Cátedra Santander en Eficiencia y Productividad

Title:   «How machine learning can help optimization»

Speaker:  El-ghazali Talbi (Polytech’Lille – University of Lille)

Date: Viernes 29 de noviembre a las 11:00 horas.

Localization:  Sala de Seminarios del CIO, Edificio Torretamarit, Universidad Miguel Hernández (Campus de Elche)

Abstract:  During the last years, research in applying machine learning (ML) in designing efficient, effective and robust metaheuristics become increasingly popular. Many of those data driven metaheuristics have generated high quality results and represent state-of-the-art optimization algorithms. Although various appproaches have been proposed, there is a lack of a comprehensive survey and taxonomy on this research topic. In this talk we will investigate the different opportunities for using ML into metaheuristics. We define in a unified way the various ways synergies that may be achieved. A detailed taxonomy is proposed according to the concerned search component: target optimization problem, low-level and high-level components of metaheuristics. Our goal is also to motivate researchers in optimization to include ideas from ML into metaheuristics. We identify some open research issues in this topic which needs further in-depth investigations.

Título:  Los valores plausibles y su tratamiento en los análisis de eficiencia con datos educativos internacionales.

Ponente:   José Manuel Cordero (Universidad de Extremadura).

Fecha: Viernes 15 de noviembre, a las 11:00.

Lugar:  Sala de Seminarios del CIO, Edificio Torretamarit, Universidad Miguel Hernández (Campus de Elche).

Resumen:  A lo largo de las últimas décadas se ha desarrollado una amplia literatura dedicada a las evaluaciones de la eficiencia en el sector educativo, tanto a nivel micro, analizando el desempeño de estudiantes o escuelas, como a nivel macro, explorando el comportamiento de regiones e incluso países. Este tipo de estudios se han visto impulsados por la proliferación de bases de datos internacionales como PISA, TIMSS o PIRLS, que constituyen una herramienta de análisis muy útil para los investigadores, pues proporcionan información sobre multitud de factores o inputs del proceso educativo, además de varias medidas de los resultados en distintas competencias, consideradas habitualmente como los outputs de la función de producción educativa.
Estas medidas del output se suelen representar mediante diferentes valores extraídos aleatoriamente de la distribución de resultados, los denominados valores plausibles, entendidos como una representación del rango de habilidades que tiene cada estudiante (Mislevy et al., 1992, Wu, 2005). La práctica habitual en los análisis de eficiencia que utilizan esta fuente de información consiste en el uso de uno de dichos valores o una media de todos ellos, a pesar de que, supuestamente, lo más recomendable sería utilizar toda la información disponible de cada alumno/a, es decir, todos los valores plausibles.
En el presente trabajo pretendemos analizar en qué medida pueden verse afectados los resultados de un análisis de eficiencia dependiendo de si se incorpora o no toda la información proporcionada por el conjunto de valores plausibles disponibles en las bases de datos internacionales. Para ello, realizaremos un análisis a nivel de alumno adoptando una función de producción muy sencilla a partir de la información contenida en la base de datos PISA 2015, en la que existe un total de 10 valores plausibles por alumno para cada competencia evaluada (lectura, matemáticas, ciencias y conocimiento financiero). Para poder considerar la información imprecisa aproximada por el conjunto de valores plausibles, recurriremos al uso del denominado fuzzy DEA, concretamente a la metodología propuesta por Kao y Liu (2000).

Title: The Decompositions of Cost Variation

Speaker: José Luis Zofío (Universidad Autónoma de Madrid)

Date: Jueves 7 de noviembre de 2019, 12:30 h.

Localization:  Sala de Seminarios del CIO, Edificio Torretamarit, Universidad Miguel Hernández (Campus de Elche)

Abstract: In this paper a number of meaningful and empirically implementable decompositions of the cost variation (in difference and ratio form) are developed. The components distinguished are price level change, technical efficiency change, allocative efficiency change, technological change, scale of activity change, and price structure change. Given data from a (balanced) panel of production units, all the necessary ingredients for the computation of the various decompositions can be obtained by using linear programming techniques. An application is provided.

Ponente: Sebastián Lozano (Universidad de Sevilla)

Título: “Análisis DEA de procesos en red (Network DEA): Modelos y aplicaciones”

Fecha: jueves 10 de octubre, 12:30 horas.

Localización: Sala de Seminarios del CIO (Edificio Torretamarit)

Abstract: El análisis por envoltura de datos (DEA) convencional considera el proceso productivo como una caja negra, esto es, como un proceso único que realiza la transformación de las entradas en salidas. Existen, sin embargo, enfoques DEA que abren esa caja y distinguen dentro de la misma diferentes subprocesos, cada uno con sus propias entradas y salidas, y normalmente con flujos de productos intermedios entre los subprocesos. Una característica fundamental, pues, de este tipo de enfoques Network DEA (NDEA) es que cada subproceso tiene su propia tecnología. Se pueden formular modelos DEA, tanto de tipo multiplicador como envolvente, para este tipo de situaciones. Hay variantes en cuanto a la notación que se usa así como al tratamiento de los productos intermedios. Existen enfoques radiales, directional distance function (DDF), Network SBM, etc. También se pueden considerar inputs compartidos y salidas indeseables. Por lo que respecta a las aplicaciones, éstas son numerosas y abarcan desde el sector transporte al sector bancario, sector hotelero, deportes, etc.

Speaker: Magdalena Kapelko (Wrocław University of Economics)

Title: “Modelling Environmental Inefficiency under a Quota System”

Date: martes 16 de julio, 12:30 horas.

Localization: Sala de Seminarios del CIO (Edificio Torretamarit)

Abstract. This paper introduces the methodology necessary to evaluate inefficiency of regulated decision making units that operate under quotas through Data Envelopment Analysis (DEA), accounting for both quotas’ restrictions and negative environmental externalities of production. Three technical inefficiency measures are proposed: inefficiency in the production of marketed output, environmental inefficiency, and inefficiency with quotas. It is then shown how to aggregate these measures in order to obtain indicators of overall performance. The new approach is illustrated through a numerical example that uses real data available for the European Union dairy sector. The results show that considerable differences in inefficiencies could be found when quotas restrictions are accounted for in the model than in the model without quota imposition, indicating that not accounting explicitly for quotas when measuring performance in regulated sectors may lead to a not accurate estimation of firms’ technical inefficiency.