Uno de los paquetes de R que existen para llevar a cabo DEA, es “deaR”, de Vicente Coll, quien es autor de un ebook sobre el tema

despues de instalar el paquete, lo cargamos, y caragamos también el conjunto de datos “Coll_Blasco_2006”, que contiene los datos del ejemplo del libro

library(deaR)
data("Coll_Blasco_2006")
View(Coll_Blasco_2006)

Posteriormente, configuramos los datos para que puedan ser procesados mediante la función “read_data”. Primero indicamos el nombre del data frame (Coll_Blasco_2006) Luego, indicamos que las 1a columna contiene el identificador de nuestras DMU (dmus = 1) y finalmente le indicamos que columnas contienen nuestros inputs y outputs: (inputs = 2:3, outputs = 4:5)

Coll_DEA <- read_data(Coll_Blasco_2006,
                          dmus = 1,
                          inputs = 2:3, 
                          outputs = 4:5)

Ahora podemos aplicar el DEA a este conjunto de datos mediante la función “model_basic”. Indicamos que la orientacion del modelo es input oriented (orienation=“io”) y que el modelo es el propuesto por Charnes, Cooper y Rhoades (CCR) que asume retornos constantes a escala (rts=“crs”)

Coll_crs <- model_basic (Coll_DEA, 
                         orientation = "io", 
                         rts = "crs")

Para ver las eficiencias de cada DMU usamos la funcion “efficiencies”

efficiencies(Coll_crs)
##       A       B       C       D       E       F 
## 0.99159 1.00000 0.89286 0.86538 1.00000 0.65150

Para evaluar los rendimientos a escala, usamos la funcion “rts”. Nos indica la sumatoria de lamdas para cada DMU y si es constante, creciente o decreciente.

rts(Coll_crs)
##   lambsum        rts
## A  0.5133 Increasing
## B  1.0000   Constant
## C  0.7143 Increasing
## D  0.6250 Increasing
## E  1.0000   Constant
## F  0.8230 Increasing

Para apicar el modelo basado en retornos variables a escala (Banker,Charnes,Cooper o BCC) solamente hay que cambiar elargumento de la función rts=“vrs”

Coll_vrs <- model_basic (Coll_DEA, 
                         orientation = "io", 
                         rts = "vrs")
efficiencies(Coll_vrs)
##       A       B       C       D       E       F 
## 1.00000 1.00000 0.93182 0.94083 1.00000 0.65273