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›İstenmeyen Çıktılara Sahip Çevresel Veri Zarflama Analizi (ÇÇM modeli)
MCDMDEAcrisp

İstenmeyen Çıktılara Sahip Çevresel Veri Zarflama Analizi (ÇÇM modeli)

Environmental DEA with Undesirable Outputs (EEI model)

DEA-ENV (İstenmeyen Çıktılara Sahip Çevresel Veri Zarflama Analizi (ÇÇM modeli)), Färe, R. Grosskopf, S. Lovell, C. A. K. Pasurka, C. tarafından 1989'da tanıtılan bir veri zarflama analizi (VZA) çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemidir. Alternatiflerin çoklu kriterler üzerinden 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

DEA-ENV, istenmeyen yan ürünler (emisyonlar, atıklar) üreten üretim sistemlerini modeller. Zayıf elden çıkarma varsayımı, istenmeyen çıktıların serbestçe elden çıkarılmasının mümkün olmadığı anlamına gelir — kirleticileri azaltmak, bazı istenen çıktılardan fedakarlık yapmayı gerektirir. EEI1 saf çevresel etkinliği ölçer; EEI2, farklı kirleticilerin politikaya göre ağırlıklandırılmış değerlendirilmesine izin verir. Zamansal performans takibi için EPI'yi kullanın.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürünü izler.
  • Farklı ölçek ve birimlerdeki birden fazla kriteri tek bir karar matrisi içinde ele alır.
Sınırlılıklar
  • Tam telafi varsayar — bir kriterdeki güçlü bir puan, diğerindeki zayıf bir puanı dengeleyebilir.

Kaynaklar

  1. Färe, R., Grosskopf, S., Lovell, C. A. K., Pasurka, C. (1989). Multilateral Productivity Comparisons When Some Outputs are Undesirable: A Nonparametric Approach. Review of Economics and Statistics link ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Environmental DEA with Undesirable Outputs (EEI model). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/dea-env

Benzer yöntemler

Etkinlik Temelli Sıralama İçin Veri Zarflama Analizi (CCR Modeli)İstenmeyen Çıktılara Sahip İki Aşamalı Ağ Veri Zarflama AnaliziSüper-Etkinlik Veri Zarflama AnaliziSlack Tabanlı Ölçüm Veri Zarflama AnaliziAralık Ayarlı Verimsizlik ÖlçütüAğ Girdi-Çıktı Kayıpları Tabanlı Ölçüm (DEA-NETWORK-SBM) ve Pencere AnaliziVeri Zarflama Analizi (BCC / VRS modeli)DEA Çapraz Verimlilik

İlgili referans kavramlar

Çevre İktisadıValuation of Environmental EffectsGirdi-Çıktı Tabloları ve AnaliziRefah İktisadıHesaplanabilir ve Diğer Uygulamalı Genel Denge ModelleriDağılımsal Etkinlik • Maliyet-Fayda Analizi

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

ScholarGate — DEA-ENV (Environmental DEA with Undesirable Outputs (EEI model)). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/dea-env · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Färe, R. Grosskopf, S. Lovell, C. A. K. Pasurka, C.
Subfamily
DEA
Year
1989
Type
Non-parametric environmental efficiency — Weak disposability of undesirable outputs (CRS / VRS)
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