Gestion de performance avec DEA en utilisant les extensions de controle des poids, d`efficacite croisee et d`analyse de fenetre

Abstract

Özet Günümüzde imalat sektöründe yaşanan rekabet, işletmeleri, kaynaklarını en etkin şekilde kullanmaya zorlamaktadır. Bunu sağlamak için işletmelerin, rekabet ettikleri sektör içinde performanslarını göreli olarak değerlendirmesi ve etkinlik sınırında yer almak için referans almaları gereken işletmeleri belirlemesi gerekmektedir. Verimlilik analizi, performans değerlendirilmesinde kullanılan yöntemlerin başında gelmektedir. Verimlilik basit olarak kurumun amacına uygun olarak yarattığı ürünün, bu ürünü ortaya koyabilmek için harcadığı kaynağa oranlanmasıyla hesaplanır. Ancak girdi ve çıktılardaki niteliksel farklılıklar bu hesaplamayı zorlaştırmaktadır. Özellikle günümüzde kullanılan birbirinden farklı kaynaklar ve bunların sonucunda elde edilen birçok farklı ürün verimliliğin değerlendirilmesini güçleştirmekte, bunların yanı sıra adı geçen girdi ve çıktıların birimlerinin farklı olması da karşılaşılan zorlukları artırmaktadır. Verimlilik analizi için kullanılan ölçüm sistemleri yapısal olarak, oran analizleri, parametreli yöntemler ve parametresiz yöntemler olmak üzere üç temel gruba ayrılabilir. Oran analizi, kapsam ve amaç açısından tek boyutlu analizleri içerir. Verimlilik ölçümünde hesaplanan değişik oranların ağırlıklandırılarak tek bir ölçüt elde edilmesi gereksinimi, yöntemin önemli bir eksikliği olarak belirmektedir. Parametreli yöntemler, verimlilik ölçümü gerçekleştirilen işletmelere ilişkin üretim fonksiyonunun analitik bir yapıya sahip olduğunu varsayarlar. Çoğunlukla birçok girdi ile bir tek çıktıyı ilişkilendiren regresyon analizi, yaygın kullanılan parametrik yöntemlere örnek verilebilir. Parametresiz yöntemler ise üretim fonksiyonunun ardında herhangi bir analitik formun varlığını öngörmeyen esnek bir yapıya sahiptirler ve çözüm yöntemi olarak genellikle matematik programlamayı kullanmaktadırlar. Verimlilik analizinde karşılaşılan güçlükleri giderebilmek için Charnes ve diğerleri (1978) tarafından parametresiz bir yöntem olan veri zarflama analizi (VZA) XIgeliştirilmiştir. Bu analizin sahip olduğu en önemli özellik, her karar alma birimindeki etkinsizlik miktarını ve kaynaklarını tanımlayabilmesidir. Bu şekilde etkin olmayan birimlerde ne kadar girdi azaltmak ve/veya çıktı miktarını artırmak gerektiğine ilişkin olarak yöneticilere yol gösterebilir. Son yirmi yıllık süre içinde, öncelikle kar amacı gütmeyen kurumlarda (hastane, silahlı kuvvetler, üniversite, elektrik kurumu vb. ), AR- GE projelerinde, çok uluslu ya da çok şubeli işletmelerin göreli performanslarının ölçümünde VZA uygulamalarına rastlanmaktadır. Yöntemin getirdiği. en önemli yenilik, birçok girdinin kullanılarak birden fazla çıktının elde edildiği ortamlarda, parametrik yöntemlerde olduğu gibi önceden belirlenmiş herhangi bir analitik üretim fonksiyonunun varlığının öngörülmesine gereksinim duymadan ölçüm yapabilmesidir. Ayrıca girdi ve çıktılar ölçüm birimlerinden bağımsızdırlar. Bu nedenle işletmenin değişik boyutlarının aynı zamanda ölçülebilmesi imkanı vardır. VZA, birçok girdi ve çıktıyı bir skaler etkinlik ölçütüne dönüştüren doğrusal programlama bazlı bir yöntemdir. Analizin