MCDM 3
TITULO DEL TRABAJO
TOPSIS EN DOS ETAPAS. ANÁLISIS DEL DESEMPEÑO DE LAS UNIVERSIDADES NACIONALES EN ARGENTINA
AUTORES
Claudia Carignano, Facundo Quiroga Martinez, Catalina Lucía Alberto and Leila Andalle
INSTITUCIÓN
Universidad Nacional de Córdoba
Presentación:
Otros trabajos de esta sesión:
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- TOPSIS EN DOS ETAPAS. ANÁLISIS DEL DESEMPEÑO DE LAS UNIVERSIDADES NACIONALES EN ARGENTINA
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29 COMENTARIOS
Estimados autores sean bienvenidos al XXXIII ENDIO – XXXI EPIO – IX RED-M
Queremos agradecerles por su participación y felicitarlos por su trabajo.
Abrimos el espacio de consultas y comentarios
Muchas gracias Hernán, quedamos a disposición por las consultas y comentarios.
Hola Hernán, buenas tardes y muchas gracias!
Muy lindo trabajo, bien trabajado y presentado. Una duda: ¿la variable vinculada con el programa de incentivos (ln-prog-incentivos), tiene un coeficiente no significativo y además es negativo? ¿Cómo se interpreta eso?
Hola José Luis, muchas gracias por tus comentarios. En relación a tu consulta, efectivamente la variable vinculada con el programa de incentivos es negativa y no significativa en todas las especificaciones del modelo en que fue incluida. Teniendo en cuenta que esta variable se relaciona con la cantidad de docentes, que está incluida como un ratio en la primera etapa, en la segunda etapa una mayor cantidad de docentes en el programa de incentivos “impactaría negativamente” en ese coeficiente que se busca maximizar en la primera etapa. Una solución posible para esto es aplicar algún ponderador a la variable vinculada con el programa de incentivos para corregir el sesgo que podría contener.
Felicito a los autores! Muy interesante el trabajo y los resultados. Tengo unas consultas para hacerles:
¿Qué se tomó como variable dependiente en la segunda etapa? El “promedio” de los índices obtenidos por TOPSIS en los 10 años o los valores de los índices obtenidos por TOPSIS en cada año?
¿Cuáles son las variables de control y cómo o porqué fueron seleccionadas?
Observo una disociación entre el texto que comenta sobre las variables de interés en la segunda etapa y las que están presentadas en la tabla 3. Podrían aclararme este tema?.
Muchas gracias
Estimada Mariana, muchas gracias por tus comentarios. Sobre tus consultas:
-En la segunda etapa como variable dependiente tomamos los índices obtenidos por TOPSIS para cada año. Tratamos la base como un panel y empleamos el estimador de efectos aleatorios.
-En la segunda etapa las variables de interés son las dos que se refieren a las características del plantel docente, el resto de variables son de control. En la elección de éstas desagregamos los datos presupuestarios, que son frecuentemente utilizados en la literatura sobre el desempeño de las universidades, evidentemente esta selección está fuertemente condicionada por la disponibilidad de datos con los que contábamos.
-Sobre la disociación entre el texto y los resultados de la Tabla 3, la variable “Profesores/Auxiliares” está asociada con la jerarquización de la planta docente, mientras que “Inv_Senior/Inv_Junior” se refiere a la dedicación. Quizás podamos mejorar la explicación de esta parte para que sea más clara.
¡Muchas gracias!
Muchas gracias por las aclaraciones! Vuelvo a felicitarlos
Muy lindo trabajo, siempre que muestran cosas sobre el desempeño de Universidades me asombra como siempre aparecen cosas sobre el sistema educativo universitario que se te pasan y es increíble que siendo actora del sistema ciertas cosas se te pasen. Consulta que los llevó a la elección de Topsis por encima de otros métodos multicriterio en la primera etapa
Hola Nadia, muchas gracias por tu comentario. Decidimos usar TOPSIS por considerarlo un método multicriterio particularmente apto para medir desempeño contrastando a través de medidas de distancia a un ideal. Consideramos también nuestra experiencia en otros trabajos donde hemos comprobado que TOPSIS obtiene resultados similares a DEA al evaluar desempeño dado que trabaja con medidas de distancia a un ideal /anti-ideal.
