Sobre el trabajo que presentará el Dr. Guevel
La fijación de objetivos en el Análisis Envolvente de Datos (DEA) enfrenta, en las aplicaciones reales de benchmarking, dos desafíos distintos pero relacionados. El primero son los planes operativos que exigen esfuerzos muy desiguales entre variables. El segundo son las asignaciones de pesos poco realistas, que no reflejan las prioridades de la gestión. El Modelo de Rango Mínimo (MRM), propuesto recientemente, resuelve el primero al imponer una distribución equitativa del esfuerzo entre insumos y productos. Sin embargo, opera con plena flexibilidad de pesos y, por lo tanto, puede pasar por alto juicios de valor explícitos. Para cubrir este vacío, este artículo propone un marco unificado que incorpora Restricciones de Pesos (WR), en particular mediante Assurance Regions (AR), directamente en la formulación del MRM. Así, los objetivos de benchmarking resultantes no solo son alcanzables y equilibrados desde el punto de vista operativo, sino también sólidos desde la perspectiva gerencial y coherentes con el conocimiento experto previo. Además, se analiza el fundamento axiomático del modelo y se demuestra que los nuevos objetivos conservan propiedades fundamentales del benchmarking, como la dominancia, la eficiencia de Pareto y la idempotencia en la frontera. Esta caracterización logra un equilibrio entre las propiedades algebraicas y el realismo gerencial, de modo que el perfil axiomático de los objetivos restringidos responde plenamente a las exigencias de la toma de decisiones en la práctica. Por último, un estudio de caso empírico ilustra las ventajas metodológicas y la viabilidad práctica del marco propuesto.
El miércoles 21 de octubre, en el marco del Ciclo de Workshops 2026 de nuestra Facultad, habrá dos encuentros, ambos con modalidad híbrida y participación sin cargo con previa inscripción online.