Análise de eficiência nos Jogos Olímpicos: Avaliação do desempenho dos países participantes nos Jogos Olímpicos de Tóquio 2020

• Autor(a) principal: Li, Tatiana Sofia Oliveira
• 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/10071/29793
• topic: Análise envoltória de dados -- Data envelopment analysis; Jogos Olímpicos; Eficiência cruzada; Benchmarking; Avaliação do desempenho -- Performance evaluation; Olympic games; Cross efficiency

Na presente dissertação realiza-se uma análise de eficiência aos países participantes nos Jogos Olímpicos de Tóquio 2020. Para além de avaliar o seu desempenho nesta edição do evento, apresenta-se também uma estratégia para determinar benchmarks. Para o efeito, utilizou-se a Data Envelopment Analysis (DEA), que consiste numa técnica não paramétrica de Programação Linear, usada para avaliar a eficiência de um conjunto de entidades, designadas por Decision Making Units (DMU), que operam com múltiplos inputs e múltiplos outputs. Na aplicação do caso de estudo, as DMU são os países que conquistaram pelo menos uma medalha, e foram considerados dois inputs, o Produto Interno Bruto per capita e a população, e três outputs, as medalhas de ouro, prata e bronze ganhas pelos países. Os outputs não são valorados todos da mesma forma, sendo incluídas restrições aos seus pesos, garantindo que uma medalha de ouro é mais valiosa do que uma de prata e esta última que uma de bronze. Os modelos DEA, Charnes, Cooper e Rhodes (CCR) e Banker, Charnes e Rhodes (BCC), foram aplicados e foi calculada a eficiência cruzada média dos países, a partir das eficiências obtidas através desses métodos. Posteriormente, uma técnica de clustering foi utilizada para obter benchmarks que sirvam de referência a países com um pior desempenho e procedeu-se à análise de consistência dos resultados obtidos pelos diferentes métodos. Desta análise conclui-se que a escolha do modelo é relevante, pois, apesar de os resultados das eficiências apresentarem correlações fortes, obtêm-se classificações e distribuições diferentes consoante o método.