본 연구는 부산항을 포함한 세계 주요 컨테이너 항만들의 효율성을 DEA(Data Envelopment Analysis)모형을 통해 상대적으로 분석함으로써, 부산항의 현재 위치와 더 효율석인 항만이 되기 위해 벤치마킹(Benchmarking)해야 할 대상을 구체화하였다. 또한, 본 연구에서는 일정시점의 효율성 분석이 아닌 1995년-2001년까지 7개년의 효율성을 시계열적으로 분석함으로써 각 항만의 효율성 변화할 살펴보았다. 분석 결과, 부산항은 95년, 96년을 제외한 나머지 연도에 대해서 비효율적인 항만으로 구분되었으며, 97년 이래로 효율성 지수가 다소 증가하고 있는 것으로 나타났다.
This paper measures the operational efficiency of domestic online game companies and analyze its trends and patterns by using data envelopment analysis (DEA). DEA is a non-parametric approach to measuring the relative efficiency of decision-making units (DMUs) with multiple inputs and outputs. 14 online game companies are selected as DMUs and three inputs (number of employees, capital and asset) and three outputs (sales, operating profit and net profit) are selected as DEA variables. First, the output-oriented BCC model and super-efficiency model are employed to measure the static operational efficiency of the online game companies from 2003 to 2012. We also conduct the dynamic analysis with DEA window model to capture the trends of their operational efficiency influenced by internal and external environmental changes. The results are expected to provide fruitful implications for strategic decision making of online game companies and policy making for the online game industry.
Data Envelopment Analysis(DEA) 모형은 다수출력/다수입력을 갖는 IT중소기업 정부자금지원정책 성과평가에 활용가능하다. DEA효율성지수의 정확성 제고를 위해 기업역량을 반영한 외생고정변수를 DEA모형에서 고려할 수 있다. 또한, 다수 DEA기본모형과 확장모형을 활용한 성과평가를 시도함으로써, 단일 DEA모형에 의존하는 성과평가의 한계를 완화할 수 있다. 본 연구는, IT중소기업 정부자금지원시점에서의 기업자산, 매출액, 종업원수를 외생고정변수로 갖는; 1)DEA자료구조 정립; 2)DEA기본모형과 확장모형 수립; 3)실증자료를 이용한 사례분석을 예시한다. DEA기본모형으로 CCR, BCC, Super-efficiency모형, DEA확장모형으로 비제어변수(noncontrollable variables), 비자유변수(nondiscretionary variables)를 갖는 모형을 수립한다. DEA모형 비교 및 Analytic Hierarchy Process(AHP) 가중치를 이용한 통합 활용절차가 설명된다. 모수 비모수분산분석에 의한 기술분야별 DEA효율성지수로써의 성과유의차를 판정한다.
The public medical centers are required to make efficient and profitable operation. The efficiency is usually measured by DEA(data envelopment analysis), and profitability is measured by medical income rate. But DEA is measured by relative, not absolute value. So, profitability rate is used alternatively for DEA. This study want to analyze the interchangeability between DEA ranking and medical income rate ranking among public medical centers. The return on total assets is same ranking with DEA on bed number, employee number and total asset, but 60-70% relationship with DEA on bed number and employee number, as input resources. The operating margin is similar ranking with DEA on bed number and employee number, but 50-60% relationship with DEA on bed number, employee number and total asset, as input resources.
This paper proposes a R&D project performance measurement model for private firms combining balanced scorecard (BSC) and data envelopment analysis (DEA). The efficiency of R&D projects is measured in terms of each of the three perspectives of BSC by using DEA : the internal process perspective (DEA-P), the customer perspective (DEA-C), and the financial perspective (DEA-F). The performance indicators of the three perspectives of BSC are considered as outputs of the corresponding DEA models. To provide strategic implications for R&D planning, we also propose the R&D project performance matrices composed of two different types of efficiency dimensions. The proposed model is expected to be fruitfully utilized for R&D performance measurement of private firms.
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.
Data Envelopment Analysis(DEA), a non-parametric productivity analysis tool, has become an accepted approach for assessing efficiency in a wide range of fields. Despite of its extensive applications, some features of DEA remain bothersome. DEA offers no guidelines to where relatively inefficient DMU(Decision Making Unit) improve since a reference set of an inefficient DMU consists of several efficient DMUs and it doesn't provide a stepwise path for improving the efficiency of each inefficient DMU considering the difference of efficiency. We aim to show that DEA can be used to evaluate the efficiency of System Integration Projects and suggest the methodology which overcomes the limitation of DEA through hybrid analysis utilizing DEA along with machine learning.
본 연구는 Charnes, Cooper와 Rhodes에 의하여 고안된 DEA기법을 이용하여 서울지역에 소재하고 있는 29개 대학도서관의 효율성을 평가하였다. DEA의 투입물로는 면적, 직원수, 장서수로 하고, 산출물은 이용책수와 이용자수로 하여 효율성을 계산하였다. 그 결과 평균효율성은 0.5248로 나타나서 비효율성은 47.52%로 나타났다. 이러한 효율치는 투입물과 산출물의 수나 혹은 정의가 다르면 서로 다른 결과를 보여 줄 수 있으므로 절대적인 것은 아니다. 그러나 DEA에서 계산된 정보를 이용하여 적정투입물과 적정산출물을 구할 수 있기 때문에 DEA에 의한 분석정보를 적절하게 사용하면 도서관의 운영효율성을 개선하는 데 도움이 될 것이다.
Data Envelopment Analysis (DEA), a non-parametric productivity analysis tool, has become an accepted approach for assessing efficiency in a wide range of fields. Despite of its extensive applications, some features of DEA remain bothersome. DEA offers no guidelines to where relatively inefficient DMU(Decision Making Unit) improve since a reference set of an inefficient DMU consists of several efficient DMUs and it doesn't provide a stepwise path for improving the efficiency of each inefficient DMU considering the difference of efficiency. We aim to show that DEA can be used to evaluate the efficiency of System Integration Projects and suggest the methodology which overcomes the limitation of DEA through hybrid analysis utilizing DEA along with machine learning.
This study estimated the technical efficiency of coastal composite fishery in Korea by using the data envelopment analysis (DEA) and the stochastic frontier analysis (SFA) methods, and the results on the respective method were compared. In the DEA method, the constant returns to scale (CRS) and the variable returns to scale (VRS) output-oriented DEA models were separated and technical efficiencies were estimated, respectively. The average estimated value of technical efficiency by the SFA method (0.633) was found to be lower than that by the VRS-DEA method (0.738), while it was higher than that by the CRS-DEA method (0.479). It was found that strong correlation exists between the SFA method and the VRS-DEA method. The method which can utilize both methods in mutually complementing way for the estimation of technical efficiency was also considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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