مقاله رایگان درباره تحلیل پوششی داده‌ها

، فارل با بهره گرفتن از روشی مانند اندازه گیری کارایی در مباحث مهندسی، به اندازهگیری کارایی برای واحد تولیدی اقدام کرد. موردی که فارل برای اندازه گیری کارایی مدنظر قرار داد، شامل یک ورودی و یک خروجی بود(Farrell, 1957). چارنز، کوپر و رودز دیدگاه فارل را به واحدهای با ورودیها و خروجی های چندگانه توسعه دادند و الگویی را ارائه کردند که توانایی اندازهگیری کارایی با چندین ورودی و خروجی را داشت. این الگو تحت عنوان تحلیل پوششی داده ها نام گرفتو مدل CCR نامیده شد و اول بار در رساله دکترای ادوارد رودز و به راهنمایی کوپر تحت عنوان ارزیابی پیشرفت تحصیلی دانش آموزان مدارس ملی آمریکا در سال 1976، در دانشگاه کارنگی مورد استفاده قرار گرفت(Charnesand et al., 1978).شکل اولیه این مدل نمیتوانست واحدهای کارا و کارای ضعیف را از هم تشخیص دهد. با گسترش مطالعات در این زمینه دو روش اصلی برای رفع این مشکل ایجاد شد که روش اول بر پایه محدودکردن وزنهای uو v مدل CCR استوار بوده و روش دوم با افزودن واحدهای فرضی با ورودیها و خروجی های فرضی به واحدهای مشاهده شده عمل میکند(علیرضائی و کشوری و خلیلی، 1385). دیسون و تاناسولیس(Dyson and et al., 1988) نمونهای از روش اول و تاناسولیس و آلن(Thanassoulis & Allen,1998) نمونهای از روش دوم ارائه کردند.
در ادامه بنکر، چارنز و کوپر(1984) (Banker and et al., 1984) مفهوم بازده به مقیاس را در این روش در نظر گرفتند و به این ترتیب بنیان مجموعهای از روش های ارزیابی عملکرد شکلو گرفت که ابزارهای مناسب و کارامدی را برای ارزیابی واحدهای صنعتی، فرهنگی و اقتصادی که در ادبیات تحلیل پوششی داده ها، واحد تصمیمگیرنده (DMU) نامیده میشود، در اختیار مدیران قرار میدهد(علیرضایی و کشوری و هاشمی، 1384).
مهمترین مزیت تحلیل پوششی داده ها توان مقایسه چندین واحد تصمیم گیرنده از لحاظ چندین معیار است. از مزایای دیگر این شیوه ناپارامتریک نسبت به الگوهای پارامتریک، می توان به عدم نیاز به تخمین شکل تابع در تجزیه و تحلیل نسبت های مالی و عدم نیاز به تخمین توزیع آماری نسبت ها اشاره کرد. سودمندی دیگر این روش در تجزیه و تحلیل نسبتها در ترجمه همه اعداد به عدد واحدی به نام معیار کارایی است و این امر باعث افزایش سهولت در مقایسه خواهد شد(سینایی و گشتاسبی مهارلویی، 1391).
2-2-2-مزایای روشDEA
مزایای روش DEA به شرح زیر میباشد:
در این روش واحد اندازهگیری حساس نیست و نهادهها میتوانند دارای واحدهای مختلفی می باشند.
روش DEA یک روش مدیریتی است که کارایی واحدها را به طور نسبی اندازه گیری می کند و راهکارهای مدیریتی ارائه می دهد.
در حالتی که واحد اقتصادی دارای چند نهاده در فرآیند ایجاد ستاده باشد، روش برنامه ریزی خطی، به راحتی می تواند ترکیب بهینه ستاده ونهاده را برای یک واحد کارا تعیین میکند.
به مقایسه واحدها با یکدیگر میپردازد و از ایده آل گرایی محض به دور است.
بیش از سایر روشها، قابلیت تعمیم پذیری و گسترش دارد و به کارگیری آن در یک واحد برای یک موضوع، می تواند زمینه را برای کارهای بعدی نیز فراهم کند.
این روش فقط کارایی را مشخص می کند و نقطه ضعف سایر سیستمهای اندازه گیری را که نوعی مطلق گرایی را دنبال می کنند، ندارد و کارا بودن در این الگو یک کمیت دست یافتنی است.
این روش، قابلیت بسیار بالایی در رتبه بندی کامل واحدهای تصمیمگیرنده مورد مطالعه را فراهم می آورد و الگوهایی مثل اندرسون-پترسون وجود دارند که می توانند بنگاه های کارا را نیز رتبه بندی کنند و کاراترین بنگاه را از میان بنگاه های کارا برگزینند(خواجوی و همکاران ، 1384).
2-2-3-توانمندی های روش DEA:
1-مدیریت چند ورودی_چند خروجی
