İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklar🔒 Tam yöntemi okuKaynaklar
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Karar verme›Veri Zarflama Analizi (BCC / VRS modeli)
MCDMDEAcrisp

Veri Zarflama Analizi (BCC / VRS modeli)

Data Envelopment Analysis (BCC / VRS model)

DEA-BCC (Veri Zarflama Analizi (BCC / VRS modeli)), Banker, R. D., Charnes, A., Cooper, W. W. tarafından 1984 yılında tanıtılan bir çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemidir. Alternatiflerin birden çok kritere göre puanlandığı bir karar matrisini yapılandırılmış, tekrarlanabilir bir sonuca dönüştürür.

ScholarGate
  1. MCDM
  2. v1
  3. 1 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Ne zaman kullanılır

BCC, dışbükeylik kısıtı Σλ_j=1 ekleyerek CCR'yi genişletir ve Değişken Ölçeğe Göre Getirilere (VRS) izin verir. BCC etkinliği her zaman CCR etkinliğinden büyüktür veya eşittir. DMU'lar farklı ölçeklerde çalıştığında (örneğin, farklı büyüklükteki hastaneler) BCC kullanın. Ölçek etkinliği = CCR/BCC, verimsizliğin ölçekten mi yoksa saf teknik nedenlerden mi kaynaklandığını ortaya koyar.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürü izler.
  • Tek bir karar matrisi içinde farklı ölçek ve birimlerdeki birden çok kriteri ele alır.
Sınırlılıklar
  • Tam telafiyi varsayar — bir kriterdeki güçlü bir puan, başka bir kriterdeki zayıf bir puanı dengeleyebilir.

Kaynaklar

  1. Banker, R. D., Charnes, A., Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science DOI: 10.1287/mnsc.30.9.1078 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Data Envelopment Analysis (BCC / VRS model). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/dea-bcc

Benzer yöntemler

Etkinlik Temelli Sıralama İçin Veri Zarflama Analizi (CCR Modeli)Süper-Etkinlik Veri Zarflama AnaliziAralık Ayarlı Verimsizlik ÖlçütüSlack Tabanlı Ölçüm Veri Zarflama AnaliziDEA Çapraz Verimlilikİstenmeyen Çıktılara Sahip Çevresel Veri Zarflama Analizi (ÇÇM modeli)

İlgili referans kavramlar

Decision Support SystemsMaliyet-Fayda AnaliziDecision MakingÜretim • Maliyet • Sermaye • Toplam Faktör ve Çok Faktörlü Verimlilik • KapasiteDağılımsal Etkinlik • Maliyet-Fayda AnaliziWeighted Scores

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — DEA-BCC (Data Envelopment Analysis (BCC / VRS model)). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/dea-bcc · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Banker, R. D., Charnes, A., Cooper, W. W.
Subfamily
DEA
Year
1984
Type
Non-parametric efficiency frontier — Variable Returns to Scale (BCC model)
Value Space
crisp
Uncertainty
Hiçbiri
Compensation
full
Rank Reversal
Hayır
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil