Clasificación de unidades por el método de eficiencia cruzada corregido usando pesos óptimos en el intervalo más pequeño

Resumen

Un método importante para clasificar las unidades de toma de decisiones (DMU) en el análisis envolvente de datos (DEA) es el método de eficiencia cruzada. Este estudio propone un modelo secundario multiobjetivo para calcular los pesos óptimos con la menor dispersión. En primer lugar, estos pesos se colocan en el intervalo más pequeño. En segundo lugar, la eficiencia cruzada de cada una de las otras unidades tiene la menor desviación de la eficiencia CCR de la misma unidad. Por tanto, se obtienen pesos óptimos que tienen la menor dispersión. Como resultado, se evitan en la medida de lo posible las ponderaciones óptimas cero que conducen a la trivialidad del índice relevante. Por lo tanto, utilizando la eficiencia cruzada promedio, los resultados de la clasificación serían más razonables. Utilizando el modelo propuesto para la clasificación de seis hogares de ancianos, los resultados muestran que este modelo es más preciso. Finalmente, con el fin de mejorar el desempeño del servicio de urgencias de un hospital, se utiliza el modelo propuesto para clasificar 11 escenarios definidos.