APLICAÇÃO DE MÉTODO DE SELEÇÃO DE VARIÁVEIS EM UM MODELO DEA NA PRODUÇÃO DE BOVINOS DE CORTE

Autores/as

  • Adriano Pinto de Freitas Universidade Federal do Pampa
  • Marcelo Xavier Guterres Universidade Federal do Pampa
  • Vinicius do Nascimento Lampert Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária
  • Ana Helena Soares da Silva Universidade Federal do Rio Grande do Sul
  • Júlio Otavio Jardim Barcellos Universidade Federal do Rio Grande do Sul
  • Pedro Rocha Marques UFRGS – Universidade Federal do Rio Grande do Sul

DOI:

https://doi.org/10.22409/engevista.v19i4.893

Resumen

Os modelos de análise de produção por estimação de fronteira não paramétrica avaliam a eficiência relativa de unidades produtivas. O método de maior abrangência na literatura é a Análise por Envoltória de Dados (DEA). A análise de eficiência realizada pela técnica de Análise Envoltória de Dados (DEA) exige especial atenção na seleção das variáveis do modelo. Este trabalho incorporou uma matriz de referência como etapa preliminar na aplicação do Método Combinatório Multicritério Inicial (MCMI) para seleção de variáveis para a análise de eficiência de sistemas de produção de bovinos de corte. Esta matriz busca, com auxílio de especialistas, refinar um método de seleção de variáveis, para o fim de reduzir ou extinguir a seleção de variáveis inúteis em uma futura investigação de eficiência. O método proposto para seleção das variáveis do modelo DEA foi aplicado em uma problemática abordada em oito municípios da região oeste do estado do Rio Grande do Sul, com a finalidade de avaliar o desempenho de sistemas de produção de bovinos de corte, com ciclo de produção completo. As variáveis resultantes da aplicação mostraram um alinhamento com os pontos de maior importância zootécnica para análise de eficiência de sistemas de produção de bovinos de corte que são as características reprodutivas, de crescimento e de sobrevivência dos animais. Esta técnica mostrou-se importante no sentido de considerar a opinião de especialistas na etapa de pré-seleção de variáveis a fim de complementar o método clássico de redução e descarte de variáveis. 

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Publicado

2017-10-09

Número

Sección

Artigos