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Priorización de carteras de proyectos de I+D a través del Data Envelopment Analysis

Identificadores

URI: http://hdl.handle.net/10498/34307

DOI: 10.1080/02102412.2017.1321903

ISSN: 0210-2412

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Acceso cerrado (4.254Mb)
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Metadata
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Author/s
Cabrera Monroy, Francisca JosefAuthority UCA; García Valderrama, TeresaAuthority UCA; Sánchez Ortiz, JaimeAuthority UCA
Date
2017
Department
Economía Financiera y Contabilidad; Organización de Empresas
Source
Revista Española de Financiación y Contabilidad vol. 46, n. 3, pp. 369-407
Abstract
El objetivo de este trabajo es el análisis de la literatura sobre la utilización del Data Envelopment Analysis (DEA) en la priorización de carteras de proyectos en su fase inicial. Este modelo ayuda a los decisores a elegir entre proyectos con resultados previsiblemente mejores, dado unos recursos disponibles y escasos, La ordenación que realiza el modelo en términnos de eficiencia permite financiar adecuadamente los proyectos más rentables. La metodología empleada es la revisión de trabajos específicos en las bases de datos electrónicas ProQuest, ScienceDirect, Scopus y Google Scholar. La muestra contiene 31 trabajos que evalúan proyectos de I + D con un modelo DEA y describen las características del estudio de caso. El estudio estadístico descriptivo de los datos recopilados permite estudiar el comportamiento del año de publicación, revistas, métodos, modelos DEA aplicados y software. Los resultados indican que el modelo más adecuado para la obtención de un ranking de los proyectos de I + D es un DEA Supereficiente CCR orientado a los inputs y, además, que las variables inputs más representativas son coste, personas, horas y dificultad técnica y, por la parte de los outputs, contribución económica directa, contribución tecnológica, contribución económica indirecta y contribución científica.
Subjects
eficiencia; proyectos de I+D; DEA; Ranking; supereficiencia
Collections
  • Artículos Científicos [11973]
  • Articulos Científicos Ec. Fin. Cont. [82]
  • Artículos Científicos INDESS [1043]
  • Articulos Científicos Org. Emp. [291]

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