temelinde birbirine benzer karar alma birimlerinin üretim etkinliklerinin değerlendirilmesi yatar. Analize konu olacak karar birimlerinin aynı hedefe yönelik benzer işlevleri görmesi, aynı pazar şartlarında çalışması ve gruptaki bütün birimlerin verimliliklerini nitelendiren etmenlerin, yoğunluk ve büyüklüklerdeki farklılıklar hariç aynı olması şartları aranır. En basit durum olarak tek girdi ve çıktıya sahip bir süreç veya birim için etkinlik çıktı/girdi olarak; gelişmiş örgütlerde ise girdi ve çıktı sayısındaki fazlalık dikkate alınarak etkinlik, ağırlıklı çıktı toplamı / ağırlıklı girdi toplamı ile tanımlanabilir. Ancak bu son tanımda yer alan ağırlıkları ortak değerler olarak belirlemek, özellikle karşılaştırılan birimlerin birbirlerinden farklı karmaşık yapıları sebebiyle çok güçtür. Bu sorunun çözümü ancak her birimin kendi verilerinin dikkate alınmasıyla oluşturulacak kendi ağırlık kümelerinin belirlenmesiyle mümkündür. İşte bu kümeyi oluşturmaya yönelik olarak Charnes, Cooper ve Rhodes (CCR), incelenen hery'o birimi için aşağıdaki modeli önermişlerdir: XİİKısıtlar: Maksh,, =-^ ZV X ' y` - <1, /' = l,...,w i=l //,.,v, >0, V/- ve/'. Yukarıdaki formülasyonda, >',7 =/ inci karar birimi tarafından üretilen r çıktısı, x,j =./`inci karar birimi tarafından kullanılan / girdisi, //,. = y'o karar birimi tarafından /. çıktısına verilen ağırlık, v, = /o karar birimi tarafından / girdisine verilen ağırlık, // = karar birimi sayısı, / = çıktı sayısı, m = girdi sayısını ifade etmektedir. Model hery karar birimi için çözülür ve her birim için birer etkinlik değeri elde edilir. Örneğin (l)'de incelenen j0 karar biriminin etkinliği tüm karar birimlerinin etkinliğinin l'den büyük olmaması koşulu ile hesaplanmıştır. Modelde girdi ve çıktı ağırlıkları çözüm kümesini oluşturmaktadır. Bu ağırlıklar y'o karar biriminin etkinliğini ençoklayacak olan değerlerdir. Elde edilen etkinlik değeri 1 olursa buy'o biriminin diğer karar birimlerine göre etkin, aksi halde ise etkinsiz olduğunu gösterir. Eğer birim etkinsiz ise, belirlenmiş ağırlıklar ile etkin olan karar birimleri varsa bunlar incelenen birim için referans kümesini oluştururlar. VZA modeli yukarıda görüldüğü gibi oransal olarak tanımlanmıştır. Ancak doğrusal m programlama çözüm yöntemlerinin uygulanabilmesi için, model, q ' =^vjxj olarak ; = l Xİİİtanımlandığında, jur=qur ve w,=#v, dönüşümlerinden yararlanarak aşağıdaki şekilde doğrusallaştırılabilir: Maks h0 = j>r.y I r=l Kısıtlar: £w^« =1 i=l / m E^^-Zw'xff -0' y'=1.-.w /.=1 1=1 w, > 0, /' = l,...,/w. Yukarıda verilmiş olan model primal formülasyondur. Alternatif olarak modelin duali de çözülebilir. Primal problem t + m adet karar değişkeni ve herbir karar birimi için bir adet kısıt içermekte ve dolayısıyla dual problem t + m adet kısıt ve herbir karar birimi için bir adet karar değişkeni içermektedir. Genellikle kurulan modellerde t + m < n olduğu için çözüm aşamasında daha az zaman alacağından dual model tercih edilebilir. VZA, günümüzde göreli performans analizinde yaygın kullanım gören bir yöntemdir. Ancak analiz sonucunda, aralarında bir karşılaştırma yapmaya olanak vermeyecek sayıda etkin karar birimi çıkabilmekte; böylece sonuçların sağlıklı bir şekilde değerlendirilmesi mümkün olmamaktadır. Bu da VZA'nin temelinde