ࡱ> 574(bjbjUU >,??  80      # /{}}}}}}h n}u7  77}  7777  {77{777 &ޒ377g087x7x7x7077777777}}777787777x777777777 :Resumo No presente trabalho, propomos uma nova maneira de denir tamanho de organizaes ou Unidades Tomadoras de Deciso (DMU- do ingls Decision Making Units ) com base em Anlise Envoltria de Dados (DEA- do ingls Data Envelopment Analysis). Um grande nmero de decises gerenciais, atividades socioeconmicas, anlise poltica e processos de engenharia incluem em suas anlises alguma informao referente ao tamanho de corporaes. Normalmente, essas corporaes consideram atributos particulares, como receita, nmero de clientes, lucro e assim por diante para avaliao de porte, o que pode resultar em uma estimativa de tamanho incompleta e/ou parcial. Aqui, investigamos esta questo mais profundamente e propomos uma abordagem no-paramtrica para classicao de porte. Assumimos que as DMUs so homogneas e compartilham o mesmo conjunto I de entradas (ou Inputs) e o mesmo conjunto O de sadas (ou Outputs). Assim, alm da determinao de ecincia de cada DMU utilizando I e O, avaliamos seu porte baseados em subconjuntos I " I e O " O. Para abordar esta questo, apresentamos dois novos conceitos, chamados de -ecincia e porte relativo baseados em seus inputs e outputs virtuais. Para isso, consideramos um vetor alvo de super-ecincias DEA e construmos um conjunto de Tecnologia idealizado (estendido) na determinao de porte relativo e ecincia com base em um conjunto de pesos comuns. Depois, mostramos como construir uma rea de alcance, chamada aqui de rea Leque, associada a -ecincias e portes relativos menores ou iguais a um. Alm disso, com base em decises gerenciais, mostramos como utilizar essas ideias para denio de novas metas de ecincia e porte relativo para uma ou mais DMUs. Consideramos uma aplicao emprica para ilustrar essas ideias em um conjunto de dados de companhias areas internacionais e conclumos o trabalho com algumas observaes nais e direes futuras. Palavras-chave: Super-ecincias DEA, Conjunto de pesos comuns, Porte relativo, ecincia, super-dimensionamento, rea leque Abstract In this work, we propose a new way to dene the size of organizations or Decision Making Units (DMUs) based on Data Envelopment Analysis (DEA). A great number of managerial decisions, social and economic activities, politic alxz >  & 4 z | $&(*8:<4@FT$&0@B *<z | !"!6!8!!!ٻٹٻٻٮٮhAOJQJ^J*U hA*h PhA6]*h PhAOJQJ^J*hAh PhA6]h PhA* h PhAh PhA5\D "$&(*<:'($a$gd Panalysis, engineering process include in their analysis some information about the size of corporations. Usually, organizations consider particular attributes such as revenues, employees, number of clients, prot and so forth to evaluate their sizes, which could result on an incomplete and/or partial size evaluation. Here, we investigate this question more deeply and propose a non-parametric approach for ranking size. We assume that all DMUs are homogeneous and share the same set I of inputs and the same set O of outputs. Therefore, besides the computation of their eciency scores, we evaluate their weighted size based on subsets I and O with I " I and O " O. To address this issue, we introduce two new concepts; namely, the -eciency and relative size of DMUs based on virtual inputs and outputs. We consider a DEA super-eciency target vector and we construct an expanded Technology set to determine relative sizes and eciencies based on a common set of weights. After, we show how to construct a range area, associated to -eciencies and relative sizes that are less than or equal to one. Additionally, based on managerial decisions, we show how to use these ideas to achieve new eciency and relative size goals for one or more DMUs in the set. We consider an empirical application to illustrate our approach on a dataset of international airlines and conclude the paper with some nal remarks and future directions. Keywords: DEA Super-eciency, Common set of weights, Relative size, -eciency, Relative oversize, Range area. !!!!!""P#R#&$($`%b%&&:'L'd'f'''(h PhA5\ hA*hAh PhA6]h PhA6]*<P1h:p[. A!"#$% Dpj  666666666666666666666666666666666666666666 6666666666 666666666666 6666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666662 0@P`p2( 0@P`p 0@P`p 0@P`p 0@P`p 0@P`p 0@P`p8XV~ OJPJQJ_HmHnHsHtHN`N [Normal dCJ^J_HaJmHsHtH DA D 0Default Paragraph FontRiR 0 Table Normal4 l4a (k ( 0No List PK![Content_Types].xmlj0Eжr(΢Iw},-j4 wP-t#bΙ{UTU^hd}㨫)*1P' ^W0)T9<l#$yi};~@(Hu* Dנz/0ǰ $ X3aZ,D0j~3߶b~i>3\`?/[G\!-Rk.sԻ..a濭?PK!֧6 _rels/.relsj0 }Q%v/C/}(h"O = C?hv=Ʌ%[xp{۵_Pѣ<1H0ORBdJE4b$q_6LR7`0̞O,En7Lib/SeеPK!kytheme/theme/themeManager.xml M @}w7c(EbˮCAǠҟ7՛K Y, e.|,H,lxɴIsQ}#Ր ֵ+!,^$j=GW)E+& 8PK!Ptheme/theme/theme1.xmlYOo6w toc'vuر-MniP@I}úama[إ4:lЯGRX^6؊>$ !)O^rC$y@/yH*񄴽)޵߻UDb`}"qۋJחX^)I`nEp)liV[]1M<OP6r=zgbIguSebORD۫qu gZo~ٺlAplxpT0+[}`jzAV2Fi@qv֬5\|ʜ̭NleXdsjcs7f W+Ն7`g ȘJj|h(KD- dXiJ؇(x$( :;˹! 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