Data Envelopment Analysis: Unterschied zwischen den Versionen
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Die Data Envelopment Analysis (DEA) vergleicht Unternehmenseinheiten, die denselben Auftrag und dasselbe Ziel haben, mit dem In- und Output ihrer Produktionskosten (Röhner & Thamm, 2009, S. 39-40). Sie eignet sich als Ausgangslage für Benchmarking und unterscheidet zwischen absoluter Effizienz (Soll-Ist-Vergleich) und relativer Effizienz (Gladen, 2014, S. 262). Zudem ermöglicht sie den direkten Vergleich einzelner Unternehmensbereiche, wenn eine monetäre Bewertung aufgrund fehlender Marktpreise nicht möglich ist. Dies ist zum Beispiel der Fall, wenn an verschiedenen Standorten unterschiedliche Faktorkosten gelten. Durch den Vergleich vom Ist zu (Ist-)Referenzeinheiten wird die relative Effizienz gemessen. Es besteht die Möglichkeit, verschiedene Aufwands- und Ertragsgrössen beliebig miteinander kombinieren zu können. Dies lässt die DEA als Ergänzung zu traditionellen, eher monetär orientierten Performancemassen und entsprechenden [[Kennzahlensysteme|Kennzahlensystemen]] erscheinen (Gladen, 2014, S. 262-265). | Die Data Envelopment Analysis (DEA) vergleicht Unternehmenseinheiten, die denselben Auftrag und dasselbe Ziel haben, mit dem In- und Output ihrer Produktionskosten (Röhner & Thamm, 2009, S. 39-40). Sie eignet sich als Ausgangslage für [[Benchmarking]] und unterscheidet zwischen absoluter Effizienz (Soll-Ist-Vergleich) und relativer Effizienz (Gladen, 2014, S. 262). Zudem ermöglicht sie den direkten Vergleich einzelner Unternehmensbereiche, wenn eine monetäre Bewertung aufgrund fehlender Marktpreise nicht möglich ist. Dies ist zum Beispiel der Fall, wenn an verschiedenen Standorten unterschiedliche Faktorkosten gelten. Durch den Vergleich vom Ist zu (Ist-)Referenzeinheiten wird die relative Effizienz gemessen. Es besteht die Möglichkeit, verschiedene Aufwands- und Ertragsgrössen beliebig miteinander kombinieren zu können. Dies lässt die DEA als Ergänzung zu traditionellen, eher monetär orientierten Performancemassen und entsprechenden [[Kennzahlensysteme|Kennzahlensystemen]] erscheinen (Gladen, 2014, S. 262-265). | ||
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Version vom 22. März 2016, 20:36 Uhr
Die Data Envelopment Analysis (DEA) vergleicht Unternehmenseinheiten, die denselben Auftrag und dasselbe Ziel haben, mit dem In- und Output ihrer Produktionskosten (Röhner & Thamm, 2009, S. 39-40). Sie eignet sich als Ausgangslage für Benchmarking und unterscheidet zwischen absoluter Effizienz (Soll-Ist-Vergleich) und relativer Effizienz (Gladen, 2014, S. 262). Zudem ermöglicht sie den direkten Vergleich einzelner Unternehmensbereiche, wenn eine monetäre Bewertung aufgrund fehlender Marktpreise nicht möglich ist. Dies ist zum Beispiel der Fall, wenn an verschiedenen Standorten unterschiedliche Faktorkosten gelten. Durch den Vergleich vom Ist zu (Ist-)Referenzeinheiten wird die relative Effizienz gemessen. Es besteht die Möglichkeit, verschiedene Aufwands- und Ertragsgrössen beliebig miteinander kombinieren zu können. Dies lässt die DEA als Ergänzung zu traditionellen, eher monetär orientierten Performancemassen und entsprechenden Kennzahlensystemen erscheinen (Gladen, 2014, S. 262-265).
Quellen
Literaturverzeichnis
- Gladen, W. (2014). Performance Measurement. Controlling mit Kennzahlen (6. Aufl.). Wiesbaden: Verlag Dr. Th. Gabler/GWV Fachverlage GmbH.
- Röhner, J. & Thamm, E. (2009). Effizienzmessung von Unternehmen(seinheiten). DEA (Data Envelopment Analysis) in der Sozialversicherung. Controller-Magazin, Nr. 2, S. 38-42.
Weiterführende Literatur
- Ahn, H. (2010). Effizienzmessung mittels Data Envelopment Analysis (DEA). Ohne Expertenwissen geht es nicht! Controller-Magazin, Heft 2, S. 48-51.
- Cooper, W. W., Seiford, L. M. & Zhu, J. (2011). Handbook on Data Envelopment Analysis (2nd Ed.). New York: Springer Science+Business.
- Kleine, A. (2002). DEA-Effizienz. Entscheidungs- und produktionstheoretische Grundlagen der Data Envelopment Analysis. Wiesbaden: Deutscher Universitäts-Verlag.