تحلیل پوششی داده ها روشی برای محاسبه کارایی واحدهای تصمیم گیرنده است. با بهره گرفتن از تحلیل پوششی داده‌ها می‌توان واحدهای تصمیم گیرنده با چندین ورودی و چندین خروجی تعریف کرده و کارایی آن ها را محاسبه کرد. امکان تعامل با چندین خروجی یکی از مهم ترین تفاوت‌های تحلیل پوششی داده‌ها با روش‌های رایج اقتصادی است.
2-تابع تولید
تابع تولید در تحلیل پوششی داده‌ها از قبل تعیین نمی‌شود، بلکه براساس وضعیت واحدهای تصمیم گیرنده یک چند وجهی بی‌کران به عنوان تابع تولید ایجاد می‌شود.
3-مبتنی بودن برLP
مدل‌های اساسی تحلیل پوششی داده‌ها، مدل‌های ریاضی هستند و به سادگی توسط نرم افزار‌های حل مساله قابل حل هستند. مدل‌های اساسی تحلیل پوششی داده‌ها همیشه شدنی بوده و جواب بهینه به دست می‌آید.
البته با تغییر فرض‌های تکنولوژی امکان ایجاد مدل‌های دیگری نیز وجود دارد، مانند تکنولوژیFDHکه یک مدل برنامه‌ریزی صفر و یک ایجاد می‌کند.
4-کنترل بازده به مقیاس
مدل ابتدایی تحلیل پوششی داده‌ها(CCR) دارای فرض بازده به مقیاس ثابت است. پس از آن مدل(BCC)با فرض بازده به مقیاس متغیر ایجاد شد. مدل‌های با بازده به مقیاس‌های کاهشی و افزایشی نیز بوجود آمده‌اند. همچنین مطالعاتی در زمینه مدل‌های با بازده به مقیاس ترکیبی نیز انجام شده است. بنابراین در حالت‌هایی که بازده به مقیاس جامعه ی واحدهای تصمیم گیرنده به درستی مشخص نیست، به راحتی می‌توان مساله را با بازده به مقیاس‌های مختلف حل کرد و نتایج را مورد بررسی قرار داد. از سوی دیگر درباره تعیین بازده به مقیاس هر کدام از واحدهای تصمیم گیرنده مطالعات بسیاری در مقالات منتشر شده تحلیل پوششی داده‌ها وجود دارد.
5-محدودیت اوزان
در مدل‌های اساسی تحلیل پوششی
داده‌ها، وزن‌های هر کدام از عوامل ورودی و خروجی قابلیت انعطاف بالایی دارند. بخش بزرگی از مطالعات تئوریک تحلیل پوششی داده‌ها بر کنترل وزن‌های عوامل متمرکز شده است.روش‌های مختلفی برای کنترل وزن‌ها ارائه شده است، از جمله تعیین کران بالا و کران پایین برای اوزان و تعیین کران برای نسبت‌ها. محدودیت اوزان یکی از مهمترین مباحث مطرح شده در تحلیل پوششی داده‌ها است و می‌توان از طریق کنترل وزن‌ها اطلاعات متخصصین را با مدل‌های تحلیل پوششی داده‌ها تلفیق کرد.
6-ورودی و خروجی غیر قابل کنترل
در مسائل واقعی با حالت‌هایی مواجه می‌شویم که برخی از عوامل تحت کنترل واحدهای تصمیم گیرنده نیستند، اما در ارزیابی کارایی واحدها لحاظ می‌شوند، مانند شرایط آب و هوایی، وضعیت قرار گیری در محیط شهری یا روستایی، قرار گرفتن در بخش‌های تجاری یا مسکونی شهر و قدمت تاسیس. در مدل‌های تحلیل پوششی داده‌ها امکان در نظر گرفتن وضعیت ورودی یا خروجی از لحاظ قابل کنترل بودن وجود دارد.
7-ماهیت ورودی یا خروجی
بخش بزرگی از مدل‌های تحلیل پوششی داده‌ها دارای دو حالت با ماهیت‌های ورودی یا خروجی هستند به این معنی که می‌توان تعیین کرد که کارایی واحد تصمیم گیرنده براساس شرایط ورودی‌ها یا خروجی‌ها ارزیابی شود. دسته دیگری از مدل‌های تحلیل پوششی داده‌ها نیز وجود دارند که در آنها ماهیت ورودی یا خروجی وجود نداشته و هر دو به طور توامان در نظر گرفته می‌شود. در تعدادی از مدل‌های تحلیل پوششی داده‌ها امکان تعیین مسیر ارزیابی ترکیبی از ورودی‌ها و خروجی‌ها وجود دارد.
8-داده‌های غیر قطعی
در مطالعات انجام شده درباره تحلیل پوششی داده‌ها، روش‌هایی برای استفاده از داده‌های غیر قطعی ایجاد شده است. داده‌های غیر قطعی به صورت داده‌های بازه‌ای و نسبی در نظر گرفته می‌‌شوند.بر این اساس مدل‌های تحلیل پوششی داده‌های غیر قطعی ایجاد شده‌اند. اهمیت داده‌های غیر قطعی به این دلیل است که در بسیاری از مسائل واقعی، داده‌های موجود به صورت غیر قطعی (به عنوان مثال بازه‌ای و یا با خطا) وجود دارند. با ایجاد تغییرات نظری در مدل‌های تحلیل پوششی داده‌ها می‌توان چنین داده‌هایی را استفاده کرده و نتایج ارزیابی کارایی را به دست آورد.

