R. Moragues, J. Aparicio Baeza, M. Esteve
En este trabajo proponemos un estimador de tecnologías de producción en el contexto multi-recurso multi-producto basado en las Máquinas de Soporte Vectorial MonoClase (1SVM) con transformación lineal a trozos. El objetivo es obtener estimaciones de la tecnología de producción más robustas que la estimación conservadora del Análisis Envolvente de Datos (DEA) tradicional, solucionado el problema de sobreajuste del estimador DEA. Comparamos este estimador con el DEA tradicional mediante un experimento computacional en un escenario de 2 inputs y 2 outputs con distribución de ineficiencia y ruido aleatorio, obteniendo mejores resultados que DEA tanto en error cuadrático medio como en sesgo. En este artículo, definimos además varias medidas de eficiencia, que adaptamos para su uso con un estimador basado en 1SVM. Finalmente, presentamos un ejemplo empírico donde se observan las diferencias entre las eficiencias obtenidas mediante los dos métodos.
Keywords: Análisis Envolvente de Datos, Tecnologías de Producción, Medidas de Eficiencia, Máquinas de Soporte Vectorial MonoClase, Eficiencia Técnica, Sobreajuste
Scheduled
Data Envelopment Analysis I
November 10, 2023 12:00 PM
CC3: Room 1