yeralan ve tercih edilmesini sağlayan, her birimin girdi ve çıktı ağırlıklarının kendilerine özgü biçimde serbestçe değerlenmesinin yolaçtığı bir tehlike ve dolayısıyla bir dezavantajdır. Ağırlık değerlerinin serbest bırakılmasının diğer bir sonucu da incelenen birimler için önem taşıyan girdi ve/veya çıktıların ağırlıklarının hiç istenmemesine rağmen sıfır (0) değerini almasıdır. Bu olumsuzluğun giderilebilmesi de ancak ağırlıkların kısıtlanmasıyla mümkündür. VZA'nde karar birimlerinin etkinlik değerlerini belirlerken istenmeyen ağırlık değerleri ile karşılaşmamak için ağırlıklar kısıtlanabilir. Böylece tüm birimler için gerçek etkinlik değerlerine ulaşma imkanı doğar. XIVBu konuda literatürde değişik yaklaşımlara rastlanabilir. Bu çalışmada Wong ve Beasley'in önerdikleri girdi ve çıktıların göreli ağırlıklarına kısıt koyma yöntemi irdelenmiştir. Ağırlık kısıtlarının VZA modeline katılmasından sonra çözüm aşamasında hiçbir farklılık yoktur; yine her karar birimi için model çözülür ve ek kısıtları sağlayan, istenen ağırlıkları gerçekleyen çözüm kümesine ulaşılır. Ek kısıtlar, analize, en temel üstünlüğü olan ağırlıkların her karar birimi için esnekçe belirlenmesi ilkesini kaybettirmediği gibi daha gerçekçi bir sonuca ulaşma şansı kazandırır. Yöntem esas olarak ağırlık oranlan kullanımına dayanır. Wong ve Beasley, bir ağırlıklı çıktının (veya girdinin) diğer çıktıların (veya girdilerin) ağırlıklı toplamına oranının, yöneticiler veya genel olarak karar vericiler tarafından hemfikir olunan değerlerle sınırlandırılabileceğini savunmaktadırlar. Bu bir bakıma o çıktının (veya girdinin) diğerlerine göre hangi önemde değerlendirilmesi gerektiğini vurgulamaktır. a, < - - < b.r - t X/',>', r = l Buradaki [ar, br] sayı aralığı r çıktısı için bir değer ayarlamasıdır. Böylece karar verici problemin durumunu analize daha iyi yansıtmış olur. [ar, br/ [0,1] aralığındadır ve belirlenmesi aşamasında Analitik Hiyerarşi Süreci kullanılabileceği gibi sınırlar doğrudan uzman karar vericiler tarafından da tanımlanabilir. Bir başka yöntem de modelin CCR ile çözülüp, elde edilen ağırlıklarla kısıt konulması düşünülen ağırlık için her karar biriminde, yukarıdaki oranın hesaplanmasına dayanır. Daha sonra ikinci en küçük ve en büyük değer alt ve üst sınır olarak alınır. a,- ve br değerlerinin belirlenmesinin ardından oran her karar birimi için 2 tane eşitsizlik ile aşağıdaki gibi doğrusallaştırılır ve toplam 2n tane kısıt VZA modeline eklenir. XVWn -arT.Mr}'rj ^0, j = /,...,H ».=1 I rl Aynı prosedür, girdilerin ağırlıkları kısıtlanmak istendiğinde de benzer şekilde uygulanır. VZA sonucunda birden fazla etkin karar birimi elde edildiği durumlarda, bu birimler arasında bir sıralama yapabilmek için çapraz etkinlik matrisinden yararlanılabilir. Çapraz etkinlik matrisi ilk olarak Sexton ve diğerleri tarafından önerilmiş ve daha sonra Doyle ve Green tarafından geliştirilmiştir. Yöntem esas olarak, bir karar biriminin diğer birimlerin etkinliğine göre değerlendirilmesini sağlar. Bu çalışmada, matris elemanlarını elde etmek için basit çapraz etkinlik ölçütleri kullanılmıştır. Buna göre öncelikle her karar birimi için CCR modeli çözülür ve elde edilen etkinlik değerlerinden hareketle.v karar biriminin göreli etkinliği, k karar biriminin