The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.10
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pp.729-740
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2020
The study examines the efficiency of private sector banks in India with the help of Window DEA (Data Envelopment Analysis) for a period from 2005 to 2017. With a window of three years, the period was divided into 11 windows. The study outcomes show that 59.9% of all private sector banks in India operate at more than 0.9 level of efficiency, and there are only three occasions when banks were operating at the efficiency value between 0.6 to 0.7. Further, the consistency in the efficiency scores of the banks has also been analyzed using an efficiency mapping matrix, and the mean efficiency score of the bank in each window is studied. The score of standard deviation was interpreted accordingly for these banks. Banks that are showing the highest efficiency scores also have a higher variance of efficiency scores. There was no bank identified in the matrix that promises high-efficiency ratings with low variability. The study concludes that the analysis of the efficiency mapping matrix indicates that, as a DMU escalates in the efficiency scores, the standard deviation reflecting the risk in overall efficiency scores also tends to rise. The findings complement the concept of higher risk to higher return or greater efficiency.
DEA converts multiple inputs and outputs of a decision unit into a single measure of performance, generally mentioned as relative efficiency. DEA has been applied successfully as a performance evaluation tool in many fields including manufacturing, banks, pharmacies, and hospitals to name a few. This paper applies the input-oriented DEA model, DEA/Window analysis, and Malmquist indices to the 9 regions in Korea to measure the efficiency and productivity. The empirical results show the following findings. First, the super efficiency indicate that efficiency of Group 2 is greater than Group 1. Second, Malmquist indices show that productivity of Group 2 is less than Group 1. Third, DEA/Window of Group2 show that Chungnam is most stable, while Jeonnam is most unstable.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.05a
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pp.118-120
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2023
Increasing port competition driven by the containerisation has motivated ports and terminals to focus on their performance to efficiently utilise the available resources and to make strategic decisions in port development and expansion. With both inter-port andintra-port competition increasing in the port of Colombo, this study aims to measure the efficiency of the container terminals in Colombo comparing to terminals in the port of Busan using the DEA window analysis to determine their operational efficiency and to provide suggestions for future port development activities. Multiple window analyses were conducted using CCR and BCC models with different orientations and window lengths to compare the efficiencies of 11 DMUs in both ports during the period from 2015-2019 to measure the efficiencies prior to the COVID-19 pandemic. Results revealed the largest terminal operator, PNC in Busan, to be the most efficient overall, while the second highest efficiency was recorded by one of the smallest terminal operators, SAGT in Colombo, among the sample. Although use of DEA in port performance measurement has been popular for many years, efficiency measurements in the port of Colombo, the main hub port in the South Asian region, has not been comprehensively studied so far.
This study aims at proposing a direction of improving the efficiency in Korean information technology(IT) industry. In the face of re-engineering which has been done in most industries, it is very important to assess the validity of their restructuring or M&A based on the future efficiency. At first, by using the DEA/WINDOW, we will evaluate how the 30 firms are efficient for outputting their performance with respect to the profit realization and market ability. Then, in order to propose the direction of the efficiency improvement and suitable restructuring strategy, we will clarify how the efficiency of IT firms depends on their firm size. Finally, we will analyze their 'economy of scale' and also reveal how their economy of scale depends on the firm size based on return-to-scale(RTS).
As software(SW) has been considered as a key driver of the fourth industrial revolution, significant R&D investment has been made by Korean government. Despite the attention and support by the government, systematic analysis on the SW R&D efficiency has not been fully addressed. In this study, the efficiency of SW national research and development projects was analyzed using Data Envelopment Analysis(DEA) techniques. Efficiency was measured from both static and dynamic perspectives based on 1,463 projects conducted by the National IT Industry Promotion Agency(NIPA) from 2008 to 2018. The static efficiency analysis identified the causes of inefficiency as scale and technology problems. As a result of dynamic efficiency analysis, we present a sector-specific response model using an efficiency-stability matrix. This study is meaningful in that efficiency analysis was conducted on the entire SW national R&D project, and static/dynamic efficiency analysis results are expected to be used as a guideline for planning SW national R&D project.
