Uzantı kartı · Kesin
Dinamik ağ DEA (Fukuyama ve Weber, 2013)
Bu, DEA'nın birimleri tek bir yılda değil art arda birden çok dönemde karşılaştıran biçimidir. Dönemler arası aktarılan bir varlığı ve bir dönemden diğerine sarkan istenmeyen çıktıyı da hesaba katar. Çıktısı her birim için tek bir birleşik verimlilik puanıdır.
Temel yöntem
DEA →
Felsefe, işleyiş, güçlü ve zayıf yanlar temel yöntem kartında; bu kart yalnız farkı anlatır.
Veri türü (aile)
Kesin (Classical) →
Bu veri türü nedir, ne zaman kullanılır, hücreye nasıl yazılır: ailenin ayrıntılı anlatımı burada.
Temel Yöntemden Ne Değişir?
Dört şey değişir; DEA'nın "hiçbir birim yüzde yüzü aşamaz" ilkesi değişmez.
Girdi-çıktı yapısı. Temel DEA'da her birim tek bir dönemde girdisini çıktıya çevirir. Burada aynı birim art arda birden çok dönemde izlenir; bu kartta iki dönem kullanılır. Her dönemin kendi girdisi, kendi ara ürünü (birinci aşamanın ürettiği, ikinci aşamanın kullandığı) ve kendi çıktısı vardır. Ayrıca bir "aktarım varlığı" bir dönemin sonundan bir sonraki dönemin başına taşınır; manifestteki örnekte bu, bir bankanın elinde tuttuğu fazla rezervdir.
Model kısıtları. Temel CCR'de her birim için tek bir doğrusal programlama kurulur. Burada her dönem kendi girdi-ara ürün-çıktı kısıtlarını taşır ve dönemler bir aktarım eşitliğiyle birbirine bağlanır. Bir dönemin sonundaki aktarım düzeyi, bir sonraki dönemin başındaki düzeyle aynı olmak zorundadır. DecisionMind bu bağı tek bir eşitlik kısıtı olarak ekler; aktarım miktarı dışarıdan sabit verilmez, optimizasyonun kendisi belirler.
Skor hesaplama. Temel DEA tek bir theta hesaplar. Burada da tek bir ortak theta hesaplanır, ama bu theta bütün dönemlerin girdilerini aynı doğrusal programlamada birlikte daraltır. Literatürde yöntem ayrıca dönem başına ayrı bir yönlü uzaklık ve bunların dönem ağırlıklı toplamını da tanımlar. DecisionMind'ın bu kartta koşturduğu biçim, dönemleri tek bir programlamada birleştiren ortak theta'dır.
Sonuç ve durulaştırma. Skor yine 0 ile 1 arasındadır ve theta=1 birimin bütün dönemler boyunca birlikte etkin sınırda olduğu anlamına gelir. Fark şurada: bir birim yalnız bir dönemde iyi görünüp diğerinde kötü görünse bile ortak theta tek bir sayıya iner. Dönem bazında ayrım isteniyorsa yöntemin literatürdeki dönem başına ayrıştırması gerekir; bu kart yalnız birleşik theta'yı raporlar.
DecisionMind bu uzantıda dönem sayısını, aktarım eşitliğini ve iki aşamanın birleşimini Fukuyama ve Weber'in doğrusallaştırılmış formülasyonuna sadık tutar.
Çıktı Nasıl Yorumlanır?
Temel DEA'daki gibi skor bir kalite yüzdesi değildir, yalnız bu kümeye ve bu tanıma göre görecelidir. Fark şudur: puan artık birden fazla dönemin ortak sonucudur. Tek bir kötü dönem, iyi geçen diğer dönemleri de aşağı çekebilir; aktarım varlığı doğru yönetilirse bir dönemin fazlası bir sonrakini telafi edebilir. Raporda hangi dönemde darboğaz olduğu, yalnız toplam skor değil, mümkünse aktarım varlığının payı da belirtilir.
Bu nedenle:
"Bu banka son yıllarda istikrarlı biçimde verimli çalışmıştır"
yerine:
"Bu banka, iki dönemlik ortak modelde 0,852 birleşik skor almıştır; skor iki dönemin girdi-ara ürün-çıktı-aktarım zincirini birlikte değerlendirir, tek bir dönemin performansını ayrı göstermez"
biçiminde yazmak doğrudur.
Ne Zaman Temel Yöntem Yerine Bu?
Birimler için yalnızca tek bir dönemin verisi varsa ya da dönemler arasında hiçbir aktarım varlığı yoksa temel DEA yeterlidir. Bu uzantı, aynı birimlerin birden çok dönemde izlendiği, bir dönemin kararının (rezerv ayırma, stok tutma, yatırım biriktirme) bir sonraki dönemin performansını etkilediği durumlar için kurulmuştur. Girdi-çıktı ayrımı net olmalı ve dönem sayısı en az iki olmalıdır.