ağırlıklarına göre aşağıdaki formülle hesaplanabilir: MinJ>r><` r=l Kısıtlar: m ı=l E^ < 1, her karar birimi için (s*k) I m Z^^-^ttZw'x* =0 r=/ ı=l w, > 0, /' = l,...,/w. Yukarıdaki modelde, £^, CCR modelinden elde edilen k karar biriminin optimal etkinlik değeridir. Aşağıdaki matriste Eks değeri s biriminin k hedef birimine göre etkinliğini göstermektedir. En alt satırdaki ortalama çapraz etkinlik değerleri ise her s XVIbiriminin diğer birimler dikkate alındığında eriştiği ortalama etkinliği göstermektedir. Böylece karar birimleri arasında göreli bir sıralama yapmak mümkün olmaktadır. Doyle ve Green' in önerdiği yöntemde tüm karar birimlerinin çapraz etkinliklerini içeren n x n boyutlu aşağıdaki matris öngörülmüştür. Buna alternatif olarak, sadece ilk CCR analizi sonucunda elde edilen etkin karar birimleri arasında daha küçük boyutlu bir matris oluşturmak da yeterli olabilir. Bu çalışmada yer alan uygulamada, CCR analizi sonucu etkinlik sınırında yer alan karar birimleri için çapraz etkinlik matrisi hesaplanmıştır. n E`ı E`2 E`3... E, nn Çapraz ortalama etkinlik değerleri e/ e? e3... e` Amaç, performans değerlendirmesi yapılan birimlerin etkinliklerinin zamana bağlı olarak izlenmesi şeklinde belirtildiğinde, pencere analizi VZA'nin etkin bir uzantısı olarak belirmektedir. Böylece VZA'ne dinamik bir yapı kazandırılarak performanslarda karşılaşılan dönemsel farklılıklar da dikkate alınmış olur. Yöntemde, öncelikle bir bakıma pencerenin boyutunu oluşturacak p zaman diliminin seçilmesi gerekir. Bu, üç ay, altı ay, bir yıl veya yapılacak analizin özelliğine göre farklı şekillerde tanımlanabilir. Toplam q dönemi kapsayacak bir pencere analizinde her karar birimi için q-p+/ adet `pencere` oluşturulur. Bu yöntemin en temel özelliği her karar biriminin, bir pencere içerisinde yer alan dönemlerdeki verilerinin sanki farklı birimlere ait verilermiş gibi değerlendirilmesidir. Böylece VZA modelinin bir pencere XVIIiçin çözümü ile, toplam n karar birimi olduğunu varsayımıyla, nxp adet birimin göreli etkinliği elde edilir. Tüm pencereler için model çözüldükten sonra bir matris elde edilir. Daha sonra, bu matristen hareketle yapılacak istatistiksel değerlendirmeler ile incelenen karar birimlerinin göreli etkinliklerinin karşılaştırılması zaman boyutu da dikkate alınarak gerçekleştirilmiş olur. Bu çalışmada, yukarıda bahsedilen yöntemler birkaç uygulama ile test edilmiştir. İlk uygulamanın konusu, Türk çimento sektöründe yer alan ve İMKB'ye kote olan şirketlerin göreli faaliyet performanslarının ağırlık kısıtlamaları ve çapraz etkinlik kullanılarak VZA ile değerlendirilmesidir. VZA'ndeki en önemli karar aşaması, yapılan analizin sağlığı açısından girdi ve çıktıların belirlenmesidir. Burada faaliyet performanslarının bir karşılaştırması yapılacağından girdi olarak, personel sayısı, maddi duran varlıklar, finansman giderleri ve öz sermaye; çıktı olarak ise net satışlar ve esas faaliyet kan seçilmiştir. Daha sonra veriler her girdi ve çıktı için ortalama değerlerine göre normalize edilmişlerdir. Problemin CCR modeli ile çözümünde çıktı olarak esas faaliyet karlarına ait ağırlıklarda yoğun bir şekilde (7/14) ve girdi olarak da, tüm karar birimleri için, maddi duran varlıkların ağırlıklarında sıfır değeri elde edilmiştir. Çıktı