Planteamiento y solución de un modelo DEA estocástico para datos longitudinales con estructura de antedependencia

Abstract

Para propósitos de medir la eficiencia en las organizaciones se usa la técnica DEA (Data Envelopment Analysis). Los modelos DEA temporales reportados en la literatura no exploran la estructura de correlación en las variables ni el error aleatorio. Introducimos un nuevo modelo DEA temporal estocástico capaz de capturar las características de covarianza de las variables de salida que pueden ser largas series de tiempo y capaz de modelar la naturaleza aleatoria de las variables. Este nuevo modelo DEA podría aplicarse en el desarrollo de una nueva metodología DEA en tiempo real

Abstract : For purposes of measuring efficiency in organizations DEA (Data Envelopment Analysis) technique is used. Temporary DEA models reported in the literature do not explore the structure of correlation in the variables or random error. We introduce a new DEA model capable of capturing stochastic and temporal characteristics covariance output variables that can be long and time stochastic series capable of modeling the stochastic nature of the variables. This new DEA model could be applied in the development of a new methodology DEA in real time