• فهرست مقالات Stochastic Data Envelopment An

      • دسترسی آزاد مقاله

        1 - Performance evaluation of Iran universities with Stochastic Data Envelopment Analysis (SDEA)
        M. Khodabakhshi H. Kheirollahi
        Performance evaluation of universities is an important issue between researchers. Classic data envelopment analysis (DEA) models with deterministic data have been used by many authors to measure efficiency of universities in different countries. However, DEA with stoc چکیده کامل
        Performance evaluation of universities is an important issue between researchers. Classic data envelopment analysis (DEA) models with deterministic data have been used by many authors to measure efficiency of universities in different countries. However, DEA with stochastic data are, rarely used to measure efficiency of universities. In this paper, input oriented model in stochastic data envelopment analysis is used to evaluate universities in Iran. In addition, super efficiency model is developed in stochastic DEA to rank stochastic efficient units. To obtain numerical results with stochastic data, a deterministic equivalent of each stochastic model is used which can be converted to a quadratic program. Thirty-three Iran universities have been considered in this study for which computational results of both classic and stochastic approaches are obtained. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        2 - ارائه مدلی جدید به منظور پیش بینی عملکرد واحدهای تصمیم گیرنده براساس تحلیل پوششی داده های تصادفی فازی
        علی یعقوبی الهام قبادی
        از مهم ترین ابزارها جهت محاسبه کارایی واحدهای تصمیم گیرنده، تکنیک تحلیل پوششی داده ها (DEA) است که برای محاسبه کارایی از ورودی ها و خروجی های گذشته واحدها استفاده می کند. عدم امکان تخمین کارایی، استفاده از ورودی و خروجیهای قطعی و توزیع غیرواقعی اوزان به ورودی ها و خروجی چکیده کامل
        از مهم ترین ابزارها جهت محاسبه کارایی واحدهای تصمیم گیرنده، تکنیک تحلیل پوششی داده ها (DEA) است که برای محاسبه کارایی از ورودی ها و خروجی های گذشته واحدها استفاده می کند. عدم امکان تخمین کارایی، استفاده از ورودی و خروجیهای قطعی و توزیع غیرواقعی اوزان به ورودی ها و خروجی‌ها از نقاط ضعف DEA می باشد. بنابراین در این مقاله در راستای رفع مشکلات مذکور، مدلی جدید با لحاظ عدم قطعیت در تحلیل پوششی داده های تصادفی (SDEA) ارائه گردیده که با درنظرگرفتن همزمان ورودی ها و خروجی های واحدها بصورت متغیرهای تصادفی نرمال همراه با اوزان فازی برای آن ها، سعی در پیش بینی کارایی واحدهای تصمیم گیرنده دارد. نهایتاً در راستای تایید اثربخشی مدل پیشنهادی، یک مطالعه کاربردی در صنعت بانکداری صورت گرفته و کارایی های پیش بینی شده شعب با کارایی واقعی آنها مقایسه می گردد. همبستگی بالای بین نتایج، نشان از دقت و صحت مدل پیشنهادی دارد. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        3 - A New Dynamic Random Fuzzy DEA Model to Predict Performance of Decision Making Units
        Ali Yaghoubi Maghsoud Amiri Azamdokht Safi Samghabadi
        Data envelopment analysis (DEA) is a methodology for measuring the relative efficiency of decision making units (DMUs) which ‎consume the same types of inputs and producing the same types of outputs. Believing that future planning and predicting the â چکیده کامل
        Data envelopment analysis (DEA) is a methodology for measuring the relative efficiency of decision making units (DMUs) which ‎consume the same types of inputs and producing the same types of outputs. Believing that future planning and predicting the ‎efficiency are very important for DMUs, this paper first presents a new dynamic random fuzzy DEA model (DRF-DEA) with ‎common weights (using multi objective DEA approach) to predict the efficiency of DMUs under mean chance constraints and ‎expected values of the objective functions. In the initial proposed‏ ‏DRF-DEA model, the inputs and outputs are assumed to be ‎characterized by random triangular fuzzy variables with normal distribution, in which data are changing sequentially. Under this ‎assumption, the solution process is very complex. So we then convert the initial proposed DRF-DEA model to its equivalent multi-‎objective stochastic programming, in which the constraints contain