W artykule omówiono zmiany wskaźników efektywności obiektów w modelu CCR-DEA (Data Envelopment Analysis) według różnych rozmiarów funkcji. Wykazano, że wzrost wielkości nakładów/ rezultatów powoduje wzrost lub stabilność wskaźników efektywności, a wzrost ilości obiektów skutkuje spadkiem lub stabilnością wskaźników efektywności. Cechy te są ważne przy projektowaniu głębokości analizy metodami DEA. Spadek lub wzrost wskaźnika efektywności może być spowodowany czynnikami formalnymi i może nie wynikać jedynie z ekonomicznej efektywności obiektów. Podobne problemy można napotkać przy innych podejściach do analizy ilościowej, np. w statystycznych (ekonometrycznych) modelach regresji.
metoda DEA, Data Envelopment Analysis, modele ekonomiczne, metody badawcze, metody ekonometryczne, pomiar efektywności
Charnes A., Cooper W. W., Rhodes E. (1978), Measuring efficiency of decision making units, „European Journal of Operational Research”, nr 2
Charnes A., Cooper W. W., Tone K. (2006), Introduction to Data Envelopment Analysis and its Uses with DEA-Solver Software and References, Springer
Czerwiński Z. (1972), Matematyka na usługach ekonomii, PWE, Warszawa, wyd. III
Emrouznejad A., Amin G. R. (2009), DEA models for ratio data: Convexity consideration, Applied Mathematical Modelling, nr 33
Guzik B. (2009), Model CCR a niektóre własności materiału empirycznego, „Wiadomości Statystyczne”, nr 1
Jurek W. (2000), Dualność, [w:] Ekonometria i badania operacyjne. Zagadnienia podstawowe (praca zbiorowa), Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, wyd. III
