디스플레이 산업은 전체 한국 경제에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 디스플레이 기업의 보다 효율적인 운영과 보다 경쟁력 강화를 위한 경영 효율성의 분석이 필요함에도 불구하고, 디스플레이 기업의 효율성을 분석한 경험적 연구는 수행되지 않았다. 본 연구의 목적은 ANP와 DEA 모델을 이용한 상장 디스플레이 기업의 효율성 측정하고 분석하는 것이다. 본 연구에서는 2010년말 KOSPI에 상장된 7개와 KOSDAQ에 상장된 37개로 구성된 44개의 상장 디스플레이 기업을 대상으로 하이브리드 ANP와 DEA 모델을 이용하여 기업의 효율성을 분석하였다. DEA에서 가장 중요한 투입요소와 산출요소를 결정하기 위하여 ANP 모델을 적용하여 투입요소와 산출요소의 중요도를 평가하였다. 그리고 비효율성을 갖는 그룹으로 분류된 기업들에 대해서는 효율성을 갖는 벤치마킹 기업들과 이들 그룹으로 이동하기 위하여 개선해야 할 효율성 수치를 제공하였다.
의료기관의 정보화 평가와 관련된 연구로는 주로 정보화 성과를 측정하기 위한 요소를 찾아내는 연구가 대부분으로 연구자 각자의 주관적인 척도를 사용함으로써 그 결과를 계량화·객관화하기가 적합하지 못하였다. 본 연구는 다수의 동질적 기관의 다수투입·다수산출의 효율성을 상대적으로 평가하기 위한 방법인 DEA(Data Envelopment Analysis; 자료포괄분석) 모형을 적용하여 의료기관의 정보화 효율성을 객관적으로 측정할 수 있는 가능성을 제시하였다. 이에 대한 사례적용으로 DEA모형을 이용하여 국내 3차 의료기관의 정보자원 활용정도에 대한 상대적인 효율성 평가와 분석을 실시하였다. 그 결과 효율성이 1.0인 의료기관은 다수투입수준에 비해 다수산출수준이 높은 기관으로 정보자원 활용정도가 양호한 기관으로 평가될 수 있고, 반면에 효율성이 1.0 미만인 의료기관들은 다수투입수준에 비해 다수산출수준이 대체로 낮은 기관으로서 정보자원의 활용정도가 상대적으로 낮은 기관으로 평가할 수 있으며, 다수 정보자원 활용의 효율성 제고를 위한 계량적 개선조치가 필요한 것으로 분석되었다.
Purpose: The purpose of this study was to present a methodology for assessing the efficiency of supply chain quality management considering characteristics of defense industries to provide academic and policy implications for strengthening quality competitiveness of military supplies. Methods: Using the defense industry's empirical data, conduct an efficiency evaluation by utilizing a multi-stage DEA/Entropy Model for defense industries subject to the quality level survey of military goods manufacturers in 2017. Results: The results of this study are as follows; the first step of the multi-stage DEA model, Quality Management Performance Efficiency Analysis, shows that the CCR model and the BCC model are more efficient than the parent company. the second stage of the multi-stage DEA model showed that the CCR model was slightly more efficient than the parent company and the BCC model was more efficient than the parent.the overall efficiency value of the multistage DEA model, calculated by multipointing the efficiency value of the first stage by the second stage, was more efficient than the parent. Conclusion: The results of this study show that the efficiency of supply chian quality management performance and profitability in the defense industry can be analyzed for the first time using the multistage DEA/Entropy model to identify specific inefficiencies and support objective decision making.
In this research, the Data Envelopment Analysis(DEA) was applied to measure production efficiency of Public Corporation Medical Centers(PCMCs) operating in Korea. The focus of this research is triple. First, identifing convenience and usefulness of DEA to measure the relative efficiency among PCMCs. Second, assessing magnitudes of the relative efficiency for each PCMC. Third, adding insights into some factors resulting inefficiency in PCMCs. Then, in this paper technical efficiency and scale efficiency measured by DEA[introduced by Charnes, Cooper, and Rhoides(1978) and Banker, Charnes, and Cooper(1984)] were analyzed and a new separate variable was introduced which makes it possible to determine whether operations were conducted in regions of increasing, constant or decresing returns to scale(in multiple input and output situations). And a multi-factor Tobit analysis was conducted to see which variables are associated with PCMC's efficiency.