Temel yöntemin çıkış koşulu burada da geçerlidir: amaç tercih sıralaması değil göreli verimlilik ölçmekse ve birimler karşılaştırılabilirse bu aile uygundur.
Bu Uzantıya Özgü Hatalar
Aktarım varlığını dışarıdan sabit vermek. Aktarım varlığı sabit bir veri değildir, doğrusal programlamanın kendisinin bulduğu bir karar değişkenidir. Bunu dışarıdan sabitlemek modeli yanlış çözer.
Birinci ile ikinci aşama arasındaki bağı kurmamak. Bir dönemin ara ürünü, o dönemin ikinci aşamasına giren miktarla aynı olmalıdır. Bu bağ kurulmazsa iki aşama birbirinden kopar ve skorlar tutarsızlaşır.
Doğrusal olmayan biçimi doğrudan çözmeye çalışmak. Modelin ham hâli kesirli ve doğrusal değildir. DecisionMind bunu bir dönüşümle doğrusallaştırılmış bir programlamaya çevirir; bu adım atlanırsa çözücü ya yakınsamaz ya da yanlış sonuç bulur.
İki dönemi birbirinden bağımsız iki ayrı DEA gibi koşturmak. Bu, aktarım varlığının ve dönemler arası bağın getirdiği kısıtı yok sayar. Sonuç, temel CCR'nin iki kez tekrarından farksız olur ve yöntemin tek katkısı, dönemler arası bağ, kaybolur.
Temel ilke şudur:
Dinamik ağ DEA, dönemler arasındaki aktarım varlığını ve gecikmiş istenmeyen çıktıyı gerçek bir kısıt olarak taşımak içindir. Dönemleri birbirinden koparan ya da aktarımı sabitleyen her uygulama bu katkıyı ortadan kaldırır.
Vakalar
Birinci vaka DecisionMind'ın doğrulama örneğidir. Manifestteki fixture, formülü elle izlenebilir kılmak için hazırlanmış küçük bir tablodur. Literatürdeki gerçek uygulama (Japon bankaları, 2006-2012, yedi dönem) burada yeniden üretilmemiştir. İkinci vaka öğretici kurgudur.
1. Öğretici örnek: İki dönemde izlenen üç şubenin ortak verimliliği
Bir bankanın üç şubesi iki ardışık yılda izleniyor. Her yıl şubenin girdisi personel sayısı ve işletme gideridir; bunlar mevduat ve diğer fonları (ara ürün) üretir. Ara ürün, krediler ve menkul kıymetleri (çıktı) üretir. Birinci yılın sonunda kalan fazla rezerv (aktarım varlığı), ikinci yılın başına aynen taşınır.
| Şube | Girdi (yıl 1) | Ara ürün (yıl 1) | Çıktı (yıl 1) | Aktarım | Girdi (yıl 2) | Ara ürün (yıl 2) | Çıktı (yıl 2) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ş1 | 2; 3 | 5; 4 | 10; 8 | 1,0 | 2; 3 | 5; 5 | 11; 9 |
| Ş2 | 3; 2 | 6; 3 | 12; 7 | 1,2 | 3; 2 | 6; 4 | 13; 8 |
| Ş3 | 4; 4 | 3; 3 | 8; 5 | 1,5 | 4; 4 | 3; 3 | 9; 6 |
Yöntem her şube için tek bir doğrusal programlama çözer; bu programlama iki yılın girdisini, ara ürününü, çıktısını ve aradaki aktarım eşitliğini birlikte kurar.
| Şube | Birleşik skor |
|---|---|
| Ş1 | 1,000 |
| Ş2 | 1,000 |
| Ş3 | 0,852 |
Sonuç şöyle okunur. Ş1 ve Ş2, iki yıl boyunca birlikte etkin sınırdadır. Ş3, aynı iki yıllık girdi-ara ürün-çıktı-aktarım zincirini emsallerine göre yaklaşık yüzde 85'lik bir kaynak kullanımıyla üretebilirdi.
Şubenin tereddüdü şudur: Ş3'ün elinde tuttuğu fazla rezerv artsaydı skor değişir miydi? Bu senaryo Python ile aynı doğrusal programlama yeniden kurularak denenmiştir. Ş3'ün aktarım varlığı 1,5'ten 2,0'a çıkarıldığında birleşik skor 0,852'den 1,000'e yükselmiş, Ş3 tam etkin sınıra ulaşmıştır. Aynı varlık 1,5'ten 1,0'a düşürülünce skor 0,568'e gerilemiştir. Bu, Ş3'ün skorunun büyük ölçüde aktarım varlığının düzeyine bağlı olduğunu gösterir.
