Performance Evaluation of Banking Organizations Using the New Proposed Integrated DEA-BSC Model
محل انتشار: کنفرانس بین المللی مهندسی صنایع و مدیریت پایدار
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 703
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IESM03_009
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396
چکیده مقاله:
Data envelopment analysis (DEA) is a nonparametric approach to estimate relative efficiency of Decision Making Units (DMUs). DEA and is one of the best quantitative approach and balanced scorecard (BSC) is one of the best qualitative method to measure efficiency of an organization. Since simultaneous evaluation of network performance of the quad areas of BSC model is considered as a necessity and separate use of DEA and BSC is not effective and leads to miscalculation of performance, integrated DEA-BSC model is applied. Regarding to multi-objective nature of the proposed model, two techniques including goal programming and weighted average method are used to solve such problems. At the end of the study, based on data relating to indexes of quad areas of BSC model, the results of the mentioned methods is compared. Besides assessing validation of the proposed model, the overall efficiency and each of the different stages of BSC is obtained. So that, finding a model for decision making units in various stages of BSC is the innovation of this research study.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Kianoosh Kianfar
Department of Industrial Engineering, Science and Research branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Mahnaz Ahadzadeh Namin
Department of Mathematics, Shahr Qods Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Akbar Alam Tabriz
Department of Management, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran.
Esmaeil Najafi
Department of Industrial Engineering, Science and Research branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :