mlDEA

mlDEA es un paquete R que implementa el núcleo de optimización para evaluar eficiencia técnica bajo tecnología secuencial indirecta.

Proporciona:

• un solver DEA input-oriented (CCR), y
• un módulo para construir tecnología secuencial (periodos ≤ t) y proyectar una DMU objetivo sobre dicha frontera.

Este bloque corresponde exactamente a los programas lineales usados en la parte base del índice Malmquist / Malmquist-Luenberger, aunque el cálculo del índice completo no está incluido en esta versión.

Problema que resuelve

• Construir la frontera tecnológica secuencial hasta un periodo dado
  (dea_seq_indirect() toma todas las observaciones con tiempo <= periodo).
• Resolver el modelo DEA input-oriented clásico (minimiza theta, mantiene los outputs al menos en su nivel observado y permite contraer inputs).
• Reportar métricas clave para analizar eficiencia técnica, lambdas y la proyección sobre la frontera (inputs y outputs proyectados).

Funciones disponibles

Función	Descripción breve
solve_dea_input()	Resuelve el PL DEA input-oriented dado x0, y0, Xref, Yref. Incluye controles básicos de NA/negativos.
dea_seq_indirect()	Arma la tecnología secuencial a partir de un panel (tiempo ≤ periodo) y delega en solve_dea_input().

Resultados que devuelve

Ambas funciones retornan una lista con:

• theta: puntaje de eficiencia radial.
• lambdas: pesos óptimos.
• x_opt: inputs proyectados.
• y_opt: outputs proyectados.
• status: código del solver.
• status_message: explicación del estado del solver.

dea_seq_indirect() agrega:

• reference_data: subconjunto del panel con tecnología ≤ periodo.
• target: registro original de la DMU evaluada.

Parámetros de saneamiento de datos

• na_rm: controla si se eliminan referencias con valores NA.
• allow_negative: permite o no valores negativos en los datos.

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Instalación

Existen dos formas de instalar mlDEA:

1. Instalación recomendada (desde GitHub)

install.packages("remotes")
remotes::install_github("nahumjuarez/mlDEA")
library(mlDEA)

2. Instalación desde carpeta local

setwd("ruta/donde/esta/la/carpeta/mlDEA")
install.packages(".", repos = NULL, type = "source")
library(mlDEA)

Ejemplo mínimo de uso

library(mlDEA)

Panel de ejemplo

data_example <- data.frame(
  id   = c("A", "A", "B", "B"),
  year = c(1,   2,   1,   2),
  x1   = c(5,   4,   6,   5),
  y1   = c(10, 11,  9,  10)
)

# Evaluar la DMU "A" en el periodo 2 usando tecnología secuencial indirecta
- res <- dea_seq_indirect(
-  data        = data_example,
-  id_col      = "id",
-  time_col    = "year",
-  input_cols  = "x1",
-  output_cols = "y1",
-  dmu_id      = "A",
-  period      = 2
-)

res$theta      # eficiencia
res$lambdas    # pesos óptimos
res$x_opt      # inputs proyectados
res$y_opt      # outputs proyectados