ComparaÃÃo dos mÃtodos anÃlise por envoltÃria de dados e anÃlise por fronteira estocÃstica em avaliaÃÃo de eficiÃncia.

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

Atualmente existem vÃrios mÃtodos para a anÃlise de eficiÃncia de unidades produtivas, os quais apresentam vantagens e limitaÃÃes quanto à sua aplicaÃÃo. Dois desses mÃtodos podem ser encontrados com maior grau de regularidade na literatura: a AnÃlise por EnvoltÃria de Dados (DEA) e a AnÃlise por Fronteira EstocÃstica (SFA). O DEA estima uma fronteira nÃo paramÃtrica linear por partes, constituÃda pelas unidades eficientes. O SFA trata da anÃlise de fronteira de modo estocÃstico, o qual supÃe que as incertezas seguem alguma distribuiÃÃo de probabilidade, introduzindo no modelo o termo de erro. O objetivo deste trabalho à desenvolver um estudo comparativo entre o DEA e o SFA, de forma empÃrica, baseado em uma mesma massa de dados. Para tanto, os mÃtodos de comparaÃÃo de eficiÃncia estudados foram confrontados à luz de informaÃÃes obtidas do segmento aÃreo brasileiro entre os anos de 1997 e 2004, utilizando quatro modelos distintos: Cross section aplicado a cada ano, cross section da totalidade de dados de todos os anos, panel data sem a inclusÃo de variÃveis exÃgenas e panel data com a inclusÃo de variÃveis exÃgenas. Os resultados de eficiÃncia de cada unidade produtiva em cada um dos modelos foram entÃo comparados entre si utilizando o teste de Wilcoxon-Mann-Whitney. Ao fim, foram encontradas indicaÃÃes de que, quando do uso de uma base de dados com um maior nÃmero de amostras e DMUs, a utilizaÃÃo preferencial de um dos mÃtodos nÃo parece ser extremamente relevante. Outrossim, a restriÃÃo do uso desses mÃtodos parece estar mais relacionada com a limitaÃÃo do formato que a base de dados impÃe. PorÃm, a possibilidade de inclusÃo de variÃveis exÃgenas, assim como a inclusÃo de um termo que trata do ruÃdo estatÃstico no mÃtodo SFA, parece trazer vantagens significativas na maioria das anÃlises, se comparada com o mÃtodo DEA.

ASSUNTO(S)

anÃlise envoltÃria de dados produtividade anÃlise estatÃstica eficiÃncia pesquisa operacional processos estocÃsticos

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