olarak esas faaliyet karının analiz esnasında diğer çıktı olan net satışlara göre bu kadar düşük oranda değerlenmesi kabul edilemez bir durumdur. Benzer şekilde, maddi duran varlıklar da diğer girdiler içerisinde tamamen değerlendirme dışında tutulmuştur. Analizin gerçekçi temellere oturtulması açısından ağırlıkların kısıtlanması yoluna gidilmesi gerekmiştir. Bu amaçla adı geçen çıktı ve girdi için uzman görüşü ile belirlenen sınırlamalara gidilmiştir. Belirlenen sınırlamalar doğrusallaştırılarak CCR modeline 56 yeni kısıt eklenmiştir. Modele eklenen bu yeni kısıtlarla yapılan analiz sonucunda esas faaliyet kan ve maddi duran varlıkların ağırlıkları ise istenen şekilde değerlenmiştir. İlk CCR çözümünde etkin olarak değerlendirilen 6 işletmeden 5'i bu konumlarını korurlarken, etkin olmayan firmaların etkinlik değerleri daha da düşmüş, ancak aralarındaki sıralama değişmemiştir. WillElde edilen sonuçların ışığında, etkin olan beş işletmenin göreli faaliyet performanslarını kullanarak sıralama yapmak mümkün değildir. Bu nedenle sözkonusu beş işletme için çapraz etkinlik matrisi oluşturulmuştur. Oluşturulan çapraz etkinlik matrisi ile çimento sektöründeki işletmelerin faaliyet performanslarının göreli analizi tam olarak gerçekleştirilebilmiştir. Buna göre CCR analizinde etkin olarak belirlenen beş işletmenin çapraz etkinlik analizi sonucu faaliyet etkinliği sıralaması Batı Çimento, Ünye Çimento, Afyon Çimento, Göltaş ve Bursa Çimento olarak belirlenmiştir. İkinci uygulama Türk ticaret bankalarının 1991 yılından 1997 yılına kadar gerçekleştirdikleri karlılıkların göreli karşılaştırmasını içermektedir. Burada öncelikle her biri 3 yıl içeren 5 tane pencere tanımlanmıştır. Böylece bir pencerede her bankanın birbirini izleyen 3 yıla ait verileri bulunmaktadır. Analize 23 banka dahil edildiğinden her pencerede etkinlikleri ölçülecek karar birimi sayısı 69 olmuştur. Daha sonra oluşturulan modeller çözülerek her bir banka için 5 pencereden gelen 3 'er etkinlik değeri elde edilmiştir. Bu 15 değerin ortalaması ile de o birimin 7 yıllık ortalama etkinlik değerine ulaşılmıştır. Ayrıca oluşturulan tablo ile de bankaların yıllar süresince gösterdikleri performans değişimleri de gözlemlenebilmiştir. Bu şekilde VZA dinamik bir yapıya kavuşturulmuş ve bankaların karlılıklarının ne ölçüde istikrar taşıdığı belirlenebilmiştir. Çalışmanın son bölümünde yer alan uygulamada ise bankacılık sektöründe performans ölçümünde sıkça kulanılan oran analizi ile VZA'nin bir karşılaştırması yapılmıştır. Oran analizlerinin en büyük zaafı olan değerlendirilecek işletmenin sadece bir yönünün dikkate alınması, istatistiksel bir metod olan faktör analizi ile büyük ölçüde giderilebilmektedir. Bu yöntemde, öncelikle, analizi en iyi yansıtabilecek oranlar birer faktör altında toplanmakta ve daha sonra bu faktörlerden hareketle işletmenin gösterdiği performans hakkında bilgi edinilmektedir. Uygulama uzayı olarak bankacılık sektöründe yer alan 23 ticari banka seçilmiştir. Değerlendirilecek dönemler ise 1995, 1996 ve 1997 yılları olmuştur. Öncelikle bahsi XIXgeçen bankaların üçer yıllık göreli etkinlikleri VZA ile hesaplanmıştır. Daha sonra elde edilen bu değerlerden hareketle üç grup oluşturulmuştur. Bu gruplardan ilki etkin olan birimleri, ikincisi