<document>
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<par>
<line> Centro Unv*rsitário Santo Agostinho </line>
</par>
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<line> www*.fsanet.com.*r/revista </line>
<line> Rev. FSA, Tere*i*a, *. *0, n. 1, art. 15, p. 284-308, *a*. 20*3 </line>
<line> ISSN Impresso: *806-6356 I*SN Ele*rônico: 2317-2983 </line>
<line> http://dx.doi.org/10.12819/20*3.20.1.15 </line>
</par>
<par>
<line> *nálise de Eficiência de Produto*e* de Leite e* Mi*as Ger**s Através da DE* </line>
<line> *fficiency A*alysis of Mi*k Pro*u*ers in Min*s Gerais Thro**h DEA </line>
<line> *iego Dobs*ha d* Cruz P*e*ade </line>
<line> Mes*re em Engenharia de P*od*ção pela Univer***ade Feder*l de Ouro Preto </line>
<line> E-*ail: diego*cpiedade@gm*il.com </line>
<line> Fátima Mac*ad* de Souza Lima </line>
<line> Do*tora em En*en*aria de P**dução p*la *niversidad* F**eral de M*nas Gerais </line>
<line> Profe*s*r Adjunto * da Universi*ade Federal de Min*s Ge*ais </line>
<line> E-mail: fat*mam*li*a@ufm*.br </line>
<line> Sandra *ac*a*o de Souza *ima </line>
<line> *outorado em Ma*emática pela Universidade Fed*ral de São Carlo* </line>
<line> P*o*e*so*a Adj*nta ** Universidade Fe*e*al Fl*minense </line>
<line> E-m*il: sandr*.*s*uzalima@gmail.com </line>
<line> Gusta*o Alve* d* Melo </line>
<line> Mest**d* em A*ministr*ção pela Un**ersidad* Federa* de Lavras </line>
<line> *radu*do em Enge*haria de *roduç*o pela Uni**rsidade F*deral de Viços* </line>
<line> E-ma*l: *ustavo.melo3@estuda*t*.ufla.br </line>
<line> *aria Ga**iela M*ndonça Peixoto </line>
<line> Douto*ado em **genharia de Produção pel* Escola d* Engenharia de São Carlos </line>
<line> *rofes*o* Adjunto I*I da Unive*sid*d* Fed*ral de Viçosa </line>
<line> *-mail: mgabriela@ufv.br </line>
<line> *ndereço: D*ego *o*scha d* Cruz Piedade </line>
<line> Rua Pro*essor Paul* Ma**lhães G*mes, 12* - Bauxi*a, </line>
</par>
<par>
<line> *uro P*eto - MG, 35400-000, Br*sil. </line>
<line> *ditor-Chefe: Dr. T*nny Kerley de Ale*c** </line>
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<line> En*ereço: Fát*ma Machado d* Sou*a Lima </line>
<line> Rodri*ues </line>
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<line> Faculd*de de Ciências Econômicas, De*ar*am*nto de </line>
</par>
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<line> Ciências Administrat*vas. Un*ver*idade Federal de Minas </line>
<line> Art*go recebid* em 1*/09/2022. Úl*ima versão </line>
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<par>
<line> Gerais, Pampulha, 31*70901 Bel* *orizonte, - </line>
<line> MG - </line>
<line> recebida em 14/12/2*2*. *pr*vado em 1*/*2/20*2. </line>
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<line> B*a**l. </line>
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<par>
<line> Endereç*: Sandr* Machado *e Souza Lima </line>
<line> *v*liado p*lo sistema Triple Review: *e*k *eview a) </line>
</par>
<par>
<line> Univ*rsidade Federa* F**m*n**se, INFES. Aven*da João </line>
<line> pelo Edito*-Ch*fe; e b) *ouble Bl*nd Review </line>
</par>
<par>
<line> *asbick, */nº, Aeroporto, 28470000 - Santo Antônio d* </line>
<line> (*valiação cega p*r dois avaliadores da áre*). </line>
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<par>
<line> P*dua, RJ - Br*sil. </line>
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<line> Ender*ç*: </line>
<line> G*stavo Alves de Melo </line>
<line> Revisão: Gr*matical, *o*mativa e de Formataç*o </line>
</par>
<par>
<line> Trevo *o*atório Professor Edmir S* San*os Univers*da*e </line>
<line> Federal d*, Lavras - MG, 3*203-202, *r*si*. </line>
<line> *nde*e*o: **ria Gab*iel* M**don*a Pe*x*to </line>
<line> Un*vers*dade Feder*l ** Viçosa, *ampus *e Rio Pa**n*íba. </line>
<line> Rodovi*, MG-230, Km, 713566590 - Rio Pa*anaíba, MG - </line>
<line> Brasil - Caixa-postal: 22 </line>
<line> Ag*adecementos: à Universidad* Federal de Minas Gerais - UFMG/Camp*s Pamp*lha, Universidade Fed*ral de </line>
<line> Viç*sa - U*V/Camp*s *io Pa*anaíba, Universidade F**era* de Lavras - U*LA, ao Serviço *rasileiro de Apoio às Micro e </line>
<line> Pequenas **presas (SEBRAE) e ao *onselho Nacional de *esenv*lvimento Científ*co e Tecnológico - CNPq pelo apo*o à </line>
<line> pesq*isa. </line>
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<line> *nálise de Eficiência d* Produt*res de Leit* em Minas Ge*ais A*ravé* da DEA </line>
<line> *85 </line>
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<line> RESUMO </line>
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<line> O setor de pro*ução </line>
<line> de leite é </line>
<line> um do* pr*ncipais pila*es </line>
<line> do agronegócio no *rasil, em </line>
</par>
<par>
<line> esp*cial, no estado *e Minas Gerais. *ssim, o estudo teve p** objetivo ava*iar a eficiên*ia dos </line>
</par>
<par>
<line> produtores </line>
<line> de l*i*e das </line>
<line> r*g*ões do Triângulo Mine*ro e Alto P*ranaíba, através d* Aná*i** </line>
</par>
<par>
<line> Envoltória de D*dos (Da*a Envelop*ent Ana*ysis - DEA). Entretanto, li*it*ç*es c*mo dados </line>
</par>
<par>
<line> i*certos ou </line>
<line> negati*os *ific*ltam uso do m*to*o, dem*ndando o *so *onjunto de outr** o </line>
</par>
<par>
<line> metodo**gias como o Fuz*y *EA. Os dados *ora* ap**cados em dois mod*l*s clássicos </line>
<line> de </line>
</par>
<par>
<line> DEA e també* nos modelos *uzzy DEA de Ka* e Liu, ass*m </line>
<line> como em Bh*rd*aj e* al. A </line>
</par>
<par>
<line> ef*ciência das f*zenda* foi encontrada de d*fere*te* per*pectivas pa*a que, a p*rtir *e*ses </line>
</par>
<par>
<line> dados, fo*s* po*s*vel </line>
<line> t*açar estr*tégias pa*a melho*ar a produ*ividade das unidades </line>
</par>
<par>
<line> i*eficiente*. Houve si*nificativa presença d* *azendas de m*nor área, *anto entre </line>
<line> as mais </line>
</par>
<par>
<line> eficientes quant* entre </line>
<line> as me*os </line>
<line> efi**en*es. Fazendas de *aior ár**, *om </line>
<line> mai* vacas e c*m </line>
</par>
<par>
<line> maior custo não s* apre*e*taram e*t*e a* mai* efic*e*tes, ou seja, não alcançaram saída* que </line>
<line> compensas**m as entradas, da m*sma forma qu* mui*as faz**d*s de menor á*ea. Parte d*las </line>
<line> figurou inc*us*ve entre as menos eficient*s em *mbos os *odelos test*dos. </line>
</par>
<par>
<line> Palavr**-chaves: *uzzy DEA. *nális* Envoltória de Dados. Setor Leit*iro. Pe**ária </line>
<line> de </line>
</par>
<par>
<line> Leit*. </line>
</par>
<par>
<line> ABSTR*C* </line>
</par>
<par>
<line> **e *i*k pro*u*tion s*ctor is one o* the *ai* *illars of a*ribusiness in Brazil and in the *ta*e </line>
</par>
<par>
<line> o* Minas Gerais. Thus, the study a*med to evalu*te the efficiency </line>
<line> of m*l* pr*duc*rs </line>
<line> i n t he </line>
</par>
<par>
<line> re*io*s of *r**ngulo Mineiro *n* Alto Paranaíba thro*gh Data Envelopment *na*y*is (DEA). </line>
<line> H*wev*r, limitat**ns *u*h as uncert*i* or negative data m*ke i* ****icult t* use the method, </line>
<line> demandi*g the joint use of other methodologies **ch as Fuzzy **A. *he data *ere appl*ed *n </line>
<line> tw* c**ssic D*A *odels a** in the Fuzz* DEA models by Kao and L*u as well as ** </line>
<line> Bh*r*waj *t al. The efficienc* of the far*s was *ound from di**erent persp*ctives so th*t from </line>
<line> thes* dat* it *a* po*sible to draw up **r*tegies to impr*v* *he prod*ctiv*ty o* ineffi*ient **i*s. </line>
<line> There was * *ignif**ant presence of smal*er-area *ar*s, both amo*g the most effic*ent and the </line>
</par>
<par>
<line> *east effici*n*. Fa*ms w*th a larg*r are*, with more cow* </line>
<line> *n* *ith a hi*her </line>
<line> cost were </line>
<line> not </line>
</par>
<par>
<line> a*ong th* mos* efficient, *hat is, *h*y d** not a*hieve outputs that co*pen*ated for the in*u*s </line>
<line> in *he sa** way as many *arms w**h a sm**ler area. *o*e o* t*em were even among th* least </line>
<line> efficient ** b*th mo*el* tes*ed. </line>
<line> *eywords: Fuz*y D*A. D*ta Env*lop***t Analys*s. Dairy Sec*or. D*iry Farming. </line>
</par>
<par>
<line> Rev. FSA, Teresina PI, v. 20, n. 1, art. 15, p. 28*-308, j*n. 2023 </line>
<line> www4.fsanet.com.br/revi*ta </line>
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<line> D. D. C. Piedade, F. M. S. Lim*, S. M. S. Lima, G. A. Melo, M. G. M. Pe*xoto </line>
<line> 286 </line>
</par>
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<line> * INTRODUÇÃO </line>
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<line> O Bras*l é **nsider*d* o quin*o maior *rodutor *e l*t*c*nios *o mundo - a*rás </line>
<line> *a </line>
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<line> *ndia, *stados Unidos da *mérica, China P*quis**o (FAO, **2*). Ape**r e </line>
<line> de se* u*a </line>
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<par>
<line> posiç*o de destaque, o se*or *eit*ir* bras*le*ro, por sua vez, apresenta dificul*ade* *u* ainda </line>
<line> decorrem *o* últimos a**s de turbulência *conômica, as*im como busca um* *assage* só*i*a </line>
</par>
<par>
<line> dia*te do ce*ár*o *e crise * transformações g*obais e**eradas **ra os </line>
<line> *róximos an*s </line>
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<line> (*OCHA; CAR*ALHO, 2018; B*PUJI et al., *02*). </line>
</par>
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<line> Segundo A*in e Pala*h (202*), a *o*arizaçã* dos insumo*, quan*o o preço dos in- </line>
</par>
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<line> sumos acompanh* </line>
<line> os preços do *er*ado *nte*nacional, *eva os *eque*os agricultores a uma </line>
</par>
<par>
<line> situação one*o*a. Por um lado, t*m que produzir co* baixo **sto f*nal por litro; po* out*o, os </line>
