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El análisis por envoltura de datos (DEA) es una metodología no paramétrica que evalúa la eficiencia de unidades con capacidad de decisión (DMUs), teniendo en cuenta únicamente información relativa a las entradas y salidas de los procedimientos de transformación o producción que realizan. DEA ha sido utilizado ampliamente por académicos y profesionales en casi cualquier sector y se ha convertido en una técnica muy popular. Recientemente, DEA se ha extendido a procesos en red (Network DEA), permitiendo incorporar la estructura interna de las DMUs, que correspondería a los procesos internos y sus interrelaciones en los que se divide cualquier organización o industria.
Esta tesis ha profundizado en aplicaciones de Network DEA a nuevos sectores, desarrollando, por tanto, modelos que permitan identificar las ineficiencias de cada proceso. En primer lugar, un modelo con cinco etapas, incluyendo la adquisición de jugadores y los sistemas ofensivos y defensivos, ofrece un mayor conocimiento de la falta de rendimiento de los equipos de baloncesto de la NBA. Dicho trabajo se complementó con otro artículo que ha estimado la evolución de la productividad durante un período de cinco años mediante un índice Malmquist. Con respecto a la evolución temporal, una propuesta dinámica permite incluir actividades que influyen a sucesivos períodos de tiempos, como es el caso de la inversión en instalaciones y líneas de transmisión en las empresas de telecomunicaciones fijas en los Estados Unidos.
Asimismo, se ha considerado el efecto de salidas no deseables. Dicho estudio se basa en el sector de los aeropuertos, donde incorporar los retrasos de los aviones lleva a una evaluación más realista y justa de la eficiencia. Network DEA también posibilita la detección de ineficiencias en sistemas complejos, como la prestación de servicios por parte de los estados, mediante una estimación de las posibles reducciones en las partidas de gasto público, impuestos y deuda, sin disminuir el nivel actual de bienestar. Por último, se han propuesto aproximaciones de Network DEA para tratar con conjuntos de datos borrosos. En resumen, a cambio de un mayor requerimiento de datos, Network DEA revela más ineficiencias que DEA tradicional, debido a un conocimiento más profundo de la estructura interna de las unidades, además de proporcionar la eficiencia de las diferentes etapas que componen el proceso productivo.
El documento de la tesis ha sido desarrollado siguiendo las pautas marcadas por la Universidad de Sevilla para un compendio de artículos. La introducción presenta los conceptos básicos de la metodología DEA, que junto a los primeros modelos que se propusieron de Network DEA, servirán como base para las aplicaciones desarrolladas en el ámbito de la tesis. A continuación se incluyen los objetivos de cada una de las publicaciones, así como las motivaciones que han llevado a su estudio. En la siguiente sección se resumen del análisis de los resultados de los diferentes modelos. Finalmente, se adjunta una síntesis de las conclusiones de la tesis, mientras que las publicaciones han sido incorporadas en el anexo que cierra el presente documento. |
