Modelos neutros na avaliação cruzada da DEA Aplicação ao setor bancário

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Joana Filipa Narciso do Ó Gonçalves
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.21/17437
Resumo: Mestrado em Contabilidade e Gestão das Instituições Financeiras
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spelling Modelos neutros na avaliação cruzada da DEA Aplicação ao setor bancárioAvaliação de desempenhoMetodologia DEADMUsEficiênciaRankingsPerformance evaluationDEA methodologyEfficiencyMestrado em Contabilidade e Gestão das Instituições FinanceirasA Data Envelopment Analysis (DEA) é uma metodologia destinada à avaliação do desempenho organizacional de um conjunto de entidades, vulgarmente designadas por Decision Making Units (DMUs) que utilizam múltiplos recursos (inputs) para produzir múltiplos produtos (outputs). Em geral, os modelos clássicos da DEA classificam várias DMUs como eficientes, não sendo capazes de as discriminar e, deste modo, impossibilitando a obtenção de um ranking completo para todas as DMUs em avaliação. A fim de ultrapassar esta limitação, vários métodos de rankings têm sido propostos na literatura da DEA. Um desses métodos é o método da eficiência cruzada ou da avaliação cruzada, em que a avaliação de cada DMU é feita por si própria e pelas restantes. A presente dissertação tem por objetivo apresentar um estudo sobre modelos de objetivo secundário neutro no método da eficiência cruzada, mais especificamente, os modelos neutros propriamente ditos e os modelos neutros baseados em DMUs virtuais. Estes modelos surgiram para ultrapassar o problema da não unicidade dos pesos ótimos fornecidos pelos modelos clássicos. Este estudo contempla a aplicação da maioria desses modelos à avaliação do desempenho de 17 instituições bancárias que operavam em Portugal no ano de 2020.Data Envelopment Analysis (DEA) is a methodology for evaluating the organizational performance of a set of entities, commonly known as Decision Making Units (DMUs) that use multiple resources (inputs) to produce multiple products (outputs). In general, classic DEA models classify several DMUs as efficient, not being able to discriminate them and, therefore, making it impossible to obtain a complete ranking for all DMUs under evaluation. In order to overcome this limitation, several ranking methods have been proposed in the DEA literature. One such method is the cross-efficiency or cross-evaluation method, in which each DMU is evaluated by itself and the others. This dissertation aims to present a study on neutral secondary objective models in the cross-efficiency method, more specifically, the neutral models themselves and the neutral models based on virtual DMUs. These models emerged to overcome the problem of non-uniqueness of optimal weights provided by classical models. This study contemplates the application of most of these models to the evaluation of the performance of 17 banking institutions operating in Portugal in the year 2020.Pires, José Manuel OliveiraRCIPLSilva, Joana Filipa Narciso do Ó Gonçalves2024-05-08T13:27:15Z2023-052023-05-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.21/17437porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-05-15T02:16:41Zoai:repositorio.ipl.pt:10400.21/17437Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openairemluisa.alvim@gmail.comopendoar:71602024-05-15T02:16:41Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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