</par>
<par>
<line> pr**os dos insumos são *lev*dos, poi* </line>
<line> *companham o *ercado int*rnacional. Des*e *odo, </line>
</par>
<par>
<line> para ter *aix* </line>
<line> c**to final </line>
<line> *or litro, é necessá*io produzi* em la*ga *sca*a. Isso tem lev*do </line>
<line> o </line>
</par>
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<line> **ís a *ma tendência à i*planta*ão de *istem*s ** </line>
<line> produção mais intensivos, levando os </line>
</par>
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<line> peque*os agricu*tores a r*duzi*em seus </line>
<line> lu*r*s ou, *o pior dos *asos, fe*ha*em su** </line>
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<line> pro*riedades. </line>
</par>
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<line> Al*m dis*o, o **asil t*m *ma </line>
<line> produç*o d* leite de cerca de 6 kg/vaca/dia. Os </line>
</par>
<par>
<line> Estados Unido* *a *mérica, po* e*empl*, apresentam uma pro*ução média de *eite *e *9 </line>
<line> kg/**c*/dia (IBGE, 2019), ou **ja, *s EUA têm q**s* ci*c* vezes ma*s pr*d*tiv*dade, * que </line>
<line> most*a o qua*to o Brasil ainda está *efasado na pro*ução de l*ite. </line>
</par>
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<line> Para as ag*ncias de d*senvolv*mento d* *etor, é importan*e id*ntificar </line>
<line> a* unidades </line>
</par>
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<line> mais ef*cientes par* então **ientar e monitorar os produtores a fim de que consigam s* *ante* </line>
<line> no m*rca*o ou alcançar melhores resul*ados s*cioeconômicos. Segundo Kuosmanen (2*09), </line>
</par>
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<line> v*ri*vei* de i*sumos e p*odutos potencia**ente ***ortant*s, em três estu**s </line>
<line> d* eficiência, </line>
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<line> *ão com grand* frequência col*tadas de forma i*suficient* ou as *mpresas não re*atam toda* </line>
</par>
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<line> as e*tatísticas *ecessária*. Ainda segundo K*osmanen (*009), * </line>
<line> problema de falta </line>
<line> de </line>
</par>
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<line> *bserva*õe* * cr*nico na* ap*icações de DE*, afe*ando tanto a qualid**e quanto a quantidad* </line>
<line> de *ados. Evidentemente, a so*ução i*ediata é *en*ar gastar mais *em*o e esforço na coleta de </line>
<line> dados. No e*tanto, *o co*t*ário **s ciên*i*s n*turais em qu* *s dados são gerados em </line>
</par>
<par>
<line> *xp*rimentos de laborató*i* ou </line>
<line> ensaios de campo, os **l*c*tivos DEA **rmalm*nte contam </line>
</par>
<par>
<line> com *ad*s observ*cionais nã* expe*imentais (KUOSMANEN, 2009). Esse é o caso do </line>
</par>
<par>
<line> presente traba*ho, *m que </line>
<line> *ados f*r*ecidos p*r u*a entidade govern*mental **o se </line>
</par>
<par>
<line> mostraram co*p*etos, s*m a possibili*ade de nova *oleta. </line>
<line> *ev. FSA, Te*esina, v. 20, n. 1, art. 15, *. 284-*0*, ja*. 2023 www4.fs*n*t.com.br/r*vista </line>
</par>
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<line> Análise de Efic*ência de Produtores de L*it* em M*na* Gerais Atr*vés da DEA </line>
<line> *87 </line>
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<line> Qu*is são as fazendas mai* efi*ientes da Região tr*ta*a? Ao utili*ar * DEA </line>
<line> tradicional, o problem* apres*nta limitações envolvendo dados v*gos assim como *a*os </line>
</par>
<par>
<line> *egativos. Portan*o, o*tra quest*o q*e se levanta é: c*mo co**o**ar </line>
<line> tais </line>
<line> limitações? Após a </line>
</par>
<par>
<line> ap*icação dos dado* nos modelos discutidos e a real*za*ão de sua *nálise, o presente trabalho </line>
<line> apre*entou v*ria* contri**içõ*s, como: re*p*nder às *ue*tõe* propostas; *presen*a* a p*ime*ra </line>
<line> aplicação do m*delo FDEA de Bha*dwaj et al. (2018) além da pres*n*e em *eu próp*io a*tigo; </line>
<line> *ornecim*nto de da*o* empíricos para estudos futuros; *nr*q*eci*ento da literat*ra de DEA </line>
<line> apli*ad* a* se*or l*ite**o; e*tre outra* con*ribuições. </line>
</par>
<par>
<line> O objeti*o do trabalho é avaliar a </line>
<line> **iciência </line>
<line> *os produtores *e </line>
<line> le*** das regi*es </line>
<line> *o </line>
</par>
<par>
<line> Triângulo Mineir* e Alto P*ranaíba, de *cor*o co* as *bordag*ns DE* e fuzzy DEA, de Kao </line>
</par>
<par>
<line> e *iu (2000), e de Bhardwaj *t al. (201*) para a*xiliar as </line>
<line> agências de *esenvolvimento na </line>
</par>
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<line> aplicaçã* de suas po*íticas no setor. </line>
</par>
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<line> 2 R*FERENCIAL TE*RIC* </line>
</par>
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<line> 2.1 P*odu*ão Leiteir* </line>
</par>
<par>
<line> *e acordo com Or*anização das Nações Uni*as Para a Al**ent*ção e Agr*cultura </line>
<line> (Fo*d a*d Agric*lture O*ganization for Unit*d Nations) - FAO (20*0), a pro*u**o m*ndi*l </line>
<line> de l**te (81% leite de vac*, 15% l**te de búfalo e um total de 4% para cabras, *velhas e leite </line>
<line> de ca*elo combina*os) atingiu *m 2019 um tota* d* 852 milhõ*s de t**elada*. E* FAO </line>
<line> (20*0), encontram-se diversas *s*a****icas *obre a situação glo*al de le*te *m 2020, incluindo </line>
<line> da*os so*r* produção, preços, exporta*õe*, importa*õe*, *eri*ados do leite, entre outr*s. </line>
<line> O Br*s*l é considerado o quin*o maio* prod*tor de latic*n*os ** mund* - atr*s da </line>
<line> Índia, Estados Unidos da América, Ch*na e P*quistão (FAO, 2*20). As f*zendas leitei**s </line>
<line> d*sempenham um p*pel importante *a economia do país (SPERS et a*., 2013), **pecialmente </line>
<line> no estado de Min*s *era*s, que é *esponsável por 27% da pro*ução tota* de leite do Brasil, d* </line>
<line> *4 milhões d* toneladas por um rebanho leiteiro de *ais de 16 milhões de animai*, em 2020. </line>
</par>
<par>
<line> Inclusive, a regi*o de estudo, referente a* Oeste *o estado </line>
<line> de Mi*a* G***is, t*mbé* </line>
<line> é </line>
</par>
<par>
<line> visive*mente uma das mais relevantes do estado e do país. </line>
</par>
<par>
<line> O*an* et al. (2014) destacam a re*ev*ncia dos pequenos produtore* *o país e ****t*m </line>
</par>
<par>
<line> que </line>
<line> e* s*as </line>
<line> p*opriedades o* *nvestime*tos são *eduzid*s, o *ue prejudica a *doção de </line>
</par>
<par>
<line> mudanças e avan*os, res*lt*ndo em baixa </line>
<line> prod*tividad*. A*nda se*undo </line>
<line> os autores, *s </line>
</par>
<par>
<line> diferenças de tipos de produtores, p*drõe* de te*nolog*a, ba*xos investi*entos, pe*fi* das </line>
<line> Rev. FSA, Teresina *I, v. 20, n. 1, art. 15, p. 284-308, jan. *023 **w4.fsanet.co*.br/r*vist* </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> D. D. *. P*e*ade, *. M. *. Lima, S. M. S. Lima, *. A. Melo, M. G. M. Pei**to </line>
<line> 288 </line>
</par>
<par>
<line> *rop**edades trad*cionais, r*sistência dos p*opriet*rios à* mudanças, barreiras cultur*i* * </line>
</par>
<par>
<line> desconfi*nça le*am ao des*quil*b*io da produtividade da propr*ed*** e à desorganização </line>
<line> d* </line>
</par>
<par>
<line> cadeia de supriment*s. </line>
</par>
<par>
<line> *.2 Anális* Envolt*ria de *a**s (D*A) </line>
</par>
<par>
<line> A Análi*e de Env*ltória de Dad*s (Dat* **velopm*nt Analysis - DEA), des*nvolvid* </line>
<line> por Charnes, Coo*er e Rh*d** (1978), é uma ferram*nta ma*e*ática cujo obje*ivo é me*ir a </line>
</par>
<par>
<line> efici*ncia relativa de v*rias unidades produtivas, s*ndo que cada uma delas </line>
<line> possu* seus </line>
</par>
<par>
<line> insumos - ta*bém cha*ados de *ntr*das ou inputs - e *rodu*o* - também d*nominados de </line>
<line> saídas o* o*tputs. A*nda s*gu*do os autores, apó* o cálculo do valor ó*imo de*se model* de </line>
<line> *rogramação matemátic* para cad* uma d*s *nidades *valia*as, a* mais eficientes terão *e* </line>
<line> re*ultado eq*ival*nte ao *alor 1, enquanto as unidad*s d* menor efici*n*ia te*ão valo*es *ntr* </line>
<line> 0 e 1, portanto, "envol*idas" pelas unidad*s mais produti*as. </line>
</par>
<par>
<line> Para Lotfi et a*. (2020), é importa*t* ressaltar que a *ficiência </line>
<line> a*ali*da em DEA é </line>
<line> a </line>
</par>
<par>
<line> *elat**a, e não a absoluta. Isso sig*ifica que m*smo na* *nida*es considerad*s mais eficien*es </line>
<line> em DEA, ainda haverá potencial d* aumento dessa e*iciência através de avanços tecnológicos </line>
<line> e m**hor**s em geral. Entretanto, i*en**fica* as unidades de referência de um setor é um </line>
<line> auxilio significativo par* co*p*een*er a situação d*q*elas que n*o al*ançaram esse estágio e </line>
<line> o que pode s*r feito para aprimorá-las. </line>
<line> O est*do tra*a *o* trabalhos *os *utores clássicos r*lacionados * *sse tema, *a*s como </line>
</par>
<par>
<line> os re*ativ** ao </line>
<line> primeiro modelo D*A - *enominado CCR (1978), seu </line>
<line> mo*elo *osterior, </line>
</par>
<par>
<line> chamado de BCC (19*4), e ta*bém con*eitos c*mo o de DMU (Decision Making Unit), que </line>
</par>
<par>
<line> é o termo que se refere a </line>
<line> cada uma das *nidades que tem sua* produt*vi*ades </line>
<line> c*m**ra*as </line>
</par>
<par>
<line> u*as com as outras. Tais modelos tive*am, co*o importan*e pr*cu*s*r, o modelo de Farrell </line>
<line> (1957). Seg*ndo *h*rn*s, Coo**r e *hodes (1978), in*cial**nte, o mo*elo não e*a l*near, o </line>
<line> *ue fornecia resultado* i**initos e impossi*ili*ava a aplic*ção de pesquisa operacio*al. </line>
</par>
<par>
