Sztochasztikus Data Envelopment Analysis (DEA) alkalmazása magyarországi tehenészeti telepek hatékonyságának mérésére

Absztrakt

A szarvasmarha ágazat nagyon kockázatos tevékenység, input oldalról elsősorban a takarmányárak és az állategészségügyi termékek árának ingadozása, output oldalról a végtermék árának ingadozása befolyásolja az ágazat jövedelmezőségét. Ilyen körülmények között létfontosságú a szarvasmarha tenyésztők számára, hogy a tenyésztésben fellelhető rejtett tartalékokat a lehető leghatékonyabban legyenek képesek kihasználni a fennmaradás érdekében., Kutatásunkban egy mezőgazdasági vállalkozás tejtermelő tehenészeti telepeinek hatékonyságát és a kockázatát elemeztük klasszikus DEA és sztochasztikus DEA modellek alkalmazásával. A módszer kiválasztását indokolja, hogy nem állt rendelkezésre olyan megbízható adatbázis, mellyel termelési függvényeket definiálhattunk volna, illetve a DEA lehetővé teszi több input és output, azaz összetett döntési problémák egyidejű kezelését. A DEA segítségével a nem hatékonyan működő telepeken a kiesést okozó források beazonosíthatók, elemezhetők és számszerűsíthetők. A klasszikus determinisztikus DEA modell hátránya, hogy nem kezelhetők vele sem input, sem output oldalon a gazdálkodás sztochasztikus tényezői, ezért az eredményeik fenntartással fogadhatóak, különösen a mezőgazdasági modellekben. Kutatásunkban az inputok és az outputok árait valószínűségi változóknak tekintve 1000 szimulációs futtatást végeztünk. A vizsgálatok eredményeként megállapítható, hogy az egyes telepek az input és output tényezők milyen intervallumain belül válhatnak versenyképessé, illetve az, hogy ezen tényezők ingadozása mely telepeknél milyen szintű kockázatot jelent.