본 연구는 장미농가의 생산효율성을 측정하고, 경영의 비효율성에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위한 연구이다. SFA(Stochastic Frontier Analysis) 기법과 DEA(Data Envelopment Analysis) 기법을 사용하여 생산효율성을 측정하였으며, 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 Tobit 회귀 분석을 실시하였다. 먼저, SFA 방법을 통한 생산효율성은 88.4%으로 측정되었으며, DEA 방법에서 불변규모수익(CRS) 모형과 변동수익규모(VRS) 모형을 통해서는 생산효율성이 각각 78.5%와 85.2%로 측정되었다. 특히 두 가지 방법의 생산효율성 측정결과는 각 경영체의 효율성 순위를 동일하게 설명하고 있어 상호보완적이다. 다음으로 Tobit 분석 결과, 투입한 6개의 변수가 모두 효율성에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 종묘비와 제재료비는 (+) 부호를 나타냄과 동시에 회귀계수가 가장 크게 나타나 효율성에 미치는 영향력이 가장 큰 경영 항목으로 분석되었다. 이러한 결과는 장미농가는 종묘비와 제재료비의 투입을 증대시켜 더욱 높은 소득을 창출하는 방식으로 경영 효율성을 증대시켜야 함을 시사한다.
본 연구에서는 KOSPI에 상장된 기업을 대상으로 기업의 효율성을 고려하여 포트폴리오를 구성하는 방안을 제시한다. 이를 위해 한국거래소(KRX)에서 구분하는 산업 업종별로 DEA(Data Envelopment Analysis) 기법을 이용하여 기업 효율성 분석을 실시하고 효율성이 우수한 기업들을 대상으로 마코위츠 모형을 통해 포트폴리오를 구성한다. 본 연구에서 제안한 포트폴리오 구성 방안의 성능 실험을 위해 KOSPI에 상장된 약 600개의 기업의 주식을 대상으로 4년 (2007~2010) 동안 매해 포트폴리오를 구성하였고 각각의 포트폴리오 수익률을 경영 효율성을 고려하지 않고 구성한 포트폴리오 및 시장 수익률과의 비교 분석을 통해 그 우수성을 입증하였다.
본 연구는 컨테이너터미널의 서비스 투입자원 중 장비를 중점으로 컨테이너터미널의 효율성 비교 평가하기 위해 DEA와 AHP 기법을 혼합한 AHP/DEA 통합모형을 적용하였다. 분석은 광양항(GICT, KEC, KIT), 부산항(HBCT, KBCT, DPCT, UTC, 감만부두) 그리고 부산신항(PNC, PNIT, HJNC, HPNT)의 12개 운영사를 대상으로 하였다. 제안된 AHP/DEA 통합모형은 DEA 모형의 가중치간의 불균형으로 인하여 잘못 평가된 DMU 발생가능성과 효율적인 DMU간의 우열에 대한 변별의 어려움을 극복하기 위해 DEA-AR(Assurance Region)모형을 적용하였고, DEA-AR모형의 가중치 범위를 산출하기 위해 전문가의 의견을 객관적인 가중치로 변환할 수 있는 AHP(Analytic Hierarchy Process) 방법론을 사용하였다. 연구모형의 투입변수는 C/C 수, TC 수, YT 수, RS 수로 하였고 산출변수는 컨테이너 물동량으로 하였다. 연구결과 AHP/DEA 통합모형은 기존의 항만 및 컨테이너터미널의 효율성 평가에 사용되었던 DEA, 또는 DEA 응용모형에 비해 최고의 효율성을 가지는 컨테이너터미널을 선정에 있어 유연하고, 우수한 능력이 있음을 분석결과의 비교를 통해 알 수 있었다. 분석결과를 보면 하역장비 효율성이 100%로 달성한 터미널은 DPCT로 나타났고, 상대적으로 부산항 터미널들의 장비 효율성이 높은 것으로 분석되었다.
본 연구는 Charnes, Cooper와 Rhodes에 의하여 고안된 DEA기법을 이용하여 서울지역에 소재하고 있는 29개 대학도서관의 효율성을 평가하였다. DEA의 투입물로는 면적, 직원수, 장서수로 하고, 산출물은 이용책수와 이용자수로 하여 효율성을 계산하였다. 그 결과 평균효율성은 0.5248로 나타나서 비효율성은 47.52%로 나타났다. 이러한 효율치는 투입물과 산출물의 수나 혹은 정의가 다르면 서로 다른 결과를 보여 줄 수 있으므로 절대적인 것은 아니다. 그러나 DEA에서 계산된 정보를 이용하여 적정투입물과 적정산출물을 구할 수 있기 때문에 DEA에 의한 분석정보를 적절하게 사용하면 도서관의 운영효율성을 개선하는 데 도움이 될 것이다.