orta düzeyde etkinliğe sahip olanları ve sonuncusu da zayıf etkinliğe sahip birimleri içermiştir. Uygulamanın ikinci aşamasında, gruplarda yer alan bankalar için, bulundukları dönem verileri dikkate alınarak, 4 faktör altında tanımlanmış 12 oran hesaplanmıştır. Daha sonra bu oranların ortalamaları alınarak, oluşturulmuş üç grup için birer ortalama oran değeri elde edilmiştir. Sonuç olarak VZA analizi ile belirlenmiş olan üç farklı etkinlik grubu, hesaplanmış oranlarla da teyid edilmiştir. Burada üzerinde durulması gereken en önemli konu, VZA'nin, oran analizi ile şirketlerin performanslarının karşılaştırılması sırasında yararlı bir araç olabileceğidir. Çünkü özellikle değerlendirilecek birim sayısının fazla olduğu durumlarda, oran analizi ile bir sonuca ulaşmak neredeyse olanaksızdır. Bu nedenle, öncelikle VZA ile farklı etkinlik seviyelerinde yer alan birimler için farklı gruplar oluşturulur. Daha sonra, sadece bu grupların kendi elemanları arasında oran analizi uygulanır. Böylece incelemeye konu olan firmalar arasında daha etkin ve kolay bir karşılaştırma olanağı elde edilmiş olur. Aynı zamanda hesaplama süresi açısından da büyük bir tasarruf sağlanır. XX

Resume Analyse d'efficacite est la methode principale afin de mesurer la performance d'une entreprise. Efficacite, simplement, est un rapport entre le produit que la societe a cree et la ressource qu'elle a consommee pendant la production. Mais les differences qualitatives entre les entrees et les sorties rendent plus difficile le calcul de l'efficacite. Particulierement, aujourd'hui, les differentes ressources et les biens produits par celles- ci provoquent des handicaps pendant 1'evaluation d'efficacite. En plus, les unites tout differentes des elements de la production sont aussi des facteurs qui augmentent les difficultes qu'on se rencontre souvent. Les systemes devaluation utilises pour l'analyse d'efficacite sont les analyses de ratios, les methodes â parametres et enfın les methodes â sans parametres. L'analyse de ratio concerne, â propos de but et de capacite, les analyses â une dimension. L'insuffisance la plus importante de cette methode est la necessite d'avoir une valeur â partir de la ponderation des differents ratios calcules pendant la mesure d'efficacite. Les methodes â parametres supposent une structure analytique pour la function de production de l'entreprise dont on mesure l'efficacite. Par exemple l'analyse de regression qui est appliquee frequemment, forme une relation entre plusieurs entrees et une sortie. D'autre part les methodes â sans parametres ont une structure flexible qui ne suppose aucune forme analytique d'apres la function de production. Elles utilisent generalement la programmation mathematique afin d'arriver la solution. Pour eviter les difficultes pendant l'analyse d'efficacite Charnes, Cooper et Rhodes ont propose en 1978 une methode â sans parametre qui s'appelle l'Analyse d'Enveloppement de Donnees (Data Envelopment Analysis-DEA). Le principe essentiel de cette analyse est la capacite de determiner la quantite d'inefficacite pour chaque unite de prise de decision (Decision Making Unit-DMU). Depuis vingt annees, on rencontre les applications de DEA afin de mesurer les performances relatives dans les institutions