최근 건설경기의 난국 속에서 많은 건설기업들이 경영상의 어려움에 처해 있다. 본 연구에서는 코스피 코스닥 상장 건설기업들을 대상으로 AHP와 DEA 결합 모델을 이용하여 기업의 경영 효율성 분석을 실시한다. DEA 모형에 쓰이는 투입 및 산출 요소의 결정은 AHP 모형의 중요도 분석을 통하여 결정함으로써 기존의 방법보다 결과의 신뢰도를 제고하기 위해 노력하였으며, 실험 결과로 나온 비효율적 그룹에 대해서는 효율적 그룹으로의 이동을 위한 벤치마킹 대상과 개선율을 제공한다. 또한 연구의 결과로 나온 기업별 효율성지수와 주가간의 상관관계를 분석한다. 본 논문에서는 2009년 말 코스피 상장 건설기업 36곳과 코스닥에 상장된 건설기업 21곳인 총57개 기업을 대상으로 기업의 효율성을 평가하였는데, 분석결과 CCR 효율성이 1인 기업은 11개 기업, BCC 효율성이 1인 기업은 14개 기업, 규모의 효율성이 1인 기업은 11개 기업 이었으며 각각의 효율적 그룹으로 분류된 기업과 주가와의 상관관계에서는 CCR모형에서만 0.7로 강한 양의 상관관계를 나타냈다.
This study takes an issue of efficiency analysis in the presence of network effect utilizing the DEA (Data Envelopment Analysis) framework. Network effect has important policy implication for the regulation of local monopolies which undertake their business through physical network, such as electricity, natural gas, local telephony, etc. If the difference in spatial condition between companies is not controlled properly, the performance comparison and associated incentive regulation bear significant bias. In this study, we propose a methodology to measure the true managerial or technical efficiency apart from efficiency difference accruing from the difference in spatial condition. A series of modified DEA efficiency models are combined to investigate the extent of exogenous and endogenous efficiency component in the Korean natural gas distribution companies. Empirical results show that the network effect plays significant role in determining superficial performance difference.
This paper suggests energy efficiency which can be the foundation on corporate profit and effective energy management following by change of global climate and of energy-related regulations. Using comparable financial information and information related to energy use, an DEA (Data Envelopment Analysis) model has been used to identify energy efficiency with DMU (Decision Making Unit)s which are companies subjected to reduce greenhouse gas emission in 2009. Through this research, different from existing researches, environmental variables which can influence on energy efficiency are identified. The results show as follows. First, most of companies follow IRS, which means scale of economy exists among units so that they have more opportunity to increase efficiency by increasing scale of inputs. Second, this research identified that depending on the difference of environmental characters such as the emission structure and the size of companies, energy efficiency of the companies turns out differently.
We propose a new aggressive formulation of cross-efficiency in Data Envelopment Analysis(DEA). In the traditional aggressive formulation, the efficiency score of a test DMU is maximized as the first goal while an average of efficiency scores of peer DMUs is minimized as the second goal. The proposed model replaces the second goal with the minimization of the best efficiency score of peer DMUs. We showed the model is a quasi-convex optimization problem, and for a solution method we developed a bisection method whose computational complexity is polynomial-time. We tested the model on 200 randomly generated DEA problems, and compared it with the traditional model in terms of various criteria. The experimental results confirmed the effectiveness and usefulness of the proposed model.
The purpose of this study is to understand the production efficiency of individual fishing communities and provide directions for improvement. The subject of the study is aquaculture type Ochon-Gye in Goheung-gun. The analysis method used bootstrap-DEA to overcome the statistical reliability problem of the traditional DEA analysis technique. In addition, data mining-GIS was applied to identify the spatial productivity of fishing communities. The values of technology efficiency, pure technology efficiency, and scale efficiency were estimated for 32 aquaculture-type fishing villages. Then, using the benchmarking reference set and weights, the projection was presented through adjustment of the input factor excess, and furthermore, the confidence interval of the efficiency values considering statistical significance was estimated using bootstrap.
Data envelopment analysis (DEA) estimators have been widely used in productivity analysis. The asymptotic distribution of DEA estimator derived by Kneip et al. (2003) is too complicated and abstract for analysts to use in practice, though it should be appreciated in its own right. This paper provides another way to express the limit distribution of the DEA estimator in a tractable way.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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