The DEA Game Cross-Efficiency Model and Its Nash Equilibrium
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we examine the cross-efficiency concept in data envelopment analysis (DEA). Cross efficiency links one decision-making unit's (DMU) performance with others and has the appeal that scores arise from peer evaluation. However, a number of the current cross-efficiency approaches are flawed because they use scores that are arbitrary in that they depend on a particular set of optimal DEA weights generated by the computer code in use at the time. One set of optimal DEA weights (possibly out of many alternate optima) may improve the cross efficiency of some DMUs, but at the expense of others. While models have been developed that incorporate secondary goals aimed at being more selective in the choice of optimal multipliers, the alternate optima issue remains. In cases where there is competition among DMUs, this situation may be seen as undesirable and unfair. To address this issue, this paper generalizes the original DEA cross-efficiency concept to game cross efficiency. Specifically, each DMU is viewed as a player that seeks to maximize its own efficiency, under the condition that the cross efficiency of each of the other DMUs does not deteriorate. The average game cross-efficiency score is obtained when the DMU's own maximized efficiency scores are averaged. To implement the DEA game cross-efficiency model, an algorithm for deriving the best (game cross-efficiency) scores is presented. We show that the optimal game cross-efficiency scores constitute a Nash equilibrium point.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».