1 / 22

Muita DEA malleja : BCC ja additiivinen malli

Muita DEA malleja : BCC ja additiivinen malli. Mat-2.4142 Optimointiopin seminaari Kevät 2013 3 # Tuomas Mattila. Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla. Muilta osin kaikki oikeudet pidätetään. Mihin muita malleja tarvitaan?. Vakioskaalatuotto?

terena
Download Presentation

Muita DEA malleja : BCC ja additiivinen malli

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Muita DEA malleja: BCC jaadditiivinenmalli Mat-2.4142 Optimointiopin seminaariKevät 20133 #Tuomas Mattila Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla. Muilta osin kaikki oikeudet pidätetään.

  2. Mihin muita malleja tarvitaan? • Vakioskaalatuotto? • Panos- vai tuotostehokkuus? • Mihin suuntaan toimintaa kannattaa parantaa?

  3. Tuotantomahdollisuusjoukko • Selitetään taululla…

  4. Miten käyttää maa-alaa tehokkaasti ruuantuotantoon?

  5. Miten käyttää maa-alaa tehokkaasti ruuantuotantoon? CCR rintama

  6. Miten käyttää maa-alaa tehokkaasti ruuantuotantoon? CCR rintama 2800/200 = 14 Skaala ja tekninen tehottomuus 4/56 = 0,07

  7. Miten käyttää maa-alaa tehokkaasti ruuantuotantoon? BCC rintama 450/200 = 2,25 Tekninen tehottomuus 5,6/56 = 0,1

  8. BCC ja CCR: se pieni ero…

  9. Duaaliversio • Maksimoidaan tuotosta, kuitenkin varmistaen, että minkään tehokkuus ei mene yli 1. • u0 on käyrän leikkauspiste yhtälössä 4.9, • Jos se on positiivinen, ollaan laskevan tuoton alueella • Jos se on negatiivinen, ollaan nousevan tuoton alueella • Jos nolla, ollaan vakiotuottoalueella ja ratkaisu on sama kuin CCR • Ks. Banker et al. (1984)

  10. Eri muuttujien merkitys ”Minimoidaan panosten arvo, niin että tuotos ei kuitenkaan pienene alle y0:n” Etäisyys panosten käytön reunaan Etäisyys tuotosten reunaan (tuotosvaje, slack s+) Reuna on määriteltävä referenssisetin painotettuna keskiarvona Jos λj ≥ 0, j kuuluu referenssijoukkoon o:lle

  11. Eri muuttujien merkitys: tuotoksen maksimointi ”Maksimoidaan tuotoksen arvo, niin että panosten käyttö ei kasva.” Etäisyys panosten käytön reunaan (panosylimäärä, slack s- ) Etäisyys tuotosten reunaan Reuna on määriteltävä referenssisetin painotettuna keskiarvona Jos λj ≥ 0, j kuuluu referenssijoukkoon o:lle

  12. Additiivinen malli: mitä jos katsottaisiin molemmat slackit kerralla? ”Mikä referenssijoukko on mahdolllisimman kaukana pisteestä xo, yo?” Etäisyys panosten reunaan (panosylimäärä, slack s-) Etäisyys tuotosten reunaan (tuotosvaje, slack s+)

  13. Esimerkki: miltä ongelmalta vältytään? s+ s-

  14. Erikoistapaus Ainoa tehokas piste, molemmat slackit nollia ADD BCC-o BCC-i

  15. Todellisen maailman sovellus: Sherman & Ladino 1995. • 33 konttoria • 15 tuotetta, 5 tuoteryhmää (shekit, talletukset, rahastot, jne.) • Eri määriä henkilökuntaa, toimitiloja, jne.  5 resurssiryhmää

  16. Sherman & Ladino, 1995

  17. Tulokset 10 pankkia 33:sta oli tehokkaita. Hyvin erilaisia konttoreita, hyvin erilaisia referenssisettejä. Tehokkuusrintamalle siirtyminen johtaisi huomattaviin säästöihin. Yhteensä 20-30% resursseista. Samalla tuotos lisääntyisi

  18. Kuinka tuloksia hyödynnettiin? • Vertailevaa tutkimusta tehokkaiden ja tehottomien välillä. Käytännön erot esiin (ylläpitokulut, henkilöstön ajankäyttö oleellisten ja epäoleellisen välillä). • Parhaiden käytäntöjen levittäminen tehottomiin konttoreihin (mm. erikoistuminen, ylimääräisten töiden karsinta) • 20% henkilöstövähennys (osa uusiin konttoreihin) • Tehostaminen kohdistui myös kannattavimpiin konttoreihin

  19. Yhteenveto • BCC ja additiivinen malli rajaavat tarkastelun skaalaltaan samankaltaisiin yksiköihin • Laaja joukko referenssipisteitä, ”kaikkea ei verrata omavaraistalouteen” • Mahdollistaa parhaiden käytäntöjen tunnistamisen referenssijoukosta, myös sellaisista kohteista, jotka eivät ole esim. kustannustehokkaita • Input- ja output näkökulmat antavat eri tulokset BCC:lle, additiivinen välttää tämän, mutta tehokkuuden määrittely hankalaa

  20. Lähteet • Cooper, Seiford, Tone, 2007. Introduction to data envelopmentanalysis and itsuses. Springer, New York. p. 88-106. • Banker, R. D., Charnes, A., Cooper W. W., 1984. Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis, Management Science 30, s. 1078-1092. • Sherman, H. D., Ladino, G., 1995. Managing bank productivity using data envelopment analysis (DEA), Interfaces 25/2, s. 60-73 • MTT Taloustohtori, 2013. Vuoden 2011 tulosjataselaskelmat. http://www.mtt.fi

  21. Laskaritehtävä • Etelä-Karjalan elinkeinoasiamies haluaa lisätä maatalouden tuottavuutta alueellansa. Käytettävissä on investointiavustuksia, jotka pitäisi kohdentaa älykkäästi tehokkaisiin tuotantotapoihin. Määrittelet maatalouden tavoitteeksi tuottaa ruokaa ihmisille ja arvonlisää talouteen. • Lähdetiedot ovat seuraavalla kalvolla. Arvioi eri tuotantotapojen tehokkuus CCR menetelmällä, lisää sen jälkeen malliin BCC reunaehto. Kuvaa erityisesti referenssisetin muuttuminen ja tehostamisvaihtoehdot tehottomille tuotantomuodoille. • Tarkastele graafisesti jotain panos-tuotos suhdetta, johtaisiko additiivinen malli eri referenssisettiin BCC:hen verrattuna? • Mihin kohdentaisit investoinnit? Mitä tavanomaisen maatalouden tehokkuussuhdetta pitäisi parantaa?

  22. Maatalouden tuottavuus

More Related