Dergiler / Verimlilik Dergisi / 2026 / Sayı: 3

Düzenli Hiyerarşik Karar Verme Birimlerinin Etkinlik Değerlendirmesi Üzerine Bir Monte Carlo Çalışması

A Monte Carlos Study Over the Efficiency Evaluation of Regular Hierarchical Decision Making Units

Sayfa
41–55
Yayın Tarihi
2007-04-01
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

VIA modellerinden CCR ve BCCiçin yapılan denemelerden birbirine paralel sonuçlar elde edildi.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada her biri birçok alt karar verme birimlerinden (AKVB) oluşan, girdi ve çıktıları toplanabilir üst karar verme birimlerinin (UKVB) etkinlik skorlarını hesaplamada olası iki yolun Monte Carlo yöntemi ile karşılaştırılması yapıldı.
📊
Temel Bulgular & Veri:Problem 2002 FİFA Dünya Kupası takımlarının etkinlik skorları değerlendirmesi sırasında ortaya çıktı.
💡
Sonuç & Katkı:VIA modellerinden CCR ve BCCiçin yapılan denemelerden birbirine paralel sonuçlar elde edildi.
🔬Tür:Deneysel Tarla Denemesi
📍Kapsam:2002 Verileri
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu çalışmada her biri birçok alt karar verme birimlerinden (AKVB) oluşan, girdi ve çıktıları toplanabilir üst karar verme birimlerinin (UKVB) etkinlik skorlarını hesaplamada olası iki yolun Monte Carlo yöntemi ile karşılaştırılması yapıldı. Problem 2002 FİFA Dünya Kupası takımlarının etkinlik skorları değerlendirmesi sırasında ortaya çıktı. Oyuncular birer AKS/B ve takımlar UKVB gibi düşünülebilir. Takım etkinlik skoru oyuncu etkinlik skorlarından ya da takım verilerden hareketle hesaplanabilir. İki yolla elde edilen sonuçlar Mann Whitney U testiyle test edildi. UKVB'lerin aynı çaplı AKVB'lerden oluşması durumu, faklı UKVB ve farklı girdi çıktı sayılı denemeler için tekrarlandı. VIA modellerinden CCR ve BCCiçin yapılan denemelerden birbirine paralel sonuçlar elde edildi.

Abstract

In this study, the two possible techniques of computing efficiency scores of the upper decision making units (uDMU) which contain a lot of sub decision making units (sDMU) and whose inputs and outputs can be summable, are compared with the Monte Carlo technique. This problem appeared while the 2002 FIFA World Cup teams'efficiency scores are computed. Each players can be thought as an sDMU and each team can be thought as an uDMU. Team's efficiency score can be computed by the help of the player efficiency scores or the team data. The results obtained by two techniques are tested by Mann-Whitney U test. The situataion that uDMU's contain sDMU's having the same size repeated for trials with different uDMU and different numbers of inputs and outputs. Trials applied for CCR and BCC, two of the DEA models obtained the paralel results to each others.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Örkçü, H. H., Alp, İ. (2007). Düzenli Hiyerarşik Karar Verme Birimlerinin Etkinlik Değerlendirmesi Üzerine Bir Monte Carlo Çalışması. Verimlilik Dergisi, Sayı: 3, 41–55. https://ajindex.com/articles/1084314

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (26)

