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Unit name Unit name Score META DISTRIBUIÇÃO NUMÉRICA META % GÔNDOLA META SHARE VOLUME 1 90.13 0 0 11 2 74.7 0 0 33.9 3 28.79 0 0 247.4 4 72.4 0 0 38.1 5 23.99 -27.7 0 316.8 6 41.45 0 0 141.2 7 27.75 0 0 260.3 8 100 0 0 0 9 71.9 0 0 39.1 10 100 0 0 0 11 100 0 0 0 Quadro 20: Resultados do modelo II CCR orientado a outputs Score META DISTRIBUIÇÃO NUMÉRICA META % GÔNDOLA META SHARE VOLUME 1 100 0 0 0 0 2 100 0 0 0 0 3 29.61 -70.7 -70.4 0 1 4 86.57 -13.4 -13.4 0 1 5 30.05 -83.3 -69.9 0 2 6 41.88 -58.1 -58.1 0 1 7 100 0 0 0 0 8 100 0 0 0 0 9 72.19 -27.8 -32 0 2 10 100 0 0 0 0 11 100 0 0 0 0 Unit name Quadro 21: Resultados do modelo II BCC orientado a inputs Score META DISTRIBUIÇÃO NUMÉRICA META % GÔNDOLA META SHARE VOLUME RTS RTS 1 100 0 0 0 0 2 100 0 0 0 0 3 56.63 -41.4 0 76.6 2 4 90.2 0 0 10.9 2 5 35.9 -48.4 0 178.6 2 6 46.03 0 0 117.2 2 7 100 0 0 0 0 8 100 0 0 0 0 9 72.53 0 0 37.9 2 10 100 0 0 0 0 11 100 0 0 0 0 Quadro 22: Resultados do modelo II BCC orientado a outputs 38
Após a implementação dos modelos I e II, é possível resumir em um quadro os resultados obtidos: Modelo I Modelo II DMUs CCR inputs CCR outputs BCC inputs BCC outputs CCR inputs CCR outputs BCC inputs BCC outputs 1 93.67 93.67 94.42 95.64 90.13 90.13 100 100 2 100 100 100 100 74.7 74.7 100 100 3 55.96 55.96 61.37 64.56 28.79 28.79 29.61 56.63 4 63.77 63.77 65.33 67.59 72.4 72.4 86.57 90.2 5 64.71 64.71 85.01 68.67 23.99 23.99 30.05 35.9 6 74.81 74.81 83.07 86.17 41.45 41.45 41.88 46.03 7 100 100 100 100 27.75 27.75 100 100 8 57.91 57.91 74.17 61.5 100 100 100 100 9 86.67 86.67 100 100 71.9 71.9 72.19 72.53 10 61.77 61.77 69.49 71.97 100 100 100 100 11 65.57 65.57 65.79 74.76 100 100 100 100 Quadro 23: Quadro resumo dos resultados – modelos I e II É interessante notar que o modelo I se comportou de maneira mais seletiva que o modelo II (menor quantidade de DMUs na fronteira de eficiência), o que pode ser explicado pelo fato de que no primeiro cenário a análise das variáveis se deu segundo o método multicritério, o que melhorou a qualidade final do modelo, enquando que na segunda situação estudada a análise de correlação restringiu as possibilidades de seleção de variáveis. Tanto no modelo I quanto no II observou-se semelhança nos resultados quando da variação da orientação de inputs para outputs. Isso permite às empresas analisadas escolher dois caminhos para atingirem a eficiência: maximizando as variáveis de saída ou minimizando as entradas. A DMU 2 pode ser consideradas a mais eficiente na junção entre os supermercados e as drogarias. A empresa 7 também obteve um resultado geral expressivo, mas no modelo II CCR apresentou o segundo pior índice de eficiência relativa dentre todas as empresas analisadas. As empresas 3 e 5 tiveram os piores desempenhos globais. Para efeito de ilustração das possibilidades de ferramentas de análise fornecidas pelo Frontier 39
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