Seminário: Eficiência Estocástica e Dinâmica em Sistemas de Decisão: Uma Abordagem Integrada Baseada em Modelos DEA e OCT

No próximo dia 24 de junho, pelas 15h00, na Universidade Lusófona, os Professores Dr. Paulo Nocera Alves Junior e Dra. Isotilia Costa Melo apresentarão um seminário intitulado “Advanced Data Envelopment Analysis Models for Dynamic and Stochastic Efficiency Analysis and tie-breaking: Total Costs and Technical Efficiency Approaches using Chance-Constrained Programming, Principles of Optimal Control Theory, Window Analysis, and Composite Index”.

O evento realizar-se-á em formato híbrido, com a sessão presencial a decorrer na sala U0.8 do Pólo de Lisboa da Universidade Lusófona. A sessão online estará acessível aos membros do Pólo de Coimbra do Centro RCM2+ e ao público em geral.

Dr. Paulo Nocera Alves Junior é atualmente Professor Assistente na Universidad Católica del Norte (UCN), Escuela de Ingeniería de Coquimbo (EIC), Chile. Foi Pesquisador de Pós-Doutorado da área de Logística na Universidade de São Paulo (USP/ESALQ/ESALQ-LOG), Brasil. Ele é Doutor em Engenharia de Produção pela Universidade de São Paulo (USP/EESC), Brasil, com período de estágio de pesquisa no exterior, na Universidad Adolfo Ibáñez (UAI), Chile. O tema central de sua tese foi o desenvolvimento de modelos dinâmicos de Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis - DEA) com princípios de Teoria do Controle Ótimo para avaliar sistemas de controle.

Seus interesses de pesquisa estão relacionados a métodos quantitativos, como desenvolvimento de modelos de Pesquisa Operacional, principalmente DEA  (tradicionais, técnicos, de custo, dinâmicos, estocásticos, entre outros) e Controle Ótimo, mas também Análise Multivariada e Inteligência Artificial. Em termos de aplicações, tem interesse nas mais diversas aplicações de DEA a diversas áreas, principalmente para Medição de Desempenho, Análise de Eficiência, construção de Indicadores Compostos, em Gestão de Operações e Cadeias de Suprimentos, Sistemas de Controle de Estoque, e Sustentabilidade.

Além disso, ele tem publicações em revistas indexadas ao Web of Science, como Journal of Cleaner Production, Transpor Policy, Operations Research Perspectives, Agricultural Systems, Research in Transportation Economics, Benchmarking: An International Journal, e Socio Economy and Policy Studies.

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A Dra. Isotilia Costa Melo é Professora Assistente na ICN Business School, Paris, França, e Editora Associada do jornal “Business and Society Review” (JCR 2.7). Isotilia é doutora em Processo e Gestão Operacional pela Universidade de São Paulo (USP), Brasil (2021). Durante o seu doutoramento, passou por um período de pesquisa split-site na Universidade de Sherbrook (UoS), Québec, Canadá. Tem também um MBA em Negócios Digitais focado em Inteligência Artificial (IA) (USP, 2023). A sua tese centrou-se na medição do desempenho de cadeias de abastecimento digitais (SCs) através de modelos dinâmicos de análise envoltória de dados (DEA). Também foi supervisora de projetos de MBA na USP (2018 – 2022). Supervisionou mais de 60 projetos executivos, a maioria relacionados com IA.

Isotilia tem mais de 35 publicações em revistas especializadas. Entre as revistas classificadas pela ABS, tem publicações no "Journal of Cleaner Production", "Benchmarking: An International Journal", "Research in Transportation Economics", "Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce" e "Journal of Financial Management of Property and Construction". Em Portugal, além da Universidade Lusófona, também colabora com o Instituto Superior de Engenharia do Porto.

No que diz respeito à metodologia, os seus principais interesses estão relacionados com metodologias quantitativas paramétricas e não paramétricas para medição de desempenho, (i.e., modelos DEA tradicionais e estocásticos). Além disso, interessa-se por IA e métodos mistos, integrando investigação qualitativa e quantitativa.

No que diz respeito à aplicação, os seus interesses são amplos, começando pela logística, cadeias de abastecimento, transformação digital e sustentabilidade, mas muitas vezes abrangendo energia verde, pequenas e médias empresas (PME), mercados financeiros e greenwashing.

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Advanced Data Envelopment Analysis Models for Dynamic and Stochastic Efficiency Analysis and tie-breaking: Total Costs and Technical Efficiency Approaches using Chance-Constrained Programming, Principles of Optimal Control Theory, Window Analysis, and Composite Index

Abstract

The presentation is related to the base models of the FONDECYT INICIACION Chilean project named “Stochastic Data Envelopment Analysis (DEA), principles of Optimal Control Theory (OCT), and inventory management: stochastic and dynamic cost efficiency analysis”. The main aim of this project is to develop a novel Stochastic Data Envelopment Analysis (SDEA) model with principles of Optimal Control Theory (OCT), employing a Window Analysis (WA) approach jointly with Chance-Constrained Programming (CCP) for constructing the probabilistic constraints, considering the probability of each window, also computing the average values and the covariance matrices of each window over time. A Chance-Constrained DEA model can be used to compute Stochastic Efficiency. The results are different when using the multipliers or envelopment forms, as well as it depends on the orientation of the model for the composite index in the tie-breaking method. The OCT principles can be used to relate variables and incorporate dynamics into a control system, while other dynamic characteristics from recent models can also be incorporated, for example, the Intermediate Measures, and they can be used to compute Dynamic Efficiency. The WA is used to create the windows over time and incorporate uncertainty and stochastics, using average values to avoid the infeasibility of specific values due to a situation similar to super-efficiency in stochastic efficiency models. The expected result of this research is an SDEA with OCT principles to be applied to control systems of Decision-Making Units (DMUs).

Keywords: Stochastic Data Envelopment Analysis (SDEA); Chance-Constrained Data Envelopment Analysis (CCDEA); Optimal Control Theory (OCT); and Window Analysis (WA).