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Sumario
El Análisis Envolvente de Datos
1.- Introducción. -2.- Origen de los Métodos de Eficiencia (1957). -3.- Método Paramétrico vs No Paramétrico. 3.1.- Modelos Paramétricos. 3.1.1.- Modelo de la Frontera Estocástica (SFA). 3.2.- Modelos No Paramétricos. 3.2.1.- Aproximación al Modelo CCR. 3.2.2.- Modelo BCC. 3.3.- Diferencias entre las metodologías no paramétrica y paramétrica, CCR (Charnes, Cooper y Rhodes) y SFA (Análisis de la Frontera Estocástica). -4.- Definición del Análisis Envolvente de Datos (DEA). -5.- Características...
Metodología de aplicación del DEA
1.- Introducción. -2.- Etapa I: Especificación del Modelo. 2.1.- Dimensión del Modelo. 2.2.- Selección de unidades (DMU). 2.3.- Selección de las variables. 2.4.- Revisión, errores de medida. 2.5.- Selección hipótesis sobre rendimientos de escala. -3.- Etapa II: Ejecución del Modelo. -4.- Etapa III: Análisis de los resultados. 4.1.- Resultados del análisis. 4.2.- Frontera de eficiencia. 4.3.- Mejoras potenciales. 4.4....
Análisis DEA en la Universidad de Sevilla
1.- Introducción. -2.- Estudios DEA En la educación superior. -3.- La Universidad de Sevilla. -4.- Especificación del modelo. 4.1.- ¿Por qué el Análisis Envolvente de Datos? 4.2.- Unidades seleccionadas. 4.3.- Selección de las variables. 4.3.1.- Entradas (Inputs). 4.3.2.- Salidas (Outputs). 4.3.3.- Constructos (Inputs-Outputs). 4.4.- Dimensión del modelo. 4.5.- Errores de medida. 4.6.- Rendimientos de escala. 4.7.- Resumen del modelo. -5.- Ejecución del modelo. 5.1.- Orientación del modelo. 5...
