Bootstrap DEA: Bias-Korrektur und Konfidenzintervalle für Effizienzwerte
Bootstrap Data Envelopment Analysis (Bootstrap DEA) ist eine auf Resampling basierende Erweiterung der Standard-DEA, die statistisch valide Schlussfolgerungen für Effizienzwerte liefert. Eingeführt von Simar und Wilson im Jahr 1998, adressiert sie die Kernschwäche der klassischen DEA – ihre Unfähigkeit, die Unsicherheit geschätzter Werte zu quantifizieren –, indem sie Bootstrap-Konfidenzintervalle und bias-korrigierte Effizienzschätzungen aus wiederholt neu abgetasteten Pseudo-Frontiers konstruiert.
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Quellen
- Simar, L., & Wilson, P. W. (1998). Sensitivity analysis of efficiency scores: How to bootstrap in nonparametric frontier models. Management Science, 44(1), 49–61. DOI: 10.1287/mnsc.44.1.49 ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). Bootstrap Data Envelopment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/efficiency-analysis/bootstrap-dea
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