the standard normal distribution functions, and the objective ‎functions are the expected values of functions of normal random variables. In order to improve in computational time, we then ‎convert the equivalent multi-objective stochastic model to one objective stochastic model with using fuzzy multiple objectives ‎programming approach. To solve it, we design a new hybrid algorithm by integrating Monte Carlo (MC) simulation and Genetic ‎Algorithm (GA). Since no benchmark is available in the literature, one practical example will be presented. The computational results ‎show that our hybrid algorithm outperforms the hybrid GA algorithm which was proposed by Qin and Liu (2010) in terms of ‎runtime and solution quality. ‎ پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        4 - Comparison of the Dependence Structures of Stochastic Copula-DEA Model
        Sima Balak Mohammad Hassan Behzadi Ali Nazari
        The stochastic data envelopment analysis (SDEA) is based on treating input values and output values as random variables. Typically, in research related to stochastic data envelopment analysis, variables are assumed to be independent of one another. It is likely that the چکیده کامل
        The stochastic data envelopment analysis (SDEA) is based on treating input values and output values as random variables. Typically, in research related to stochastic data envelopment analysis, variables are assumed to be independent of one another. It is likely that there will be a dependency structure between variables. We investigated the dependence structure between input variables and between output variables. To estimate this dependence structure, we used the Copula approach. Therefore, we have proposed a stochastic DEA model with a dependence structure called Copula-SDEA in this study and evaluated this model using both input-oriented and output-oriented models. We evaluated the proposed models using real data from 10 car companies. The implementation of the proposed model showed that, different results can be drawn when taking into account the dependence structure between stochastic inputs and (or) outputs. Additionally, a comparison of Copula-SDEA models with the SDEA model revealed that the evaluation of the efficiency of DMUs with Copula-SDEA models differed significantly from the SDEA model. Moreover, the results indicate that in both input- and output-oriented models, considering the dependence structure between inputs is more important than considering the dependence structure between outputs. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        5 - ارزیابی بهره وری، کارایی و رتبه بندی نیروگاه های حرارتی: یک رویکرد مبتنی بر تحلیل پوششی داده های تصادفی
        مهدی خدادادی پور
        در تحلیل پوششی داده ها (DEA) مدل های مختلف در زمینه های گوناگون با داده های مختلف برای ارزیابی و رتبه بندی واحدهای تصمیم گیرنده (DMU) طراحی شده است. حال آنکه در بسیاری از مسائل کاربردی، مدیران واحدها با داده هایی تصادفی روبرو هستند و آنها برای ارزیابی واحدهای تحت نظارت چکیده کامل
        در تحلیل پوششی داده ها (DEA) مدل های مختلف در زمینه های گوناگون با داده های مختلف برای ارزیابی و رتبه بندی واحدهای تصمیم گیرنده (DMU) طراحی شده است. حال آنکه در بسیاری از مسائل کاربردی، مدیران واحدها با داده هایی تصادفی روبرو هستند و آنها برای ارزیابی واحدهای تحت نظارت خود به روشی نیاز دارند که بتواند اینگونه DMU ها را ارزیابی و رتبه بندی کنند. در کار کردن با داده‌های تصادفی با در نظر گرفتن احتمالی برای وقوع حالت های پیش بینی نشده (سطح خطا)، که از طرف مدیران ارائه می شود، DMU ها ارزیابی می شوند. در این مقاله با استفاده تکنیک های آمار و احتمالات و توزیع نرمال و مدلBCC دارای خروجی‌های نامطلوب و با در نظر گرفتن خطای مشخص یک مدل تصادفی جدید تحت عنوان معیار رتبه‌بندی میانگین جهت ارزیابی کارایی داده‌های تصادفی پیشنهاد می شود. بر اساس آن کارایی متقاطع تصادفی محاسبه گردیده است. از آنجایی که وزن های بهینه در ارزیابی کارایی متقاطع تصادفی منحصر به فرد نیستند برای رتبه‌بندی بهتر و اولویت دادن به آنها روش خودخواهانه پیشنهاد می شود. نهایتاً مدل های پیشنهاد شده برای 32 واحد نیروگاه حرارتی که دارای ورودی ها و خروجی های مطلوب و نامطلوب تصادفی هستند پیاده سازی شده است. پرونده مقاله