کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4959726 | 1445951 | 2017 | 26 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
On endogenizing direction vectors in parametric directional distance function-based models
ترجمه فارسی عنوان
بر روی بردارهای انتگرالگیری جهت در مدل های مبتنی بر تابع فاصله از راه دور پارامتری
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
یا در انرژی، برنامه نویسی غیر خطی، تابع فاصله جهت،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
Empirical studies of production technologies using directional distance functions have traditionally resorted to ad hoc ways of choosing direction vectors for these functions. Yet it is well known that the assumptions placed on the direction vector can have a non-negligible impact on the estimation results. Several recent studies have attempted to address this issue using econometric estimation and Data Envelopment Analysis. We demonstrate the use of parametric nonlinear programming to select the direction vector optimally. Data on the US electric power plants from early 2000s are used to show the difference between results obtained with endogenously determined direction vectors and ad hoc vectors.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: European Journal of Operational Research - Volume 262, Issue 1, 1 October 2017, Pages 361-369
Journal: European Journal of Operational Research - Volume 262, Issue 1, 1 October 2017, Pages 361-369
نویسندگان
Rolf Färe, Carl Pasurka, Michael Vardanyan,