پایان نامه
برای دانلود متن کامل پایان نامه ، مقاله ، تحقیق ، پروژه ، پروپوزال ،سمینار مقطع کارشناسی ، ارشد و دکتری در موضوعات مختلف با فرمت ورد می توانید به سایت  77u.ir  مراجعه نمایید
رشته مدیریت همه موضوعات و گرایش ها : صنعتی ، دولتی ، MBA ، مالی ، بازاریابی (تبلیغات – برند – مصرف کننده -مشتری ،نظام کیفیت فراگیر ، بازرگانی بین الملل ، صادرات و واردات ، اجرایی ، کارآفرینی ، بیمه ، تحول ، فناوری اطلاعات ، مدیریت دانش ،استراتژیک ، سیستم های اطلاعاتی ، مدیریت منابع انسانی و افزایش بهره وری کارکنان سازمان

در این سایت مجموعه بسیار بزرگی از مقالات و پایان نامه ها با منابع و ماخذ کامل درج شده که قسمتی از آنها به صورت رایگان و بقیه برای فروش و دانلود درج شده اند

9-داده های مرتب
در مطالعات عملی تحلیل پوششی داده‌ها، با مسائلی مواجه می‌شویم که برخی از عوامل دارای ترتیب هستند. به عنوان مثال یکی از ورودی‌های واحدها باید نوعی ترتیب را در بین واحدها ایجاد کند. برای حل چنین مسائلی روش‌هایی در تحلیل پوششی داده‌ها ایجاد شده‌است(خواجوی و همکاران ، 1384).
2-2-4-قابلیت های روش DEA :
کارایی
دلیل اساسی ایجاد نظریه تحلیل پوششی داده‌ها ارزیابی کارایی واحدهای تصمیم گیرنده است. به دلیل آنکه در تحلیل پوششی داده‌ها کارایی تکنیکی مورد ارزیابی قرار می‌گیرد و فرض‌های محدودی برای تعریف واحدهای تصمیم گیرنده وجود دارد، امکان ارزیابی انواع مختلفی از واحدهای تصمیم گیرنده وجود دارد. به همین دلیل در بخش‌هایی از جامعه که روش‌های اقتصادی توان ارائه نتایج قابل پذیرش را ندارند، امکان استفاده از تحلیل پوششی داده‌ها برای ارزیابی واحدها وجود دارد.
رتبه ‌بندی
با روش‌ها و مدل‌های تحلیل پوششی داده‌ها امکان رتبه‌ بندی واحدهای تصمیم گیرنده وجود دارد. در کتبی که از تحلیل پوششی داده‌ها چاپ شده است، مجموعه ای از این روش های رتبه بندی معرفی شده اند.
تعیین مرجع از میان واحدهای تصمیم گیرنده
در تحلیل پوششی داده‌ها، در زمان محاسبه کارایی واحدهای تصمیم گیرنده، برای هر یک از واحدهای ناکارا تعدادی از واحدهای کارا به عنوان مرجع معرفی شده و برای هر کدام از آن ها ضریبی برای مشخص کردن میزان تاثیر گذاری آن ها تعیین می‌شود. بنابراین مراجع واحدهای ناکارا از میان همان مجموعه واحدهای تصمیم گیرنده انتخاب می‌شوند.این قابلیت به دلیل ناپارامتریک بودن تحلیل پوششی داده‌ها ایجاد شده است.
تعیین مقادیر مطلوب ورودی‌ها و خروجی‌ها
بر اساس مراجع تعیین شده برای هر یک از واحدهای تصمیم گیرنده و با توجه به قابل کنترل بودن یا نبودن شاخص‌ها، مقدار مطلوب هر یک از ورودی‌ها و خروجی‌های واحدهای ناکارا تعیین می‌شود. بنابراین امکان هدف‌گذاری شاخص‌ها به روشی علمی و مبتنی بر واقعیت‌های مجموعه امکان تولید وجود دارد.
تعیین مقادیر مطلوب شاخص‌های واحد جدید
با بهره گرفتن از تحلیل پوششی داده‌های معکوس می‌توان با در نظر گرفتن وضعیت موجود واحدهای تصمیم گیرنده، مقادیر مطلوب ورودی‌ها و خروجی‌های یک واحد تصمیم گیرنده جدید را برای دست یابی به کارایی مورد نظر تعیین کرد(خواجوی و همکاران ، 1384).

