Mail centers are essential postal facilities that sort and dispatch postal items, and should be operated efficiently to provide customers high quality postal services. So the efficiency analysis of mail centers should be performed in order to induce better operation. But current performance evaluation system has 95 percent of predetermined and weighted non-quantitative indices. There is need to introduce objective efficiency measurement methodology. The main objectives of this study was to analyze the efficiency of 24 mail centers empirically using cone-ratio DEA and suggest the appropriate cone-ratio method. Consequently, this paper suggests that the cone-ratio DEA model integrating decision-maker's preferences is more desirable for efficiency analysis than that of using transformed data.
The paper aims to estimate efficiency of watermelon by using a bootstrapping approach to generating efficiency estimates through Monte Carlo simulation resampling process. We use the input-output data for watermelon 107 farmers. The main results are as follows. The estimates of efficiency depends on the methodology. The estimates of general DEA is greater than the bootstrapping method. The technical efficiency and pure technical efficiency measure of watermelon is 0.72, 0.82 respectively. However the bias-corrected estimates are less than those of DEA. We know that the DEA estimator is an upward biased estimator. According to these results, the DEA bootstrapping model used here provides bias-corrected and confidence intervals for the point estimates, it is more preferable.
The purpose of this paper is to investigate the productive efficiency of world container ports by using the DEA (Data Envelopment Analysis) method and raw data from previous research in measuring the international competitiveness of world container ports. Ports have to cope with rapid changes in shipping environments. In order for a port to compete in the global market, it must provide port services promptly and accurately. Basically, there are two approaches to measuring the international competitiveness of a container port. First, there is the traditional productivity analysis method, which analyzes productivity based on the container port's facilities (efficiency, selectivity, land availability), and by its general capacity (handling ability, storage capacity, terminal productivity). Second there is multi-attribute utility analysis, which considers several elements including the reasons for selecting particular container ports and factors determining international competitiveness. This paper follows the first method (traditional productivity analysis) and extends the limitation of previous studies by using the DEA method newly, and suggesting: the relative productive efficiency of container ports. The main results of this paper are as follows: First, the results of the DEA analysis in terms of world container ports matches that of a previous study (Jun et al., 1993) at a level of 35%. The low ratio is due to the constrained set of input-output elements, the result of only twenty container ports being analyzed in this paper. Second, the result of the DEA analysis in terms of North-East Asia's container ports matches with that of a previous study (Ha, 1996) at a level of 100 percent. Therefore we can conclude that the DEA analysis is the best measurement method for international competitiveness. Policy implications for this study are as follows: First, when port authorities want to measure the international competition power of container ports and enhance their productive efficiency, they should consider the traditional method and newly introduce the DEA method. Second, according to the analysis results of the DEA method, pen authorities should recommend benchmarking ports as reference ports in order to enhance the productive efficiency of container ports that show an efficiency score of below 1.
우리나라 전체 방송사업매출액이 증가하고 있는 상황에서 지상파방송사업자의 매출액은 정체되는 반면 후발 진입자인 종합편성 방송채널사용사업자의 매출액은 증가하고 있다. 본 연구는 이러한 상황에서 3개 중앙 지상파방송과 4개 종합편성방송의 상대적 효율성과 초효율성을 분석하여 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 2012년부터 2019년까지의 투입 및 산출 자료를 활용하였으며 상대적 효율성을 측정하는 DEA 모형 중에서 비방사형 모형인 Additive DEA와 Additive Super-efficiency DEA를 사용하였다. 분석에서는 규모의 경제가 존재하는 방송산업의 특성을 반영하여 가변규모수익(VRS)을 가정하였다. 분석결과, 유형자산의 투입여유분이 중앙 지상파방송의 효율성을 감소시키는 가장 두드러진 비효율의 원인으로 나타났으며 종합편성방송은 유형자산의 투입여유분과 매출액의 산출여유분에서 비효율의 원인이 발생하였다.
This paper presents a nonparametric method to test if the mean difference of DEA efficiency estimates between two groups statistically exists. A proposed method employs a bootstrapping approach to generation BCC efficiency estimates through Monte Carlo simulation resampling process. For the purpose of demonstration, we empirically apply the proposed method to the korean bank industry and compare its result with the result by the traditional deterministic DEA method. The nonparametric statistical hypothesis testing procedure in this study, which considers not only stochastic variability of the DEA data, but also random radial deviations off the efficient frontier, serves as a useful tool for dbjectively evaluating whether the mean difference of DEA efficiency estimates between groups is statistically significant.
