-
حرية الوصول المقاله
1 - Estimating Most Productive Scale Size with Double Frontiers in Data Envelopment Analysis using Negative Data
F. Roozbeh R. Eslami M. Ahadzadeh NaminIn this paper, it is assumed that the “Decision Making Units“( ) are consist of positive and negative input and output. Firstly, the optimistic and pessimistic models have been suggested by using negative data and then units with most productive scale size a أکثرIn this paper, it is assumed that the “Decision Making Units“( ) are consist of positive and negative input and output. Firstly, the optimistic and pessimistic models have been suggested by using negative data and then units with most productive scale size are measured in optimistic and pessimistic models. These productive values are compared with double frontiers and Hurwicz’s Criterion to obtain DMU with MPSS. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
2 - A Note On Dual Models Of Interval DEA and Its Extension To Interval Data
H. Azizi A. Amirteimoori S. KordrostamiIn this article, we investigate the measurement of performance in DMUs in which input and/or output values are given as imprecise data. By imprecise data, we mean that in some cases, we only know that the actual values are inside certain intervals, and in other cases, d أکثرIn this article, we investigate the measurement of performance in DMUs in which input and/or output values are given as imprecise data. By imprecise data, we mean that in some cases, we only know that the actual values are inside certain intervals, and in other cases, data are specified only as ordinal preference information. In this article, we present two distinct perspectives for determining the upper and lower bounds of the efficiency the DMU under evaluation can have with imprecise data: (1) The optimistic perspective, which uses DEA-efficient production frontier, and seeks the best score among various values of the efficiency score; the measured efficiency in this perspective is called the best relative efficiency or the optimistic efficiency. (2) The pessimistic perspective, which uses inefficiency frontier, also called input frontier, and seeks the lowest score among various values of the efficiency score; the measured efficiency in this perspective is called the worst relative efficiency or the pessimistic efficiency. For this reason and contrary to some DEA-related studies, we do not restrict our attention only to precise data. We will investigate a more general case of dealing with imprecise data, providing a method for obtaining the upper and lower bounds of efficiency. Two numerical examples will be presented to illustrate the application of the proposed DEA approach.‎‎ تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
3 - انتخاب تأمینکننده بر اساس دیدگاههای خوشبینانه و بدبینانه
حسین عزیزی علیرضا امیرتیموری رضا فرضیپور صائندر مدلهای قابلکنترل برای ارزیابی کارآیی تأمین کنندگان، فرض بر این است که همهی معیارها قابلکنترل هستند؛ یعنی در کنترل مدیریت هر تأمین کننده هستند و به صلاحدید مدیر تغییر میکنند. این مدلها انتخاب تأمینکنندگان را در شرایطی که برخی از عوامل غیرقابلکنترل هستند، در نظر ن أکثردر مدلهای قابلکنترل برای ارزیابی کارآیی تأمین کنندگان، فرض بر این است که همهی معیارها قابلکنترل هستند؛ یعنی در کنترل مدیریت هر تأمین کننده هستند و به صلاحدید مدیر تغییر میکنند. این مدلها انتخاب تأمینکنندگان را در شرایطی که برخی از عوامل غیرقابلکنترل هستند، در نظر نمیگیرند. در این مقاله، یک رویکرد مبتنی بر تحلیل پوششی دادهها (DEA) برای انتخاب بهترین تأمینکنندگان در حضور عوامل غیرقابلکنترل و دادههای نادقیق ارائه میکنیم که همزمان دو دیدگاه خوشبینانه و بدبینانه را در نظر میگیرد. دیدگاه خوشبینانه تأمینکنندگان را با استفاده از کارآیی خوشبینانه ارزیابی میکند و میتوان از آن برای شناسایی تأمینکنندگان کارآی خوشبینانه استفاده کرد، در حالی که دیدگاه بدبینانه تأمینکنندگان را بر اساس کارآیی بدبینانه ارزیابی میکند و میتوان از آن برای شناسایی تأمینکنندگان ناکارآیی بدبینانه استفاده کرد. این کارآییهای متمایز در قالب کارآییهای متوسط هندسی با هم ادغام میشوند که سنجشی از عملکرد کلی هر تأمینکننده در معیارهای متعدد نسبت به سایر تأمینکنندگان رقیب موجود در همان بازار را نشان میدهند، و لذا میتوان از این اندازهها به عنوان مبنایی برای مقایسهی تأمینکنندگان استفاده کرد. مشاهده میشود که کارآییهای متوسط هندسی قدرت افتراق بیشتری نسبت به هر کدام از کارآییهای خوشبینانه و بدبینانه دارند. یک مثال عددی مزایا، قابلیت، و کاربردهای رویکرد DEAی پیشنهادی را نشان میدهد. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
4 - Measuring the overall performances of decision-making units in the presence of imprecise data
Hossein Azizi Alireza Bahari Rasul JahedData envelopment analysis (DEA) is a method for measuring the relative efficiencies of a set of decision-making units (DMUs) that use multiple inputs to produce multiple outputs. In this paper, we study the measurement of DMU performances in DEA in situations where inpu أکثرData envelopment analysis (DEA) is a method for measuring the relative efficiencies of a set of decision-making units (DMUs) that use multiple inputs to produce multiple outputs. In this paper, we study the measurement of DMU performances in DEA in situations where input and/or output values are given as imprecise data. By imprecise data we mean situations where we only know that the actual values lie in certain intervals, or cases in which data are given only as ordinal relationships. In this paper, we present two distinct approaches obtaining the upper and lower bounds of efficiency which the DMU under evaluation can have with imprecise data. The optimistic approach seeks the best score among the various values of the efficiency score, while the pessimistic approach seeks the worst score. The main idea of the paper is illustrated using an example. Also, two real-world cases are presented to demonstrate how the efficiency interval is interpreted. The efficiency interval not only describes the actual situation in more detail, but also relieves the psychological pressure on all the evaluated DMUs and the decision-maker. تفاصيل المقالة