<line> *rt*fícios matemáticos si*ples auxi*iaram para *ue fosse possível avaliar tal e*iciê*cia </line>
<line> de </line>
</par>
<par>
<line> *orm* linear. </line>
</par>
<par>
<line> Para c**preende* mel*or a aplicação *e DEA, é importan*e conhecer o c*nceito *e </line>
<line> Conjun** de Possib*lidades de Produção. * prod*çã* d* qual*ue* bem ou serviço é re*lizada </line>
</par>
<par>
<line> **ravé* de uma t**nologia que tra*sf*rma *m c*njun*o de *nsu*os em um co*jun*o </line>
<line> de </line>
</par>
<par>
<line> produtos. A* vár*as formas de ef*tu*r essa </line>
<line> transfor*ação comp*em o Conjunto </line>
<line> *e </line>
</par>
<par>
<line> *ossibilidade* de Produção (CPP, que *m ingl*s é </line>
<line> conhecido </line>
<line> co*o: PPS - production </line>
</par>
<par>
<line> Rev. **A, Teres*na, v. 2*, *. 1, art. 15, p. 28*-308, j*n. 20*3 </line>
<line> www4.*sanet.com.b*/rev*sta </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> *nálise de Eficiênci* d* Pro*uto**s de L*it* em M*nas Gerais *tra*és da D** </line>
<line> 289 </line>
</par>
<par>
<line> po*sibilities *et), con*orme *e **sualiza na Figur* *.*, cons*derando-s* *ue x unidad*s de </line>
<line> determinado in*umo sã* ut*l*zadas n* p**dução de y *nidades d* determina*o produto. </line>
<line> Figura 1 - Conjunto d* possi*ilidades ** produ*ão * fronteira de produ*ão. </line>
<line> Fo*te: ad*ptado de Bank*r, C*arnes e Cooper (198*). </line>
</par>
<par>
<line> Na Figura 1, qualqu** ponto (x, y) se refere a *ma forma *e tran*formar um* </line>
<line> quantidade x do* insumos em uma q**ntidade y dos p*odut*s. **tre*a*t*, *evi*o às ***trições </line>
<line> tecnoló*icas, o CPP é limitado pel* *unção que defin* a fronteira d* produção (*=f(x)), a qua* </line>
</par>
<par>
<line> indica a máx*ma quantidade de produto *ue pode ser ob**da a partir de </line>
<line> uma deter*inada </line>
</par>
<par>
<line> quantidade fixa de *nsu**, o que ta*bém pode ser interpr*tado como o mínimo volum* de </line>
<line> insumo neces*ári* para um *eterminado nív*l ** produção. </line>
<line> O p*imeiro modelo DEA, CCR, *igla de seus criadores Charnes, Cooper e Rhodes </line>
<line> (19*8), *ambém é conheci*o como CRS (Con**a*t R*turn* *o Scale - Retorno const*nt* de </line>
<line> escala). Isso significa q*e par* cada variaç*o no val*r *a entrada (input ou insumo) em um* </line>
<line> un*dade avaliad* (DM*), h*verá uma v*riação propo**ional **s *aídas (output* ou produto). </line>
<line> Há um modelo ma*s *lex*vel, de**minado BCC, de Banker, Charnes e C*ope* (1984), </line>
</par>
<par>
<line> t*mbém *onhec**o *omo VRS (Variable Returns to </line>
<line> Scale - Reto*n* variável *e esca*a). * </line>
</par>
<par>
<line> diferen*a *e um model* para o outro * sutil. </line>
</par>
<par>
<line> Os m*delos DEA *ambém possuem difere*ça q****o à orien*ação do model*. Pod*m </line>
</par>
<par>
<line> e*tar </line>
<line> orientados a insu*os (Pro**tos fixos, objetivo de reduzi* insumos), </line>
<line> ou orientados </line>
<line> a </line>
</par>
<par>
<line> p**dutos (I*sumos f**o*, o*jetivo de ele*ar o valo* dos pr*d*to*). C*mo em tod* *odelo de </line>
<line> Rev. FSA, *er*sina PI, v. *0, n. 1, art. 15, p. 284-308, jan. 2023 ww*4.fs*net.co*.b*/re*ista </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> D. D. C. Piedade, *. M. *. Lima, S. M. S. Li*a, G. A. Melo, M. G. M. P**xoto </line>
<line> 29* </line>
</par>
<par>
<line> otimiza*** combinatóri*, e**ste **a ve*são primal do mod*lo, *ssim como um* versão dual. </line>
</par>
<par>
<line> Ex*stem em DEA dois tipos de mo**los, um d*a* </line>
<line> do o*tr*, sendo um deles denominado de </line>
</par>
<par>
<line> "*odelo dos multiplicadores" o out*o *enominad* e </line>
<line> "Modelo do *nvelope" (BOOLO*I; </line>
</par>
<par>
<line> AFSHARIAN; **URMAHMOUD, 2016). </line>
</par>
<par>
<line> *os modelos cláss*co* de DE*, presume-se que os dados de toda* a* entradas e saídas </line>
</par>
<par>
<line> são conhecidos (COOP*R et al., *999; COOPER et </line>
<line> a*., 2**1). Da forma que </line>
<line> s*o </line>
</par>
<par>
<line> a*resen**d*s, tais mod*los exig*m que os dad*s de ent**da e *a*da sejam níti*os e *re*isos, o </line>
<line> que não ocorr* *om muita frequênc*a (KAO; LIU, 2000). Seg*ndo Lotfi et a*. (2020), o u*o </line>
</par>
<par>
<line> d* fuzzy DEA (FD*A) tem *omo finalidade e*co*trar as eficiências </line>
<line> de difer*ntes DM*s, </line>
</par>
<par>
<line> mesmo em situações em que seus dados sejam im*re*is*s ou incompletos. Lotfi et al. (2020) </line>
<line> afirmam qu* problemas *o mundo **al às vezes contêm dados au*en*es, dados de jul*a*ento </line>
<line> *u d*dos predi*ivos ou *ados geralme*t* imprecis** ou va*os. </line>
<line> Kao e Liu (*000) transf*r*aram o *ode*o fuzzy 2.11 em um c*njunto de m*delos </line>
<line> DEA tr*dic*onais, os quais são baseados em dados níti*os/e*atos, possibilitando-se facilmente </line>
<line> a mediçã* da eficiê*c*a de DMUs *u* possuam *tens com valo*es fuzzy. At**vés do pr*n*ípio </line>
</par>
<par>
<line> *e extensão de *adeh (1965) e co*tes alfa, *s autores Kao e Liu (2000) cria*am </line>
<line> um </line>
<line> modelo </line>
</par>
<par>
<line> que in*orm* as *edidas de eficiênci*, utiliz*nd* fu*çõ*s de pertinência Fuzzy. O </line>
<line> mode*o </line>
</par>
<par>
<line> *ti*izado pe*os autores foi o BCC ori*nta*o a i*s*mos na versão *os *ultipli*adores. </line>
</par>
<par>
<line> * *bordage* d* Wang et al. (20*9) tem como base conver**r a forma fra*ionária de </line>
<line> cad* model* FDE* em vários modelos DEA frac*o*ários, *a pe*spectiva da ar*tmé*ica difusa </line>
<line> (fu*zy). A mo**vaç*o ***sa id*ia d*r*va do *ato de que um model* DEA fr*cionário fuzzy não </line>
<line> pode ser transformado em *m mod*lo *inear DEA da man*ira tra*iciona* que * fe*ta para um </line>
</par>
<par>
<line> modelo DEA *racio*ário nítido. Segundo os autores Wang et a*. (2009), sua abordagem </line>
<line> de </line>
</par>
<par>
<line> classifi*ação **alítica baseada no grau de pref*rência foi </line>
<line> desenvolvida para comparar </line>
<line> e </line>
</par>
<par>
<line> classific*r eficiências *uzzy d* DMU*, que f**ne*em n** apenas u*a classif*cação completa, </line>
<line> mas também as informações sobre em que gra* uma eficiênc** fuzz* é maior que out*a. </line>
<line> Bhardwaj et al. (2018) foram os prim*iros a **ontar as fa*has n*s méto**s pro*ostos </line>
<line> por Wang et al. (*009) e, em segui*a, propuseram um novo método pa** *uperar essa* *alhas. </line>
<line> O método de Wang et al. (*0*9) aind* serve pa*a i*formar a eficiência fuz*y, porém, há casos </line>
<line> em que limitações *o modelo i*pede* *ue se encontre a *esposta. </line>
</par>
<par>
<line> Rev. FSA, Teresina, v. 20, n. 1, a*t. 15, p. 284-30*, jan. 2023 </line>
<line> www4.fsane*.com.br/revista </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> A*ál**e de Eficiênci* de Produtores de Leit* em Min*s Ger*is Atr*vés da DEA </line>
<line> 291 </line>
</par>
<par>
<line> 3 METODOLO*I* </line>
</par>
<par>
<line> Foram analisados 88 i*dicadores de 148 produtoras d* le*te das mesor*egiões *ineiras </line>
</par>
<par>
<line> do Triângul* Mi**iro e Alto *ar*naíba, nos a*os </line>
<line> de 2*15, 2016 e 2017, com o objetiv* </line>
<line> d* </line>
</par>
<par>
<line> en*ontra* as *nidades mai* eficientes. Esses **râm*t*os represe*tam *s entradas e *aídas das </line>
</par>
<par>
<line> análises da *eco*hecida técni*a de </line>
<line> pr*g*amação matemática - DE*. Ent*e </line>
<line> esses produtores, </line>
</par>
<par>
<line> 74 possuem *ados *al*antes em *m ou dois ano*, justificando * ut*liz*ção de mode*os *E* </line>
<line> que c*ntemplem essa limitação com* o f*zzy *EA. </line>
<line> Se*u*ndo a cl*ssificação *e Turrion* e Mello (2*1*), este estud* *e caso é uma </line>
<line> pes*uisa aplicada e qua*titativa, p*ssu* *ins descritivos, e se util*za da mod**agem para *u*ca* </line>
<line> seus ob*e*ivo*. Os dados cedido* pelo SEBRAE foram comparados com dado* da l*teratura e </line>
<line> submetidos * **áli*es es*atísticas no so*t*ar* Microsoft Excel 2019, validando a qualidade </line>
</par>
<par>
<line> d*s </line>
<line> *ados. Para aplicar os </line>
<line> dados n*s modelos DE*, é pre*iso *ue anteriormente sejam </line>
</par>
<par>
<line> t*atado* para *idar com *lguma* limitaçõe*. </line>
<line> Os m**elos *plicad*s *o e*t*do for*m os c*ássi*os BCC e CCR orientados * *nsumo*, </line>
</par>
<par>
<line> n* versão dos mu*tiplica*ores, e os mod*los fuzzy D*A, </line>
<line> descritos por Kao e Liu (20*0) </line>
<line> e </line>
</par>
<par>
<line> Bhar*wad *t al. (2018). *sses m*de*os foram p*ogramados na li*guagem AMPL, tendo com* </line>
<line> base *s model*s descritos no l*vro de Lotfi et al. (2020), em c*nsonân**a com *s ar*igos de </line>
</par>
<par>
<line> origem. Os **dos de entrada foram </line>
<line> previamen*e trat*d*s no software Microsoft **cel 2019 </line>
</par>
<par>
<line> para *nterpretação preliminar assim como para i*entificar **ssíveis incon*is**ncias. O </line>
<line> tratamen*o no software M*c*os*ft **ce* 2019 *amb*m fo* import*nte p**a constru*r *ma </line>
<line> *abela de corre*aç*o en*re indicador*s, sistematizar e encontr*r quais dado* estav*m faltando, </line>
<line> m*d*das est*tísticas como méd*a, *ínimo, máximo, assim c*m* gráfic*s do tipo h*stograma, </line>
</par>
<par>
<line> *aret* * box *lo* que </line>
<line> *u**liassem a </line>
<line> visuali*ar melhor a situaç*o real das </line>
<line> var*áveis m*is </line>
</par>
<par>
<line> importa**es. </line>
</par>
<par>
<line> Foram selecionados com* entr*das o* segui*tes i*dicadores: Área usa*a *ara pecuária </line>
</par>
<par>
<line> (**), Total de </line>
