เปรียบเทียบวิธี

	การวิเคราะห์ข้อมูลแบบซองจดหมายแบบหน้าต่าง	ดัชนีผลิตภาพมัลม์ควิสต์
สาขาวิชา	การวิเคราะห์ประสิทธิภาพ	การวิเคราะห์ประสิทธิภาพ
ตระกูล	Regression model	Regression model
ปีกำเนิด	1984	1994
ผู้ริเริ่ม	Charnes, Clark, Cooper & Golany	Färe, Grosskopf, Norris & Zhang
ประเภท	Non-parametric panel efficiency model	Non-parametric productivity index
แหล่งต้นตำรับ	Charnes, A., Clark, C. T., Cooper, W. W., & Golany, B. (1984). A developmental study of data envelopment analysis in measuring the efficiency of maintenance units in the U.S. Air Forces. Annals of Operations Research, 2(1), 95–112.	Färe, R., Grosskopf, S., Norris, M., & Zhang, Z. (1994). Productivity growth, technical progress, and efficiency change in industrialized countries. American Economic Review, 84(1), 66–83.
ชื่อเรียกอื่น	Sliding-Window DEA, Temporal DEA, Rolling-Period DEA, Pencere VZA	MPI, Malmquist Index, Malmquist DEA Productivity Index, Malmquist Verimlilik Endeksi
ที่เกี่ยวข้อง	2	1
สรุป	Window Data Envelopment Analysis (Window DEA) is a non-parametric panel efficiency method that evaluates decision-making units (DMUs) over time by embedding each DMU's observations across a rolling temporal window into a single cross-sectional DEA problem. Introduced by Charnes, Clark, Cooper, and Golany in 1984, it enables longitudinal efficiency tracking without requiring a full panel, increasing discriminatory power by pooling observations across consecutive periods.	The Malmquist Productivity Index (MPI) is a non-parametric measure of total factor productivity (TFP) change over time. Formally grounded in distance functions by Caves, Christensen, and Diewert (1982) and operationalized using Data Envelopment Analysis by Färe, Grosskopf, Norris, and Zhang (1994), MPI decomposes productivity growth into two components: efficiency change (catching-up to the frontier) and technical change (shift of the frontier itself).