Veri zarflama analizi tahmin edicileri için etkinsizlik sıklığı ve bayesci önseller
Incidence of inefficiency and bayesian priors for estimators of data envelopment analysis
- Tez No: 374482
- Danışmanlar: PROF. DR. İHSAN ALP
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Veri Zarflama Analizi (VZA), Charnes, Cooper ve Rhodes tarafından açıklandığı üzere, bazı çıktıları üretmek için bazı girdileri kullanan karar verme birimlerinin (KVB'ler) bir setinin göreli etkinliklerini ölçen doğrusal programlama yöntemdir. VZA parametrik olmayan bir yöntemdir, bu nedenle VZA'nın istatistiksel özelliklerini çalışmak zordur. Literatürde ilk olarak, etkin olmayan (etkinsiz) KVB'lerin etkinlik skorlarının dağılım yapıları incelenmiştir. İstatistik teorisi ve VZA'nın birlikte incelendiği ikinci konu, VZA tahminlerinin regresyon modelinde bağımlı değişken olarak kullanılmasıdır. İstatistik teorisi & VZA üzerine olan çalışmalar sadece regresyon modelleri ve etkinlik skorlarının dağılımları ile sınırlı değildir. VZA'nın bir başka istatistiksel özelliği“etkinsizlik sıklığı”(etkinsiz KVB'ler sayısının, analizdeki toplam KVB'ler sayısına oranı) konusu olarak Friesner ve diğerleri (2013) tarafından incelenmiştir. Friesner ve diğerleri (2013) çalışmalarında etkinsizlik sıklığının bayesci tahminini elde ederlerken bazı önsel dağılımlar kullanmışlardır. Bu tez çalışmasında, öncelikle etkinsizlik sıklığının tanımı verilmekte, daha sonra etkinsizlik sıklığının önsel dağılım yapısı deneysel dağılımlar kullanılarak incelenmektedir. Deneysel dağılımların sonuçlarına göre farklı yapılardaki dağılımların etkinsizlik sıklığının önsel dağılımları olarak kullanılabileceği önerilmektedir. Bununla birlikte, gizli değişken düzeltmesinin tahmin edici üzerindeki etkisini incelemek için, tahmin edicilerin gizli değişken ve gizli olmayan değişken durumlarının performansları da karşılaştırılmaktadır.
Özet (Çeviri)
Data envelopment analysis (DEA), as introduced by Charnes, Cooper and Rhodes, is a linear programming method for the assessment of relative efficiency of a set of decision making units (DMUs) that use several inputs to produce several outputs. DEA is a nonparametric method, so it is difficult to study of statistical properties of DEA. Firstly, distribution structure of efficiency scores of inefficient DMUs was investigated in the literature. The second subject, which investigated the statistical theory and DEA together, is using of DEA estimates as a dependent variable in a regression model. The studies on statistical theory & DEA is not limited only about the regression models and the distribution of efficiency scores issues. Another statistical feature of DEA was investigated by Friesner et. al. (2013) as“incidence of inefficiency”(a ratio of number of inefficient DMUs of total number of DMUs in the analysis) subject. In their study, Friesner et. al. (2013) used several prior distributions when they obtained a bayesian estimator for incidence of inefficiency. In this thesis study, firstly, it is given that a description for incidence of inefficiency, then investigated the prior distribution structure of incidence of inefficiency by using the empirical distributions. According to empirical distributions' results, it is proposed that the distributions which have different structures can be used as prior distributions of incidence of inefficiency. Furthermore, to investigate the contribution of latent variable adjustment upon the estimators, the performances of latent and non latent version of estimators are compared.
Benzer Tezler
- Efficiency analysis and innovation adoption among turmeric farms in district Kasur, Punjab Pakistan
Pakistan Kasur-Penjab ilçelerinde zerdeçal işletmerlerinde etkinlik analizi ve yenilik benimsenmesi
MOHSIN RIAZ
Doktora
İngilizce
2024
ZiraatOndokuz Mayıs ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMET BOZ
- Dinamik network veri zarflama analizi modellerinde bootstrap yaklaşımı
Bootstrap approach for models of dynamic network data envelopment analysis
VOLKAN SONER ÖZSOY
- Veri zarflama analizi ile girdi çıktı tablosu kullanılarak sektörel etkinliğinin belirlenmesi: Türkiye örneği
Determination of the sectoral efficiency by using input output analysis and data envelopment analysis: Evidence from Turkey
SELMAN TOKPUNAR
- Veri zarflama analizi ile etkinlik ölçümü: Bankacılık sektöründe bir uygulama
Efficiency measurement by data envelopment analysis: An application in the banking sector
MERT GÜZELÇAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EkonomiDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ
- Data envelopment analysis: A taxonomy, a meta review and an extension (confident-DEA) with application to predicting cross (OECD) country banking systems efficiency
Veri zarflama analizi: Sınıflandırma, meta inceleme, güvenli veri zarflama yöntemi geliştirilmesi ve bunun OECD ülkelerinde banka sistemlerinin etkinliğini tahmin uygulamsı
SAİD GATTOUFİ