2-2-5-محدودیت های روشDEA در مقایسه با سایر روش ها:
چون یک تکنیک ریاضی و عددی محض است از این رو خطاهای اندازه گیری ممکن است تغییرات عمده ای در نتایج به همراه داشته باشد از این رو می بایست پس از شناسایی واحد کارا به کنترل مجدد داده ها و ستاده ها اقدام و از صحت آن اطمینان حاصل نمود.
این روش صرفاً یک روش ریاضی و بر اساس برنامه ریزی خطی است و توانایی مقایسه متغیرهای کیفی واحدهای تصمیم گیرنده را ندارد.
اگر تنها یکی از داده ها و ستاده های واحدهای تصمیمگیرنده تغییر کند، تغییرات اساسی در درجه کارایی واحدهای تصمیمگیرنده پیش خواهد آمد.
توافق کلی در مورد انتخاب داده ها و ستاده ها در این روش وجود ندارد(خواجوی و همکاران ، 1384).
2-2-6-تعریف کارایی نسبی در تحلیل پوششی داده ها
یک واحد تصمیم گیرنده براساس شواهد زمانی 100% کارامد است اگر و فقط اگر عملکرد دیگر واحدهای تصمیمگیری نشان ندهد که میتوان برخی داده ها یا ستاده های آن واحد را بهبود بخشد و در عین حال داده ها و ستاده های دیگر آن واحد بدتر نشود یا به عبارت دیگر اگر و فقط اگر هیچ کدام از داده های آنرا نتوانیم کمتر کنیم یا هیچیک از ستاده های آن را نتوانیم بیشتر کنیم، مگر آنکه باعث شود که داده های بیشتر دیگری مصرف شوند یا ستاده های کمتر دیگری تولید شوند(سینایی و همکاران، 1391).
2-2-7-واحد تصمیم گیرنده در DEA
منظور از واحد تصمیم گیرنده(DMU) عبارتست از : یک واحد سازمانی، یک سازمان مجزا و یا یک شرکت به شرط آنکه این واحد سازمانی دارای فرآیند سیستمی باشد؛ بدین معنی که تعدادی عوامل تولید بکارگرفته شوند تا مقداری محصول بدست آید. سیستم مورد نظر میتواند شامل سیستمهای تولیدی و خدماتی انتفاعی یا غیرانتفاعی و دولتی یا غیردولتی باشد(آذر و موتمنی، 1383).
شکل زیر را برای روشن شدن مفهوم یک واحد تصمیمگیرنده رسم مینماییم. لازم به ذکر است که یک واحد تصمیمگیرنده خروجی های خود را بهوسیله ورودیهایی به دست میآورد. به عنوان مثال ارزیابی واحد تصمیمگیرنده j ام را در نظر بگیرید که s خروجی (y1j, …, ysj) را به وسیله m ورودی (x1j, …, xmj) بهدست می آورد:
شکل شماره2-1 : واحد تصمیمگیرنده
