Convex Isoquants in DEA Models with Selective Convexity

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

Модели с частичной выпуклостью являются важным классом моделей анализа среды функционирования, поскольку позволяют корректно учитывать в моделях относительные показатели, средние значения, проценты и т.д. В данной работе предложены алгоритмы построения входных и выходных изоквант с использованием выпуклых показателей в моделях с частичной выпуклостью. Эти алгоритмы позволяют исследовать зависимость между любыми выпуклыми показателями в модели. Вычислительные эксперименты подтверждают надежность и эффективность предложенных методов.

Bibliografia

  1. Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units // Eur. J. Oper. Res. 1978. V. 2. No. 6. P. 429–444. https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8
  2. Banker R.D., Charnes A., Cooper W.W. Some models for estimating technical and scale efficiency in data envelopment analysis // Management Sci. 1984. V. 30. No. 9. P. 1078–1092. https://doi.org/10.1287/mnsc.30.9.1078
  3. Deprins D., Simar L., Tulkens H. Measuring Labor Efficiency in Post Offices / The Performance of Public Enterprises: Concepts and Measurements Marchand M., Pestieau P., Tulkens H. (Eds.). 1984. Chapter 10. P. 243–268.
  4. Podinovski V.V. Selective convexity in DEA models // Eur. J. Oper. Res. 2005. V. 161. No. 2. P. 552–563. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2003.09.008
  5. Afanasyev A.P., Krivonozhko V.E., Forsund F.R., Lychev A.V. Multidimensional visualization of Data Envelopment Analysis Models // Data Envelopment Anal. J. 2021. V. 5. No. 2. P. 339–361. https://doi.org/10.1561/103.00000040
  6. Cesaroni G., Kerstens K., Van de Woestyne I. Global and local scale characteristics in convex and nonconvex nonparametric technologies: A first empirical exploration // Eur. J. Oper. Res. 2017. V. 259. No. 2. P. 576–586. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.10.030
  7. Afanasiev A.P., Krivonozhko V.E., Lychev A.V., Sukhoroslov O.V. Multidimensional frontier visualization based on optimization methods using parallel computations // J. Global. Optim. 2020. V. 76. P. 563–574. https://doi.org/10.1007/s10898-019-00812-y
  8. Krivonozhko V.E., Utkin O.B., Volodin A.V., Sablin I.A., Patrin M.V. Constructions of economic functions and calculations of marginal rates in DEA using parametric optimization methods // J. Oper. Res. Soc. 2004. V. 55. No. 10. P. 1049– 1058. https://doi.org/10.1057/palgrave.jors.2601759
  9. Varian H.R. Intermediate Microeconomics, a Modern Approach, 8th edn. W.W. Norton: New York, 2010. ISBN: 978-0-393-93424-3
  10. Afanasyev A.P., Krivonozhko V.E., Lychev A.V., Sukhoroslov O.V. Constructions of input and output isoquants in DEA models with selective convexity // Appl. Comput. Math. 2022. V. 21. No. 3. P. 317–328. https://doi.org/10.30546/1683-6154.21.3.2022.317
  11. Kuosmanen, T. DEA with efficiency classification preserving conditional convexity // Eur. J. Oper. Res. 2001. V. 132. No. 2. P. 326–342. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(00)00155-7
  12. Dekker D., Post T. A quasi-concave DEA model with an application for branch performance evaluation // Eur. J. Oper. Res. 2001. V. 132. No. 2. P. 296–311. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(00)00153-3
  13. Olesen O.B., Petersen N.C., Podinovski V.V. Efficiency analysis with ratio measures // Eur. J. Oper. Res. 2015. V. 245. No. 2. P. 446–462. https://doi.org/10.1016/j.ejor. 2015.03.013
  14. Olesen O.B., Petersen N.C., Podinovski V.V. Efficiency measures and computational approaches for data envelopment analysis models with ratio inputs and outputs // Eur. J. Oper. Res. 2017. V. 261. No. 2. P. 640–655. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.02.021
  15. Olesen O.B., Petersen N.C., Podinovski V.V. The structure of production technologies with ratio inputs and outputs // J. Prod. Anal. 2022. V. 57. P. 255–267. https://doi.org/10.1007/s11123-022-00631-6
  16. Olesen O.B., Petersen N.C., Podinovski V.V. Scale characteristics of variable returns-to-scale production technologies with ratio inputs and outputs // Annals Oper. Res. 2022. V. 318. P. 383–423. https://doi.org/10.1007/s10479-022-04862-6
  17. Smirnov S., Voloshinov V., Sukhosroslov O. Distributed Optimization on the Base of AMPL Modeling Language and Everest Platform // Procedia Comput. Sci. 2016. V. 101. P. 313–322. https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.11.037
  18. Sukhoroslov O., Volkov S., Afanasiev A. A web-based platform for publication and distributed execution of computing applications // 14th International Symposium on Parallel and Distributed Computing. 2015. P. 175–184. https://doi.org/10.1109/ISPDC.2015.27
  19. Sukhoroslov O., Voloshinov V., Smirnov S. Running Many-Task Applications Across Multiple Resources with Everest Platform / Supercomputing. RuSCDays 2020. Voevodin V., Sobolev S. (Eds.) // Commun. Comput. Inform. Sci. 2020. V. 1331. P. 634–646. https://doi.org/10.1007/978-3-030-64616-5_54

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © The Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».