qui viiin'ont pas le but de profit (par exemple les hopitaux, l'armee, l'universite etc.), dans les projets de recherche et developpement, dans les entreprises internationales ou dans les entreprises qui ont plusieurs filiates. DEA peut realiser la mesure de performance sans avoir besoin de prevoir une function analytique de production. C'est une propriete tres importante que les methodes â parametres n'ont pas. De plus, les entrees et les sorties sont independantes de leurs unites. C'est pourquoi, on peut analyser les differents departements d'une entreprise en meme temps. DEA permet de comparer les DMUs. Mais parfois les resultats obtenus apres la resolution du modele ne sont pas tres clairs. C'est-â-dire le nombre de DMU efficace peut etre eleve et c'est pourquoi on ne peut pas les mettre en rang d'apres leurs efficacites. C'est une consequence de la superiorite relative d'une seule de leurs entrees et/ou sorties qui arrive â un poids eleve par rapport aux autres. Ainsi, les DMUs peuvent se placer sur la frontiere d'efficacite. L'une des methodes utilisees pour eviter ce type de probleme, est contraindre relativement les poids. Quand meme on peut avoir encore plusieurs unites efficaces. Dans ce cas lâ, on peut profiter de I'efficacite croisee (Cross Efficiency-CE) developpee par Sexton en 1986 pour comparer les unites efficaces. Les entreprises ont des structures dynamiques, on ne peut pas evaluer leurs performances en ignorant la dimension de temps. C'est pourquoi pour une evaluation realiste il faut les suivre pendant le temps. A ce niveau lâ, on peut utiliser une methode qui s'appelle PAnalyse de Fenetre (Window Analysis- WA) developpee par Charnes et al. en 1985. Celle-ci permet mesurer la variation de la performance d'un DMU pendant le temps en le considerant comme une unite differente dans chaque periode. Avec les extensions de DEA, on a essaye â etudier les cas reels sur les modeles de programmation lineaire. Les controles des poids assure revaluation de toutes les entrees et les sorties, et I'efficacite croisee realise une comparaison nette des unites pendant la mesure de performance relative des societes. D'autre part, l'analyse de fenetre assure une observation dynamique des rentabilites relatives des banques commerciales. IXGeneralement, au secteur bancaire, malgre tous les defauts de la methode, on s'en sert des ratios pour mesurer les performances des banques. Le DEA est une bonne utile pendant l'analyse des ratios. Parce que, l'un des problemes de celui-ci est de choisir les paires de banques pour les comparer. A ce point lâ, grace au DEA, on peut determiner les differents groupes d'apres les scores d'efficacite des unites. Dans ce memoire il existe trois applications. La premiere application pratique le DEA dans le secteur de ciment turc, en y incorporant les jugements de valeurs (par l'approche de Wong et Beasley) et l'efficacite croisee. Dans la deuxieme application on mesure l'efficacite relative de la rentabilite relative des banques commerciales appartenant au secteur bancaire turc de 1991 jusqu'a 1997 en utilisant l'analyse de fenetre. Dernierement, on compare l'analyse des ratios et le DEA par une application realisee dans le secteur bancaire pour les annees 1995, 1996 et 1997.