Модел за оцену ефикасности заснован на интеграцији Ивановићевог одстојања и Анализе обавијања података

Abstract

Предмет истраживања ове докторске дисертације је развој методолошког оквира за унапређење Анализе обавијања података (Data Envelopment Analysis - ДЕА) коришћењем Ивановићевог одстојања (И-одстојање) са реузорковањем, у циљу генерисања граница за виртуелне тежине у ГАР ДЕА моделу (Global Assurance Region - ГАР). У дисертацији је обрађена проблематика мерења ефикасности сложених система, урађен преглед најчешће коришћених метода за оцену ефикасности и указано на предности и недостатке истих. Подржана је идеја ограничавања тежина у ДЕА методи. ДЕА је најчешће коришћена метода за процену релативне ефикасности комплексних ентитета који користе разнородне улазе да би произвели разнородне излазе. Слобода у одређивању тежина има за последицу да ће често, значајан број ентитета бити процењен као ефикасан, што умањује дискриминациону моћ методе. Такође, поједини ентитети ће бити процењени само на малом подскупу својих показатеља, док ће се остали показатељи игнорисати. Новим моделом се унапређује недостатак који се јавља код класичних модела за ограничавање тежина, где се границе за тежине добијају субјективном проценом од стране експерата. Употребом И-одстојања добија се процена значајности, која је вођена подацима, за сваки од показатеља који учествује у процени релативне ефикасности. Предложени модел је показао конзистентност и применљивост како на профитно, тако и на непрофитно оријентисаним системима што је и потврђено публиковањем научних радова где се уз помоћ новог модела процењује ефикасност здравствених и банкарских система. Такође је показано да модел може успешно да се примени и у двоетапној ДЕА анализи, односно и у случајевима када постоје показатељи који нису под директном контролом ентитета.

The subject of this thesis is the development of a methodological framework for the improvement of Data Envelopment Analysis (DEA) by employing Ivanovic distance (I-distance) with resampling, in order to generate the bounds of virtual weights in the Global Assurance Region DEA model (GAR DEA). The dissertation examined the problems of measuring the efficiency of complex systems. In addition, overview of the most frequently used methods for efficiency evaluation and their particular advantages and disadvantages are provided. The idea of weight restrictions in DEA is elaborated. DEA is the most commonly used method for estimating the relative efficiency of complex entities using various inputs in order to produce various outputs. Freedom in determining the weights have consequences that a significant number of entities will often be perceived to be efficient, which diminishes the discriminatory power of the method. Also, some entities will be assessed only on a small subset of their indicators, while other indicators are ignored. The new model improves deficiency that occurs in classic weight restriction models, where the bounds for weights are obtained by subjective evaluation of experts. Using the I-distance, data-driven, significance assessment is obtained for each of the indicators involved in the estimation of the relative efficiency. The proposed model has shown consistency and applicability to both profit and non-profit oriented systems, which is verified by the publication of scientific papers, where new model has been utilized in efficiency evaluation of banking and health systems. It is also shown that the model can be successfully applied in the two-stage DEA analysis, in cases where indicators exist that are not under the direct control of the entity.