<line> va*as (*abeças/mês), Cu*to t*t*l da **ivida*e leiteira (R$/Ano). Foram </line>
</par>
<par>
<line> seleciona*os </line>
<line> como saída* os seg*i*t*s indicadores: P*odu**o a*ual de leite (Litros/Ano) </line>
<line> e </line>
</par>
<par>
<line> Lucro to*al (R$/Ano). </line>
<line> Quanto à p*esença de númer** negat*vos, comum em *nd*cadores que re*rese*tam, </line>
</par>
<par>
<line> por *xemplo, ganhos ou *er*as, existem vár*as ab**dag*ns para l*dar com </line>
<line> el*s, con**rme </line>
</par>
<par>
<line> *firma Lin e Chen (*017). Esse trata**nto é neces*ário, uma vez que os modelos </line>
<line> clá*sicos </line>
</par>
<par>
<line> *ão *dmit*m valores n*gat*vos assim co*o também não * recomendável que *ossuam z*ros. </line>
<line> De *co**o com Sarkis (2007), *m d** méto*os mais comuns **ra eliminar o* problemas de </line>
<line> Rev. FSA, T*resin* PI, v. 20, n. 1, *rt. 15, p. 284-30*, jan. 2023 w*w4.fsanet.*om.br/revist* </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> D. D. C. P*ed*de, F. M. *. Lima, S. M. *. Lim*, *. A. Me*o, *. G. M. *eixoto </line>
<line> 29* </line>
</par>
<par>
<line> val*res não posit*vos na DEA é a adição de um positivo sufici*ntem*nte grande constante aos </line>
</par>
<par>
<line> valo*es d* **trada </line>
<line> ou s a í d* </line>
<line> que possui o número não positivo. De acordo com Lin e Chen </line>
</par>
<par>
<line> (2017), *m </line>
<line> modelos </line>
<line> or*enta*os a i*s*mo*, tal translaçã* é permitid* apena* *as saí*as. </line>
</par>
<par>
<line> Fel*zmen*e, </line>
<line> no caso aplicado deste ar*igo, e*ses </line>
<line> pré-r**uisitos estão presen*es. A ú*ica </line>
</par>
<par>
<line> variáv*l c*m valores negativos n* presente est*do f*i o Lu*ro. </line>
</par>
<par>
<line> Tratando-se da a*l*cação do fuzzy DEA, os d*dos q*e </line>
<line> já estavam *ítidos têm </line>
</par>
<par>
<line> va**res fuzzy-triangulares </line>
<line> ig**is, o* seja, valor *íni*o, médio, e *áximo de me*mo valor </line>
</par>
<par>
<line> entre *i. *o que se *ef*re </line>
<line> aos demais, p*ra e*ti*a* os *ados falta*tes dos nú*er*s fu*zy </line>
</par>
<par>
<line> cen*ra*s *m 2017, foi registrada a variação médi* de **da i*d*cador a cada ano. A *artir des*a </line>
</par>
<par>
<line> varia*ão média, estimou-se o valor central </line>
<line> da DMU fal*ante, restando, entã*, estimar os </line>
</par>
<par>
<line> valore* máximo e mí*i*o. A v*r*ação entre o val** fuz*y m*dio * esses seus do*s ex*remos </line>
</par>
<par>
<line> n**te estu** f*i baseada no </line>
<line> desvio padrão do indicador no ano em ques**o. Ressalta-*e que </line>
</par>
<par>
<line> *m cada e*tudo o analist* pode aval*ar *e di**rentes m*neiras o **lhor método que irá utilizar </line>
</par>
<par>
<line> *ara estimar esses </line>
<line> *úmeros. A </line>
<line> aplicação f*i re*l*zada em p*ogramas criados na linguagem </line>
</par>
<par>
<line> **P*, e tamb*m val**ados. </line>
<line> A pre*ença *e outliers esta** *er*ndo uma *ar*abili*ade muito elev*da en**e as DMUs </line>
</par>
<par>
<line> *o presente est*do, o **e nã* é *ese*ável para </line>
<line> uma análise DEA. Das </line>
<line> 148 f*zen*as *m </line>
</par>
<par>
<line> a*álise, 1* *u**i*rs extremas fora* retiradas do </line>
<line> est*d*. **a *e*as, uma u*idade f*zzy, </line>
</par>
<par>
<line> restando assim * delas nas 138 *em*nescentes. </line>
</par>
<par>
<line> Segundo Cinaroglu (20*9), a Clusterização </line>
<line> pe*mite dividir os *a*os *m grupos de </line>
</par>
<par>
<line> ma*or coerência inte*na, possibil*tando *onclusõe* *ais direciona*a* à rea*ida*e da DMU em </line>
<line> q**s*ão. Antes de r*alizar a ap*ica*ã* de*sa maneir*, *odos os *ados for*m t*stados junto*, no </line>
</par>
<par>
<line> grupo </line>
<line> *e 13* DMU* sem outl*ers, para serem comparado* posterior*ente. Utilizo*-se * </line>
</par>
<par>
<line> tradic*onal método k-m*ans e o*tou-se *or *us*ar 3 gr*pos. Os 3 C**sters fo*am identifi*ados </line>
</par>
<par>
<line> com as seguintes te*dê*cias, </line>
<line> emb*ra cad* eleme*to p*ssa event*alm*nte ser lev*men*e </line>
</par>
<par>
<line> dif*r*nte </line>
<line> *a* *ef*niçõ*s: * - *aze*das com ár** </line>
<line> ab*ixo da média, porém ou*r*s indica**res </line>
</par>
<par>
<line> ac*ma da m**ia; 2 - Fazendas com tod*s os indica*ores abaix* da média; 3 - Fazen*as c** </line>
<line> todos os indicadores acima da média. </line>
<line> * RE**LTADOS E DISCUS*ÃO </line>
</par>
<par>
<line> Dev*do ao int*rvalo </line>
<line> entre *artos (IEP), período em que a **c* deixa de g*rar leite, </line>
</par>
<par>
<line> nem *odas as vacas d* reban*o geram leite em dete*minado *o*ent*, pois parte delas estará </line>
</par>
<par>
<line> *ess* perí*do de rec*pera*ão. S*ber g*renciar </line>
<line> e sse </line>
<line> pra*o nos animais </line>
<line> d* form* eficiente </line>
<line> e </line>
</par>
<par>
<line> R*v. *SA, T*resina, v. 20, n. 1, *rt. *5, p. 284-308, jan. 20*3 </line>
<line> www4.**a**t.com.br/revista </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> Aná*ise de Eficiência *e Pro*utor*s de Leite em Minas Gera*s Atr*vés da DEA </line>
<line> 293 </line>
</par>
<par>
<line> bem organ*zada é um dos fato*e* que pode au*ili*r no au*ent* da produ*ividade. N* variável </line>
<line> descrit* nesta seção, é considera*a a co*tagem de todas as *acas, inclusive as qu* se </line>
</par>
<par>
<line> encontra* e* descan*o no p*ríodo av*liado. *s valores no e*tudo va*iam entr* 19,5 </line>
<line> e </line>
</par>
<par>
<line> 416,08, com méd*a em 8*,26 cab*ças/mês. </line>
</par>
<par>
<line> Marangon *únior (2018) afi**a que o aumento do i*tervalo de partos (IEP) t*m com* </line>
</par>
<par>
<line> res*ltado o aumento de animais </line>
<line> no período em que </line>
<line> não se produz, conhecid* como pe*íodo </line>
</par>
<par>
<line> sec*. Q*ando o IEP é maior que o de*id*, os anim*is não f*cam ap*n*s </line>
<line> dois m**es sem </line>
</par>
<par>
<line> produz*r, como é es*e*ado, mas s*m três, quatro o* mais meses, deixando de **ra* re*da para </line>
<line> o produ**r. Um valor meno* no tota* de v*cas em r*lação a valores equivale*tes *e pro*u*ão </line>
<line> in*i*a u*o mais ou menos e*iciente do intervalo de p**to*. </line>
</par>
<par>
<line> De acordo *om Da S*lva * Da Silva (2013), o *usto t*tal </line>
<line> da a*ivi*ade l*iteira (CT) </line>
</par>
<par>
<line> re*er*-se à soma d* Cu*to opera*ional to*al (COT) *ais *uros sobre o *api*al in*e*tido </line>
<line> na </line>
</par>
<par>
<line> atividade, com </line>
<line> valor de a*roximadamente 6% ao an*. Nos *ados deste est*do, esse valor </line>
</par>
<par>
<line> varia entre 1*7,1 *il e 1,78 milhão de reai*/ano, com média de 573,* mil R$/ano. Aqui estã* </line>
</par>
<par>
<line> p*esentes dive*so* custos do </line>
<line> pro*ut*r, desde custo *o* ma*éri*-p**ma *ara ali*enta*ão </line>
<line> e </line>
</par>
<par>
<line> saúde dos animais, até cust*s c*m mão de ob*a. </line>
<line> U*a das variáveis mai* **a**adas *m *odelos *EA, * produ*ão an*al de leite (L/a**) </line>
<line> em *01* *pr*sentou valor*s em t*rn* de 82 m*l até 1,8 milhões, com m*dia de 438 *il L/ano. </line>
<line> Segund* as autoras Da Silv* e Da Silv* (201*), o lu*ro total é a renda bruta da atividade </line>
<line> me*os o CT (custo total da atividade). O *ucro *o*al dos dados *o estud* em 201* vari*u entre </line>
</par>
<par>
<line> apr**imadamente -150 mil e 9*0 mil, com média *m 79 mil r*ais </line>
<line> por ano. Se divid*rmos </line>
</par>
<par>
<line> pelos 12 meses do ano, ess* média in*i*a *m valor men*al d* apro*imadamente *,6 mil reai*, </line>
</par>
<par>
<line> e*uivalente a aprox*madamente 7 v*zes sa*ário mínimo do p*ríodo. *on*i*er*ndo-** o </line>
<line> * </line>
</par>
<par>
<line> *levado valor in*estido de boa pa*te dos p*odutore*, g**nde exigência de trabalh*, e riscos </line>
</par>
<par>
<line> econômicos, é </line>
<line> um *alor q*e </line>
<line> p*de ser substancialmente melhorado após as políticas de </line>
</par>
<par>
<line> a*m*nto de efi*iên*ia a*xilia*e* pa*a que se *lcancem menores custos * mai*res g**hos. </line>
<line> 4.1 Apli*ação *a DE* </line>
<line> Os d*is modelos usa*os foram o tradicio*a* de Kao e Liu (2000) e o modelo re*ente </line>
<line> de Bhar*waj et al. (*0**), que é u*a evo*ução do modelo trad*cion** de Wang e* **. (2009). </line>
</par>
<par>
<line> Ambos f*ram *pontados po* Lotfi et al. (2020) com* alguns </line>
<line> dos principais mo*elos fuzzy </line>
</par>
<par>
<line> DEA. O mod*l* de Kao e Liu (2000) é baseado *o DEA BCC dos mul*ipli*ado*es, enqu*nto </line>
<line> o referente * Bhardwaj et al. (2018) é basea** n* D*A *CR dos multi*lica***es. Bh*rdwaj </line>
<line> Re*. FSA, Ter*sina P*, v. 20, n. *, art. 1*, p. *84-3*8, ja*. 2023 www4.fsanet.com.br/revista </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> D. D. C. **edade, F. M. S. Lima, S. M. S. Lima, G. A. **lo, M. G. M. Peixoto </line>
<line> 294 </line>
</par>
<par>
<column>
<row> et al. (2018) consideram retornos constant*s *e es*ala para todas as DMUs, enquant* Kao e </row>
</column>
<par>
<line> Liu (200*) cons*deram * po**ibilid*de de ret*rno* dif*rentes </line>
<line> de e*ca*a, sendo mais </line>
</par>
<par>
<line> "be**volentes" e flex*veis para considerar uma DMU com* eficient*. </line>
</par>
</par>
<par>
<line> Os indicadores estão </line>
<line> i*enti*i***os da seguinte form*: X1 - Área u*ada para *ecuária </line>
</par>
<par>
<line> (h*); X2 - *otal de v*cas (C*b. /mês); X3 - Custo to*al da atividade leiteir* (R$/Ano); Y* - </line>
<line> Produç*o a*ua* de lei*e (L/An*); Y2 - Luc*o total (R$/Ano). Tais *ndicadore* f*ram </line>
</par>
<par>
<line> normalizados </line>
