KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2016 / Cilt: 0 - Sayı: ICEBSS özel sayısı

ANOTHER WAY TO DETERMINE WEIGHTS OF BALANCED PERFORMANCE EVALUATIONS

İhsan ALP
Sayfa
151–161
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)

Başka bir yöntem girdilerle çıktılar arasında korelasyonları kullanmaktır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Çok girdi ve çıktı olması durumunda, karar verme birimlerinin (KVB) performans hesabı, ağırlıklı çıktılar toplamı bölü ağırlıklı girdiler toplamı olarak tanımlanır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Performans hesaplamalarında her bir girdi ve çıktıya farklı karar vericiler için farklı ağırlıklar ataması KVB'lerinin performansı hesaplanırken yöntemin yukarıda bahsedilen dezavantajlarını elimine etmenin bir yolu ortak ağırlıklar kullanmaktır.
💡
Sonuç & Katkı:Başka bir yöntem girdilerle çıktılar arasında korelasyonları kullanmaktır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Abstract

Çok girdi ve çıktı olması durumunda, karar verme birimlerinin (KVB) performans hesabı, ağırlıklı çıktılar toplamı bölü ağırlıklı girdiler toplamı olarak tanımlanır. Performans ağılıklarını belirlemede başlıca iki yol vardır: Sübjektif ve objektif yaklaşımlar. Sübjektif yaklaşımlarda girdi ve çıktılara verilen ağırlıklar KVB'nin ya da uzmanların görüşlerine dayalı belirlenir. Objektif yaklaşımlarda ise ağırlıklar kişisel görüşlere dayanmayarak model ve hesaplamalar yardımıyla tespit edilir. Bunlardan en yaygınca kullanılanı Veri Zarflama Analizi (VZA) yöntemidir. VZA yöntemi parametrik olmayan yöneylem araştırması tabanlı bir tekniktir. VZA performans hesaplamalarında çok girdi ve çok çıktıyı her KVB'nin performansını en büyük yapacak ağırlıkları doğrusal programlamayla objektif biçimde hesaplar. Bu yöntemle hesaplanan ağırlıklar için iki dezavantaj vardır: I.Önemli girdi ve çıktılara sıfıra yakın veya sıfır ağırlık vermek. II. Performans hesaplamalarında her bir girdi ve çıktıya farklı karar vericiler için farklı ağırlıklar ataması KVB'lerinin performansı hesaplanırken yöntemin yukarıda bahsedilen dezavantajlarını elimine etmenin bir yolu ortak ağırlıklar kullanmaktır. Başka bir yöntem girdilerle çıktılar arasında korelasyonları kullanmaktır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ALP, İ. (2022). ANOTHER WAY TO DETERMINE WEIGHTS OF BALANCED PERFORMANCE EVALUATIONS. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 0 - Sayı: ICEBSS özel sayısı, 151–161. https://ajindex.com/articles/492732

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Adler et al., (2002),”Review of ranking in the data envelopment analysis context”, European Journal of Operational Research, 140 (2), pp. 249–265.
  2. Andersen P., Petersen, N.C., (1993). “ A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis”, Management Science 39, 1261-1264. Angulo M. and Estellita L., (2002),”Review of methods for increasing discrimination in data envelopment analysis”, Annals of Operations Research, 116 (1–4), pp. 225–242.
  3. Bal, H., Örkcü, H.H. (2011), “A New Mathematical Programming Approach to MultiGroup Classification Problems”. Computers and Operations Reserach, 38(3251-3254).
  4. Banker, R.D., Charnes, A., Cooper, W.W., (1984), “Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis”, Management Science 30, 1078– 1092. Charnes A, Cooper WW, Rhodes E., (1978), “Measuring the efficiency of decision making units”, European Journal of Operational Research 2, 429–44.
  5. Cook W.D., J. Zhu, (2007), “Within-group common weights in DEA: An analysis of power plant efficiency”, European Journal of Operational Research, 178 (1), pp. 207–216.
  6. Cooper, W.W., Tone, K., (1997), “Measures of inefficiency in dataenvelopment analysis and stochastic frontier estimation”. European Journal of Operational Research 99, 72–88. Doyle and Green, (1994), “Efficiency and cross-efficiency in DEA: Derivations, meanings and uses”, Journal of the Operational Research Society, 45 (5) (1994), pp. 567–578.
  7. Emrouznejad, A., Parker B. R., Tavares G., (2008) “Evaluation of research in efficiency and productivity: A survey and analysis of the first 30 years of scholarly literature in DEA“, Socio-Economic Planning Sciences, Volume 42, Issue 3, September, Pages 151-157.
  8. Ganley J.A., Cubbin J.S., (1992), ”Public sector efficiency measurement: Applications of data envelopment analysis”, North-Holland, Elsevier Science Publishers,
  9. Amsterdam. Kao, C., Hung, H.T., (2005) “Data Envelopment Analysis with Common Weights: the Compromise Solution Approach,” Journal of Operation Research Society,Vol.56,,pp. 1196-1203.
  10. Liu F.H.F., H.H. Peng, (2008), “Ranking of units on the DEA frontier with common weights”, Computers and Operations Research, 35 (5), pp. 1624–1637.
  11. Makui, A., Alinezhad, A., KianiMavi, R., Zohrebandian, M., (2008), “A Goal Programming Method for Finding Common Weights in DEA with an Improved Discriminating Power for Efficiency,” Journal of Industrial and Systems Engineering, Vol. 1, pp.293-30
  12. Mecit, E.D., Alp, I., (2013), “A