  1. BANKER,R.D.,CHARNES,A.,COOPER,W.W.,(1984),Somemodels for esti mating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis, Management Science, 30(9), 1078-1092
  2. BANKER, R.D., GADH, V.M., GORR, W.L., (1993), A monte carlo comparison of two production frontier estimation methods: corrected ordinary le ast squares and data envelopment analysis, European Journal of Opera tional Research, 67,332-343
  3. BANKER R. D., CHANG H., COOPER W.W., (2004), A simulation study of DEA and parametric frontier models in the presence of heteroscedasti city, European Journal of Operational Research, 153,324-340
  4. BARDHAN I.R., COOPER W.W., KUMBHAKAR S.C, (1998), A simulation study of joint uses od Data Envelopment Analysis and Statistical Reg ressions for Production Function Estimation and Efficiency Evaluation, Journal of Productivity Analysis, 9,249-278
  5. BIFULCO R., BRETSCHNEIDER S., (2001), Estimating school efficiency: A comparison of methods using simulated data, Economics and Educaton Review, 20,417-429
  6. BOJANIC A. N., CAUDILL S. B., FORD J. M., (1998), Small-sample properties of ML, COLS and DEA estimators of frontier models in the presence of heteroscedasticity, European Journal of Operational Research, 108, 140-148
  7. CHAPARRO F. P., JIMENEY J.S., (1997), On the role of weight restrictions in DEA, Journal of Productivity Analysis, 8,215-230
  8. CHARNES A, COOPER W.W., RHODES E., (1978), The efficiency of decision making units", European Journal of Operational Research, 2,429-444
  9. DEBREU G., (1951), The coefficient of resource utilisation, Econometrica,19,273-292
  10. DESAI A., RATICK J. S., SCHINNAR A. P., (in pres), Data Envelopment Analysis with stochastic variations in data, Socio Economic Planning Scien ces
  11. FARRELL M J., (1957), The measurement of productivity efficiency, Jour nal of Royal Statistical Society, Serie A, CXX, 253-287
  12. GONG, B., SICKLESS, R.C., (1992), Finite sample evidence on the perfor mance of stochastic frontiers and data envelopment analysis using pa nel data, Journal of Econometrics, 51,259-284
  13. GOTTOUFI S., ORAL M., RE ISM AN A., (2003) "Data Envelopment Analysis literature a bibliyograpy uptade (1951-2001), Socio Economic Planning Sciences, doi: 10.(016/50038-0121
  14. GOTTOUFI S., ORAL M., REISMAN A., (2004), A taxonomy for data enve lopment analysis, Socio Economic Planning Sciences, 38,141-158
  15. HAAS D. A., MURPHY F.H., (2003), Compesanting for non-homogeneity in decision making units in data envelopment analysis, European Journal of Operational Research, 144,530-544
  16. HUGHES A,YAISAWARNG S., (2004), Sensitivity and dimensionalitytests of DEA efficiency scores, European Journal of Operational Research, 154, 410-422
  17. MCMULLENP.,FRAZIERG.V.,(1998),Using simulation and Data Evelop ment Analysis to Compare Assembly Line Balancing Solutions, Journals of Productivity Analysis, 11,149-168
  18. LOTHGREN M., (1999), Bootsrapping the Malmquist peoductivity index a simulation study", Applied Economic Letters, 6(11), 707-710
  19. LOTHGREN M., (2000), On the consistency of DEA-based average effici ency bootsrap", Applied Economic Letters, 7 (1), 53-57
  20. RAJIV, D.B., SURYA, J., RAM, N., (2004), Analysis of trends in technical and allocative efficiency: An application to Texas public school districts, European Journal of Operational Research, 154 (2), 477-491
  21. SEIFORD L.M., (1997), A bibliyography for data envelopment analysis (1978-1996), Annals of Operations Research, 73,279-281
  22. SHAWN A, G., DIMITRI, M., VIVIAN, V, (2004), Competetive effects on teaching hospitals, European Journal of Operational Research, 154 (2), 515- 525
  23. SUOYESHIT., (2001), ExtendedDEA-Discriminant Analysis, European Jo urnal of Operational Research, 131,324-351
  24. WARRY S.H., (2003), Adaptive non-parametric efficiency frontier analy sis: a neural network-based model, Computers and Operations Rese arch, 30 (2), 279-295
  25. www.fifaworldcup.yahoo.com./o2/en/t/st/gk/mp/
  26. Erişim Tarihi: 20.05.2004