Raporda: "Üç şube iki yıllık ortak modelle karşılaştırılmıştır. Ş1 ve Ş2 birleşik skorda etkin sınırdadır (1,000); Ş3 0,852 skorla arkadadır. Ş3'ün skoru elindeki aktarım varlığının düzeyine oldukça duyarlıdır."
Kaynak: Bu, DecisionMind'ın Dinamik Ağ DEA motorunun doğrulama örneğidir. Fukuyama ve Weber'in (2013, 2016) doğrusallaştırılmış iki dönemli modeline dayanır, ama makalenin kendi sayfasından alınmış bir tablo değildir. Sayılar Python ile bağımsız olarak yeniden hesaplanmıştır.
2. Enerji: Bölgesel bir elektrik dağıtım şirketinin çok yıllı verimliliği
Bir elektrik dağıtım şirketi, üç bölge müdürlüğünün son üç yıldaki verimliliğini karşılaştıracaktır. Her yıl girdi bakım personeli ve işletme gideridir; bunlar şebeke kapasitesini (ara ürün) oluşturur. Şebeke kapasitesi, dağıtılan enerji miktarını (çıktı) üretir. Bir yılın sonunda yapılan ama henüz devreye girmemiş şebeke yatırımı (aktarım varlığı) bir sonraki yıla taşınır. Bir yıldaki yüksek kesinti süresi (gecikmiş istenmeyen çıktı) ise bir sonraki yılın girdi tarafına yük olarak eklenir.
Yöntem üç dönemi birlikte kuran tek bir doğrusal programlama çözer. Diyelim ki sonuç, en çok yatırım yapan ama en az kesinti yaşayan bölgeyi birleşik skorda etkin, düşük yatırımlı ama yüksek kesintili bölgeyi düşük skorlu verdi.
Şirketin tereddüdü şudur: düşük skorlu bölgenin geçen yılki fırtına kaynaklı kesinti artışı, bu yılki skoru ne kadar aşağı çekiyor? Yöntem gecikmiş istenmeyen çıktıyı bir sonraki dönemin girdisi gibi işlediği için, geçmiş yılın olağandışı bir olayı cari yılın skorunu düşürmeye devam eder. Şirket, bu etki ayrıştırılmadan bölgeyi kalıcı olarak verimsiz ilan etmemelidir.
Raporda: "Üç bölge üç yıllık ortak modelle karşılaştırılmıştır. Düşük skorlu bölgenin skoru, önceki yılın kesinti artışının gecikmeli etkisini içerir. Bu etki ayrıştırılmadan bölge kalıcı olarak verimsiz sayılmamalıdır."
3. Yapılmaması Gereken
Birinci yanlış, öğretici örnekteki iki yılı birbirinden bağımsız iki ayrı DEA gibi koşturup aktarım eşitliğini hiç kurmamaktır. Bu, iki yılı temel CCR'nin tekrarına indirger ve yöntemin tek katkısını, dönemler arası bağı, siler. İkinci yanlış, aktarım varlığını dışarıdan sabit bir sayı olarak vermeye çalışmaktır; bu değer optimizasyonun kendi bulduğu bir karar değişkenidir. Üçüncü yanlış, Ş3'ün 0,852 skorunu "şube kötü yönetiliyor" diye raporlamaktır; skor yalnızca bu üç şube, bu iki yıl ve bu aktarım tanımıyla geçerlidir.
Kaynaklar
Adımların formülleri, ara tablolar ve atıf biçimleri için DecisionMind yöntem sayfası: decisionmind.app/library/dea-dynamic-network
Fukuyama, H., & Weber, W. L. (2013). A dynamic network DEA model with an application to Japanese Shinkin banks. In Efficiency and Productivity Growth: Modelling in the Financial Services Industry (Ch. 9, pp. 193–213). Wiley. DOI: 10.1002/9781118541531.ch9
Fukuyama, H., & Weber, W. L. (2016). Measuring bank performance: From static black box to dynamic network models. In Handbook of Operations Analytics Using Data Envelopment Analysis (Ch. 10, pp. 241–274). Springer. DOI: 10.1007/978-1-4899-7705-2_10
Fukuyama, H., & Weber, W. L. (2015). Measuring Japanese bank performance: A dynamic network DEA approach. Journal of Productivity Analysis, 44(3), 249–264. DOI: 10.1007/s11123-014-0403-1
Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429–444. DOI: 10.1016/0377-2217(78)90138-8