The study aims to explore the problems of analysis unit when examining management performance and efficiency using DEA (Data Envelopment Analysis). Generally the DEA results depend on input, output, and analysis units. We used data from Park (2012) which analyze paddy farmers in Jeonnam province. Results show that data from farm household unit was well fitted to examine management efficiency, not data from per area unit. This study will be helpful for researchers and practitioners to understand proper analysis unit when using the DEA for enhancing farm competitiveness.
This study proposes a new approach which combines Data Envelopment Analysis(DEA) and the Analytic Hierarchy Process(AHP) techniques to effectively evaluate Decision Making Units(DMUs). While DEA evaluates a quantitative data set, employs linear programming to obtain input and output weights and ranks the performance of DMUs, AHP evaluates the qualitative data retrieved from expert opinions and other managerial information in specifying weights. The objective of this research is to design a decision support process for managers to incorporate positive aspects of DEA's absolute numerical evaluations and AHP's human preference structure values. It is believed that a pragmatic manager will be more receptive to the results that include subjective opinions incorporated into the evaluation of the efficiency of each DMU efficiency. The WPDEA method provides better discrimination than the DEA method by reducing the number of efficient units.
Purpose - In Korea, general super markets have a great impact on the market performance of traditional markets. We propose a modified two stage DEA model for evaluating the performance of traditional markets in Incheon, Korea by identifying the influence of external environmental factors including the presence of general super markets as non-discretionary variables in DEA. Research design, data, and methodology - After obtaining bias-corrected estimates of original DEA efficiency scores using the input and output data of 49 traditional markets, we regress them on several external environmental factors by bootstrap-truncated regression. Results - We obtain bias-corrected efficiency scores from the original DEA efficiency scores by bootstrap and among the five environmental factors, the residential population and the presence of general super markets or SSMs can be considered as the driving forces influencing bias-corrected efficiency scores, positively and negatively, respectively. Conclusions - When DEA efficiency scores tend to be overestimated, we need to use a biased-corrected efficiency score by bootstrap. It is important to note that the efficiency of traditional markets can be largely influenced by external environmental factors such as the presence of general super markets or SSMs that traditional markets can not control. Therefore, it is desirable to consider such environmental factors appropriately for a reasonable performance evaluation.
우리나라의 생명보험산업은 IMF 사태와 방카슈랑스의 도입 등 많은 변화를 겪어왔으며 앞으로 시행될 자본통합법의 시행도 추후에는 생명보험산업에 많은 영향을 미칠 것으로 보이며 생명보험회사의 경쟁력 강화를 위해서는 효율성의 분석이 필수적이다. 본 논문은 DEA 모형을 이용하여 우리나라에서 영업 중인 생명보험회사들의 효율성을 분석했다. 이를 위해 투입변수는 두 가지 범주로 나누어서 분석을 시도하였고 동태적 효율성을 분석하기 위해서 DEA/WINDOW 모형을 도입하였다. 이를 통하여 생명보험회사들의 CCR, BCC, 규모효율성을 알 수 있었고 7년간(1998년$\sim$2004년)의 효율성의 추세와 안정성을 파악할 수 있었다.
본 연구의 목적은 미래 기술예측에 사용되는 TFDEA(Technological Forecasting with Data Envelopment Analysis)의 문제점을 살펴보고 이의 개선방향을 찾아 주력전차의 기술예측 문제에 적용해 보는 것이다. 기존의 TFDEA는 복수의 DMU(Decison Making Unit)를 효율적 DMU로 판정하는 DEA(Data Envelopment Analysis)의 특성상 실제로는 그다지 효율적이지 않은 DMU까지 포함해서 기슬예측을 수행함으로써 예측 결과의 정확도가 저하될 수 있다. 본 연구에서는 DEA의 확장된 개념을 적용하여 평가 대상 DMU에 대한 순위를 산정한 후 이를 토대로 기술 예측을 시행하는 방법을 검토해 보았다. 이를 위해 일반적인 DEA기반의 순위선정 방법 중 대표적인 Super-efficiency, Cross-efficiency, CCCA(Constrained Canonical Correlation Analysis)을 TFDEA에 결합 적용하고 이들을 비교해 보았다. 제시된 방법을 주력 전차의 미래 기술 예측 문제에 적용한 결과 CCCA를 이용한 순위선정방법이 실제 실현된 기술 수준과 비교했을 때 통계적으로 가장 작은 오차율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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