Métodos No Paramétricos Y Apoyo Multicriterio A Las Decisiones: Eficiencia De La Educación Superior En Argentina
Abstract
Este trabajo evalúa eficiencia de las Universidades Públicas en Argentina. Se utilizan y
comparan resultados de dos metodologías: un modelo no paramétrico (DEA1) y el método TOPSIS2 de
Decisión Multicriterio . DEA es una herramienta de programación matemática, que permite comparar
la eficiencia relativa de un grupo de unidades que utilizan el mismo tipo de entradas para producir un
mismo grupo de salidas. Los modelos DEA miden la eficiencia relativa de cada unidad respecto a una
frontera empírica, como el cociente de distancias entre la unidad y otra potencialmente eficiente. En
este trabajo se utilizará el modelo Cross Efficiency (Doyle y Green, 1994), mediante el cual se
obtendrá un ordenamiento completo de las universidades. Los Métodos de Apoyo Multicriterio (MC)
son metodologías relativamente recientes caracterizadas por insertarse en contextos muy diversos
para la toma de decisiones. Se trabaja con el método TOPSIS (Yoon y Hwang, 1995), basado en el
concepto que es deseable que una alternativa determinada se ubique a la distancia más corta respecto
de una solución ideal positiva y a la mayor distancia respecto a una solución ideal negativa. TOPSIS
define un índice llamado similaridad respecto a la solución ideal positiva combinando la proximidad
a la solución ideal positiva y la lejanía respecto a la solución ideal negativa. Se selecciona aquella
alternativa que se ubica lo más cerca posible a la máxima similaridad respecto a la solución ideal
positiva. De la aplicación de estos métodos se concluye que: a) la ordenación de eficiencia de las
universidades analizadas presenta relativamente alta correlación. entre ambos métodos; b) que las
diferencias registradas obedecen a los supuestos de cada uno de ellos, en particular DEA impone
restricciones más severas que el método TOPSIS y c) se proponen ulteriores líneas de investigación
para la comprensión del uso de recursos en educación superior, con el empleo de los métodos
comparados.
comparan resultados de dos metodologías: un modelo no paramétrico (DEA1) y el método TOPSIS2 de
Decisión Multicriterio . DEA es una herramienta de programación matemática, que permite comparar
la eficiencia relativa de un grupo de unidades que utilizan el mismo tipo de entradas para producir un
mismo grupo de salidas. Los modelos DEA miden la eficiencia relativa de cada unidad respecto a una
frontera empírica, como el cociente de distancias entre la unidad y otra potencialmente eficiente. En
este trabajo se utilizará el modelo Cross Efficiency (Doyle y Green, 1994), mediante el cual se
obtendrá un ordenamiento completo de las universidades. Los Métodos de Apoyo Multicriterio (MC)
son metodologías relativamente recientes caracterizadas por insertarse en contextos muy diversos
para la toma de decisiones. Se trabaja con el método TOPSIS (Yoon y Hwang, 1995), basado en el
concepto que es deseable que una alternativa determinada se ubique a la distancia más corta respecto
de una solución ideal positiva y a la mayor distancia respecto a una solución ideal negativa. TOPSIS
define un índice llamado similaridad respecto a la solución ideal positiva combinando la proximidad
a la solución ideal positiva y la lejanía respecto a la solución ideal negativa. Se selecciona aquella
alternativa que se ubica lo más cerca posible a la máxima similaridad respecto a la solución ideal
positiva. De la aplicación de estos métodos se concluye que: a) la ordenación de eficiencia de las
universidades analizadas presenta relativamente alta correlación. entre ambos métodos; b) que las
diferencias registradas obedecen a los supuestos de cada uno de ellos, en particular DEA impone
restricciones más severas que el método TOPSIS y c) se proponen ulteriores líneas de investigación
para la comprensión del uso de recursos en educación superior, con el empleo de los métodos
comparados.
Full Text:
PDFAsociación Argentina de Mecánica Computacional
Güemes 3450
S3000GLN Santa Fe, Argentina
Phone: 54-342-4511594 / 4511595 Int. 1006
Fax: 54-342-4511169
E-mail: amca(at)santafe-conicet.gov.ar
ISSN 2591-3522