Avaliação da eficiência de uma empresa exportadora de manga do Vale do São Francisco: um modelo em análise envoltória de dados

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Passos, Fabiana Gomes dos
Data de Publicação: 2020
Outros Autores: Fontes, Cristiano Hora Oliveira, Nascimento, Ademar Nogueira do
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFBA
Texto Completo: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/32717
Resumo: Trata-se de um importante segmento exportador de frutas brasileiras, localizado no vale do São Francisco, entre os Estados da Bahia e Pernambuco
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Este trabalho tem como objetivo avaliar a eficiência técnica, econômica e de escala em uma empresa exportadora de manga do Vale do São Francisco (Região Nordeste, Brasil) identificando também as unidades de referência (benchmarks) e as variáveis relacionadas à ineficiência das fazendas produtoras através da Análise Envoltória de Dados (DEA) e Fronteira Invertida. Os modelos da DEA clássica utilizados (CCR, Constant Return to Scale e BCC, Variable Return to Scale) foram orientados a input e o modelo DEA – BCC foi comparado ao modelo Fronteira Invertida e Eficiência Composta com o intuito de reconhecer as unidades benchmarks. O estudo comparativo entre os resultados da análise dos métodos DEA associada a Fronteira Invertida e eficiência composta mostrou-se essencial para superar a deficiência da distribuição não realista dos pesos e selecionar os principais benchmarks que representam referências de gestão. Estas unidades servem como modelo para as fazendas que apresentaram ineficiência, identificando potenciais de aumento de produtividadeSubmitted by Ademar Nascimento (annas@ufba.br) on 2021-01-26T20:17:35Z No. of bitstreams: 1 Analise Envoltoria Dados Aplicada a Agronegocios.pdf: 832052 bytes, checksum: e9a4c108b800f447051e43a2bd2f2a23 (MD5)Approved for entry into archive by Escola Politécnica Biblioteca (biengproc@ufba.br) on 2021-01-27T18:41:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Analise Envoltoria Dados Aplicada a Agronegocios.pdf: 832052 bytes, checksum: e9a4c108b800f447051e43a2bd2f2a23 (MD5)Made available in DSpace on 2021-01-27T18:41:02Z (GMT). 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