RT Report T1 El análisis de correlación canónica como instrumento para la evaluación de la eficiencia A1 Moreno Sáez, Alfredo A1 Trillo del Pozo, David AB Se propone un método para construir las variables que mejor representen al conjunto de inputs y outputs utilizados en el análisis de eficiencia. Mediante el análisis de correlación canónica se pueden obtener diferentes grupos de variables como combinación lineal de las variables de input, que maximizan la correlación con otro grupo de variables que representan al conjunto de los outputs. Sobre la base de estas variables, previamente transformadas para facilitar los análisis de eficiencia, se calcularán los índices de eficiencia relacionados con cada uno de los pares de variables canónicas a través de modelos de tipo estocástico y datos de panel. PB Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Decanato SN 2255-5471 YR 2001 FD 2001 LK https://hdl.handle.net/20.500.14352/64418 UL https://hdl.handle.net/20.500.14352/64418 LA spa NO Aigner, D.; Lovell, C. K. y Schmidt, P. J. (1977): Formulation and estimation of stochastic frontier production models. Journal of Econometrics nº 6, pp. 21-37.Banker, R. D., Charnes, A. y Cooper, w. W. (1984): Models for estimation of technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 30. PP. 1078-92.Batesse, G. E. y Coelli, T. J. (1992): Frontier Production Functions, technical efficiency and panel data: with application to paddy farmers in India. Journal of Productivity Analysis, nº 3, pp. 153-169.Battese, G. E. y Coelli, T. J. (1995): A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production function for panel data. Empirical Economics nº 20, pp. 325-332.Charnes, A., Cooper, D. B. y Rhodes, E. (1978): Measuring Efficiency of Decision Making Units. European Journal of Operational Research nº 1. pp. 429-444.Cohn, E.; Rhine, S.L.W. y Santos, M.C. (1989): Institutions of higher education as multi-product firms: economies of scale and scope. Review of Economics and Statistics nº 71, pp. 284-290.Dundar, H. y Lewis, D. R. (1995): Departmental productivity in American universities Economies of scale and scope. Economics of Education Review vol. 14 nº 2, pp. 119-144.Friedman, L. y Sinuany-Stern, Z. (1997): Scaling units via the canonical correlation analysis in the DEA context. European Journal of Operational Research nº 100, pp. 629-637.Jondrow, J.; Lovell, C. A. K.; Materov, S. y Schmidt, P. (1977): On the estimation of technical inefficiency in the stochastic frontier production function model. Journal of Econometrics 19, pp. 233-238.Kumbhakar, S. C. (1990): Production frontiers, panel data, and time-varying technical inefficiency. Journal of Econometrics, 46, pp. 201-211.Martín-Guzman, P. y Martín Pliego, J. (1993): “Curso básico de estadística económica”. AC. Madrid.Meeusen, W. y Van Den Broeck, J. (1977): Efficiency estimation from Cobb-Douglas productions functions with composed error. International Economic Review, vol. 18, nº 2 june, pp. 435-444.Novales, A. (1990): Econometría. McGraw-Hill. Madrid.Trillo, D. (2000): Modelos dinámicos de medición de la eficiencia: una comparación de métodos en educación superior. VIII Encuentro de Economía Pública. Universidad de Extremadura. Febrero de 2001.Universitat Politècnica de Catalunya (1994-2000): Dades estadístiques i de gestió. Oficina Tècnica de Programació. DS Docta Complutense RD 28 abr 2024