Dergiler / Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2015 / Cilt: 15 - Sayı: 1

Dynamic efciency analysis of world railway firms: A dea-window analysis with malmquist index

Dünya demiryolu firmalarının dinamik etkinlik analizi: Malmquist Endeksli bir vza-pencere analizi

Sayfa
27–42
Yayın Tarihi
2022-10-11
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)

Pencere Analizibulguları tüm firmaların dengeli bir ortalama verim lilik oranı ve benzer yapıda standart sapma değerlerine sahip olduklarını göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, 2000-2009 döneminde faaliyette bulunan 31 adet dünya demiryolu şirketinin VZA- PencereAnalizi ile dinamik Teknik Etkinlik ve Tahsis Etkinliğive Ortalama Etkinlik skorları CCR ve BCC metotlarıyla elde edilmek istenmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:CCR modeli ile yapılananalizde ilk yıl için toplam 17 firma etkin iken 2009yılı için bu sayı 18 firmaya çıkmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Pencere Analizibulguları tüm firmaların dengeli bir ortalama verim lilik oranı ve benzer yapıda standart sapma değerlerine sahip olduklarını göstermektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2000-2009 · 31 adet
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu çalışmada, 2000-2009 döneminde faaliyette bulunan 31 adet dünya demiryolu şirketinin VZA- PencereAnalizi ile dinamik Teknik Etkinlik ve Tahsis Etkinliğive Ortalama Etkinlik skorları CCR ve BCC metotlarıyla elde edilmek istenmiştir. CCR modeli ile yapılananalizde ilk yıl için toplam 17 firma etkin iken 2009yılı için bu sayı 18 firmaya çıkmıştır. BCC modeli ilegirdi yönelimli ve değişken getirili analizde dönem başında teknik etkinliğe sahip firma sayısı 20 iken dönemsonunda bu rakam 24e çıkmaktadır. Pencere Analizibulguları tüm firmaların dengeli bir ortalama verim lilik oranı ve benzer yapıda standart sapma değerlerine sahip olduklarını göstermektedir. Toplam FaktörVerimliliği için Malmquist Endeksi kullanılarak yıllarboyunca tüm işletmeler için Toplam Faktör Verimliliğinin sadece binde üç düzeyinde arttığı tespit edilmiştir.

Abstract

Tis study attempts to obtain Technical Eficiency (TE),Allocative Eficiency (AE) and Average Eficiency ofdynamic DEA-Window analysis scores of 31 railwayfirms operating worldwide. Te data set covering theperiod of 2000 to 2009 is analyzed by CCR and BCCmethods. In the analysis conducted by use of the CCRmodel, while total 17 firms are eficient in the first year,this figure reaches to 18 firms for the last year with oneincrement. With input oriented and variable returnanalysis conducted by use of the BCC model, the firmshaving TE at the beginning of the period were 20 innumber. At the end of the period, the figure reaches to24. Window analysis suggests that all firms in generalhave stable average eficiency rate and ineficiencies ofthe firms and standard deviations of their eficiencyscores exhibit a similar pattern. Malmquist Index (MI)analysis also suggests that Total Factor Productivityhas increased by 0.03% for the entire period.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KABASAKAL, A., KUTLAR, A., TORUN, P. (2022). Dynamic efciency analysis of world railway firms: A dea-window analysis with malmquist index. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 15 - Sayı: 1, 27–42. https://ajindex.com/articles/438745

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. Atkinson, S.E. & Cornwell, C. (1998). Estimating Ra - dial Measures of Productivity Growth: Frontier vs Non-Frontier Approaches. Journal of Productivity Analysis, 10, 35-46.
  2. Balgati, B.H. (2008). Econometrics. Berlin: Springer. Banker, R.D., Charnes, A. & Cooper, W.W. (1984). S ome Models for Estimating Technical and Sca - le Ineficiency in DEA. Management Science, 30, 1078-1092.
  3. Cantos, P., Pastor, J,M. & Serrano, L. (1999). Produc - tivity Eficiency and Technical Change in the Eu- ropean Railways: A Non-Parametric Approach. Transportation, 26 (4), 337-357.
  4. Caves, D., Christiensen, L.R. & Diewert, W.E. (1982). Te Economic Teory of Index Numbers and the Measurement of Input Output and Productivity. Econometrica, 50,1393-1414.
  5. Charnes, A., Cooper, W.W. & Rhodes, E. (1978). Me - asuring the Eficiency of Decision Making Units. European Journal of Operational Research, 2,429- 444. Charnes, A., Cooper, W.W. & Rhodes, E. (1979). Short Communication: Measuring the Eficiency of De - cision Making Units. European Journal of Operati- onal Research, 3(4), 339. Coelli, T.A. & Perelman, S. (1999). A Comparison of Pa rametric and Non-Parametric Distance Functi- ons with Application to European Railways. Euro - pean Journal of Operational Research, 117, 326-339.
  6. Cooper, W.W., Seiford, L.M. & Tone, K. (2006). Intro - duction to Data Envelopment Analysis and its Uses. New York: Springer. Cowie, J. (1999). Te Technical Eficiency of Public and Private Ownership in the Rail Industry: Te Case of Swiss. Journal of Transport Economics and Policy, 33(3), 241-252.
  7. Çekerol, G.S. & Nalçakan, M. (2011). Lojistik Sektörü Iç erisinde Türkiye Demiryolu Yurtiçi Yük Taşıma Talebinin Ridge Regresyonla Analizi. Marmara Üniversitesi İİBF Dergisi, 31(2), 321-344.
  8. Debreu, G. (1951). Te Coeficient of Resource Utili- zation. Econometrica, 19(3), 273–292. Duman, İ. (2006, 13-16 December). Demiryollarının Ye niden Yapılanma Ihtiyacı ve TCDD’deki Geliş- meler. Paper presented at International Railway Symposium, 2, 13-15. Ankara:
  9. Ortadoğu. Estache, A., Fe, B.T. & Trujillo, L. (2004). Sources of Eficiency Gains in Port Reform, a DEA Decom- position of a Malmquist TFP Indeks for Mexico. Utulities Policy, 12, 221-230.
  10. Farrell, M.J. (1957). Te Measurement of Productive Eficiency. Journal of the Royal Statistical Society, 120(3), 253-281.
  11. Gujarati, D.N. (2004). Basic Econometrics. New York: McGraw Hill. Jitsuzumi, T. & Nakamura, A. (2010). Causes of Inefi- cie ncy in Japanese Railways: Application of DE