Selecting slacks-based data envelopment analysis models

数据包络分析 计算机科学 背景(考古学) 集合(抽象数据类型) 运筹学 数学优化 计量经济学 数据挖掘 数学 生物 古生物学 程序设计语言
作者
Mehdi Toloo,Kaoru Tone,Mohammad Izadikhah
出处
期刊:European Journal of Operational Research [Elsevier BV]
卷期号:308 (3): 1302-1318 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.ejor.2022.12.032
摘要

Data envelopment analysis (DEA) is a well-known data-driven mathematical modeling approach that aims at evaluating the relative efficiency of a set of comparable decision making units (DMUs) with multiple inputs and multiple outputs. The number of inputs and outputs (performance factors) plays a vital role for successful applications of DEA. There is a statistical and empirical rule in DEA that if the number of performance factors is high in comparison with the number of DMUs, then a large percentage of the units will be determined as efficient, which is questionable and unacceptable in the performance evaluation context. However, in some real-world applications, the number of performance factors is relatively larger than the number of DMUs. To cope with this issue, selecting models have been developed to select a subset of performance factors that lead to acceptable results. In this paper, we extend a pair of optimistic and pessimistic approaches, involving two alternative individual and summative selecting models, based on the slacks-based model. We mathematically validate the proposed models with some theorems and lemmas and illustrate the applicability of our models using 18 active auto part companies in the largest stock exchange in Iran.
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