 연도별 효율성은 2010년도가 가장 높았다. 지하철 2호선과 환승 가능한 버스노선의 연도별 효율성은 CRS 평균이 연차적으로 점차 향상되어 2016년 0.923로 가장 크게 나타났다. 지하철 3호선과 환승 가능한 버스노선의 연도별 효율성이 2009년부터 2015년까지는 점차 향상되는 모습을 보이다가 2016년도에는 다시 하락하였다. 전체 134개 노선의 4개 연도 536개 노선 중 비효율적으로 나타난 노선은 205개이다. 205개 노선의 효율성을 제고하기 위해서는 규모의 축소 즉, 노선의 운행횟수 등을 감축해야 함을 시사하고 있다. 또한 Tobit 회귀분석을 활용하여 분석결과, 운영 효율성 지수에 유의미한 영향을 미치는 요인으로서는 소요시간이 가장 컸고, 그 다음으로 이용객수, 환승객수의 순으로 나타났다.
This study suggests a DEA(Data Envelopment Analysis) based model to evaluate the value of corporate stock. The model integrating PER(Price-Earning Ratio), PBR(Price-BookValue Ratio), PSR(Price-Sales Ratio) and volatility in DEA structure has an advantage of overcome the limitation of traditional financial ratio based models. In order to show the effectiveness of the suggested model. we compare the performance of portfolio composed by DEA approach with those of portfolios made by traditional approaches such as PER, PBR, and PSR in terms of stock return and volatility. Specifically, we use the data of all the enterprises listed on the S&P 500 in the U.S. in 2007 and 2009 as the sample data for the experiments. The results of the experiments show that the performance of the DEA approach is clearly better than those of other approaches. Particularly, in sharply plummeting market, the performance of the DEA approach is shown to be prominently better than those of other approaches as the DEA approach reflects investment risk as well as profitability and growth. The DEA score combining the existing investment indices may serve as a useful barometer for selecting a stable and profitable portfolio.
본 연구는 기후변화 이슈가 부각되는 환경에서 온실가스 배출량 고려 유무에 따른 연근해어업의 업종별 효율성을 비교하고, 분석 결과를 바탕으로 정책적 대안을 제시하는 데 목적이 있다. 분석을 위해 전통적인 자료포락분석(DEA) 모형과 잔여기반측정(SBM) 모형, 비소망재 SBM 모형을 이용하고, Robust Analysis of Variance (ANOVA) 검정과 Wilcoxon Signed-rank 검정을 시행하였다. 분석결과, 전통적인 DEA 모형에서 여분을 고려한 SBM 모형, 온실가스 배출량을 고려한 비소망재 SBM 모형으로 확장될수록 어업의 평균 효율성은 감소하는 것으로 분석되었다. 구체적으로 전통적인 DEA 모형과 SBM 모형, 비소망재 SBM 모형의 평균 효율성은 각각 0.7350, 0.5820, 0.4976으로 추정되었다. 또한 Robust ANOVA 검정과 Wilcoxon Signedrank 검정결과, 전통적인 DEA, SBM, 비소망재 SBM 모형 간 효율성 차이와 근해어업과 연안어업의 효율성 차이도 통계적으로 유의하게 분석되었다. 분석의 정책적 대안으로, 연근해어업의 효율성 개선을 위해서는 신조어선사업의 적극적 시행과 함께 스마트어선 및 전기복합어선 개발 등이 필요함을 제안하였다.
This study analyzes a relationship between Data Envelopment Analysis(DEA) efficiency scores and a normalization index in order to examine the validity of DEA models. A normalization index concerned in this study is 'sales per R&D project fund' which is regarded as a crucial R&D project performance evaluation index in practice. For this correlation analysis, three distinct DEA models are selected such as DEA basic model, DEA/AR-I revised model(i.e. DEA basic model with Acceptance Region Type I constraints) and Super-Efficiency(SE) model. Especially, SE model is adopted where efficient R&D projects(i.e. Decision Making Units, DMU's) with DEA efficiency score of unity from DEA basic model can be further differentiated in ranks. Considering the non-normality and outliers, two rank correlation coefficients such as Spearman's ${\rho}_s$ and Kendall's ${\tau}_B$ are investigated in addition to Pearson's ${\gamma}$. With an up-to-date empirical massive dataset of n = 482 R&D projects associated with R&D Loan Program of Korea Information Communication Promotion Fund in the year of 2011, statistically significant (+) correlations are verified between the normalization index and every model's DEA efficiency scores with all three correlation coefficients. Especially, the congruence verified in this empirical analysis can be a useful reference for enhancing the practitioner's acceptability onto DEA efficiency scores as a real-world R&D project performance evaluation index.
