Modelos DEA para dados negativos: aplicação ao setor bancário

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Moreira, Melissa Natalie Semedo Borges
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/10400.21/16161
Resumo: Mestrado em Contabilidade e Gestão das Instituições Financeiras
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spelling Modelos DEA para dados negativos: aplicação ao setor bancárioDEADMUsEficiênciaDados negativosBenchmarkEfficiencySuper-efficiencyNegative dataMestrado em Contabilidade e Gestão das Instituições FinanceirasA metodologia DEA consiste numa técnica não paramétrica utilizada para avaliar a eficiência relativa de entidades homogéneas, designadas por DMUs (Decision Making Units), essencialmente através de modelos radiais e não radiais. Esses modelos, que podem ser aplicados em diversas áreas, permitem obter um índice de eficiência e classificar as DMUs como eficientes e não eficientes. A maior parte das discussões e aplicações da DEA (Data Envelopment Analysis) assume que os valores dos inputs e outputs são positivos ou, quando muito, não negativos. Porém, existem aplicações onde é necessário tratar com dados negativos, como é o caso de lucros ou dados que descrevem alterações ocorridas de um período para outro, por exemplo. De forma a contornar esta limitação, alguns modelos têm sido propostos, bem como adaptações de modelos já existentes. Esta dissertação tem por objetivo apresentar um estudo sobre os principais modelos propostos na literatura DEA que permitem tratar dados negativose visa, também, aplicar esses modelos à avaliação de dezanove Instituições Bancárias que operavam em Portugal durante o ano de 2020.The DEA methodology is a non-parametric technique used to evaluate the relative efficiency of homogeneous entities, called Decision Making Units (DMUs), through radial and non-radial models. These models, which can be applied in various areas, allow an efficiency index to be obtained and DMUs to be classified as efficient or non-efficient. Most discussions and applications of DEA (Data Envelopment Analysis) assume that the values of inputs and outputs are positive or non-negative, at most. Yet, there are applications where it is necessary to deal with negative data, such as profits or data describing changes occurring from one period to another, for example. To overcome this limitation, some models have been proposed, as well as adaptations of already existing models. This dissertation aims to present a study on the main models proposed in the DEA literature that allow to manage negative data and aims to apply these models to the evaluation nineteen Banking Institutions operating in Portugal during the year of 2020.ISCALPires, José Manuel de OliveiraRCIPLMoreira, Melissa Natalie Semedo Borges2023-05-29T13:18:34Z2023-022023-02-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.21/16161porinfo: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:RCAAP2023-08-03T10:14:32Zoai:repositorio.ipl.pt:10400.21/16161Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T20:23:44.996185Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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