VERİ ZARFLAMA ANALİZİ

1. VERİ ZARFLAMA ANALİZİ Doç.Dr.Aydın ULUCAN

2. VERİ ZARFLAMA ANALİZİ DATA ENVELOPMENT ANALYSIS(DEA) • Benzer girdiler kullanarak, benzer çıktılar üreten birimlerin göreli etkinliklerinin ölçülmesi işletme yöneticilerinin önemli problemlerinden biridir. Veri Zarflama Analizi, çok sayıda girdi/çıktı olması durumunda etkinlik ölçülmesinde kullanılabilecek doğrusal programlama tabanlı bir tekniktir.

3. DEA’de bir karar-biriminin göreli etkinliği toplam ağırlıklı çıktılarının toplam ağırlıklı girdilerine oranı olarak tanımlanmaktadır. Bir birim için ağırlıklı çıktılar toplamının ağırlıklı girdiler toplamına oranı aşağıda matematiksel formda gösterilmektedir.

4. Her bir birim için etkinlik maksimize edilir. Modelin kısıtları ise bu ağırlıklar diğer karar-birimlerine de uygulandığında hiç bir karar-biriminin etkinliğinin biri (%100’ü) geçmemesini sağlayan kısıtlardır.

5. Doğrusal Eşdeğeri

6. Örnek • Bir banka Ankara’daki 6 şubesinin göreli etkinliklerini ölçmek istemektedir. Banka yönetimi şubelerin yaptıkları işlemleri üç grupta toplamış ve bunları şubelerin çıktı göstergeleri olarak belirlemiştir. Şubelerin operasyonel girdileri ise kira giderleri, personel harcamaları ve malzeme harcamaları olarak belirlenmiştir. Bu şubelerin ürettikleri çıktı ve kullandıkları girdi miktarları tablo’da görülmektedir. Yönetim etkin çalışan ve çalışmayan şubelerini belirlemek istemektedir.

7. Veri ve Karar Değişkenleri Karar değişkenleri: a1 = Şubenin etkinlik skorunda çıktı 1’in ağırlığı a2 = Şubenin etkinlik skorunda çıktı 2’nin ağırlığı a3 = Şubenin etkinlik skorunda çıktı 3’ün ağırlığı b1 = Şubenin etkinlik skorunda girdi 1’in ağırlığı b2 = Şubenin etkinlik skorunda girdi 2’nin ağırlığı b3 = Şubenin etkinlik skorunda girdi 3’ün ağırlığı

8. Amaç Fonksiyonu: Problemin amacı etkinlik skoru hesaplanan şubenin toplam ağırlıklı çıktısını maksimize etmektir. Aşağıda şube 1 için kurulacak modelin amaç fonksiyonu görülmektedir. Maks. 484 a1 + 4139 a2 + 60 a3 Not: Bizim örneğimizde 6 şube için 6 ayrı model kurulacaktır. Örneğin şube 2 için amaç fonksiyonu Maks. 384 a1 + 1686 a2 + 140 a3 olarak elde edilecektir.

9. Problemin Kısıtları: Problemdeki ilk kısıt grubu modeli kurulan şubenin ağırlıkları ile diğer şubelerin 1’den (%100) daha yüksek bir etkinliğe sahip olmamasını sağlayan kısıtlardır. Bu grupta şube sayısı kadar kısıt hazırlanacaktır. 484 a1 + 4139 a2 + 60 a3 – 140 b1 – 43 b2 – 88 b3 0 384 a1 + 1686 a2 + 140 a3 – 49 b1 – 17 b2 – 38 b3 0 209 a1 + 1059 a2 + 66 a3 – 37 b1 – 14 b2 – 30 b3 0 157 a1 + 879 a2 + 27 a3 – 47 b1 – 9 b2 – 28 b3 0 46 a1 + 371 a2 + 19 a3 – 33 b1 – 5 b2 – 20 b3 0 272 a1 + 667 a2 + 35 a3 – 51 b1 – 8 b2 – 19 b3 0 Modeldeki diğer kısıt ise etkinlik skoru hesaplanan şubenin ağırlıklı girdi toplamını 1’e eşitleyen aşağıdaki kısıttır. 140 b1 + 43 b2 + 88 b3 = 1

10. Matematiksel Model: Maks. 484 a1 + 4139 a2 + 60 a3 Kısıtlar 484 a1 + 4139 a2 + 60 a3 – 140 b1 – 43 b2 – 88 b3 0 384 a1+ 1686 a2 + 140 a3 – 49 b1 – 17 b2 – 38 b3 0 209 a1+ 1059 a2 + 66 a3 – 37 b1 – 14 b2 – 30 b3 0 157 a1+ 879 a2 + 27 a3 – 47 b1 – 9 b2 – 28 b3 0 46 a1+ 371 a2 + 19 a3 – 33 b1 – 5 b2 – 20 b3 0 272 a1+ 667 a2 + 35 a3 – 51 b1 – 8 b2 – 19 b3 0 140 b1 + 43 b2 + 88 b3 = 1 a1, a2, a3, b1, b2, b3 0 Not: Şube 1 için yukarıda oluşturulan model diğer şubeler için kurulurken, sadece koyu renkle gösterilen rakamlar o şubenin çıktı ve girdi değerleri ile değiştirilecektir.

11. Excel’de Modelleme ve Solver ile Çözüm:

12. Çözüm: • Tüm şubeler için model çözüldüğünde, şubelerin etkinlik skorları sırasıyla, 1, 1, 0.84, 0.98, 0.83 ve 1 olarak hesaplanır. Buna göre 1, 2 ve 6. şubeler etkin, 3, 4 ve 5. şubeler ise etkin olmayan şekilde bulunmuştur. Etkin olmayan şubeler kullandıkları girdi miktarlarını azaltarak ve/veya ürettikleri çıktı miktarlarını arttırarak etkin hale gelebilirler.

18. CCR Modelleri ile toplam etkinlik bulunurken, BCC modelleri ise teknik etkinliği hesaplar. Toplam Etkinlik Skoru(CCR) = Teknik Etkinlik Skoru (BCC) * Ölçek Etkinliği

19. Excel Modeli (Örnek)

20. Primal-Dual Relation max 3x1 + 5x2 s.t. x1 <= 4 2x2 <= 12 3x1 + 2x2 <=18 x1, x2 >= 0 min 4y1 + 12y2 + 18y3 s.t. y1 + 3y3 >= 3 2y2 + 2y3 >= 5 y1, y2, y3 >= 0

21. Primal – Dual Relations

23. Maximize Outputs

24. Modeling Return to Scale

25. ÖRNEK OLAY • H.D. Sherman ve F. Gold, “Bank Branch Operating Efficiency : Evaluation with Data Envelopment Analysis,” Journal Banking and Finance, Vol.9, pp.297-315, 1985. • Şube Sayısı : 14 • Girdi : Kira, Personel-Saat, Malzeme • Çıktı : 4 Tip

27. Sonuçlar

28. Örnek, (Türk Bankacılık Verisi ile)