Data Envelopment Analysis: differenze tra le versioni

Versione delle 09:29, 11 feb 2010

Versione delle 19:16, 18 feb 2010

Riga 2:

{{Controlcopy|motivo=Testo non wikificato inserito in unica soluzione.|firma=[[Utente:Triquetra|<span style="color:blue">Tri</span>]][[Discussioni utente:Triquetra|<span style="color:red">que</span><span style="color:green">tra</span>]]|argomento=economia|mese=settembre 2007}}

La '''Data Envelopment Analysis''' (DEA) è un metodo [[statisticamatematica|statisticomatematico]] utilizzato in [[ricerca operativa]] e in [[econometria]] per la stima delle frontiere della [[funzione di produzione]]. Esso, generalmente di tipo [[non-parametrico]] (ma esistono anche approcci di tipo [[parametrico]]: cfr. Lovell e Schmidt 1988), è utilizzato per misurare empiricamente l'[[efficienza produttiva]] delle [[unità produttive]] (UP, in inglese Decision Making Unit: DMU) del sistema economico. Possono essere utilizzati in combinazione metodi sia parametrici che non-parametrici.

Molto spesso la [[funzione di produzione]] e la frontiera di efficienza non sono note, ma si dispone soltanto di un insieme di osservazioni riguardanti ogni singola UP. Nella letteratura economica e statistica si confrontano due metodologie di analisi: da un lato la stima [[econometrica]] delle funzioni di costo o di produzione, dall'altro l’impiego di tecniche di [[programmazione matematica]]. I due filoni di analisi vengono identificati correntemente con i termini di metodi parametrici (''Deterministic Frontier Analysis'' - DFA; ''Stochastic Frontier Analysis'' - SFA) e non parametrici (''Data Envelopment Analysis'' - DEA''; ''Free Disposal Hull'' - FDH).

Le analisi di tipo parametrico richiedono l'esplicitazione a priori di una funzione di produzione, mentre quelle di tipo non parametrico si caratterizzano per la possibilità di determinare l’efficienza relativa di unità decisionali simili attraverso tecniche di programmazione lineare senza bisogno né di specificare l'importanza relativa dei diversi fattori di poduzione, né di specificarne i prezzi. In questo senso i risultati dei metodi non parametrici sono oggettivi, in quanto non richiedono specificazioni a priori. D'altro canto però il loro svantaggio, essendo metodi deterministici, non ammettono l'errore; i risultati potrbbero quindi esserne influenzati.