On the detection of outliers in data envelopment analysis methodology.

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2002

RESUMO

A AnÃlise de EnvoltÃria de Dados (DEA) à uma metodologia baseada em programaÃÃo linear que se destina à avaliaÃÃo da eficiÃncia relativa das DMU s e à estimaÃÃo de fronteiras de produÃÃo. DMU s sÃo entidades gerenciais ou produtivas que transformam fatores de produÃÃo em produtos. DEA à um mÃtodo nÃo-paramÃtrico porque nÃo à necessÃrio que se imponha uma forma ao processo produtivo. AlÃm disso, ele permite que se trabalhe num complexo contexto com mÃltiplos fatores e mÃltiplos produtos. Por outro lado, DEA à um mÃtodo determinÃstico e, portanto, nÃo consegue acomodar ruÃdos de natureza aleatÃria nos dados. Como a eficiÃncia relativa das DMU s està relacionada com sua distÃncia atà a fronteira de produÃÃo estimada, um aspecto crÃtico à garantir que esta fronteira nÃo seja gerada por pontos contaminados por erros. Pontos atÃpicos ("outliers") dessa natureza podem afetar severamente a estimativa de eficiÃncia de outras DMU s e sÃo chamados de pontos influentes. Nesta dissertaÃÃo, medidas de eficiÃncia tradicionais sÃo analisadas e trÃs mÃtodos para a detecÃÃo e tratamento de pontos influentes baseados nessas medidas sÃo apresentados e analisados. AlÃm disso, sÃo desenvolvidas variaÃÃes desses mÃtodos. A investigaÃÃo de medidas de eficiÃncia recentemente propostas tambÃm à enfocada, assim como seu uso potencial para a identificaÃÃo de "outliers". Os mÃtodos supracitados para detecÃÃo de "outliers" e avaliaÃÃo de influÃncia sÃo aplicados a um problema que usa dados reais. Os resultados numÃricos produzidos por esses mÃtodos sÃo comparados e analisados. Os pontos influentes sÃo postos em evidÃncia.

ASSUNTO(S)

matemÃtica estatÃstica pesquisa operacional otimizaÃÃo mÃtodos matemÃticos controle de processos programaÃÃo linear

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