İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Etkinlik analizi›Pencere Veri Zarflama Analizi
Regression modelEfficiency analysis

Pencere Veri Zarflama Analizi

Window Data Envelopment Analysis · Ayrıca şöyle bilinir: Sliding-Window DEA, Temporal DEA, Rolling-Period DEA, Pencere VZA

Pencere Veri Zarflama Analizi (Window DEA), karar verme birimlerinin (KVB) zaman içindeki performansını değerlendiren, parametrik olmayan bir panel etkinlik yöntemidir. Bu yöntem, her bir KVB'nin gözlemlerini kayan bir zamansal pencere boyunca tek bir kesitsel DEA problemine dahil ederek çalışır. Charnes, Clark, Cooper ve Golany tarafından 1984 yılında tanıtılan bu yöntem, tam bir panel gerektirmeden boylamsal etkinlik takibine olanak tanır ve ardışık dönemlerdeki gözlemleri bir araya getirerek ayırt edici gücü artırır.

ScholarGate
  1. Regression model
  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

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Pencere Veri Zarflama Analizi
Malmquist Verimlilik End…Ağ Veri Zarflama Analizi…

Ne zaman kullanılır

Window DEA'yı, nispeten az zaman periyodu veya KVB içeren panel verileriniz olduğunda ve parametrik varsayımlar dayatmadan zaman içindeki etkinlik değişimini izlemeniz gerektiğinde kullanın. Malmquist endeksinin uygulanamaz dönemler arası projeksiyonlar nedeniyle hesaplanamadığı durumlarda uygundur. Temel varsayımlar: sabit veya değişken getiriye göre ölçek, girdi ve çıktıların izotonikliği ve üretim teknolojisinin her pencere içinde istikrarlı olması. Sınırlamaları arasında pencere genişliği seçimine duyarlılık, etkinlik değişimini teknik değişim ve yakalama olarak ayrıştıramama (Malmquist'in aksine) ve gerçek sınır kaymalarını maskeleyebilecek şişirilmiş etkin örneklem büyüklükleri yer alır.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Büyük kesitler gerektirmeden KVB-dönem gözlemlerini bir araya getirerek ayırt edici gücü artırır.
  • Bilinen parametrik olmayan DEA çerçevesi altında boylamsal etkinlik takibine olanak tanır.
  • KVB-dönem başına birden fazla skor sağlayarak çakışan pencereler arasında sağlamlık kontrollerine izin verir.
  • Malmquist tabanlı yaklaşımların aksine, dönemler arası doğrusal programlama problemlerinin uygulanamaz olduğu durumlarda bile uygulanabilir.
Sınırlılıklar
  • Pencere genişliği w öznel olarak seçilmelidir; sonuçlar bu seçime duyarlı olabilir.
  • Ek yapı olmadan etkinlik değişimini teknik değişim ve saf etkinlik değişimi olarak ayrıştıramaz.
  • Dönemleri bir araya getirmek, pencere içinde istikrarlı bir teknoloji varsayar, bu da yapısal kırılmalar sırasında ihlal edilebilir.
  • Hesaplama yükü, KVB sayısı, dönem sayısı ve pencere genişliği ile artar, ancak orta büyüklükteki panel boyutları için yönetilebilir kalır.

SSS

Pencere genişliğini nasıl seçerim?

Evrensel olarak optimal bir kural yoktur. Yaygın uygulama, w'yi 3 ila 5 dönem arasında belirler, bu da referans kümesi zenginliği ile teknolojik istikrar varsayımı arasında bir denge kurar. Nihai sonuçları raporlamadan önce, çeşitli pencere genişlikleriyle modelleri çalıştırarak ve skor dağılımlarını karşılaştırarak duyarlılık analizi yapılması önerilir.

Window DEA, Malmquist Üretkenlik Endeksi'nden nasıl farklıdır?

Her ikisi de panel verilerini ele alır, ancak Malmquist endeksi, dönemler arası LP problemleri kullanarak üretkenlik değişimini teknik etkinlik değişimi ve sınır kayması olarak ayrıştırır, bu da uygulanamaz olabilir. Window DEA, gözlemleri bir araya getirerek dönemler arası projeksiyonlardan tamamen kaçınır, bu da verilerin seyrek olduğu durumlarda daha sağlam olmasını sağlar, ancak aynı ayrıştırmayı sağlayamaz.

Window DEA, değişken getiriye göre ölçeği ele alabilir mi?

Evet. Her penceredeki doğrusal programa dışbükeylik kısıtlamasını (λ toplamı bire eşit) eklemek, CRS modelini Banker, Charnes ve Cooper'ın (1984) VRS modeline dönüştürür. CRS ve VRS arasındaki seçim, uygulama alanındaki ölçek etkinliği hakkındaki ekonomik akıl yürütme ile yönlendirilmelidir.

Kaynaklar

  1. 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. DOI: 10.1007/BF01874734 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Window Data Envelopment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/efficiency-analysis/window-dea

İlişkili yöntemler

Malmquist Verimlilik Endeksi (MVE)Ağ Veri Zarflama Analizi (Ağ VZA)

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Malmquist Verimlilik Endeksi (MVE)Etkinlik analizi↔ karşılaştır
  • Ağ Veri Zarflama Analizi (Ağ VZA)Etkinlik analizi↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Malmquist Verimlilik Endeksi (MVE)

Benzer yöntemler

DEA Hastane VerimliliğiMalmquist Verimlilik Endeksi (MVE)Etkinlik Temelli Sıralama İçin Veri Zarflama Analizi (CCR Modeli)Süper-Etkinlik Veri Zarflama AnaliziAğ Girdi-Çıktı Kayıpları Tabanlı Ölçüm (DEA-NETWORK-SBM) ve Pencere AnaliziAğ Veri Zarflama Analizi (Ağ VZA)

İlgili referans kavramlar

Maliyet-Etkililik AnaliziMaliyet-Etkililik AnaliziÇok Denklemli veya Eş Anlı Denklem Modelleri • Çok DeğişkenlerEkonomik Değerlendirme YöntemleriMaliyet-Etkililik AnaliziDoğrusal Diskriminant Analizi

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

ScholarGate — Window DEA (Window Data Envelopment Analysis). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/efficiency-analysis/window-dea · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Charnes, Clark, Cooper & Golany
Year
1984
Type
Non-parametric panel efficiency model
Subfamily
Efficiency analysis
Orientation
Input- or output-oriented
Returns To Scale
CRS or VRS
İlişkili yöntemler
Malmquist Verimlilik Endeksi (MVE)Ağ Veri Zarflama Analizi (Ağ VZA)
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