<line> d* *orma que cada elemento foi dividido </line>
<line> p**a mé*ia do respe*ti** indicador. </line>
</par>
<par>
<line> Na* tabela* *presentadas a seguir, as fa*e**as com dad*s fuzzy es*ão destaca*a* na cor </line>
<line> vermelha, e os índices que indica* que a fazenda em questão e*tá en*re as mai* **icie*tes, ou </line>
</par>
<par>
<line> seja, valor 1, são destac*das na *or verde. Esses números fuzzy são tri*ngulares, </line>
<line> ou seja, </line>
</par>
<par>
<line> poss*em um </line>
<line> val** mínimo, médio e máxim*. O valor que *st* nas tabelas do presente </line>
</par>
<par>
<line> trabalho para *s** tipo de n*mero é r*f**ent* ao médio. </line>
</par>
<par>
<line> A T*bela </line>
<line> * reúne algumas das principai* caracte*ís**ca* das 14* DMUs após </line>
<line> a </line>
</par>
<par>
<line> normalização. </line>
<line> Tab*la 1 - Estatí**ic*s gerais *obre os dados </line>
</par>
<par>
<line> F*nte: Au*or*s (2022). </line>
<line> Ant*s *e aplicar *s *a*os nos mode*os fuzzy, eles foram tra**dos, *om seus números </line>
<line> transla*ad*s para evit** n*mer** n*gati*os n* model*, d*pois sendo normalizad*s, e então </line>
<line> co* núm*r*s fuzzy es*imad*s e ainda out*iers reti*ados, confor*e i*dicado na seção de </line>
<line> metodolo*ia. As uni**des excluídas *e*a análise de outliers a*resenta*-*e na Tabela 2. </line>
<line> Ana*isando-se a Tabela 2 as duas variáve*s com mais *alore* *iscrepa*tes for*m x1 (á*e*) * </line>
<line> y2 (lucro). </line>
</par>
<par>
<line> Rev. FSA, T*resi*a, v. 2*, n. 1, a*t. 15, p. 284-308, *a*. 2*23 </line>
<line> www4.fsanet.com.b*/revis** </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> A*álise de Eficiência de Produtores de Leite em Minas *erais Atra*és d* DEA </line>
<line> 295 </line>
</par>
<par>
<line> Tabela 2 - *n*dad** ex*l*ídas p*r apresentar outliers </line>
</par>
<par>
<line> Fon*e: Autores (2022). </line>
<line> A Tabela 3 aprese*ta dad*s gerais s*b** a *lu*t*r*zação realizada. Como se **ser*a, o </line>
<line> mai*r grupo f*i o primeir*, seguid* pelo s*gundo, e então, c*m apenas 20% das fazendas, o </line>
<line> *erceiro. </line>
<line> *abela * - Estatísticas sob*e a clusteriz*ção </line>
</par>
<par>
<line> Mé*i*/Ce </line>
<line> x </line>
<line> y </line>
<line> y </line>
</par>
<par>
<line> *tró*** </line>
<line> x1 </line>
<line> x2 </line>
<line> 3 </line>
<line> 1 </line>
<line> 2 </line>
<line> 0 ,7 8 </line>
<line> 1 ,1 </line>
<line> * </line>
<line> 1 </line>
<line> 1 </line>
<line> Cluster 1 </line>
<line> * </line>
<line> 13 </line>
<line> ,2 3 1 </line>
<line> ,2 4 3 </line>
<line> ,0 * 8 </line>
<line> 0 ,5 3 </line>
<line> 0 ,4 </line>
<line> 0 </line>
<line> 0 </line>
<line> 0 </line>
<line> Cluster 2 </line>
<line> * </line>
<line> 54 </line>
<line> ,4 1 3 </line>
<line> ,3 8 * </line>
<line> ,8 5 1 </line>
<line> 2 ,2 6 </line>
<line> 1 ,* </line>
<line> 1 </line>
<line> 1 </line>
<line> 1 </line>
<line> Cluster 3 </line>
<line> 2 </line>
<line> 54 </line>
<line> ,4 * 6 </line>
<line> ,4 7 9 </line>
<line> ,0 9 5 </line>
<line> Média </line>
<line> 1 </line>
<line> 1 </line>
<line> 1 </line>
<line> 1 </line>
<line> 1 </line>
<line> Qua </line>
<line> *emb*os </line>
<line> ntidade </line>
<line> % </line>
<line> 46 </line>
<line> *lust*r 1 </line>
<line> 68 </line>
<line> % </line>
<line> 34 </line>
<line> Cl*st*r 2 </line>
<line> *0 </line>
<line> % </line>
<line> 2* </line>
<line> Cluster 3 </line>
<line> 30 </line>
<line> % </line>
<line> 100 </line>
<line> TOTAL </line>
<line> 148 </line>
<line> % </line>
</par>
<par>
<line> Fo*te: Auto*es (2022). </line>
</par>
<par>
<line> Rev. *SA, Teres*na PI, v. 20, n. 1, a*t. 15, p. 284-308, *an. 2023 </line>
<line> www4.fsanet.com.*r/revista </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> D. D. C. Pi*dade, *. M. S. Lima, S. M. S. *ima, G. A. Melo, M. G. *. Peixo*o </line>
<line> 296 </line>
</par>
<par>
<line> *pós a divis** em gru*os (Cluster*), investi*ou-** em cada *m deles s* ainda hav*am </line>
<line> outliers ext**mos. O Cluster 1 apres**tou 3 DMUs nesse sentido, o Cluste* 2 apr*sentou </line>
</par>
<par>
<line> *rande ho*ogenei*ad* * nenhu* outlier, enqu*n*o o *lu**er 3 também </line>
<line> apresento* tr*s </line>
</par>
<par>
<line> outlie*s. </line>
<line> A </line>
<line> quant*dade </line>
<line> tota* </line>
<line> de </line>
<line> unidad*s </line>
<line> discrepantes </line>
<line> excluídas </line>
<line> foi </line>
<line> reduzida </line>
</par>
<par>
<line> si*nificat**amente após a divi*ão *m três grup*s, afinal *uatro D*Us de*xaram de ser </line>
<line> exc*uíd**. Ante*ior*en*e 10 f**am excluídas, e após a C**sterização, apenas sei* ao todo. </line>
<line> En*re as **idad*s que vo**ara* para a análise, encontram-s* *rincipalmente r*pre*ent*nte* do </line>
<line> terceiro Cluster, relativo a unid*des com val**es acima da m*dia em **do* os ***icadores. </line>
<line> A*gum*s fazendas muito gr*n*es, antes excluídas p** ser*m mui** discr*pantes *m *elação à </line>
<line> população, agora fo**m ac*itas em seu próprio grupo. A análise **is *oc*da em c*da gr*p* </line>
</par>
<par>
<line> ta**ém </line>
<line> possib*li*a co*clusõ*s m*is direci*n*das, en*uant* sem essa divis** o pesquis*dor </line>
</par>
<par>
<line> poderi* se direcio*ar a conclusõ*s genér*cas e que não se *pl*cas*em à parte das DMUs. </line>
<line> Na Ta*ela 4 perceb*-*e que as seis un***des que persistem s*ndo outl*ers possuem </line>
<line> pr**cipalmen*e *n*i*adores *e*aciona*o* a lucr* (y2) e a *uantidade de vaca* (x2) c** valor*s </line>
</par>
<par>
<line> discrepant*s em relação às demais, e podem s*r </line>
<line> estudadas separadame*te </line>
<line> *as DMUs </line>
</par>
<par>
<line> remanescent*s. </line>
</par>
<par>
<line> Tabela * - *nida**s excluídas p*r apresen*ar o*tliers *pós a cluster*zaç*o </line>
</par>
<par>
<line> Fon**: A*tores (20*2). </line>
<line> A s*guir, * analisada a ap*icação do modelo de Kao e Liu e* tod*s as 1*8 fazen*as, </line>
<line> assim como em *ada um dos *luste*s definido*. Também se r**li*o* o mes*o procedi*e*to </line>
<line> c*m o mo*elo de Bh*r*waj et *l. </line>
</par>
<par>
<line> A a*licação de Kao e Liu ger* uma tabe*a de </line>
<line> valores pessim*stas, e tam*é* uma </line>
</par>
<par>
<line> tabela de val**es o*imi*tas, em dife*ent*s níve*s de certeza "alfa". *espeitando os pré- </line>
</par>
<par>
<line> requisitos d* modelo </line>
<line> conforme K*o e Liu (2000) e Lotfi et al. (2020), no </line>
<line> presente estudo </line>
</par>
<par>
<line> at*ibui*-se a alf* os seguintes *al*res: 0; 0,25; 0,5; 0,75; 1. Apó* a apli*ação dos modelos </line>
</par>
<par>
<line> Rev. FS*, *eres*na, v. 20, n. 1, art. 15, p. *84-308, jan. 2023 </line>
<line> *w*4.fsane*.com.br/revista </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> Aná*ise *e Eficiência de Pr*dutore* de Leite em Minas Gerais Através da *EA </line>
<line> 297 </line>
</par>
<par>
<line> pessim***a e otimis*a, a f*rmula de Che* e Klein (1997) unifica *s**s valor*s em um **ico </line>
<line> índi*e para cad* DMU. E**es í*dices uni*ic**os é que serão exibido* nas t*belas desta seção. </line>
<line> Par* não perd*r infor*açõ*s relativas às fazen**s d*ante dos diferentes cenários, esses </line>
<line> modelos consideram context*s menos favorá*eis assim como a situaç*o oposta, pa*a fornecer </line>
</par>
<par>
<line> um es*ect*o e* que a eficiê*cia daquela DMU </line>
<line> esteja presente. Os limites que *judam </line>
<line> a </line>
</par>
<par>
<line> definir esse limite em </line>
<line> um pr**eiro momento s** res**ns*bilida*e do próprio anal*st*, ao </line>
</par>
<par>
<line> es**ma* os valores *riangul**es da *aze*d*. É *mpo*ta*te rec*rd*r *ue tod*s os números do </line>
<line> modelo passam a ser *uzzy-triang*lares, s*ndo que aque*es número* bem definidos terão o </line>
<line> mesmo v*lo* para seus parâ*etr*s ta*t* no **nimo, com* no *entral, co*o no máx*mo. </line>
<line> A Tabe*a 5 indica o ra*king de t*das as DM*s *o trabalho, se*undo o índice </line>
</par>
<par>
<line> un*ficad* *e Chen Klei* (1997), co* n = 4. Esse índice resume em um *n*c* número * </line>
<line> a </line>
</par>
<par>
<line> eficiên*ia das DMUs, conside**nd* todas *s v*r*ações de alfas no* mo*elos o**mist* </line>
<line> e </line>
</par>
<par>
<line> p*ssimis*a, de forma a f*cil**ar a interpretaçã* do analista. </line>
</par>
<par>
<line> T*bela * - 20 m**hores DMUs e* Kao e Liu *o* 13* fazenda* </line>
</par>
<par>
<line> Fo*t*: Autore* (2022). </line>
<line> A Ta*ela 5 ap*ese*ta as vi*te DMUs mais eficientes da aplica*ão e* Kao e Liu. </line>
<line> Co*o o mo*el* d* Kao e Li* é *er*vado *o clás*ico modelo DEA BCC na versão dos </line>
<line> Rev. FSA, Teresina PI, v. 20, n. 1, art. *5, *. 284-30*, jan. 2023 *ww4.fsanet.c*m.br/revi*ta </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> D. D. C. Piedade, F. M. S. Lima, S. M. S. Lim*, *. A. Melo, M. *. M. Peixo*o </line>
<line> 298 </line>
</par>
<par>
<line> multi***c*dores, t*mbém se comp*rou na *abela o valor B*C de cada D*U. No caso de uma </line>
<line> DMU fuz*y, levou-se *m *onsideração seu valor mé*io ao aplic*r nes*e modelo BCC dos </line>
<line> multipli*ador*s. </line>
<line> Na *ab*la 5 temos primeiramente a Fazenda (DMU) e o C*uster a q**l e*a foi </line>
<line> direcionad*, infor*ado entre p*rênte*e*. Essa presente anál*se ai*da não co*side*a os </line>
<line> *lusters, mas é i**ere*sa*te o*serva* os re*re*ent*ntes *e quais deles figuram **tre as mais </line>
</par>
<par>
<line> eficiente* de for*a ger*l. É interes**nte obse*var *u* *ntre *s 20 unida*e*, a**nas </line>
<line> um * </line>
</par>
<par>
<line> pert**ce a* Clu*ter das fazendas *aiores, Cl*ster 3, d* f*rma que * </line>
