Disciplina – Análise Envoltória de Dados
Mestrado Profissional em Administração
Carga Horária – 45h
Descrição:
A busca por melhoria, em certos casos, passa pela identificação de caminhos que conduzam às mesmas. Uma das formas de se buscar esses caminhos passa pela identificação de entidades tidas, relativamente, mais eficientes. A análise de eficiência é assunto discutido e pesquisa há muito. Dentre os pioneiros nessa busca tem-se Debreu (1951), Farrel (1957), Charnes, Cooper e Rhodes (1978). Estes últimos autores desenvolveram a análise envoltória de dados (Data Envelopment Analysis – DEA). O objetivo da DEA é identificar, dentre um conjunto de unidades tomadoras de decisão (Decision Making Units – DMU), quais são mais ou menos eficientes, segundo seus níveis de inputs e outputs. Esses inputs e outputs são comuns a todas as DMU sob análise, variando somente em seus respectivos níveis. As DMU consideradas mais eficientes compõem uma fronteira, denominada fronteira DEA de eficiência. Com a identificação dessa fronteira é possível determinar o quanto cada DMU não eficiente, envolta por essa fronteira, precisa melhorar os níveis de seus inputs ou outputs para alcançar a fronteira. Além disso, é possível identificar quais DMU podem ser consideradas benchmarks para as DMU tidas como não eficientes.
Modernamente, a aplicação de DEA tem ocorrido nos mais variados ramos da Engenharia, Administração, Contabilidade, Economia etc.. Extensões dos modelos DEA tradicionais têm propiciado um aumento nas aplicações, tendo em vista a resolução de problemas relacionados ao poder discriminatório etc.. Modelos como os de avaliação cruzada, fronteira invertida, input unitário, modelos para variáveis ordinais etc. serão abordados.
A base dos modelos DEA está nos modelos de programação linear, estudados normalmente em Pesquisa Operacional (Métodos Quantitativos Aplicados 3 no VAD).
Diante do exposto, a presente disciplina tem por objetivo apresentar os principais conceitos e modelos DEA e suas respectivas aplicações. Serão também apresentados softwares para aplicação.
Para atender ao objetivo descrito acima, a ementa da disciplina é: Revisão de programação linear. Introdução aos conceitos básicos da análise envoltória de dados (Data Envelopment Analysis – DEA). Diferenças nos conceitos de produtividade, eficácia e eficiência. Modelos clássicos de análise envoltória de dados: modelos CCR e BCC. Orientações inputs e outputs. Análise de resultados dos modelos DEA. Modelos de restrições aos pesos. Avaliação cruzada. Fronteira invertida e outros enfoques de incremento a discriminação em DEA. Programas computacionais em DEA.
Bibliografia
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Charnes, A.; Cooper, W.W.; Rhodes, E. Measuring the efficiency of decision making units (1978) Eur. J. Oper. Res., 2(6) , pp. 429–444
Debreu, G. The coefficient of resource utilization (1951), Econometrica, 19(3), 273-292.
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De Mello, J.C.C.B.S., Angulo-Meza, L., Gomes, E. G., Biondi Neto, L. Curso de análise envoltória de dados (2005), In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, Gramado-RS, de 27 a 30 de setembro de 2005.
Farrel, M. J. The measurement of productive efficiency (1957), Journal of the Royal Statistical Society, series A (general), 120(3), 253-290.
Garcia, P.A.A. Uma abordagem via análise envoltória de dados para o estabelecimento de melhorias em segurança baseadas na FMEA (2013) Gestão e Produção, 20(1), pp. 87-97.
