This study presented the new evaluation index which can evaluate the discrimination of DEA models. To evaluate the discrimination of DEA models, data were analyzed using importance index as suggested in previous study and the coefficient of variation as suggested in this study for the discrimination evaluation. This study selected the CCR-DEA, BCC-DEA, entropy, bootstrap, super efficiency, and cross efficiency DEA model for the discrimination evaluation and accomplished empirical analysis. In order to grasp the rank correlation of the models, this study implemented the rank correlation analysis between the efficiency of CCR model and BCC model and entropy, bootstrap, super efficiency, and efficiency of the cross efficiency model. The obtained results of this study are as follows. First, the discrimination rank of models using the importance index and the coefficient of variation was shown to be identical. Therefore, the coefficient of variation can be used the discrimination evaluation index of DEA model. Second, the discrimination of the super efficiency model was found to be the highest rank among 4 models according to the analysis of this present study. Third, the highest rank correlation with CCR model was the super efficiency model. In addition, the super efficiency model was found to be the highest rank correlation with BCC model.
This study fist raises the following research question. How does the port congestion affect port operational efficiency? To answer the question, this study adopts slacks based measure data envelopment analysis (SBM-DEA) model to analyze the efficiency of port considering the congestion. As a result of the DEA-CCR(Chanres, Cooper and Rhodes) model, both Busan(2011) and Ulsan(2011) are the most efficient decision making units(DMUs). As a result of the DEA-BCC(Banker, Chanrnes, and Cooper) model, Busan(2011), Ulsan(2011), Ulsan(2012), Busan(2012), and Yeosu Gwangyang(2012) are the most efficient DMUs. As a result of SBM-DEA model, Ulsan(2012), Busan(2011), Busan(2012), Incheon(2011), and Ulsan(2011) are the most efficient DMUs considering the port congestion. The result of DEA-CCR BCC model is not identical with the result of SBM-DEA model analysis. It means the port congestion does less affect the port operational efficiency. Should the number of the vessels with the port congestion minimize, Incheon and Yeosu Gwangyang port could save lots of the port congestion cost for a total of three years.
This study selected container terminals of Gwangyang and Busan Ports to evaluate the influence of efficient container terminals. For the study, after data envelopment analysis (DEA) using the CCR and BCC models, the decision-making unit (DMU) system was used to define nodes; and with the use of a reference group in DEA (BCC model) and a lambda value, this study created a social network and analyzed the influences of efficient DMUs through a centrality analysis of eigenvectors. The results are presented as follows: First, as a result of the DEA, CCR efficiencies in PNC, HJNC, and HPNT container terminals of Busan Port were 1 and BCC efficiencies at Singamman Terminal, Wooam Terminal, PNC, HJNC, HPNT, and BNCT container terminals of Busan Port were 1. Second, as a result of undertaking social network analysis (SNA), according to an eigenvector centrality analysis, HJNC Terminal was referred to the most (influence score of 0.515), which indicates that it is the most influential as a container terminal. The influence of PNC Terminal was 0.512, while that of Wooam Terminal was 0.379. CJ Korea Express in Gwangyang Port was ranked fourth in influence, but its influence score of 0.256 indicates that it was the most influential of the container terminals at Gwangyang Port.
The purpose of this study is to analyze the efficiency and productivity of domestic trucking transportation companies using DEA-CCR, BCC, and Malmquist indexes. Here, we analyze the top 14 domestic trucking transportation companies, based on cargo volume. The number of freight agents, trucks, and assets are used as input variables, and cargo volumes and sales are used as output variables. The efficiency of trucking transportation companies is examined using a DEA approach, and Malmquist indexes are applied to analyze productivity. According to the DEA results, the efficiency levels of the CCR, BCC, and scales for three companies (DMU 4, 5, and 10) are 1, indicating that these companies are operated efficiently. At the same time, the Malmquist indexes show that all companies have values smaller than 1, except for the period 2012-2013, indicating that their productivity decreased. Furthermore, the TECI indexes were all larger than 1, except for the period 2012-2013, indicating that the companies are efficient. Lastly, all TCI indexes are smaller than 1, except for the period 2012-2013, indicating regressing trends.