Because the transport policy of Korea has overemphasized road, the physical distribution function of railroad has dwindled a great deal relatively. Recently, the railway has started to be embossed due to the rise of oil prices and environment problems, in addition the government is investing greatly in railroad. The railway corporation took a big step in its history in changing to a public corporation in 2005, and it has been making every possible endeavor to improve management. This research analyzed the trend and stability of the efficiency of railway container handling goods station in korea from 2002 to 2007 based on time of after being changed to a public corporation in 2005 in order to look into the trend of efficiency. The DEA- AR(Data Envelopment Analysis-Assurance Region) and the DEA-Window, widely used as the estimation techniques of the efficiency, were used. According to the results, the efficiency was a little enhanced in 2003 in comparison with 2002, after which it continuously decreased up to 2006 and again rose in 2007. The efficiency of the railway corporation was 0.6777, but after changing to a public corporation, it showed a trend of better efficiency after some transition period had passed.
The purpose of this study is to analyze the efficiency of 90 domestic passenger shipping routes using the DEA Window model as a Decision Making Unit (DMU). Data from 2015 to 2019 are divided into three windows, and efficiency was analyzed by using the number of passenger ships of sails, gross tonnage and distance traveled as input variables and transportation performance of the general public and islanders as output variables. As a result of the analysis, improvements are derived and presented for routes with low relative efficiency. In particular, the efficiency is evaluated for general routes operated by private operators as profit routes and auxiliary routes supported by the government as non-profit routes. In addition, scale efficiency (SE) is derived by using the technical efficiency (TE) of the CCR model and the pure technical efficiency (PTE) values of the BCC model. It is found that the inefficiency of the route was due to pure technical efficiency (PTE) rather than scale efficiency (SE). It will be necessary to consider the improvements for each route shown in the analysis results of this study when establishing the policy for the domestic passenger shipping route.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.15
no.1
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pp.9-20
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2019
Korea's R&D investment has significantly increased in recent years. However, the efficiency of R&D investment is still in question. In order to examine the ways to improve the efficiency of R&D investment, this paper presents dynamic analysis on both quantitative and qualitative efficiency of R&D projects. A Data Envelopment Analysis(DEA)/Window method is used to analyze static and dynamic efficiencies of Industrial Material R&D projects in Korea from 2012 to 2016. As a result, statistically significant differences between quantitative and qualitative efficiency have been found. It has been observed that characteristics of Decision Making Units(DMUs) have an impact on both static and dynamic efficiencies. In particular, textile and ceramic projects showed relatively stable qualitative efficiency for a short-term perspective, while steel and chemical projects showed such stability for a long-term perspective. Among the types of project principals, universities showed relatively stable efficiency, compared with private sectors and research institutes. The results of this paper can be used as a guideline to manage the performance and stability of R&D projects' efficiency.
This research was undertaken to find out how effectively ERP has been employed by the enterprises through comparing and analyzing the management performance of each enterprise after introducing ERP to Retail and Distribution Industry using DEA technique. According to the research results, efficiency evaluation for each site was calculated through input and output factors to find out comparative ERP system usage efficiency of 10 Retail and Distribution Industry Companies in terms of such factors as employee, quick assets, inventories, sales revenue, operating income. This paper confirms that the companies having launched management innovation by aggressively adopting ERP saw their management efficiency improving consistently, and in the distribution industry, it took at least 3 years before the effect of ERP introduction on enhancing management efficiency became visible. Furthermore, this paper also reveals that, unlike the manufacturing industry which was the subject of the previous study, efficiency was not necessarily proportional to the size of company in the service industry including distribution and export which was the subject of this paper.
China's advertising industry has rapidly increased owing to economic growth and big market size. This paper covers the localization and relative efficiency in the Chinese advertising industry. To analyze localization level and efficiency of advertising industry, this paper uses Location Quotient(LQ) and Data Envelopment Analysis (DEA) respectively. According to the results, the first finding shows that the higher regional development level have the relative efficiencies, the higher regional development level also have regional specialization degree. The second finding indicates that Chinese advertising industries are multipolalized region by region. The last finding reveals that advertising industry of middle and west regions has long term development potentiality owing to high specialization degree with low relative efficiencies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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