Rankings na DEA baseados em DMUs virtuais - aplicação ao setor segurador

Abstract

Os modelos clássicos da metodologia DEA (Data Envelopment Analysis) permitem, em geral, classificar várias DMUs (Decision Making Units) como eficientes, revelando-se incapazes de discriminar essas DMUs e, consequentemente, gerar um ranking completo para todas as DMUs, o que constitui uma limitação desta metodologia. Para ultrapassar tal limitação, várias classes de métodos e modelos para a obtenção de rankings na DEA têm sido desenvolvidos. Nesta dissertação apresenta-se um estudo sobre uma dessas classes, designada de DMUs virtuais, que utiliza este tipo de DMUs para integrar as eficiências otimista e pessimista e, deste modo, gerar um ranking completo sobre as DMUs reais. Este estudo inclui a aplicação a um caso real, mais concretamente, à avaliação e estabelecimento de rankings de dezoito seguradoras do ramo não vida, que operavam em Portugal no ano de 2019.

The classic models of the DEA (Data Envelopment Analysis) methodology allow, in general, to classify several DMUs (Decision Making Units) as efficient, revealing themselves incapable of discriminating these DMUs and, consequently, generating a complete ranking for all DMUs, which constitutes a limitation of this methodology. To overcome this limitation, several classes of methods and models for obtaining rankings in DEA have been developed. This dissertation presents a study of one of these classes, called virtual DMUs, which uses this type of DMU to integrate optimistic and pessimistic efficiencies and, thus, generate a complete ranking of real DMUs. This study includes the application to a real case, more specifically, to the assessment and establishment of rankings of eighteen non-life insurance companies, which operated in Portugal in the year 2019.