共通の重みを用いた動的DEA：イラン航空のケーススタディ

従来のデータ包絡分析（DEA）モデルでは、各意思決定単位（DMU）がその相対的効率スコアを最大化するために最も有利な重みを指定することができます。さらに、指定された期間内における連続プロセスを持つDMUのパフォーマンスを評価するために、動的データ包絡分析（DDEA）は研究者からかなりの注目を集めています。動的効果を考慮し、本稿では動的構造において共通の重みセットを達成するための重み制限の分析に基づく新しい動的DEAアプローチを開発します。本研究の貢献は4つの側面があります：（1）厳密に正の重みを生成すること。（2）全体的および定期的な効率を同時に評価すること。（3）提案モデルを用いて重みの不一致を防ぐこと。（4）動的ネットワーク特性における各ユニットの比較と順位付けを簡素化すること。提案されたアプローチの詳細を明らかにするために、2018年から2020年の期間におけるイランの14の航空会社の実データセットを用いてその動的パフォーマンスレベルを分析します。結果は、評価対象の年においてイラン航空ツアーが最も優れた総合効率を持っていたことを強調しています。さらに、結果は、連続する期間を結ぶキャリーオーバーフローを持つ動的構造の分析における提案手法の優位性と適用性を示しています。