USO DE LA METODOLOGÍA DEA EN EL SECTOR HOTELERO: UN CASO DE APLICACIÓN

DICSIEL CORDOVES MUSTELIER; MARIANO FRUTOS

Buenos Aires

Encuentro; XXXV Encuentro Nacional de Docentes en Investigación Operativa, XXXIII Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa; 2022

Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa

Actualmente constituye un gran reto para cualquier entidad operar con elevada eficiencia y productividad, siendo vital la aplicación de herramientas que permitan conocer sus niveles de eficiencia, y así poder tomar decisiones sobre cómo optimizar sus recursos. La investigación se realizó en los hoteles de la compañía turística cubana Habaguanex S.A. con el objetivo de aplicar DEA para la estimación de la eficiencia relativa teniendo en cuenta sus indicadores más representativos (El Alaoui, Ibrahim, Daneshvar, Alola y Alola, 2022) (Higuerey, Viñan-Merecí, Malo-Montoya y Martínez-Fernández, 2020). La presencia de múltiples competidores en el caribe, las deficiencias detectadas en auditorias, los cambios ocurridos en el país por problemas de liquidez y la situación económica global son algunos de los problemas detectados que justifican la investigación. Se diseñó un procedimiento para la aplicación de DEA y se utilizaron los paquetes informáticos Minitab, DEAP-xp1 y DEASOFT (Himanshu, Gunmala y Vandana, 2020) (Karakitsiou, Kourgiantakis, Mavrommati y Migdalas, 2020). Se analizaron 14 de los 19 hoteles de la compañía con ventanas de tiempo (2 años) generándose un total de 28 DMUs, y se utilizaron los modelos básicos CCR y BCC-O. Las variables seleccionadas para el estudio fueron: Habitaciones Disponibles por Día (HD), Habitaciones Ocupadas por Día (HO), Número de Turistas por Día (TD), Costos y Gastos Totales (CGT), Ingresos Totales (IT), Ingresos por Gastronomía (IG), Ingresos por Hospedaje (IH) y Otros Ingresos (OI). DEA demostró ser una poderosa herramienta para la medición de la eficiencia relativa y la identificación de fuentes y cantidad de ineficiencia permitiendo establecer un plan objetivo para las DMUs ineficientes (Yin, Chu, Wu, Ding, Yang y Wang, 2020). Se determinó que 16 DMUs (57.14%) presentaron Eficiencia Técnica y Eficiencia de Escala, mientras que 20 DMUs (71.43%) presentaron Eficiencia Técnica Pura. Se validó el modelo propuesto inicialmente [2 inputs (HD, CGT) y 6 outputs (IG, OI, IH, HO, TD, IT)], mediante la corrida de varios modelos alternativos juntamente con un análisis de sensibilidad basado en comparar las puntuaciones de eficiencia de los hoteles del modelo propuesto, con los resultados de modelos alternativos. Estos cambios permitieron identificar qué DMUs fueron más susceptibles a variar los niveles de eficiencia alcanzados, así como las variables que mayores incidencias presentan en ello. Se comprobó la robustez de los modelos propuestos mediante el coeficiente de Pearson y se realizó el ordenamiento de las DMUs a través del análisis de la matriz de eficiencias cruzadas, la frecuencia de aparición en el conjunto de referencia y el modelo de supereficiencia. Se observó que la mayoría de los retornos eran variables a escala siendo el modelo BCC-O el indicado para medir la eficiencia. Finalmente, se decidió proponer el modelo que no incluía la variable IT para evitar el sobredimensionamiento del índice de eficiencia ya que incluía las variables OI, IH e IG, las cuales no se podían excluir del modelo por su importancia. Se trazaron un conjunto de estrategias centradas fundamentalmente en elevar los índices de eficiencia de las entidades evaluadas, teniendo en cuenta las reservas detectadas, las holguras y las unidades de referencia para mejora.