Recently, many construction firms fall on hard times because construction business continues to stagnate. In this paper, we analyze the efficiency of the listed construction firms using a combined AHP and DEA model. In order to determine the input and output factors of DEA, the AHP model is applied to evaluate the importance of input and output factors. The benchmarking companies and efficiency value for the construction firms with inefficiency are also provided to improve the their efficiency. We analyzed the 57 listed companies consisted of 36 listed on KOSPI and 21 listed on KOSDAQ at the end of 2009. The analysis results show that eleven companies whose values of CCR are 1, and fourteen enterprises whose values of BCC efficiency are 1. In additions, the eleven firms have the scalability efficiency. Finally, we test the correlation between efficiency and the stock price and the correlation coefficient of efficiency group is 0.7 in the CCR model.
Kim, Sung-Sik;Park, Jung-Lo;Kim, Ju-Hyung;Kim, Jae-Jun
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2012.11a
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pp.125-126
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2012
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.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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v.4
no.1
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pp.172-178
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2011
This paper presents an optimization procedure for high-efficiency design of a mixed-flow pump. Optimization techniques based on a weighted-average surrogate model are used to optimize a vane diffuser of a mixed-flow pump. Validation of the numerical results is performed through experimental data for head, power and efficiency. Three-level full factorial design is used to generate nine design points within the design space. Three-dimensional Reynoldsaveraged Navier-Stokes equations with the shear stress transport turbulence model are discretized by using finite volume approximation and solved on hexahedral grids to evaluate the efficiency as the objective function. In order to reduce pressure loss in the vane diffuser, two variables defining the straight vane length ratio and the diffusion area ratio are selected as design variables in the present optimization. As the results of the design optimization, the efficiency at the design flow coefficient is improved by 7.05% and the off-design efficiencies are also improved in comparison with the reference design.
Container port nowadays becomes one of the most vital link of the transportation chain, plays an important role in trading with other countries. Therefore, evaluating the operational efficiency of container ports to reflect their status and to reveal their position in this competitive environment is very important for port development. Although there have been lots of methods used to measure efficiency in the past, the DEA (Data Envelopment Analysis) model is still the most commonly applied approach. However, the data used in the model sometimes is complex and uncertain to handle using the basic DEA model. In this paper, we applied an uncertainty theory to create an uncertainty DEA model (UDEA), which can solve the limitation of the traditional one. This study mainly focuses on measuring efficiency of 41 container ports by applying proposed an UDEA model. The results show that among 41 container ports, only six container ports are regarded to have efficient operation through the clustering, meanwhile others have technical and scale inefficiencies. We found out that an UDEA model is better to analysis efficiency than existing DEA model.
This study measures the managerial efficiency of Korea's 14 public enterprises using bootstrap DEA in 2013. In addition, it examines the factors that affect on the bootstrap bias-corrected efficiency using truncated regression analysis. The results and implications of this study are as follows. First, using bootstrap DEA model analysis, the results showed that the mean technical efficiency was 0.3182, the mean pure technical efficiency was 0.4994 and the mean scale efficiency was 0.6585. The main cause of technical inefficiency was due to pure technical inefficiency. Second, rank test between technical efficiency of general DEA model and bootstrap DEA model was no significant difference under CRS and VRS assumption. Third, the main cause of the inefficiency in 11 DMUs among 14 DMUs were mainly due to the pure technology and three DMUs were because of the scale efficiency. Finally, in the truncated regression analysis, cost of labor, profit, sales, return of equity, and the number of employees appeared as factors affecting the scale efficiency at the 10% significance level.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.40
no.2
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pp.172-183
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2014
This paper measures and compares the efficiency of national health technology R&D programs focused on translational research program increasing importance using data envelopment analysis (DEA). Three input variables and three output variables are selected for DEA. Inputs are funds, researchers, and project period and outputs are SCI (E) papers, applied and granted patents, and impact factor. This study uses a three-stage approach. In the first stage, output-based DEA model is applied to evaluate the efficiency of decision making unit (DMU). In the second stage, based on efficiency scores of target diseases high-efficiency group and low-efficiency group are classified. And then strategic portfolio matrix of translational research program is composed of four dimensions combining research types. Mann-Whitney U test is then run to compare average efficiency scores among four groups. In the final stage, Tobit regression model is used to estimate factors likely to influence the efficiency. The results are expected to provide policy implications for effectively establishing investment strategy and managing performance of R&D program.