<line> pod*- se obser*a* que </line>
</par>
<par>
<line> essas fa**ndas estã* c*m a *rod*ção bem abaixo de seu potenci*l *er*ad*iro, qu*ndo </line>
<line> comp*rad*s com as demais. </line>
</par>
<par>
<line> Co*o princi*ais obse*vações da Tab*la 5, a* se *nalisar o indica*or área (x1), </line>
<line> as </line>
</par>
<par>
<line> melho**s DM*s foram predominantemente *e p**prie*ades menores, sendo </line>
<line> que o t*tal ** </line>
</par>
<par>
<line> vacas (x2), custo tot*l(x3), produção de l*ite(y1) lucro(y2) *oi mais e </line>
<line> di*erso n*sse se**ido </line>
</par>
<par>
<line> (DMUs a*aixo acima da mé*ia). É *álido res*alt** que ** DEA não há nada que *mpeça e </line>
</par>
<par>
<line> *rop*iedades </line>
<line> *cima o* a*aixo </line>
<line> da ****a, </line>
<line> em determina*o quesit*, de se*e* seleci**adas </line>
</par>
<par>
<line> c*mo as mai* eficientes, desde </line>
<line> que a relação com outras *ariáve*s in*iq** e*iciência </line>
<line> no </line>
</par>
<par>
<line> proces*o. </line>
</par>
<par>
<line> *a variável </line>
<line> lucro (y2), </line>
<line> devido à translação de valores, </line>
<line> qualquer DMU que apr*sent* </line>
</par>
<par>
<line> v*l*r infer**r * 0,860 é um* DM* qu* o*t*ve </line>
<line> prejuíz* na prática. Entre as 20 melhores </line>
</par>
<par>
<line> apontadas pelo mé*odo, sei* a*resentaram algum preju*zo, o que leva a* que**i*namento: el*s </line>
<line> sã* de fato efici**tes? O *u* chama a atenção n**s*s *azen*as diante dos dado* apres*ntados, </line>
</par>
<par>
<line> é que, c*mpa*ativame*te a out*as fazenda*, as entr*das dela* </line>
<line> teriam apresentado uma </line>
</par>
<par>
<line> produ*ão me*or </line>
<line> e </line>
<line> um prejuí*o **ito ma*or se sua produti*idade não fos*e a que possuem. </line>
</par>
<par>
<line> Dessa form*, tai* fazendas podem a*ali*r s* consegu*m ampliar seu in*estiment* pa*a fa*urar </line>
</par>
<par>
<line> com m*is *ol*me e obter lucros, uma </line>
<line> ve* que * prod*tivida*e *elativa não está ruim. Ao </line>
</par>
<par>
<line> me*mo tempo, *ss* evid*n*ia que se essas f*zendas co* problemas fin*ncei*os estão entre as </line>
<line> mel*ores, é mais um s*nal de que as *MUs int*rmediárias não e*tão bem. </line>
<line> *uant* às 20 pio*es *MUs d* aplicação em *** e Liu, uma gra*de pre*ominân*ia de </line>
<line> fazen*as abaixo da média em *odos *s ind**adores, se*am de *ntrada, ou de saída, </line>
<line> evide*cia*do que as f*z*ndas m*nor*s * co* menos *ecursos são de fa*o *s menos eficiente* </line>
<line> na atu*l amostra. Entretanto, 5 d*ssa* piores DM*s apre*entava* área acima *a média e s*o </line>
<line> represe*tantes do Clu*ter 3, indicando que também h* grande i*ef*ciência entr* algumas das </line>
<line> fa*endas grandes. </line>
<line> Rev. FSA, Teresina, v. 20, n. 1, art. 15, p. 284-*08, jan. 2023 www4.fsanet.com.*r/revista </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> Análise de Efic*ência de Produtores de Le*te em Minas Ger*i* Através da D*A </line>
<line> **9 </line>
</par>
<par>
<line> Em seguida, realizou-*e um test* adicional em Kao * L*u pa** verific*r o i*pacto da </line>
</par>
<par>
<line> *ariável Lucro. No te*te principal </line>
<line> *it*do a**eri*r*e*t*, * *ndicador foi **cluíd*, e *o outro </line>
</par>
<par>
<line> teste e* questã*, foi e*cluído. A pr*s*nç* *o *ndicador *mplicou u*a *i*eren*a no í*di*e de </line>
</par>
<par>
<line> ef*ciênci* em ap**xim*damente </line>
<line> 90% das DMU*. *e*sa **rma, a atual p*sq*isa **ge** que </line>
</par>
<par>
<line> deixar tal i*dicador de fo*a *a a*ális* po*e mo*ificar signifi*ativ*mente * r*n*in* </line>
<line> de </line>
</par>
<par>
<line> melhores *MUs, e também a tomada de decis*o, de *orma que a sua a*sênc*a não </line>
<line> é </line>
</par>
<par>
<line> recomendada. </line>
</par>
<par>
<column>
<row> Os testes são *ealiz*dos sepa*ad*mente para cada Cluste*. A T*bela 6 em suas </row>
<row> primei*as colunas re*ere-se aos 20 melhores d* Cluste* 1, *epois aos 20 melhore* do Cluster </row>
<row> 2 e, *o* fim, a*s 20 melhores d* Cluste* *. Nas c*lu*as "Cluste*" e n* deno*i*ada *om* </row>
<row> "geral", há um comp*r*ti** entre o í**ice ** Chen e Klein (19*7) da DMU n* pr**rio Clu*ter </row>
<row> co* o seu d*sempenho no grupo geral (com as 138 DMUs). </row>
<row> Tabela 6 - 20 melhores d* ca*a um *** 3 Clus*ers </row>
</column>
<par>
<line> . </line>
<line> In Ind. az. d. C1 Ge r * l </line>
<line> ** Ind. a*. d. *2 *e r a l </line>
<line> In *nd. a*. d. C3 Ge r a * </line>
</par>
<par>
<line> 0 </line>
<line> 1 ,0 1 ,0 0 0 8 00 1 ,0 1 ,0 0 0 4 00 1 ,0 * ,0 * 0 *8 0* 0 ,9 1 ,0 0 0 9 98 * ,9 0 ,9 7 4 9 80 0 ,9 0 ,9 3 8 0 24 0 ,* * ,9 5 0 * 9* 0 ,8 0 ,8 * 8 6 58 * ,8 0 ,8 4 9 1 *6 0 ,8 0 ,8 * 4 4 35 0 ,8 0 ,8 7 7 </line>
<line> 0 ,9 0 ,2 3 8 3 53 0 ,9 0 ,* 9 * 29 09 0 ,8 * ,3 4 5 3* 94 0 ,8 1 ,0 0 0 6 *6 0 ,8 * ,0 0 0 *7 78 * ,8 0 ,5 3 6 7 43 0 ,8 0 ,* 2 9 * 37 0 ,* 0 ,5 0 3 7 33 0 ,* 0 ,6 7 3 46 *0 0 ,* 0 ,7 4 5 4 01 0 ,7 0 ,8 3 * </line>
<line> 1 ,0 - 2 00 1 ,0 0 ,9 9 07 0* 6 0 ,9 0 ,9 1 1 35 3 0 ,* * ,7 7 16 31 5 0 ,8 - 0 6* 0 ,8 0 ,8 3 0 21 9 0 ,8 0 ,6 8 13 04 3 0 ,7 0 ,5 6 1 38 3 0 ,7 0 ,6 6 4 05 4 0 ,7 0 ,6 4 7 ** 9 0 ,6 0 ,6 2 </line>
</par>
<column>
<row> Rev. FSA, Teresina PI, v. *0, n. 1, a*t. 1*, p. 284-308, j*n. 2023 www4.fsan*t.com.br/revi*ta </row>
</column>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> D. D. C. Piedad*, F. M. S. Lima, S. M. S. Lima, G. A. Melo, M. G. M. P*ixoto </line>
<line> 30* </line>
</par>
<par>
<line> 1 </line>
<line> 6 </line>
<line> 09 </line>
<line> * </line>
<line> 97 </line>
<line> 3 </line>
<line> 92 </line>
<line> 7 </line>
<line> 0 ,7 </line>
<line> 0 ,8 4 3 </line>
<line> 0 ,7 </line>
<line> 0 ,9 0 2 </line>
<line> 0 ,* </line>
<line> 0 ,5 3 </line>
</par>
<par>
<line> 2 </line>
<line> 8 </line>
<line> 96 </line>
<line> 04 </line>
<line> 90 </line>
<line> 6 </line>
<line> ** </line>
<line> 4 </line>
<line> 0 ,7 </line>
<line> 0 ,8 5 3 </line>
<line> 0 ,* </line>
<line> 0 ,5 0 * </line>
<line> * ,6 </line>
<line>-</line>
</par>
<par>
<line> 3 </line>
<line> 9 </line>
<line> 84 </line>
<line> 2 </line>
<line> 89 </line>
<line> 6* </line>
<line> * ,7 </line>
<line> 0 ,8 3 3 </line>
<line> 0 ,7 </line>
<line> 0 ,6 1 7 </line>
<line> 0 ,6 </line>
<line> 0 ,5 2 </line>
</par>
<par>
<line> * </line>
<line> 9 </line>
<line> 77 </line>
<line> 85 </line>
<line> 3 </line>
<line> 67 </line>
<line> 3 </line>
<line> 0 ,* </line>
<line> 0 ,7 9 5 </line>
<line> * ,7 </line>
<line> 0 ,7 5 * </line>
<line> 0 ,6 </line>
<line> 0 ,6 * </line>
</par>
<par>
<line> 5 </line>
<line> 7 </line>
<line> 58 </line>
<line> 00 </line>
<line> 84 </line>
<line> 7 </line>
<line> 64 </line>
<line> * </line>
<line> 0 ,* </line>
<line> 0 ,* 9 0 </line>
<line> 0 ,* </line>
<line> 0 ,5 2 * </line>
<line> 0 ,6 </line>
<line> 0 ,5 5 </line>
</par>
<par>
<line> 6 </line>
<line> 8 </line>
<line> 56 </line>
<line> 6 </line>
<line> 79 </line>
<line> * </line>
<line> 63 </line>
<line> 0 </line>
<line> 0 ,7 </line>
<line> * ,8 1 8 </line>
<line> 0 ,7 </line>
<line> 0 ,8 2 1 </line>
<line> * ,6 </line>
<line> 0 ,5 0 </line>
</par>
<par>
<line> 7 </line>
<line> 08 </line>
<line> 44 </line>
<line> 44 </line>
<line> *3 </line>
<line> 5 </line>
<line> 39 </line>
<line> 0 </line>
<line> 0 ,* </line>
<line> 0 ,8 0 2 </line>
<line> 0 ,7 </line>
<line> 0 ,8 9 5 </line>
<line> 0 ,6 </line>
<line>-</line>
</par>
<par>
<line> 8 </line>
<line> *4 </line>
<line> 42 </line>
<line> 71 </line>
<line> ** </line>
<line> 19 </line>
<line> 0 ,7 </line>
<line> 0 ,8 0 0 </line>
<line> 0 ,7 </line>
<line> 0 ,8 6 5 </line>
<line> 0 ,6 </line>
<line> 0 ,5 2 </line>
</par>
<par>
<line> 9 </line>
<line> 14 </line>
<line> ** </line>
<line> 26 </line>
<line> *6 </line>
<line> 8 </line>
<line> 13 </line>
<line> 2 </line>
<line> 0 ,* </line>
<line> 0 ,7 * 0 </line>
<line> 0 ,7 </line>
<line> 0 ,8 * 2 </line>
<line> 0 ,6 </line>
<line> 0 ,4 8 </line>
</par>
<par>
<line> 0 </line>
<line> 0 </line>
<line> 39 </line>
<line> 32 </line>
<line> 47 </line>
<line> 0 </line>
<line> 02 </line>
<line> 6 </line>
</par>
<par>
<line> *onte: Autores (2022). </line>
</par>
<par>
<line> O Clus*er 1, *ujas *MUs pos*uem um padrão que tende a p*ss*i* á*ea abaixo </line>
<line> da </line>
</par>
<par>
<line> média e valores acima da *édia *m *utros in*icad*res, foi o </line>
<line> que apresen*ou mais </line>
</par>
<par>
<line> *epresentantes entre *s *ai* *ficient*s de forma ger*l, e era esperado q** o desempenho ness* </line>
<line> *l*ster não fosse tão diferente quando co*parado à ap*icação princi*al, como se obser*a n* </line>
<line> Tabela 6, af*nal o Clu*ter já *present*v* * mai*ria das DMUs efici*nte* mesmo no teste </line>
<line> p**ncipal. Nesse contexto, uma *nid*** fuzzy *p*esentou-se entre as *ais ef*cient*s, </line>
</par>
<par>
<line> evidenciando a importância de se aplicar </line>
<line> os métodos fuzzy, afinal, sem **es, essas </line>
<line> fazendas </line>
</par>
<par>
<line> *ã* estariam p*esentes na anál*se, * inf*rm*ções import*ntes pode*iam ser pe*didas para *s </line>
<line> agê*cias de desenvo*vimento e pesquisadores envolvidos. </line>
<line> O Clus*er *, ref*rente às fazendas *ue e* *era* apresentaram *alor*s abaixo da médi* </line>
</par>
<par>
<line> em tod*s os </line>
<line> indicadores, aprese**ou </line>
<line> gr*nde ho*ogeneida*e, e </line>
<line> em*ora no r*nking geral </line>
</par>
<par>
<line> apresente d**s das f*zendas eficientes, </line>
<line> e* seu ran*ing e*pecífi*o não apresentou </line>
<line> fazendas </line>
</par>
<par>
<line> eficie*tes, indicando que não h*uve *ma DM* que domina*se tan*o o cenário pessimist* </line>
</par>
<par>
<line> como o cenário ot**ist*, **is, se isso ocorresse, seria indicada c*mo </line>
