Selective measures in data envelopment analysis
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27510%2F15%3A86096330" target="_blank" >RIV/61989100:27510/15:86096330 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/s10479-014-1714-3" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/s10479-014-1714-3</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/s10479-014-1714-3" target="_blank" >10.1007/s10479-014-1714-3</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Selective measures in data envelopment analysis
Popis výsledku v původním jazyce
Data envelopment analysis (DEA) is a data based mathematical approach, which handles large numbers of variables, constraints, and data. Hence, data play an important and critical role in DEA. Given a set of decision making units (DMUs) and identified inputs and outputs (performance measures), DEA evaluates each DMU in comparison with all DMUs. According to some statistical and empirical rules, a balance between the number of DMUs and the number of performance measures should exist. However, in some situations the number of performance measures is relatively large in comparison with the number of DMUs. These cases lead us to choose some inputs and outputs in a way that produces acceptable results. We refer to these selected inputs and outputs as selective measures. This paper presents an approach toward a large number of inputs and outputs. Individual DMU and aggregate models are recommended and expanded separately for developing the idea of selective measures. The practical aspect of t
Název v anglickém jazyce
Selective measures in data envelopment analysis
Popis výsledku anglicky
Data envelopment analysis (DEA) is a data based mathematical approach, which handles large numbers of variables, constraints, and data. Hence, data play an important and critical role in DEA. Given a set of decision making units (DMUs) and identified inputs and outputs (performance measures), DEA evaluates each DMU in comparison with all DMUs. According to some statistical and empirical rules, a balance between the number of DMUs and the number of performance measures should exist. However, in some situations the number of performance measures is relatively large in comparison with the number of DMUs. These cases lead us to choose some inputs and outputs in a way that produces acceptable results. We refer to these selected inputs and outputs as selective measures. This paper presents an approach toward a large number of inputs and outputs. Individual DMU and aggregate models are recommended and expanded separately for developing the idea of selective measures. The practical aspect of t
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
AE - Řízení, správa a administrativa
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Annals of Operations Research
ISSN
0254-5330
e-ISSN
—
Svazek periodika
226
Číslo periodika v rámci svazku
1
Stát vydavatele periodika
NL - Nizozemsko
Počet stran výsledku
20
Strana od-do
623-642
Kód UT WoS článku
000349852400028
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-84948566622