This paper analyzes the efficiency of social enterprises by analyzing bootstrapping data envelopment analysis. Unlike the definitive DEA model, we analyze the confidence intervals of efficiency estimates through the DEA model, which takes into account stochastic factors. Major analysis results are summarized as follows: First, the results of the bootstrapping DEA analysis of social enterprises estimated that the technical efficiency was 0.459 and the 95% confidence interval was 0.389 to 0.601. Second, the number of inefficient social enterprises with efficiency values of less than 0.5 was found to be 15 (55.56%) in technical efficiency, 5 (18.52%) in pure technical efficiency, and 8 (29.63%) in scale efficiency. It can be seen that a significant number of social enterprises are operating in an inefficient state. Third, looking at the returns of scale of social enterprises, 25 (67.57%) are currently in the increasing returns of scale, 10 (27.02%) are in the constant returns of scale, and 2 (5.41%) are in decreasing returns of scale. In other words, it can be seen that social enterprises are under-invested in terms of input factors.
Kim, Jae-Heui;Jo, Hyo-Jae;Hwang, Jae-Hyuk;Jang, Min-Suk;Lee, Byeong-Seong
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.32
no.3
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pp.202-207
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2018
This paper presents the efficiency of a floating vertical axis wind turbine with variable-pitch. A model was designed to use the lift force and drag force for blades with various pitch angles. The blade's pitch angle is controlled by the stopper. To validate the efficiency of the wind turbine discussed in this paper, a model test was carried out through a single model efficiency experiment and wave tank experiment. The parameters of the single model efficiency experiment were the wind speed, electronic load, and pitch angle. The wave tank experiment was performed using the most efficient pitch angle from the results of the single model efficiency experiment. According to the results of the wave tank experiment, the surge and pitch motion of a structure slightly affect the efficiency of a wind turbine, but the heave motion has a large effect because the heights of the wind turbine and wind generator are almost the same.
Kim, Wan-Soo;Kim, Yong-Joo;Chung, Sun-Ok;Lee, Dae-Hyun;Choi, Chang-Hyun;Yoon, Young-Whan
Korean Journal of Agricultural Science
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v.43
no.1
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pp.116-126
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2016
The objective of this study is to predict the fuel efficiency of an agricultural tractor. The fuel efficiency of the tractor during rotary tillage was predicted using numerical modeling. A numerical model was developed using Simulation X. Based on tractor power flow, numerical modeling consisted of an engine, transmission, PTO (power take off), and hydraulics. The specifications of major components utilized in the numerical model were the same as those of a 71 kW tractor (field test tractor). The load that was inputted for fuel efficiency prediction into the simulation model was obtained from a field test. Fuel efficiency predictions were conducted by comparing field test results and simulation results. In addition, it was performed by dividing the rotary tillage and steering section. Main results are as follows: first, t-values of engine torque were measured to be 0.31 in the rotary tillage and 0.92 in the steering section. Second, t-values of fuel consumption were measured to be 0.51 and 5.41 in the rotary tillage and the steering section, respectively. Finally, t-values of fuel efficiency were measured to be 1.72 and 40 in the rotary tillage and the steering section, respectively. The results show no significant differences with t-values of less than 5% in the rotary tillage. But, it shows significant differences in the steering section. Therefore, simulation for accurate fuel efficiency prediction requires a suitable algorithm or detailed design of the simulation model in the steering section.
This paper proposes a DEA model for the performance evaluation of each brand of coking coals in an integrated steel mill. The performance is defined as the efficiency which is the ratio of two linear combinations of the output factors to the input factors. There is only one input factor considered in the model : unit price of each brand based on CIF. Five output factors are chosen in consideration of their impact to the quality of cokes such as Ash, VM, LMF, TD, and Rm. Some of the output factors are treated as undesirable in DEA model because the quality criteria are given by the range. The CCR and BCC efficiencies are derived by the DEA model, and the scale efficiency is calculated, too. Each brand of coking coal is classified into four categories according to the CCR and BCC efficiencies, and the most inferior brands are identified as a result. The impact of the input and output factors to the efficiency is analyzed using a multiple regression, then the unit price is revealed as the most critical among them. Also, ANOVA results show that there exist efficiency differences among the coal types and the countries imported, respectively. Finally, the quantitative projection for the inefficient brands is performed if they are to be efficient. The result could be utilized in selecting the good or bad brands of coking coal based on the efficiency in an integrated steel mill. Also, this model will be used to assess the relative efficiency of a new brand of coking coal if it is a candidate to be imported.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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