The purpose of this paper is to investigate the international competition power between Korean ports and Chinese ports according to the port efficiency scores of DEA(Data Envelopment Analysis) by newly introducing the priority vector of AHP(Analytic Hierarchy Process) to the DEA method. Empirical analysis shows the followings: First, there was not big changes of DEA rankings when we use the input-oriented CCR and BCC models after introducing the AHP priority vectors to the input variables. Yantian Port's competition power was declined, but that of Busan Port was up in the BCC model. Second, there was some changes of DEA rankings when we use the output-oriented CCR and BCC models after introducing the AHP priority vectors to the output variables. Rankings of Dalian, Qingdao, Shanghai Ports were up. But Shekou, Yantian Ports showed the declined ranking position in the CCR model. In the BBC model, rankings of Shanghai and Busan Ports were up. But those of Shekou and Yantian Ports were declined. The main policy implication based on the findings of this study is that The Ministry of Maritime Affairs & Fisheries in Korea and China should introduce AHP and DEA approaches when they measure the international competition power by using the porrt efficiency scores of DEA.
This study aims to evaluate the efficiency of superior appraisal corporations using DEA(Data Envelopment Analysis). DEA is known as a method for evaluating relative efficiency of organizations with multiple inputs and outputs. We used CCR-O and BCC-O DEA models to evaluate relative efficiency of superior appraisal corporations. Input variable is number of appraisers, output variables are total sales and net income. Total of 13 appraisal corporations in Korea were selected for this study, and the data were collected from financial reports for 2008 fiscal year. The result of this study is summarized as follows. First, the average of superior appraisal corporation's technical efficiency score is about 88.3% by applying CCR-O model. Second, the average of superior appraisal corporation's pure technical efficiency score is about 90% and scale efficiency score is about 98.2% by applying BCC-O model. According to the result of DEA, the cause of inefficiency is pure technical efficiency.
The bankruptcy possibility of apartment construction firms has been incresed because of the environment of current apartment construction industry. This paper analyzes the efficiency of apartment construction firms using DEA model. We evaluate the CCR, BCC efficiency and RTS of 25 apartment construction firms. We also suggest the apartment construction firms which can be benchmarked based on analyzed information. The result shows that four enterprises whose values of CCR efficiency are 1, and ten enterprises whose values of BCC efficiency are 1. RTS indicates IRS of 21 firms and CRS of 4 firms.
ERP is the general trend of industrial information system and many companies are introducing strategically to strengthen the competitive power. This paper analyzes the efficiency of introducing companies of ERP system using DEA model. We also suggest the introducing of ERP system which can be benchmarked based on analyzed information. We evaluate the CCR, BCC efficiency and RTS of 38 introducing companies of ERP system. The result shows that three enterprises whose values of CCR efficiency are 1, and seven enterprises whose values of BCC efficiency are 1. RTS indicates IRS of 22 companies. DRS of 2 companies and CRS of 4 companies.
This paper analyzes the efficiency of Korean Financial Investment Institution using DEA model. We evaluate the CCR, BCC efficiency and RTS of 30 Financial Investment Institution. We also suggest the Financial Investment Institution which can be benchmarked based on analyzed information. The result shows that 3 Institution whose values of CCR efficiency are 1, and 7 Institution whose values of BCC efficiency are 1. RTS indicates IRS of 21 Investments, DRS of 6 Investments and CRS of 3 Investments.
This paper analyzes the efficiency of Korean Ship Component Part Manufacturer firms using DEA model. We evaluated the CCR, BCC efficiency and RTS of 30 Korea Ship Component Part Manufacturer firms. We also suggested the Korean Ship Component Part Manufacturer firms that can be benchmarked based on analyzed information. The result showed five enterprises whose values of CCR efficiency are 1, and eleven enterprises whose values of BCC efficiency are 1. RTS indicated IRS of 1 firms, DRS of 24 firms and CRS of 5 firms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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