Resumen

En la metodología del análisis envolvente de datos (DEA), los modelos de supereficiencia eliminan la DMU a evaluar del conjunto de posibilidades de producción (PPS) para investigar si su rendimiento es supereficiente. Sin embargo, se ha detectado la inviabilidad de los modelos de supereficiencia cuando se asume una tecnología de rendimiento variable a escala (VRS). En desarrollos recientes, las funciones de distancia direccional (DDF) se introducen en los modelos de supereficiencia VRS para abordar la inviabilidad, y las puntuaciones de eficiencia obtenidas de la medida de supereficiencia VRS basada en DDF se utilizan para clasificar todas las DMU. En este estudio, analizamos las condiciones para seleccionar algunos paquetes de referencia adecuados para un DDF factible y sugerimos una nueva medida de supereficiencia VRS basada en DDF, que es invariante de la unidad y no necesita especificar parámetros adicionales. Se evalúan dos ejemplos ilustrativos para demostrar la viabilidad y utilidad del método de clasificación de la supereficiencia VRS basado en DDF que proponemos.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:medida de supereficiencia vrs, ddf, modelos de supereficiencia, método de clasificación de la supereficiencia vrs, modelos de supereficiencia vrs, análisis envolvente de datos, funciones de distancia direccional, haces de referencia adecuados, inviabilidad, parámetros adicionales
• Keywords:vrs superefficiency measure, ddf, superefficiency models, vrs superefficiency ranking method, vrs superefficiency models, data envelopment analysis, directional distance functions, proper reference bundles, infeasibility, additional parameters