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Título : Influência de variáveis contextuais em medidas não-paramétricas de eficiência : uma aplicação com métodos de reamostragem
Autor : Souza, Mirian Oliveira de
Souza, Geraldo da Silva e
Staub, Roberta Blass
Assunto:: Variáveis (Matemática)
Gerenciamento de recursos de informação
Produtividade administrativa
Fecha de publicación : 2009
Editorial : Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional
Citación : SOUZA, Mirian Oliveira de; SOUZA, Geraldo da Silva e; STAUB, Roberta Blass. Influência de variáveis contextuais em medidas não-paramétricas de eficiência: uma aplicação com métodos de reamostragem. Pesquisa Operacional, Rio de Janeiro, v.29, n.2, maio/ago. 2009. Disponível em: <http://www.scielo.br/pdf/pope/v29n2/v29n2a03.pdf>. Acesso em: 25 mar. 2013. http://dx.doi.org/10.1590/S0101-74382009000200003.
Resumen : Avaliam-se três técnicas do tipo bootstrap para a análise estatística de um modelo não-paramétrico de produção em que uma medida de eficiência DEA é afetada potencialmente por um conjunto de fatores exógenos. A aplicação de interesse diz respeito a avaliação da significância das variáveis contextuais receita própria, melhoria de processos, intensidade de parcerias, tipo e tamanho nas eficiências técnicas de produção dos centros de pesquisa da Embrapa. Conclui-se que o bootstrap associado ao estimador de máxima verossimilhança produz o melhor ajuste do ponto de vista da correlação de Pearson entre valores observados e preditos e é o mais informativo relativamente a significância das variáveis consideradas. Com exceção de tamanho todas as variáveis contextuais são estatisticamente significantes. Receita própria, melhoria de processos e intensidade de parcerias são todas positivamente associadas com a eficiência técnica.
Abstract: We evaluate three bootstrap techniques for the statistical analysis of a non parametric production model for which a DEA measure of efficiency is potentially affected by a set of exogenous factors. The application of interest relates to the assessment of the significance of the contextual variables income generation, processes improvement, intensity of partnerships, type and size on the technical efficiencies of Embrapa’s research centers. It is concluded that the bootstrap of the maximum likelihood estimator provides the best fit from the point of view of Pearson correlation between observed and predicted values and is the most informative in regard to the significance of the variables considered. With the exception of size all contextual variables are statistically significant. Income generation, processes improvement and intensity of partnerships are all positively associated with technical efficiency.
Licença:: Pesquisa Operacional - Esta obra está licenciada sob uma Licença Creative (Atribuição-Uso Não-Comercial 3.0 Unported (CC BY-NC 3.0)). Fonte: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-74382009000200003. Acesso em: 25 mar. 2013.
DOI: http://dx.doi.org/10.1590/S0101-74382009000200003
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