It is important to evaluate the performance of candidates mathematically from various aspects, and reflect it on decision making. In decision making, we judge the candidates through two steps, classification of objects and comparison of objects or candidates with plural elements. In the former step, Analytic Hierarchy Process (AHP) is useful method to evaluate candidates from plural viewpoints, and in the later step, Data Envelopment Analysis (DEA) is also useful method to evaluate candidates with plural categorized data. In fact, each candidate has plural elements, nevertheless it has been more important to evaluate from various aspects in IT society. So, we propose a new procedure complementing AHP with DEA.
Data envelopment analysis (DEA) has proven to be a useful tool for assessing efficiency or productivity of organizations which is of vital practical importance in managerial decision making. While DEA assumes exact input and output data, the development of imprecise DEA (IDEA) broadens the scope of applications to efficiency evaluations involving imprecise information which implies various forms of ordinal and bounded data possibly or often occurring in practice. The primary purpose of this article is to characterize the variable efficiency in IDEA. Since DEA describes a pair of primal and dual models, also called envelopment and multiplier models, we can basically consider two IDEA models: One incorporates imprecise data into envelopment model and the other includes the same imprecise data in multiplier model. The issues of rising importance are thus the relationships between the two models and how to solve them. The groundwork we will make includes a duality study which makes it possible to characterize the efficiency solutions from the two models. This also relates to why we take into account the variable efficiency and its bounds in IDEA that some of the published IDEA studies have made. We also present computational aspects of the efficiency bounds and how to interpret the efficiency solutions.
The objective of this paper is to measure the relative technical efficiency of Korean railway transport service. Previous studies on the efficiency in Korean railway service have carried out before the structural reform of Korean railway industry in 2004, whereas this study used the latest data which reflected the impact of reform. We analyzed the efficiency in Korean railway transport by means of measuring the technical efficiencies of other countries, these were estimated with data envelopment analysis. DEA has gained great popularity in measuring efficiency in transport industry, school, government, hospital and so on in recent years. This analysis could serve as peer to help improve performance of the railway management and operation.
Purpose - This paper's purpose is to investigate how foreign ownership and innovation affect firm value. Design/methodology - Firm innovation is defined as operational efficiency, which is calculated by adopting data envelopment analysis (DEA). Additionally, R&D intensity is included as a measure of innovation in the analysis. We used firm-level data from manufacturing companies in Korea. The sample comprised 3,753 firm-year observations for every year in the period 2003-2017. Findings - We found that foreign ownership and innovation are positively related to firm value (Tobin's Q). Foreign ownership moderates innovation's contribution to firm value, implying that foreign ownership may enhance the value relevance of firm innovation. In addition, we found that firm innovation partially mediates the relationship between foreign ownership and firm value. Originality/value - This highlights the important role of foreign investors' monitoring; wherein foreign investors enhance firm value by facilitating firm innovation. Our results suggest that foreign ownership can be crucial for innovation and may serve to address weak ownership structures.
In this Paper we investigate the performance of the five efficiency estimation methods which include the stochastic frontier model estimated by maximum likelihood (SFML), the stochastic frontier model estimated by corrected ordinary least squares (SFCOLS), the data envelopment analysis (DIA) model, the combined estimation of SFML and DEA (SFML + DEA), and the combined estimation of SFCOLS arid DIA (SFCOLS+ DEA) using Monte Carlo analysis. The results include: 1) SFML provides most accurate efficiency estimates for the sample sloe 150 or over,2) SFML+DEAor SFCOLS + DIA Perform better for the cases with sample sloe 25, 50, and low random errors, 3) SFCOLS performs better for the close with sample sloe 25, 50, and very high random errors.
This paper evaluates the technical efficiency of organic farm management practices and studies its main determinants in Hongdongmyeon of Hongsung county, Chungnam province. The analysis is performed in two stages. First, the efficiency is measured via the nonparametric "Data Envelopment Analysis" (DEA) technique. The DEA models are constructed not only to assess the overall technical efficiency of organic fanning practices but also to evaluate the management efficiencies. In a second stage critical determinants of efficiency are determined using a Tobit model. In this analysis the focus is on technical and socio-economic variables. The analytical results show that technically efficient farms is about 13 percent and the mean technical efficiency is found to be 0.73 indicating that many farms are not operating at an efficient scale.
