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자료유형
학술저널
저자정보
DAR Qaiser Farooq (인천대학교) 마진희 (인천대학교) 안영효 (인천대학교)
저널정보
한국상품학회 상품학연구 상품학연구 제41권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
29 - 37 (9page)

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Since the beginning of the evolutionary development of molecular biology in 1970, the biopharmaceutical industry has been rapidly growing worldwide. The biopharmaceutical industry improves the health management system (HMS) and plays an essential role in South Korea’s economy. Therefore, efficiency in the biopharmaceutical industry is a critical aspect of research for national policy regulators. Data envelopment analysis (DEA) is a powerful nonparametric technique for measuring the efficiency and performance of decision making units (DMUs) that convert multiple homogeneous inputs into multiple outputs. Conventional DEA models measure efficiency by assuming that inputs and outputs are known, fixed, and strictly positive. However, these assumptions are not applicable in every real-life efficiency problem. In many situations, inputs and outputs are either missing or negative and even sometimes both. This paper proposes an algorithm to estimate missing values and translate the negative inputs and outputs into positive values. It also extends our algorithm to measure the efficiency of the South Korean biopharmaceutical industry by using the base-point DEA approach with BCC, SBM, and super efficiency.
#data envelopment analysis #multiple linear regression analysis #modified base point algorithm #slack based measure #tobit regression analysis #biopharmaceutical industry

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