دانلود تحقیق- مقاله-پروژه-کارآموزی

مرجع کامل خرید و دانلود گزارش کار آموزی ، گزارشکار آزمایشگاه ، مقاله ، پروژه و پایان نامه های کلیه رشته های دانشگاهی

دانلود تحقیق- مقاله-پروژه-کارآموزی

مرجع کامل خرید و دانلود گزارش کار آموزی ، گزارشکار آزمایشگاه ، مقاله ، پروژه و پایان نامه های کلیه رشته های دانشگاهی

چارچوب مبانی نظری و فصل دوم تحقیق تحلیل پوششی داده ها

چارچوب مبانی نظری و فصل دوم تحقیق تحلیل پوششی داده ها
دسته بندی روانشناسی و علوم تربیتی
فرمت فایل docx
حجم فایل 51 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل 15
چارچوب مبانی نظری و فصل دوم تحقیق تحلیل پوششی داده ها

فروشنده فایل

کد کاربری 7901
مشخصات این متغیر:
منابع: دارد
پژوهش های داخلی و خارجی: دارد

کاربرد این مطلب: منبعی برای فصل دوم پژوهش، استفاده در بیان مسئله و پیشینه تحقیق و پروپوزال، استفاده در مقاله علمی پژوهشی، استفاده در تحقیق و پژوهش ها، استفاده آموزشی و مطالعه آزاد، آشنایی با اصول روش تحقیق دانشگاهی
تعداد صفحه: 15صفحه
نوع فایل:word

توضیحات از متن فایل

این روش در ابتدا با تز دکتری رودز مطرح شد که در آن پیشرفت تحصیلی مدارس امریکا در سال 1978 مورد ارزیابی قرار گرفته بود که در همین راستا این تکنیک برای رتبه‌بندی دانشکده‌های اقتصاد انگلستان نیز مورد استفاده قرار گرفت که اساس آن بر اساس مدلی بود که فارل در سال 1957 برای ارزیابی کارایی با استفاده از روشهای غیر پارامتری مطرح کرده بود. چارنز رودز و کوپر مدل اولیه فارل راکه چند ورودی و یک خروجی داشت را توسعه دادند و نام آن را CCR گذاشتند و در سال 1984نیز مدل BCC توسط بنکر، چارنز و کوپر ارائه شد. (آزادی و فتائی، 1389 : 22)

تعریف تحلیل پوششی داده‌ها: تکنیکی جهت محاسبه کارایی نسبی یک مجموعه از واحدهای تصمیم گیرنده در مقایسه با یکدیگر با استفاده از یک برنامه ریاضی می‌باشد.

تعریف ورودی: در تحلیل پوششی داده‌ها عاملی است که با افزایش آن با حفظ تمام عوامل دیگر کارایی کاهش یافته و با کاهش آن با حفظ تمام عوامل دیگر کارایی افزایش می‌یابد.

تعریف خروجی: در تحلیل پوششی داده‌ها عاملی که با افزایش آن با حفظ تمام عوامل دیگر کارایی افزایش یافته و با کاهش آن و با حفظ تمام عوامل دیگر کارایی کاهش می‌یابد.

واحدهای تصمیم گیرنده (DMU): واحدهایی هستند که یکسری ورودی را دریافت و پس از فرایند خروجی خارج می‌کنند.

(کیم و لی، 2011 : 57)

2-1-17- مدل‌های تحلیل پوششی داده‌ها

در روش DEA برای هر یک از واحدهای غیرکارا، یک واحد کارا یا ترکیبی از دو یا چند واحد کارا به عنوان مرجع و الگو معرفی می‌گردند. از آنجائیکه این واحد مرکب (ترکیب دو یا چند واحد کارا) ضرورتاً در صنعت وجود نخواهد داشت، به عنوان یک واحد مجازی کارا شناخته می‌شود. یکی از مزایای DEA یافتن بهترین واحد مجازی کارا برای هر واحد واقعی (چه کارا و چه غیر کارا) می‌باشد. چنانچه واحدی کارا باشد، مجموعه مرجع آن واحد مجازی کارا خود این واحد خواهد بود. سهم هر یک از واحدهای کارا در تشکیل واحد مجازی کارا برای یک واحد غیرکارا بستگی به وزن (λ1 , λ2 ,... λn) λ دارد که توسط روش DEA برای هر یک از بنگاههای کارا محاسبه و ارائه می‌شود. (شعبانی و همکاران، 1389)

تکنیک DEA دارای چهار مدل اصلی می‌باشد:

1- مدل بازگشت به مقیاس (CRS): این مدل که اولین روش DEA است، توسط چارنز، کوپر و رودز در سال 1978 ارائه شد. این مدل را برخی اوقات با حروف CCR می‌شناسند که برگرفته از نام این سه پژوهشگر است. در این مدل با تغییر یک واحد در ورودیها، خروجیها نیز با نسبت ثابت (کاهشی یا افزایشی) تغییر می‌کنند. در واقع شیب تابع تولید در این مدل ثابت است.

2- مدل بازگشت به مقیاس متغیر(VRS) : این مدل توسط بانکر، چارنز و کوپر در سال 1984 ارائه شد و اغلب با حروف BCCشناخته می‌شود. این مدل در مواقعی استفاده می‌شود که مقیاس گذاری یکسان بالاتر و پائینتر از حداکثر مقداری که برای هر یک از ورودیها و خروجیها مشاهده شده است، امکانپذیر نباشد. در این مدل با تغییر یک واحد در ورودیها، خروجیها با نسبت متفاوتی تغییر می‌کنند. این تغییر میتواند کاهشی یا افزایشی باشد. شیب تابع تولید در این مدل متغییر است.

3- مدل بازگشت به مقیاس افزایشی(IRS) : در این مدل با تغییر یک واحد در ورودیها، خروجیها با نسبت افزایشی تغییر میکنند. شیب تابع تولید در این مدل افزایشی است و بنابراین گاهی کارائی تکنیکی ورودی محور بیشتر از کارائی تکنیکی خروجی محور است و بالعکس.

4- مدل بازگشت به مقیاس کاهشی(DRS) : منظور از بازگشت به مقیاس کاهشی این است که با تغییر یک واحد در ورودیها، خروجیها با نسبت کاهشی تغییر میکنند. شیب تابع تولید در این مدل کاهشی است. (قیصری، 1386)


نظرات 0 + ارسال نظر
برای نمایش آواتار خود در این وبلاگ در سایت Gravatar.com ثبت نام کنید. (راهنما)
ایمیل شما بعد از ثبت نمایش داده نخواهد شد