Análisis de sensibilidad de los resultados del modelo de gestión SUE (Sistema Universitario Estatal) basado en el análisis envolvente de datos

  • Juan M. Amariles Universidad Tecnológica de Pereira
  • José A. Soto-Mejía Universidad Tecnológica de Pereira

Resumen

El Sistema Universitario Estatal (SUE) colombiano utiliza un modelo matemático para evaluar las universidades públicas “rankeandolas” según su desempeño. Sin embargo, se hace necesario proponer otro(s) enfoque(s) pues los resultados han generado inconformidades. Este trabajo propuso un modelo alternativo (Soto & Arenas, 2005) basado en Análisis Envolvente de Datos (DEA) que permite calcular el desempeño de las universidades del SUE.El modelo DEA convencional no incluye directamente la posibilidad de evaluar la sensibilidad de la eficiencia a variaciones en la información. Tener una medida de hasta qué punto un conjunto de Unidades de Decisión (Decision Making Unit-DMU) conserva su eficiencia debido a estas variaciones es fundamental para conocer la robustez de los resultados.Este artículo propone utilizar el enfoque de Análisis de sensibilidad de modelos DEA para cambios simultáneos en la información, desarrollado por (Seiford & Zhu, 1998), para medir la sensibilidad de los resultados del modelo SUE basado en DEA. Inicialmente se expondrán algunas de las razones para analizar la sensibilidad del modelo. Luego se presentará el enfoque escogido describiendo su metodología y se aplicará al modelo SUE basado en DEA. Finalmente se presentarán sus resultados y conclusiones

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Como citar
AMARILES, Juan M.; SOTO-MEJÍA, José A.. Análisis de sensibilidad de los resultados del modelo de gestión SUE (Sistema Universitario Estatal) basado en el análisis envolvente de datos. INGENIERÍA Y COMPETITIVIDAD, [S.l.], v. 17, n. 2, p. 53-64, jul. 2015. ISSN 2027-8284. Disponible en: <http://revistaingenieria.univalle.edu.co/index.php/ingenieria_y_competitividad/article/view/2188>. Fecha de acceso: 18 nov. 2017 doi: https://doi.org/10.25100/iyc.v17i2.2188.

Palabras clave

Análisis de sensibilidad, análisis envolvente de datos, Sistema Universitario Estatal, súper-eficiencia.