Rising healthcare cost is a global phenomenon that justifies governments' introduction of 'incentive regulation' plan for the improvement of hospital efficiency. A number of previous studies tried to evaluate the efficiency of healthcare organization by using Data Envelopment Analysis(DEA), a common efficiency benchmarking method. However, there is a concern that this kind of efficiency evaluation could induce "quantity-quality trade-off". Moreover, as quality aspect is especially important in terms of 'effectiveness' of health care, it should be considered in efficiency evaluation of healthcare organization. A number of different models were tried so far to incorporate quality aspect into DEA, however, none is universally recognized as a standard. Thus, in this study, previous quality-incorporating DEA models were categorized into 6 types according to the way of incorporating quality aspect, and strengths and limitations of each type were reviewed with a set of artificial data as an example. Based on this review, a new quality-incorporating efficiency evaluation model, named Quality-adjusted output DEA(QAO-DEA), was suggested. As an exploratory empirical analysis, technical efficiency of human resource were measured with different quality-incorporating DEA models, using 2004 data from National University Hospitals. In conclusion, Quality-adjusted output DEA(QAO-DEA) model seems to be one of the most desirable alternatives to incorporate quality aspect in efficiency evaluation of hospital, and deserves the consideration as a policy tool to induce simultaneous improvement of both efficiency and quality.
In this paper, we propose an integrated data envelopment analysis (DEA) and analytic hierarchy process (AHP) methodology in which the information about the hierarchical structures of input-output data can be reflected in the performance assessment of decision making units (DMUs). Firstly, this can be implemented by extending a traditional DEA model to a three-level DEA model. Secondly, weight bounds, using AHP, can be incorporated in the three-level DEA model. Finally, the effects of incorporating weight bounds can be analyzed by developing a parametric distance model. Increasing the value of a parameter in a domain of efficiency loss, we explore the various systems of weights. This may lead to various ranking positions for each DMU in comparison to the other DMUs. An illustrative example of road safety performance for a set of 19 European countries highlights the usefulness of the proposed approach.
본 연구는 국가회계의 전환점인 복식부기 발생주의 회계제도의 도입과 디지털 예산회계시스템의 구축에 맞추어 추진된 국방통합재정정보시스템의 산출정보, 즉 재정정보의 Data 효율성 향상에 관한 내용이다. 국방통합재정정보시스템은 프로그램 사업관리를 용이하게 하고, 국방 재정업무 전 과정을 하나의 체계에서 관리할 수 있도록 하였다. 또한, 신뢰성 있는 재무제표와 원가자료를 내 외부 정보이용자에게 제공함으로써 국방재정의 투명성과 신뢰성을 향상하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 조직의 효율성 측정에 유용한 DEA(Data Envelopment Analysis)기법을 적용하여 동일유형의 부대별 효율을 측정하고 비효율 부대는 효율의 목표를 제시함으로써 재정정보 Data의 효율성을 향상시키고자 한다.
본 연구의 목적은 최근의 장교 지원율 하락에 따른 장교획득 수준의 시대적 심각성을 반영하여 장교 양성과정에서 핵심적인 역할을 수행하고 있는 일반대학 군사학과의 운영 수준을 상대적인 평가, 분석을 바탕으로 실증적 연구를 통하여 확인해 보고 개선을 위한 의미있는 결과를 확인하였다. 육군과 협약, 준협약을 통하여 운영되고 있는 일반대학 군사학과는 11개이며 대학별 군사학과 운영을 위해 투입되는 자원입력과 성과관점에서 자료포락분석법(DEA, Data Envelopment Analysis)을 적용하여 상대적인 효율성을 분석하고 개선을 위한 구체적인 방향을 확인하였다. 운영 효율성 분석결과, 11개 DMU 중에서 BCC모델의 경우 6개 대학이 효율적인 것으로 나타났고 자료포락분석 방법을 통하여 효율적, 비효율적인 집단에 대한 구분을 통해 평가결과를 확인해 볼 수 있었다. 본 연구는 상대적인 효율성을 평가하는데 여러 개의 평가요소를 한꺼번에 반영하여 초과, 부족한 부분을 나타내는 DEA-Additive 모델을 통해 비교대상 대학 군사학과들의 상대적인 측면에서 효율성을 확인하고 발전을 위한 구체적인 정보를 확인한다는 점에서 실용적 가치가 있을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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