بر اساس شکل فوق، برای تولید s خروجی از m ورودی استفاده میشود. برای ارزیابی یک واحد تصمیمگیرنده با یک ورودی و یک خروجی ، نسبت خروجی به ورودی میزان کارایی آن واحد را میدهد و این نسبت نشان میدهد که اگر در مقایسه دو واحد تصمیمگیرنده خروجی ها یکسان باشند، واحدی کاراتر است که ورودی کمتری را استفاده میکند. همچنین در مقایسه این دو واحد تصمیمگیرنده اگر ورودی ها یکسان باشند، واحدی کاراتر است که خروجی بیشتری داشته باشد. این نحوه تحلیل کارایی تنها زمانی کارامد است که با بهره گرفتن از یک ورودی به تولید یک خروجی بپردازند. در حالت کلی با ورودی ها و خروجی های بیشتر از یکی سروکار داریم که در صورت داشتن هزینه هر ورودی و ارزش هر خروجی، کارایی را میتوان به صورت زیر محاسبه کرد:فرمول(2-1)
که در آن pr ارزش خروجی r ام و wi هزینه ورودی i ام است. البته لازم به ذکر است که روش فوق به دلیل در دسترس نبودن هزینه های ورودیها و ارزشهای خروجی ها و یا اینکه بعضی از داده ها به علت ماهیت کیفی قابل ارزشگذاری نیست جایی که ورودیها و خروجی ها ماهیتهای کاملا متفاوتی دارند، ارزشگذاری آنها به منظور همسنگ کردن، عملاً دشوار است(علیرضایی و همکاران، 1384).
2-2-8-ارزیابی تکنیکی
در اینجا سعی داریم ایده اصلی تحلیل پوششی داده ها را که در ارزیابی کارایی واحدهای تصمیمگیرنده، از به کار گیری اوزان، یا ارزشهای ثابت از قبل تعیین شده برای ورودیها و خروجی ها پرهیز میکند، توضیح دهیم. ایده کلی این است که در مقایسه دو واحد تصمیمگیرندهبا بیش از یک ورودی و یک خروجی و با سطح خروجی های یکسان، واحدی کاراتر است که حداقل یکی از ورودیهای آن از ورودیهای متناظر واحد دیگر کمتر باشد. چنین مقایسهای منجر به ساختن یک مرز تولید تجربی با بهره گرفتن از کاراترین واحدها میشود و سپس عملکرد سایر واحدها با واحدهای روی این مرز مقایسه میشود. در این بحث درصدد وزندهی به ورودیها و خروجی ها نیستیم، بلکه تنها به مقایسه واحدهای تصمیمگیرنده با یکدیگر پرداخته میشود(علیرضایی و همکاران، 1384).
2-2-9-دو مشخصه اصلی برای روشDEA
استفاده از تحلیل پوششی داده ها برای ارزیابی نسبی واحدها نیازمند تعیین دو مشخصه اساسی، ماهیت الگو و بازده به مقیاس الگو میباشد(دشتی نژاد، 1391).
2-2-9-1-بازده به مقیاس الگوی مورد استفاده

 
 
این مفهوم که یکی از مفاهیم بسیار

این نوشته در مقالات و پایان نامه ها ارسال شده است. افزودن پیوند یکتا به علاقه‌مندی‌ها.

دیدگاهتان را بنویسید