Recently, it has been strongly required to establish a systematic and sustainable performance investigation and evaluation framework on governmental funding projects for IT small and medium-sized enterprises. In this paper, Data Envelopment Analysis (DEA) models are adopted for performance evaluation on governmental funding projects for IT small and medium-sized enterprises. A new data structure is proposed for the DEA performance evaluation. Generally, in using DEA models, DEA multipliers restriction is critical to achieve the reliability of DEA optimal solutions. Based on the outputs and inputs considered in this study, Acceptance Region (AR) constraints are generated and incorporated into the DEA models so as to improve the reliability of DEA efficiency scores. Associated with AR Type I (AR-I), AR Global Model (ARGM) constraints, DEA/ (AR-I, ARGM) models are designed and then sensitivity analysis follows investigating the robustness of DEA efficiency scores relating to AR constraints adjustment. Finally, a performance evaluation is illustrated regarding governmental direct funding projects from Ministry of Information and Communication (MIC) in Korea where each project unit (i.e. Decision Making Unit (DMU)) is determined whether it is efficient or not. By using DEA/(AR-I, ARGM) models designed in this paper, robustly efficient DMUs are gradually identified according to the successive AR constraints adjustment. Among 25 DMUs, results show that 6 DMUs such as B, E, G, Q, S, Y are determined as robustly efficient against AR constraints intermediate adjustment.
의사결정단위의 효율성 평가 도구로 사용되는 DEA 모형은 효율적 프론티어를 구해 의사결정단위를 평가하는 모형이다. 효율적 프론티어상의 참조집합이 무엇이냐에 따라 평가 단위의 효율성과 비효율을 제거하기 위한 대안이 다르게 된다. 다목적 선형계획법에서 프론티어를 구하기 위해 사용되는 참조점 방법은 제약 조건과 목적함수 간의 상충관계를 고려하면서 자유롭게 효율적 프론티어를 찾아 주는 장점이 있다. 또한 그 구조가 DEA모형과는 유사하므로 DEA모형을 참조점 방법의 방식으로 재 표현할 수 있다. 의사결정자가 단지 방사형 투사만에 의한 효율성 분석에 만족하지 못하거나 의사결정자의 선호구조에 의해 곡면상의 다른 점을 가장 선호한다면 이 점을 기준으로 대상을 평가하는 것이 올바른 결과에 도달 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서 는 DEA모형을 참조점 방법에 따라 재해석하고 4 개의 의사결정단위로 이루어진 표본을 이용하여 다양한 유형의 DEA모형에 의한 효율성을 평가하고 참조점 방법에 의한 확장된 형태의 효율적 프론티어를 구한다. 이를 통해 참조점 방법이 DEA 모형의 적용과 해석에 있어 많은 도움을 줄 수 있다는 점을 보인다.
본 연구에서는 KOSPI와 KOSDAQ에 상장된 건설 기업을 대상으로 효율적인 포트폴리오를 구성방안을 제시한다. 이를 위해 한국거래소(KRX)에서 구분하는 건설 업종을 DEA(Data Envelopment Analysis) 기법을 이용하여 기업효율성 분석을 실시하고 효율성이 우수한 기업들을 대상으로 마코위츠 모형을 통해 포트폴리오를 구성한다. 본 연구에서 제안한 포트폴리오 구성 방안의 성능 실험을 위해 KOSPI와 KOSDAQ에 상장된 53개의 기업의 주식을 대상으로 5년 (2007~2011) 동안 매해 포트폴리오를 구성하였고 각각의 포트폴리오 수익률을 경영 효율성을 고려하지 않고 구성한 포트폴리오 및 벤치마크 수익률과 비교 분석을 통해 그 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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