Data Envelopment Analysis: differenze tra le versioni

Versione delle 23:05, 26 lug 2009

Versione delle 17:26, 8 ott 2009

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La '''Data Envelopment Analysis''' (DEA) è un metodo [[statistica|statistico]] 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 productiva]] delle [[unità produttive]] (UP) 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]] dall’altro. 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.