Główne analizy ekonomiczne na podstawie modelu nadefektywności CCR

• Authors: Bogusław GUZIK

Title variants

EN

Important applications of the super-efficiency CCR model to economic analysis

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

Celem autora artykułu jest zaprezentowanie głównych możliwości analitycznych modelu superefficiency (nadefektywności) CCR, zaproponowanego przez Andersena i Petersena [1], Bankera i Gilforda [2] oraz Charnsa i innych [4]. Oprócz klasycznych analiz, spotykanych w literaturze przedmiotu, sformułowano też propozycję prostego testu jednorodności obiektów oraz metodykę określania konkurentów obiektów i ustalania struktury konkurencji technologicznej. Podstawą rozważań jest ukierunkowany na nakłady standardowy model nadefektywności CCR, w skrócie SE-CCR. Należy dodać, że wyniki dotyczące modelu SE-CCR przenoszą się praktycznie bez większych zmian na inne modele nadefektywności.

EN

This article presents the super-efficiency model (SE-CCR), which is one of the most important modifications of the classic CCR model, and describes the main analytical capabilities of the SE-CCR model. Some of these capabilities are direct equivalents to the capabilities of the CCR model, e.g. defining benchmarks, identifying types of scale economies for inefficient objects, constructing target technologies, using simplex reports in the sensitivity analysis of the solution proposed by the SE-CCR model. Other analytical capabilities of the SE-CCR model are specific to the super-efficiency model. Since the SE-CCR model is a generalization of the CCR model, it provides more information and is more general than the classical approach. Everything that can be done using the CCR model can also be achieved by the SE-CCR model. In particular, the super-efficiency approach enables the construction of a full ranking of all objects (hence, also the efficient ones) and to identify the strongest competitors in a group of efficient objects. The author describes two types of efficiency in the super-efficiency approach – classical, which is called θ-efficiency (Farrell’s efficiency), and so-called ρ-efficiency. The author also suggests how to determine the significance of technology competitors with respect to a given object and how to determine the structure of technology competition. A simple method for testing the homogeneity of a given group of objects with regard to their efficiency is also provided.

Keywords

PL

DEA; nadefektywność; konkurencja technologiczna; DEA; super-efficiency; technology competition

• Publisher: Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
• Journal: Operations Research and Decisions
• Year: 2009
• Volume: 19
• Issue: 3
• Pages: 47-63

Contributors

author

Bogusław GUZIK

• Katedra Ekonometrii, Wydział Informatyki i Gospodarki Elektronicznej, Uniwersytet Ekonomiczny, al. Niepodległości 10, 60-967 Poznań, Polska

References

• ANDERSEN P., PETERSEN N.C., A procedure for ranking efficient units in Data Envelopment Analysis, Management Science, 1993, 39, 10.
• BANKER R.D., GILFORD J.L., A relative efficiency model for the evaluation of public health nurse productivity, Mellon University Mimeo, Carnegie 1988.
• CHARNES A., COOPER W.W., RHODES E., Measuring the efficiency of decision making units, European Journal of Operational Research, 1978, 2.
• CHARNES A., HAAG S., JASKA P., SEMPLE J., Sensivity of efficiency classifications in the additive model of data envelopment analysis, International Journal System Science, 1992, 23.
• DOMAGAŁA A., Postulat homogeniczności jednostek decyzyjnych w metodzie DEA. Sugestie teoretyczne a wyniki symulacji empirycznych, [w:] Ekonometria finansowa, Zeszyty Naukowe AE w Poznaniu, z. 84, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Poznań 2007.
• GOSPODAROWICZ M., Procedury analizy i oceny banków, Materiały i Studia, z. 103, NBP, Warszawa 2000.
• GUZIK B., Główne możliwości analityczne modelu CCR-DEA w badaniu efektywności gospodarczej, złożone do druku w BOiD.
• ROGOWSKI G., Metody analizy i oceny działalności banku na potrzeby zarządzania strategicznego, Wydawnictwo Wyższej Szkoły Bankowej, Poznań 1999.
• THANASSOULIS E., DYSON R., Estimating preferred target input–output levels using Data Envelopment Analysis, European Journal of Operational Research, 1992, 56.
• ZHU J., Quantitative models for performance evaluation and benchmarking, Springer, 2003.