<line> eficiente n* cálculo </line>
</par>
<par>
<line> un*fica*o. Ainda assim, com o r*nking da* DMUs desse *l*ste*, essa* fazendas podem se*vi* </line>
</par>
<par>
<line> de ref*rência para suas simi*ares, po*sibil*ta*do uma *nálise mais pre*i*a </line>
<line> por p*rte das </line>
</par>
<par>
<line> R*v. FSA, T*resina, v. 20, n. 1, a*t. 15, p. 284-**8, ja*. 2023 www4.fsanet.com.b*/revista </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> Análise *e Eficiên**a de P*odutor** de L*ite *m Minas Ger**s Atrav*s da DEA </line>
<line> 3** </line>
</par>
<par>
<line> agênc*as de d**envolvim*nto. "Referênc*a", no conte*to de**e trabalho, e*t* n* sent*do </line>
<line> d* </line>
</par>
<par>
<line> "exemplar", fazendas *om bons resultado* a serem estudad*s como um bom exemplo para as </line>
<line> demais. Um concei*o *inda mais específico d* "r*ferência" pode ser encontrado na lite*atur* </line>
</par>
<par>
<line> d* *EA </line>
<line> a* s* t*at*r d*s r*spostas do modelo </line>
<line> na v*r*ão *o env*lope, em que cada DMU </line>
</par>
<par>
<line> ineficiente possu* um* </line>
<line> outra mais eficiente específica d* referên**a para si (LOTF* * et </line>
<line> a l ., </line>
</par>
<par>
<line> 2020). T*l *bordag*m pode ser r*ali*ada em estud*s futuro*. </line>
</par>
<par>
<line> Na Ta**la o que se o*serva, *as 20 mai* efic*en*es do *lust*r 3, é a prese*ça 6, </line>
<line> de </line>
</par>
<par>
<line> vá**as faz*ndas que hav*am sid* e*cluídas por serem ou*li*rs na an*lise a*terior. Com is*o, * </line>
<line> divisão em grupo* *er*i*iu que t*is *a*endas nã* só participassem da a*álise como tamb** </line>
<line> f*sse **s*rad* que el*s estão **tre as melhores quando c*mparadas com *az*ndas de </line>
<line> características s*milares. E*se *rupo teve po*ca *epr*sentat*vidad* entre as mais eficien*es d* </line>
<line> gru*o geral, * ter f*zendas exe*plar** que po*em serv*r para *stud*s *ireciona*os *o própr*o </line>
<line> grupo *ode ser mais efetivo que comparar co* u*id**e* que sã* eficie*tes na aná*ise </line>
<line> principal, porém, cuja natureza é mui*o diferente *a *e*as. </line>
<line> N* Tabela 7 s*o aprese**adas as vinte DMUs mais eficien*es da apli*aç*o no model* </line>
<line> de Bhardwaj et al. O *od*l* fu*zy de Bhardw*j e* *l. *oi inspirado no *lássico D*A CCR e, </line>
</par>
<par>
<line> por *sse motivo, seus res*l*ados são **mpa*ados na </line>
<line> *abela, *, no *a** de </line>
<line> un*dades fuzzy, </line>
</par>
<par>
<line> considerou-s* * val*r central apenas, uma *e* qu* esse mode*o clássico *ã* leva </line>
<line> em </line>
</par>
<par>
<line> consideração núm*ros fuz*y (que além do valor central também p*ssuem *ínimo e máximo). </line>
<line> O rankeam*n*o da* unidades de Bha*dwaj et al. apresen*ado na tab*la é res**tado da apli*ação </line>
</par>
<par>
<line> *os *ados na denomin*da matriz de prefer*n*ia de W*ng et al. (2009), </line>
<line> em um método </line>
<line> *e </line>
</par>
<par>
<line> rankeamen*o </line>
<line> de números fuzz*, a*o*tado no a**igo de Bhard*aj et al. (2018) como </line>
<line> méto*o </line>
</par>
<par>
<line> ideal para c*ass*ficar s*as DMUs. A *plicação *o mo*elo *e *hardwa* et *l. aponta u* valor </line>
<line> pessim*sta, *m valor cent*al, * um valor *t*mi*ta para cad* DMU. </line>
</par>
<par>
<line> Rev. FSA, *e*esina PI, v. 20, n. 1, art. 15, p. 284-*08, jan. *023 </line>
<line> *ww4.f*anet.com.br/revista </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> D. D. C. **e*ade, F. M. S. Lima, S. M. S. Lima, *. A. *el*, M. G. *. Peixoto </line>
<line> 302 </line>
</par>
<par>
<line> Tabela 7 - *0 me*hores DMUs em Bhardwaj et *l. *om 138 fazendas </line>
</par>
<par>
<line> *o*te: Aut*res (2022). </line>
</par>
<par>
<line> No caso de DMUs de valores nít*dos, tai* </line>
<line> val*res são equivalentes. P** e**mp*o, </line>
<line> a </line>
</par>
<par>
<line> resposta sobre a efi**ência *a DMU *ítida 2* apre*enta *s seg*intes val*res após a apli*ação </line>
</par>
<par>
<line> do modelo: (1,000; 1,000; 1,0*0); * DMU </line>
<line> nítida 76 apres*nta valores de (0,983; 0,*83; </line>
</par>
<par>
<line> 0,983), * </line>
<line> assim *or di*nt*. Entreta*to, * D*U fuzzy 68 p*ss*i *esultado* v*r*ados como </line>
</par>
<par>
<line> (0,334; 0,594; 1,000). Como n*o houv* *enhum nú*ero fuzzy entre as ** m*is eficie**e*, </line>
<line> op*ou-se por apresentar ap*na* a mé*ia dos result*d** m*nimo, centra* * máximo *o *odelo </line>
<line> na Tabela 7. </line>
<line> Quan*o às vinte melhores DM*s d* ap*icação e* Bh*rdw*j et al., *o*ve nove e* </line>
<line> comu* com as de Kao e Liu (D*Us: 23, 26, 2*, 50, *6, 104, 129, 132, 1*7 - 4 *o Clust*r 1, e </line>
</par>
<par>
<line> 5 do Cl*ster 2). H*uve gra*de p*esença de </line>
<line> DMUs com valor*s abaixo d* média entre *s </line>
</par>
<par>
<line> entradas. Da mes*a forma *u* *m Kao e L*u, as DMUs do Cl***er * ti*eram pouca </line>
<line> rep*ese*ta*ividade entre as melh*res, e, no caso, nenhuma *epresentante. *ua*ro das melh*res </line>
<line> DMUs apre*entaram algu* pr*juízo real, enq*an*o, em Kao * *i*, seis apresentaram pr*juízo </line>
<line> re*l. O f*t* *e empresas com prejuízo figur*rem *nt*e as mais ef*cientes se deve à tr*nslação </line>
</par>
<par>
<line> dos dados, e* que o modelo não distin*ue DMUs que estejam </line>
<line> com *al*o po*itivo ou </line>
</par>
<par>
<line> negativo. Na prátic*, uma DMU simultaneamente com *rejuízo e eficie**e, é uma DMU que, </line>
</par>
<par>
<line> co* **se nas entradas que possui, teria </line>
<line> um pr*juízo maior ou muito maior se sua </line>
</par>
<par>
<line> Rev. FS*, Teresina, v. 20, n. 1, a*t. 15, p. 284-308, *an. *023 </line>
<line> *ww4.fsanet.co*.br/revista </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> Análise d* Eficiência de **oduto*e* *e Leite em Min** G*ra** Através da DEA </line>
<line> 303 </line>
</par>
<par>
<line> *rodutividade fos*e *omo * daq*e*as co* índice pior, e da mesm* f*rma, s* es*á co* </line>
<line> produtiv*dade elevad*, faltam pou*os ajustes para que *upe*e seu probl*ma. </line>
<line> Quan*o às vinte pio*es DM*s *o modelo de Bhar*waj e* al., há significativa presen*a </line>
<line> *as fazendas do Clu*ter 2 (fazendas peq*enas em *odos os i****ad*res) e f**enda* do Clus*er </line>
<line> 3 (fazenda* grandes em todo* in*i*adore*). Entr* a* piores, *á 12 em c*m*m com as </line>
<line> *pontada* pe*o mod*lo *e Kao e Li*. Pode-se *uestionar: A* DMUs aponta**s *omo </line>
</par>
<par>
<line> e*icientes não e*ic*e*tes p*los do** métodos nã* deveria* ap*esentar maio* q*an*i*ade de e </line>
</par>
<par>
<line> *MUs e* co*um? A respo*ta é que não ne**s***iamen*e, </line>
<line> pois um *o* **delos, mais </line>
</par>
<par>
<line> fle*ível, ligado de a*guma forma ao m*delo *lássi*o BCC, co*o Kao e Liu, </line>
<line> *o*s*der* </line>
</par>
<par>
<line> r*torn** variado* à es*ala, </line>
<line> enquanto m**elos liga*os ao CCR, como o </line>
<line> de Bhardwaj et al., </line>
</par>
<par>
<line> con*ideram apenas retornos consta*t*s à escala. Característi*as ** cada um desse* r*tornos </line>
<line> são descritas na literatura sobre DEA, como por exemp*o em Lotfi et *l. (*020). Optou-se **r </line>
</par>
<par>
<line> aplic*r mod*l** das duas natureza* no pres*nte trabalh* p*ra </line>
<line> q*e o gesto* po*sa verificar, </line>
</par>
<par>
<line> bas*ado *m **d* uma *** *uas possibili*a*es, aquelas que se*ão as fazendas ef*ci*ntes. </line>
<line> U*a *nálise da eficiê*cia nos três C*us**rs em Bhardwaj et a*. também foi re*lizada, </line>
<line> confo*me Tabela 8. </line>
<line> Tabe*a 8 - 20 mais eficie*tes em cada Cl*ster *o *odelo *e Bhardwaj *t al. </line>
</par>
<par>
<line> Fonte: Autores (*022). </line>
</par>
<par>
<line> Rev. FSA, Ter**in* PI, v. 2*, n. 1, art. 15, p. 284-308, *an. 2023 </line>
<line> www4.fsanet.com.**/revista </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> *. D. C. Pied*de, F. M. S. L*ma, S. M. S. Lima, G. A. Melo, M. G. M. Peix*to </line>
<line> 304 </line>
</par>
<par>
<line> Assi* co*o no modelo de Kao * Liu, h*uve destaque para o Cluste* 1 *nt** *s mais </line>
<line> e*icie*tes. O Cluster 3, apes*r d* possuir um v*l*r elevado em todos os indic*dores (inc*us**e </line>
<line> v*l*me de produção e *u*ro), *p*esentou um resultado médio menos ef*ciente que *s demais </line>
</par>
<par>
<line> **usters no te*te p*incip*l com 1*8 fazendas, o que demonstra *ue, nos </line>
<line> d*do* presentes, </line>
</par>
<par>
<line> aumenta* a capacidade </line>
<line> da e*presa ou ser grande não é g*rantia de ser produtivo. Tamb*m </line>
</par>
<par>
<line> *evido à Clusteriza*ã*, al*umas f*zendas, que anteriorment* não eram analisada* p*r ser*m </line>
<line> *utliers, agora *uderam t*r a sua e*iciên*i* encontrada no *lu*t*r 3, fi*urando inclusi*e en*re </line>
</par>
<par>
<line> as melhor*s de seu *r*po. Ao co*tr*ri* da análise </line>
<line> *m </line>
<line> *ao e Li*, h*u*e uni*ades </line>
<line> *ficie*tes </line>
</par>
<par>
<line> d*ntro do Cluster *. Conf*rme *e observ* na t*bela, n*o nec*ssa**amente ser* e*uivalente o </line>
<line> ranking ent*e as DMUs da ap**cação em u* único Clus*er, *m comparação à* m*smas *MUs </line>
<line> *a aplicação ge*al nas 138 f*z*ndas. </line>
<line> 5 *ONS**ERA*ÕES FINAIS </line>
</par>
<par>
<line> O Brasil é um dos **iores pro*u*or*s globais </line>
<line> de </line>
<line> *eite, e </line>
<line> diant* de *e**fios </line>
</par>
<par>
<line> e*onôm*cos e baixa </line>
<line> pro*utividade em relação a </line>
<line> outr*s nações, *oi proposto avaliar </line>
<line> a </line>
</par>
<par>
<line> eficiência </line>
<line> *e </line>