Justamente la idea de este trabajo está basada en lo propuesto Wolszcazk et al (2011) en utilizar DEA in two stages, pero mediante los scores obtenidos por TOPSIS en la primera etapa en lugar de DEA.
Felicitaciones por el trabajo!! Me pareció muy interesante la combinación de metodologías y las conclusiones a las que arribaron.
¡Muchas gracias por tus comentarios Mariana!
Buenas tardes, me parece muy interesante. Se podrían sumar indicadores por facultades? Felicitaciones por el trabajo. Saludos
Estimada Melany, muchas gracias por tus comentarios. Sobre la consulta, sí podrían agregarse nuevos indicadores que se vinculen con las facultades, nosotros optamos por datos a nivel universidad, ya que ésta es la unidad que puede decidir sobre cambios en las políticas de personal docente o de asignación presupuestaria, mientras que las facultades están más limitadas en términos de capacidad de decisión. Esperamos que sea aclaratorio. ¡Saludos!
Muy interesante aplicación. Felicitaciones. De acuerdo con sus resultados, ¿qué estrategia debería seguir el sistema educativo para mejorar el desempeño en un entorno restrictivo como el que estamos viviendo?
Estimado Hernán, muchas gracias por tus comentarios. Sobre tu consulta, nuestros resultados indican, en principio, que aquellas decisiones que toman las universidades que más impactan sobre su desempeño (medido en los términos del modelo que propusimos) son aquellas que se relacionan especialmente con la estructura que diseñan para el personal docente: mejores dedicaciones y cargos de mayor jerarquía mejorarían sus resultados. ¡Muchas gracias!
Hola! Un trabajo muy bien hecho. Puedes decir por que has elegido el TOPSIS para la aplicación?
Felicitaciones!
Hola Nadia, muchas gracias por tu comentario. Decidimos usar TOPSIS por considerarlo un método multicriterio particularmente apto para medir desempeño contrastando a través de medidas de distancia a un ideal. Consideramos también nuestra experiencia en otros trabajos donde hemos comprobado que TOPSIS obtiene resultados similares a DEA al evaluar desempeño dado que trabaja con medidas de distancia a un ideal /anti-ideal.
Perfecto!
Felicitaciones por el trabajo.
Gracías por la respuesta!
Justamente la idea de este trabajo está basada en lo propuesto Wolszcazk et al (2011) en utilizar DEA in two stages, pero mediante los scores obtenidos por TOPSIS en la primera etapa en lugar de DEA.
Olá,
Eu tenho uma pergunta.
Por que foi escolhida a utilização do método TOPSIS para esse problema?
Estimado Pablo, utilizamos TOPSIS por considerarlo un método multicriterio particularmente apto para medir desempeño contrastando a través de medidas de distancia a un ideal, y además porque se adapta a la naturaleza del problema que analizamos.
Olvidé preguntar por los pesos aplicados en la primera etapa. ¿Asignaron a todos los criterios los mismos pesos? Gracias
En este caso asignamos el mismo peso a todos los criterios, luego del envío del trabajo usamos entropía para la asignación de pesos y no se observaron diferencias significativas en los resultados.
Las opiniones de los expertos de las diferentes UUNN son asimétricas y no unánimes, por lo que debería trabajarse con una metodología de asignación de pesos para decisores múltiples, que no consideramos en este trabajo.
Les agradecemos a los autores por sus trabajos y por sumarse a este congreso y a los participantes por el interés demostrado en este espacio. Felicitaciones a todos!!
Los invitamos a participar a partir de mañana a las 9 hs de la Sesión de Trabajos de MCDM 4.
Saludos cordiales,
Las opiniones de los expertos de las diferentes UUNN son asimétricas y no unánimes, por lo que debería trabajarse con una metodología de asignación de pesos para decisores múltiples, que no consideramos en este trabajo.