Clasificación de unidades por el método de eficiencia cruzada corregido usando pesos óptimos en el intervalo más pequeño

Un método importante para clasificar las unidades de toma de decisiones (DMU) en el análisis envolvente de datos (DEA) es el método de eficiencia cruzada. Este estudio propone un modelo secundario multiobjetivo para calcular los pesos óptimos con la menor dispersión. En primer lugar, estos pesos se colocan en el intervalo más pequeño. En segundo lugar, la eficiencia cruzada de cada una de las otras unidades tiene la menor desviación de la eficiencia CCR de la misma unidad. Por tanto, se obtienen pesos óptimos que tienen la menor dispersión. Como resultado, se evitan en la medida de lo posible las ponderaciones óptimas cero que conducen a la trivialidad del índice relevante. Por lo tanto, utilizando la eficiencia cruzada promedio, los resultados de la clasificación serían más razonables. Utilizando el modelo propuesto para la clasificación de seis hogares de ancianos, los resultados muestran que este modelo es más preciso. Finalmente, con el fin de mejorar el desempeño del servicio de urgencias de un hospital, se utiliza el modelo propuesto para clasificar 11 escenarios definidos

Clasificación de unidades por el método de eficiencia cruzada corregido usando pesos óptimos en el intervalo más pequeño

An important method for ranking of decision making units (DMUs) in data envelopment analysis (DEA) is cross-efficiency method. This study proposes a secondary multi-objective model for calculating optimal weights with least dispersion. Firstly, these weights are placed in the smallest interval. Secondly, the cross-efficiency of each of the other units has the least deviation from the CCR efficiency of the same unit. Therefore, optimal weights are obtained which have the least dispersion. As result, the zero optimal weights which lead to the triviality of the relevant index, are avoided as far as possible. Hence, using the average cross-efficiency, the results of the ranking would be more reasonable. Using the proposed model for ranking of six nursing homes, the results show that this model is more accurate. Finally, in order to improve performance of the emergency department of a hospital, the proposed model is used to rank 11 defined scenarios.Un método importante para clasificar las unidades de toma de decisiones (DMU) en el análisis envolvente de datos (DEA) es el método de eficiencia cruzada. Este estudio propone un modelo secundario multiobjetivo para calcular los pesos óptimos con la menor dispersión. En primer lugar, estos pesos se colocan en el intervalo más pequeño. En segundo lugar, la eficiencia cruzada de cada una de las otras unidades tiene la menor desviación de la eficiencia CCR de la misma unidad. Por tanto, se obtienen pesos óptimos que tienen la menor dispersión. Como resultado, se evitan en la medida de lo posible las ponderaciones óptimas cero que conducen a la trivialidad del índice relevante. Por lo tanto, utilizando la eficiencia cruzada promedio, los resultados de la clasificación serían más razonables. Utilizando el modelo propuesto para la clasificación de seis hogares de ancianos, los resultados muestran que este modelo es más preciso. Finalmente, con el fin de mejorar el desempeño del servicio de urgencias de un hospital, se utiliza el modelo propuesto para clasificar 11 escenarios definidos

Clasificación de unidades por el método de eficiencia cruzada corregido usando pesos óptimos en el intervalo más pequeño

An important method for ranking of decision making units (DMUs) in data envelopment analysis (DEA) is cross-efficiency method. This study proposes a secondary multi-objective model for calculating optimal weights with least dispersion. Firstly, these weights are placed in the smallest interval. Secondly, the cross-efficiency of each of the other units has the least deviation from the CCR efficiency of the same unit. Therefore, optimal weights are obtained which have the least dispersion. As result, the zero optimal weights which lead to the triviality of the relevant index, are avoided as far as possible. Hence, using the average cross-efficiency, the results of the ranking would be more reasonable. Using the proposed model for ranking of six nursing homes, the results show that this model is more accurate. Finally, in order to improve performance of the emergency department of a hospital, the proposed model is used to rank 11 defined scenarios.Un método importante para clasificar las unidades de toma de decisiones (DMU) en el análisis envolvente de datos (DEA) es el método de eficiencia cruzada. Este estudio propone un modelo secundario multiobjetivo para calcular los pesos óptimos con la menor dispersión. En primer lugar, estos pesos se colocan en el intervalo más pequeño. En segundo lugar, la eficiencia cruzada de cada una de las otras unidades tiene la menor desviación de la eficiencia CCR de la misma unidad. Por tanto, se obtienen pesos óptimos que tienen la menor dispersión. Como resultado, se evitan en la medida de lo posible las ponderaciones óptimas cero que conducen a la trivialidad del índice relevante. Por lo tanto, utilizando la eficiencia cruzada promedio, los resultados de la clasificación serían más razonables. Utilizando el modelo propuesto para la clasificación de seis hogares de ancianos, los resultados muestran que este modelo es más preciso. Finalmente, con el fin de mejorar el desempeño del servicio de urgencias de un hospital, se utiliza el modelo propuesto para clasificar 11 escenarios definidos

Clasificación de unidades por el método de eficiencia cruzada corregido usando pesos óptimos en el intervalo más pequeño

An important method for ranking of decision making units (DMUs) in data envelopment analysis (DEA) is cross-efficiency method. This study proposes a secondary multi-objective model for calculating optimal weights with least dispersion. Firstly, these weights are placed in the smallest interval. Secondly, the cross-efficiency of each of the other units has the least deviation from the CCR efficiency of the same unit. Therefore, optimal weights are obtained which have the least dispersion. As result, the zero optimal weights which lead to the triviality of the relevant index, are avoided as far as possible. Hence, using the average cross-efficiency, the results of the ranking would be more reasonable. Using the proposed model for ranking of six nursing homes, the results show that this model is more accurate. Finally, in order to improve performance of the emergency department of a hospital, the proposed model is used to rank 11 defined scenarios.Un método importante para clasificar las unidades de toma de decisiones (DMU) en el análisis envolvente de datos (DEA) es el método de eficiencia cruzada. Este estudio propone un modelo secundario multiobjetivo para calcular los pesos óptimos con la menor dispersión. En primer lugar, estos pesos se colocan en el intervalo más pequeño. En segundo lugar, la eficiencia cruzada de cada una de las otras unidades tiene la menor desviación de la eficiencia CCR de la misma unidad. Por tanto, se obtienen pesos óptimos que tienen la menor dispersión. Como resultado, se evitan en la medida de lo posible las ponderaciones óptimas cero que conducen a la trivialidad del índice relevante. Por lo tanto, utilizando la eficiencia cruzada promedio, los resultados de la clasificación serían más razonables. Utilizando el modelo propuesto para la clasificación de seis hogares de ancianos, los resultados muestran que este modelo es más preciso. Finalmente, con el fin de mejorar el desempeño del servicio de urgencias de un hospital, se utiliza el modelo propuesto para clasificar 11 escenarios definidos