Benchmarking en DEA: esfuerzos equilibrados para alcanzar objetivos realistas

Elche

Congreso; VII jornadas de Doctorado y Seminarios Novel; 2022

Universidad Miguel Hernandez

Los modelos de distancia mínima han representado sin duda un avance significativo para el establecimiento de targets en el Análisis envolvente de datos. Estos modelos pueden ayudar a definir planes de mejora que requieran el menor esfuerzo global de aquellas DMU ineficientes. A pesar de las ventajas que proporcionan los closets targets, en muchas aplicaciones, los resultados que se obtienen resultan insatisfactorios ya que los planes de mejoras están demasiado lejos de la posibilidad real de cambio. Para ser más precisos, la solución que se obtiene con closets targets marca pautas de mejora donde el esfuerzo requerido para alcanzar los niveles óptimos se concentra en algunas variablesrecomendando esfuerzos, que en ocasiones, son desproporcionados o nulos. En ausencia de información, la solución más conservadora es aquella en la que sea posible una redistribución equitativa de los esfuerzos. En este trabajo proponemos diferentes enfoques que tienen por objetivo mostrar diferentescursos de acción que podría tomar una DMU ineficiente sin descuidar el esfuerzo global. Por lo tanto, ofrecemos diferentes alternativas para planificar mejoras dirigidas hacia objetivos eficientes, donde el decisor pueda elegir la solución que mejor se adapte a sus circunstancias particulares. Finalmente, un ejemplo empírico utilizado en la literatura sirve para ilustrar las metodologías propuestas.