Data Envelopment Analysis
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La Data Envelopment Analysis (DEA) è un metodo matematico utilizzato in ricerca operativa e in econometria per la stima delle frontiere della funzione di produzione. Esso, generalmente di tipo non-parametrico, è utilizzato per misurare empiricamente l'efficienza produttiva relativa delle unità produttive (UP, in inglese Decision Making Unit: DMU) del campione di imprese analizzato. Molto spesso la funzione di produzione e la frontiera di efficienza non sono note, ma si dispone soltanto di un insieme di osservazioni riguardanti ogni singola UP. Nella letteratura economica e statistica si confrontano due metodologie di analisi: da un lato la stima econometrica delle funzioni di costo o di produzione, dall'altro l'impiego di tecniche di programmazione matematica. I due filoni di analisi vengono identificati correntemente con i termini di metodi parametrici (Deterministic Frontier Analysis - DFA; Stochastic Frontier Analysis - SFA) e non parametrici (Data Envelopment Analysis - DEA; Free Disposal Hull - FDH). Le analisi di tipo parametrico richiedono l'esplicitazione a priori di una funzione di produzione, mentre quelle di tipo non parametrico si caratterizzano per la possibilità di determinare l'efficienza relativa di unità decisionali simili attraverso tecniche di programmazione lineare senza bisogno di specificare né l'importanza relativa dei diversi fattori di produzione, né dei i prezzi, né la distribuzione dell'efficienza. In questo senso i risultati dei metodi non parametrici sono oggettivi, in quanto non richiedono specificazioni a priori. D'altro canto però il loro svantaggio, essendo metodi deterministici, non ammettono l'errore; i risultati potrebbero quindi esserne influenzati in quanto errore statistico e inefficienza vengono confusi.