비모수 생산성 분석기법인 Data Envelopment Analysis (DEA)는 여러 분야의 효율성 평가에 적용되고 있다. DEA 방법론이 다양한 분야의 문제에 대한 현실적 적용에 있어 단점이 있다. 예를 들어 DEA는 각 의사 결정단위의 상대적인 효율성 평가에 적합하다. 그러나 이론적인 최대치와의 비교가 아닌 벤치마킹해야 할 참조그룹과 얼마만큼 개선해야 할지를 단지 알려 줄 뿐이다. 즉, 새로운 의사결정단위의 효율성을 측정하기 위해 우리는 과거에 사용된 의사결정단위 데이터와 함께 완전히 새로운 DEA를 적용해야만 한다. 또한 우리는 다시 DEA를 적용하지 않고서 새로운 의사결정단위의 효율성 수준을 예상할 수 없다. 우리는 이러한 DEA의 단점을 보완하기 위해 C5.0과 결합한 하이브리드 분석방법론을 제안한다. 35개의 항만의 효율성 평가를 통해 새로운 의사결정단위는 기존의 의사결정단위와 함께 다시 DEA를 실행할 필요 없이 제안한 방법론을 적용하여 어느 등급에 속하는지 예상할 수 있다.
최근 제4차산업 혁명의 적용으로 물류비 절감을 위한 공급사슬 측면의 경쟁이 더욱 치열해지면서 항만전문가들은 효율적인 항만운영 비즈니스모델을 개발에 관심이 집중되어 있다. 본 연구는 세계 여러 항만 중 미국 항만 물류량이 많은 항만을 분석하여 적용 모델을 구성하고자 한다. 본 연구는 주로 미국 항만의 생산성을 연구하기 위해 DEA(Data Enclapment Analysis) 기법을 사용하였으며 미국 항만 운영의 성장 동력을 추가 조사하기 위해 Simar & Wilson(2007)이 제안한 이중 부트스트래핑 DEA 알고리즘을 적용했다. 본 연구에 사용된 외부 변수는 항만의 길이, 항만의 심도, 위치, 면적, 에이커, 외화 비율 및 TEUChange에 포함되며, 이 중 항만의 길이, 에이커, 외화 비율 및 TEUChange에 유의했다. 최적 방법론 선택의 효과를 평가하기 위해 관측 중단 모형(Tobit)을 적용하여 동일한 분석을 수행하고 서로 다른 두 기법에서 도출된 결과를 대조하였다. 본 연구에서 얻은 결과를 바탕으로 경영상의 시사점을 제안하고 결론을 도출하였다.
지식정보화 시대에 변화의 원천이 되는 기술개발에 대한 투자 방향에 대한 검토가 필요한 시점이다. 자료포락분석(DEA) 기법은 투입요소와 산출요소의 비율을 기준으로 효율성을 분석하는 기법이다. 본 논문에서는 국내 지역산업기술개발사업의 파급효과 분석을 위해 산업연관성과 효율성을 DEA를 사용하여 분석하였다. 분석 결과에 의하면, 사업의 성과에 영향을 마치는 주요인은 기술개발 참여인력이고, 매출액의 변화는 가시적으로 실현되지 못하고 있었다. 사업 유형별로는 공통기술 개발사업에 비해 중점기술 개발사업의 효율성 지수가 높게 나타났는데, 이는 사업 기간이나 사업비의 규모가 사업성과에 중요한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 앞으로 지역산업 기술 개발 사업은 기술 개발인력과 사업기간이나 사업비 규모의 확충이 요구되며 기술개발의 결과가 매출이나 고용 증가와 같은 성과로 나타날 수 있게 하는 노력이 필요하다.
The aims of this study was to suggest a new efficiency measurement indicator for evaluating the management efficiency of decision making units(DMUs) in the contract foodservice industry. The data envelopment analysis(DEA) model which considers multiple inputs and outputs and looking for benchmarks, was used to compare the productivity of DMUs. We considered sales, profits, and customer satisfaction as output variables and it adopted food cost, labor cost and administrative expense as input variables. The results of applying DEA revealed relatively efficient types of business and service types. The efficiency of school units was highest and the mired service type was the most efficient one. In this study the CCR model efficiency was analysed with profit and the customer satisfaction index by the matrix method. DEA efficiency was correlated with profit but there was no correlation between DEA efficiency and the customer satisfaction index.
본 연구는 Charnes, Cooper와 Rhodes에 의하여 고안된 DEA기법을 이용하여 서울지역에 소재하고 있는 지역신용협동조합의 운영효율성을 평가하였다. 여기에서는 금융기관은 금융서비스를 제공하는 생산체로 보아 예수금은 산출물로 취급하여, 투입물은 직원수 영업장의 면적(또는 업무용부동산), 경비 등으로 하고, 산출물은 신규예금취급건수, 신규대출건수, 예수금기말잔액, 대출금기말잔액, 영업이익 등으로 하여 DEA모형의 데이터로 사용하였다. DEA에 의한 연구 결과는 기존의 경영평가방법이 제공할 수 없는 유용한 정보를 제공하고 있으며, 이러한 정보를 이용하여 투입물과 산출물을 효율적으로 관리할 수 있다는 것을 보여 준다. 그러므로 DEA에 의한 분석정보와 기존의 경영평가방법에 의한 정보를 적절하게 사용하면 조합들의 운영효율성을 개선하는 데 도움이 될 것이다.
The purpose of this paper is to introduce the concept of worst practice DEA, which aims at identifying worst performers by placing them on the efficient frontier. This is particularly relevant for our application to credit risk evaluation, but this also has general relevance since the worst performers are where the largest improvement potential can be found. The paper also proposes to use a layering technique instead of the traditional cut-off point approach, since this enables incorporation of risk attitudes and risk-based pricing. Finally, it is shown how the use of a combination of normal and worst practice DEA models enable detection of self-identifiers. The results of the empirical application on credit risk evaluation validate the method which is proposed in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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