Sözlük · approach
Data Envelopment Analysis
Çoklu girdi + çoklu çıktıyla çalışan benzer birimlerin (DMU) göreceli teknik verimliliğini ölçen, parametrik-olmayan LP-tabanlı frontier-verimlilik yöntemi.
Veri Zarflama AnaliziDEACCR ModeliBCC Modeli
Veri Zarflama Analizi (Data Envelopment Analysis — DEA), çoklu girdi + çoklu çıktıyla çalışan benzer birimlerin (Decision Making Units — DMU) göreceli teknik verimliliğini ölçen, Charnes-Cooper-Rhodes (1978) tarafından kurulan parametrik-olmayan LP-tabanlı frontier-verimlilik yöntemidir. DMU'lar genellikle organizasyonel birimlerdir — banka şubeleri, hastaneler, okullar, tarım kooperatifleri. Çıktı: her DMU için 0-1 arası verimlilik skoru ve verimsizler için peer-benchmark seti. İki temel varyant: **CCR** (Charnes-Cooper-Rhodes 1978) constant returns to scale; **BCC** (Banker-Charnes-Cooper 1984) variable returns to scale, technical + scale efficiency ayrıştırması. Modern uzantılar: SBM (Tone 2001 — slack-based, non-radyal), super-efficiency (Andersen-Petersen 1993 — verimliler arası sıralama), Malmquist productivity index (zaman-bazlı dinamik), Tobit regression / Simar-Wilson (2007) bootstrap (ikinci-aşama determinant analizi). Kanonik kaynaklar: Charnes-Cooper-Rhodes (1978) foundational + Cooper-Seiford-Tone (2007) ders kitabı + Cook-Seiford (2009) 30-yıllık özet.
Örnek
Bir banka 200 şubesini 5 girdi (personel, alan, bilgisayar, kira, IT) + 4 çıktı (mevduat, kredi, müşteri, gelir) ile DEA-CCR + BCC paralel çalıştırır; 60 şube tam verimli (skor 1), 140 şube verimsiz; verimsiz şubelere peer-benchmark raporu üretilir (ör. şube X 0.74 verimlilikte, peer'leri Y ve Z şubeleri); slack-analiz iyileştirme hedefleri verir.