Modificación de la condición de convexidad en el Análisis Envolvente de Datos (AED)

Los modelos de análisis envolvente de datos convencionales (DEA) se basan en un conjunto de posibilidades de producción (PPS) que satisface varios postulados. La extensión o modificación de estos axiomas conduce a diferentes modelos DEA. En este artículo, nuestro enfoque se concentra en el axioma de convexidad, dejando los otros axiomas sin modificar. Modificar o extender la condición de convexidad puede conducir a un PPS diferente. A esta adaptación le sigue un procedimiento de dos pasos para evaluar la eficiencia de una unidad en función del PPS resultante. La frontera propuesta está ubicada entre dos fronteras de la DEA estándar y conocidas. El modelo presentado puede diferenciar entre unidades con mayor precisión que el modelo de retorno a escala variable estándar (VRS). Para ilustrar las fortalezas del modelo propuesto, se utilizó un conjunto de datos reales que describen los bancos iraníes. Los resultados muestran que este modelo alternativo supera al modelo estándar de VRS y aumenta el poder de discriminación de los modelos (VRS)

Modificación de la condición de convexidad en el Análisis Envolvente de Datos (AED)

Conventional Data Envelopment Analysis (DEA) models are based on a production possibility set (PPS) that satisfies various postulates. Extension or modification of these axioms leads to different DEA models. In this paper, our focus concentrates on the convexity axiom, leaving the other axioms unmodified. Modifying or extending the convexity condition can lead to a different PPS. This adaptation is followed by a two-step procedure to evaluate the efficiency of a unit based on the resulting PPS. The proposed frontier is located between two standard, well-known DEA frontiers. The model presented can differentiate between units more finely than the standard variable return to scale (VRS) model. In order to illustrate the strengths of the proposed model, a real data set describing Iranian banks was employed. The results show that this alternative model outperforms the standard VRS model and increases the discrimination power of (VRS) models.Los modelos de análisis envolvente de datos convencionales (DEA) se basan en un conjunto de posibilidades de producción (PPS) que satisface varios postulados. La extensión o modificación de estos axiomas conduce a diferentes modelos DEA. En este artículo, nuestro enfoque se concentra en el axioma de convexidad, dejando los otros axiomas sin modificar. Modificar o extender la condición de convexidad puede conducir a un PPS diferente. A esta adaptación le sigue un procedimiento de dos pasos para evaluar la eficiencia de una unidad en función del PPS resultante. La frontera propuesta está ubicada entre dos fronteras de la DEA estándar y conocidas. El modelo presentado puede diferenciar entre unidades con mayor precisión que el modelo de retorno a escala variable estándar (VRS). Para ilustrar las fortalezas del modelo propuesto, se utilizó un conjunto de datos reales que describen los bancos iraníes. Los resultados muestran que este modelo alternativo supera al modelo estándar de VRS y aumenta el poder de discriminación de los modelos (VRS)

Modificación de la condición de convexidad en el Análisis Envolvente de Datos (AED)

Conventional Data Envelopment Analysis (DEA) models are based on a production possibility set (PPS) that satisfies various postulates. Extension or modification of these axioms leads to different DEA models. In this paper, our focus concentrates on the convexity axiom, leaving the other axioms unmodified. Modifying or extending the convexity condition can lead to a different PPS. This adaptation is followed by a two-step procedure to evaluate the efficiency of a unit based on the resulting PPS. The proposed frontier is located between two standard, well-known DEA frontiers. The model presented can differentiate between units more finely than the standard variable return to scale (VRS) model. In order to illustrate the strengths of the proposed model, a real data set describing Iranian banks was employed. The results show that this alternative model outperforms the standard VRS model and increases the discrimination power of (VRS) models.Los modelos de análisis envolvente de datos convencionales (DEA) se basan en un conjunto de posibilidades de producción (PPS) que satisface varios postulados. La extensión o modificación de estos axiomas conduce a diferentes modelos DEA. En este artículo, nuestro enfoque se concentra en el axioma de convexidad, dejando los otros axiomas sin modificar. Modificar o extender la condición de convexidad puede conducir a un PPS diferente. A esta adaptación le sigue un procedimiento de dos pasos para evaluar la eficiencia de una unidad en función del PPS resultante. La frontera propuesta está ubicada entre dos fronteras de la DEA estándar y conocidas. El modelo presentado puede diferenciar entre unidades con mayor precisión que el modelo de retorno a escala variable estándar (VRS). Para ilustrar las fortalezas del modelo propuesto, se utilizó un conjunto de datos reales que describen los bancos iraníes. Los resultados muestran que este modelo alternativo supera al modelo estándar de VRS y aumenta el poder de discriminación de los modelos (VRS)

Metodología para la evaluación de la eficiencia en la ejecución de las tareas de recuperación de la infraestructura educativa dañada por sismos

Trabajo Terminal de GradoA partir de eventos ocurridos en el pasado reciente, es posible establecer áreas de mejora, y una tarea esencial para dotar a la ciudad de mayor resiliencia, es la evaluación de las tareas post desastre. A partir de dicha valoración se puede estimar un nivel de desempeño asociado a los recursos empleados y los resultados obtenidos, de tal modo que se tengan identificados cursos de acción (actores y tareas) factibles que permitan la recuperación de la manera más eficiente. En este trabajo, utilizando como herramienta de apoyo el software R, se emplea e ilustra el uso de la técnica de Análisis Envolvente de Datos (Data Envelopment Analysis, DEA), para evaluar y analizar el desempeño relativo de diversas alcaldías de la CDMX en las tareas de reconstrucción/rehabilitación de las escuelas afectadas por el terremoto ocurrido el 19 de septiembre de 2017, enfocado en las 16 alcaldías que participaron en las tareas post desastre en escuelas, públicas de nivel básico.CONACY