<line> fa*endas produtoras *e leit* *m um* *as regiões mais relevantes </line>
<line> do *etor </line>
<line> *o </line>
</par>
<par>
<line> país: Triângulo Minei*o * Alto Paran*íba. P*ra *uscar es*a *esposta, ut*li*ou-se * clás*i** </line>
<line> técni** de avaliação de efic*ênc*a conhecida com* Análise Envoltória d* Dados - DEA assim </line>
<line> com* modelos ma*s ava*çad*s com* Fuzzy DE*. </line>
<line> O obje*ivo *rin*ipal de encon*rar a* *azen*as m*is eficie*tes ** região em estudo foi </line>
<line> al*ançado. Ess*s da*os são *mpo*t*nt*s para que as *gências de *esenv*lvime*to envolvidas </line>
<line> invest*gue* e acompanhem mais facilm*nt* a rea*id*de das d*versa* faz*nd** pesquisadas e </line>
</par>
<par>
<line> direcionem *uas </line>
<line> po*í*i*as com maior *recisão, podendo in*lusive in*estigar qu*is prá**cas </line>
</par>
<par>
<line> le*aram *s mais ef*ci*ntes a es*a cond*çã* ** destaq*e, assi* como as meno* eficientes. </line>
</par>
<par>
<line> Quanto ao* </line>
<line> objet*vos específ*cos, o primei*o deles visava realizar o trat*men*o de </line>
</par>
<par>
<line> dados, inclui*do: </line>
<line> a defini*ão dos indi*adores, </line>
<line> norma*ização, reduçã* de ou*liers, </line>
</par>
<par>
<line> Cl*sterização e adaptaç*o de *úmeros n*gativos em DEA. Essa busca foi alcança*a, de forma </line>
</par>
<par>
<line> que sua expl**aç*o </line>
<line> n* seçã* de metodologia </line>
<line> po de </line>
<line> auxiliar ou*ros pes*u*sadores em *studos </line>
</par>
<par>
<line> futuros, com destaq*e *ara a explicação de como transla*ar o* dad*s negat*vos em dife*entes </line>
<line> a*os no* *ados, prevenindo o *esquis*dor de com*ter deter*i*ad** erros. A**m d*sso, c*mo </line>
</par>
<par>
<line> resul*ado da Clusterização, a </line>
<line> *o*paraçã* de uma classificaç*o </line>
<line> das fazendas em um grupo </line>
</par>
<par>
<line> geral *m r*lação uma a </line>
<line> classificação esp*cífica em cada *m dos três su*gr*pos pe*mitiu </line>
</par>
<par>
<line> análises mais ricas d*s res*lta*os. A *uantidade d* outliers retirados também foi me*or, apó* </line>
<line> Rev. FS*, Teresi*a, *. 20, n. 1, *rt. 15, p. 284-308, jan. *023 **w4.f*anet.*om.br/revist* </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> An*lis* de Eficiência de P*odutores de L*it* em Minas Ger*is A*rav*s da DEA </line>
<line> 305 </line>
</par>
<par>
<line> a realização *a Clus*erizaç*o, *ef*rçando que essa prática po*e ser *o*iti*a q*ando as*ocia*a </line>
<line> à DEA. </line>
<line> Houve êx*to na busca do segundo obje**vo esp**íf*co, de a*licar a metodologia fuzzy </line>
</par>
<par>
<line> DEA em dois do* princ*pa*s modelos *xistentes </line>
<line> pa*a </line>
<line> dados </line>
<line> i*certos/i*c*mp*et*s. </line>
</par>
<par>
<line> Primeirament*, realiz**-se mais uma *plic**ão </line>
<line> prática na lit*r*tura p**a o relevante m*delo </line>
</par>
<par>
<line> de Kao * Liu (*000), perm*tindo comparações com outros t*abalhos. E também é *mpor*ante </line>
<line> **e o *ovo m**el* de Bhardwaj et a*. (2018), que corri*e o rel*va*te modelo ** Wa*g et al. </line>
</par>
<par>
<line> (*0*9), t*nha *ma nova aplicação com dados reais além </line>
<line> do p*óprio art*go, alg* que *stava </line>
</par>
<par>
<line> *al*ando na liter*tura. O te*ceiro </line>
<line> objetivo espe*ífico, co*parar </line>
<line> os r*sul*ados dos d*fe*entes </line>
</par>
<par>
<line> modelos aplicad*s, foi </line>
<line> realizado com su*es*o nos resu*tados, com </line>
<line> o auxílio de </line>
<line> di*ersa* </line>
</par>
<par>
<line> tabel*s. </line>
</par>
<par>
<line> Qua**o ao quarto *bjetivo específico, *nterp*etar e organizar os r*su**ados de for*a a </line>
<line> auxiliar o* tomadores de d**isão, tam*ém houve êx*to. Na análise dos resultados, observo*-se </line>
</par>
<par>
<line> gran*e presença de fazen*as d* área aba*xo da média tanto e*tre </line>
<line> as *ais efici*ntes quant* </line>
</par>
<par>
<line> e*tre as m*n*s efi**entes. Fazendas maio*e*, com mais vaca* e </line>
<line> com maior cust*, </line>
</par>
<par>
<line> rep*e*enta*as no Cluster *, não se apres*ntar*m </line>
<line> entre as mai* efic*entes, o* seja, não </line>
</par>
<par>
<line> alcançaram saídas que com*e*s*ssem as e*trad*s *a **sma *orm* *ue pa*te </line>
<line> das </line>
<line> faz**das </line>
</par>
<par>
<line> menores. Par*e des*as fazendas d* indicadores mais elev*dos figurou inclusi*e entre as m*nos </line>
</par>
<par>
<line> e*icientes em todos </line>
<line> os mode*os *esta*o*. * presen*a m**or *e representantes </line>
<line> do C*us*er </line>
<line> 1 </line>
</par>
<par>
<line> entre as *azendas mais eficient*s ** todos os tes*es i*d*ca que é possível *er pr*dutivo *om </line>
</par>
<par>
<line> um a </line>
<line> ár*a menor, e mui*os </line>
<line> produtores p*d*m **r in*e*tido *inheiro de *orm* desn*cessá*ia </line>
</par>
<par>
<line> ness* f*tor, di*h*ir* que e*tá em estoque de capita*, com baixa liqu*dez, e pode*ia, por </line>
<line> *xemp*o, ser redir*cionado *ar* **vestiment*s de m*ior *u*lidade. Div*r**s outras análi*es </line>
<line> d*ante dos resulta*os obtidos foram apresentadas ao l*ngo dos re***ta*os. </line>
<line> Há ainda *ais co*tribuições. Os d**os dispon*bilizad*s p*dem serv*r par* te*t*s </line>
</par>
<par>
<line> empí**cos de ou*ros pe*q*isadore* em D*A ou mesmo em o*tr*s </line>
<line> métodos. Em m*i* u*a </line>
</par>
<par>
<line> contribuição, o presente </line>
<line> estu*o ta*bém *e*onstrou que uma an*lise DEA que *ão leva e* </line>
</par>
<par>
<line> consideração *u*r*, e ap*nas * v*l*me o </line>
<line> produzido, está dei*ando d* *a*o *m </line>
<line> impo***nte </line>
</par>
<par>
<line> ind*cador para as fa**ndas. Teste* *ea**z*dos no modelo de K*o e Liu (20**) demonstra* </line>
<line> *ma diferença *ignific*tiva no índice em aproximad*m*nte 90% das D*Us quando se *etira * </line>
<line> indica*o* lucro * é deix*do ape*as o indicador d* volume *omo saíd*. U* e*tudo que a**l*a </line>
<line> ap*n*s * *olu** produzido poderi* *ons*derar *omo exempla* um* faz*nd* *ue, na prática, </line>
<line> apre*enta result*dos ec*nômicos ruins. </line>
<line> Rev. FSA, Teresina P*, v. 20, n. 1, **t. 15, p. 2*4-30*, jan. 2023 www*.fs*net.com.br/revista </line>
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<line> 30* </line>
</par>
<par>
<line> C om * </line>
<line> limitaçõ*s do estudo, *nálises direc*on*das à realidade de cada fazen*a </line>
</par>
<par>
<line> dema*da* maiores investigaç*es e nova coleta de dados, d* for*a que a id*ntificação </line>
<line> d* </line>
</par>
<par>
<line> *ficiência das fazenda* * um prime*ro pas*o nessa b*sc*. Para a rea**zação de </line>
<line> um estud* </line>
</par>
<par>
<line> futu** </line>
<line> sobre análise </line>
<line> de des*mpenho, espera-se qu* as agências ** </line>
<line> *esenvolvimento </line>
</par>
<par>
<line> in*e*tiguem, atr*vés </line>
<line> de novas vis*tas, </line>
<line> qu*is as caracte*ísticas encontra*as *as m*lhores </line>
<line> e </line>
</par>
<par>
<line> pior*s fazen**s, segundo as classificações encontradas. *or que det*rm**adas fazendas foram </line>
</par>
<par>
<line> *onsiderad*s mais *fici*ntes </line>
<line> que as *utras *a prá*ica? É possível investigar ent*e as *e*os </line>
</par>
<par>
<line> efici*ntes, por exemplo: se há probl*mas relativos *os insumos e p*ocess*s de pro*uç**; *e há </line>
<line> coleta ou armazenamento ineficiente *o leit*; se h* um pla*ejame*to equivoca*o do intervalo </line>
</par>
<par>
<line> entre partos das vacas; se *s fazend*s inv*stiram </line>
<line> em *m* *rea maior que </line>
<line> a neces*ária; se as </line>
</par>
<par>
<line> fa*endas inves*ir** em *quip**en*os ou s*primentos mu*to caros *e forma de*necess*ria etc. </line>
<line> É possível co*etar inc*u*ive informa*ões *u* não foram disponibiliz**as, c*mo escolarid*de </line>
<line> *a *ão de obra e topografia. </line>
</par>
<par>
<line> Com* indic*ção para trabalh** futuros, é s*gerido </line>
<line> qu* s e </line>
<line> ad*cionem *utros </line>
</par>
<par>
<line> indicador*s à análise, como qualidade do leite ou e**oque d* capital da faz*nda, cujos dados ** </line>
<line> e*tão disponíveis, e apenas não foram ut*liza*os nesse estudo. *am*ém * in*eressante q*e se </line>
<line> apli*ue* *utros modelos Fuzzy **A, m*i*os de*ses listados em Lotfi et al. (20*0), * seja </line>
</par>
<par>
<line> *ealiz*da uma comp*ração e*tr* eles. A apl*cação de um modelo orien*ado * </line>
<line> envelope, que </line>
</par>
<par>
<line> não foi utilizado *o </line>
<line> *resente estudo, pod* indi*ar f*c*lme*te as DMUs de referência </line>
</par>
<par>
<line> *sp*cífi*a para *ada </line>
<line> um* das *MU* não ef**i*nte*, sendo também </line>
<line> outr* abo*dagem </line>
</par>
<par>
<line> inte*essan*e dian*e dos dados disponíveis. </line>
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<line> Con*ribuiçã* d** Autores </line>
<line> D. D. C. *iedade </line>
<line> F. M . S . *ima </line>
<line> S. M . S. *ima </line>
<line> G. A. Melo </line>
<line> M. G. M. *eixoto </line>
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<par>
<line> 1) concepção e plane*amento. </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
</par>
<par>
<line> 2) aná*ise e interpreta*ão dos dados. </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
<line> * </line>
</par>
<par>
<line> *) elab*ração do rascunho ou na revisã* crític* do co*teú*o. </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
</par>
<par>
<line> 4) part*cipação na apr*v*ção da v*rsão *inal do manuscrito. </line>
<line> X </line>
<line> * </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
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