DOI: https://doi.org/10.66972/ada21202630
تاريخ النشر: 2026-06-01
المؤلف: Ilija Ivezić وآخرون
الموضوع الرئيسي: اتخاذ القرار متعدد المعايير
نظرة عامة
تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل متكامل لاتخاذ القرار متعدد المعايير لاختيار مواقع شقق الطلاب، باستخدام تحليل كفاءة البيانات (DEA)، وتقنية قياس الجاذبية من خلال تقييم قائم على الفئات (MACBETH)، ونهج الأولويات الترتيبية (OPA). تهدف الدراسة إلى تقديم منهجية منظمة تأخذ في الاعتبار المعايير الكمية والنوعية، مما يسهل اتخاذ قرارات موضوعية في السيناريوهات المعقدة. يوضح تطبيق هذا النموذج في فوزدوفيتش فعاليته في تصنيف مواقع الشقق المحتملة بناءً على عوامل مثل سعر الإيجار، والقرب من المؤسسات التعليمية، وتوافر وسائل النقل العامة، وحجم الشقة، وجودة السكن بشكل عام. تشير النتائج إلى أن دمج هذه المنهجيات يعزز موثوقية عملية اتخاذ القرار ويقدم رؤى قيمة حول محددات الخيارات السكنية بين الطلاب.
تحدد طريقة DEA وحدات اتخاذ القرار الفعالة بشكل فعال، حيث تكشف في البداية عن عشرة مواقع محتملة. ومع ذلك، من خلال طريقة MACBETH، التي تقوم بتحويل تقييمات الخبراء إلى أوزان عددية، وتطبيق طريقة OPA لاحقًا، يتم تضييق الخيارات إلى موقعين فعالين، مع ظهور “فيتانوفاكا” كخيار مفضل بشكل خاص. تؤكد الدراسة على أهمية سعر الإيجار كمعيار رئيسي، مما يعكس القيود الاقتصادية التي يواجهها الطلاب. لا تعمل الطريقة المتكاملة على تبسيط عملية الاختيار فحسب، بل تظهر أيضًا موثوقية عالية وقابلية للتطبيق في معالجة الطبيعة متعددة الأبعاد لقرارات السكن، مما يشير إلى آثار أوسع على التخطيط الحضري وتحليل العقارات.
مقدمة
تناقش مقدمة الورقة التحديات التي تطرحها التحضر المعاصر، وزيادة عدد الطلاب، وتقلبات سوق العقارات، لا سيما فيما يتعلق بالإسكان الميسور والعالي الجودة للطلاب. تسلط الضوء على تعقيد اختيار مواقع شقق الطلاب المناسبة، مما يتطلب التقييم المتزامن لمعايير متنوعة، بما في ذلك العوامل الاقتصادية والمكانية والبنية التحتية والاجتماعية. تعتبر نماذج اتخاذ القرار التقليدية التي تركز على معيار واحد غير كافية للتقييمات الشاملة، مما يدفع إلى اعتماد طرق اتخاذ القرار متعددة المعايير التي تمزج بين البيانات الكمية والتقييمات الذاتية.
لمواجهة هذه التحديات، يقترح المؤلفون نهجًا متكاملًا يجمع بين تحليل كفاءة البيانات (DEA)، وطريقة MACBETH، ونهج الأولويات الترتيبية (OPA). تتيح هذه المنهجية تحليلًا دقيقًا للبدائل من خلال الاستفادة من DEA للكفاءة الكمية، وMACBETH لتحويل الأحكام النوعية إلى قيم عددية، وOPA لتحديد الأوزان بناءً على تصنيفات الخبراء. يتم توضيح التطبيق التجريبي لهذا النهج المتكامل من خلال دراسة حالة في بلدية بلغراد فوزدوفيتش، حيث تم تقييم مواقع شقق الطلاب المحتملة بناءً على معايير مثل الإيجار، والوصول، والبنية التحتية، والحجم، والجودة. تشير النتائج إلى أن هذا النموذج المتكامل لا يعزز فقط تصنيف المواقع، بل يساعد أيضًا في تحديد البدائل الأكثر كفاءة، مما يوفر دعمًا قيمًا لاتخاذ القرار للطلاب والمؤسسات والباحثين المعنيين باختيار المواقع السكنية المثلى.
الطرق
تحدد قسم المنهجية النهج المتكامل DEA-MACBETH-OPA المستخدم في البحث، والذي يجمع بين قياس الكفاءة الكمية والتقييمات النوعية لتعزيز اتخاذ القرار في المشكلات المعقدة متعددة المعايير. يبدأ الفصل بنظرة نظرية على تحليل كفاءة البيانات (DEA)، موضحًا نماذجه الأساسية، تليه شرح طريقة قياس الجاذبية من خلال تقييم قائم على الفئات (MACBETH) ونهج الأولويات الترتيبية (OPA). يستفيد هذا النهج المتكامل من نقاط القوة لكل طريقة، معالجًا قيود استخدام التقنيات الفردية من خلال توفير إطار عمل أكثر شمولاً لتقييم البدائل.
تعمل DEA كنموذج رياضي لتقييم الكفاءة النسبية لوحدات اتخاذ القرار (DMUs) مع مدخلات ومخرجات متعددة، على الرغم من أنها تواجه تحديات تتعلق بالأوزان غير المقيدة التي تؤدي إلى العديد من الوحدات الفعالة. للتخفيف من ذلك، تسهل طريقة MACBETH تقييمات الخبراء لأهمية المعايير من خلال التقييمات النوعية، مما يحدد حدود الأوزان التي يتم دمجها في نموذج DEA كقيود. بالإضافة إلى ذلك، يساهم OPA من خلال تحويل التصنيفات الترتيبية للمعايير إلى أوزان من خلال نموذج تحسين، مما يساهم في تحسين قيود الأوزان في تحليل DEA. تؤدي هذه التآزر بين DEA وMACBETH وOPA إلى إطار عمل قوي لاتخاذ القرار يعزز عملية التقييم من خلال دمج الرؤى النوعية والكمية.
النتائج
يقدم قسم النتائج في الورقة البحثية النتائج المستخلصة من تطبيق تحليل كفاءة البيانات (DEA) وطريقة MACBETH لتقييم خيارات الإسكان الطلابي في بلدية فوزدوفيتش. في البداية، حدد نموذج CCR DEA الموجه نحو المدخلات 10 وحدات اتخاذ قرار فعالة (DMUs) و16 وحدة غير فعالة، بينما كشف نموذج BCC عن 16 وحدة فعالة و10 وحدات غير فعالة. من الجدير بالذكر أن التصنيفات اختلفت بشكل كبير بين النموذجين، حيث أظهرت وحدات مثل كومودراز وبانجيكا كفاءة محسنة تحت نموذج BCC، بينما حافظت أوتوكومندا وتروشارينا على تصنيفات عالية عبر كلا النموذجين. تم اختيار نموذج CCR في النهاية لمزيد من التحليل بسبب تحديده لعدد أقل من الوحدات الفعالة.
في التحليل اللاحق باستخدام طريقة MACBETH، قام خمسة خبراء بتقييم أهمية ستة معايير ذات صلة بالإسكان الطلابي. أشارت الأوزان العادية الناتجة إلى أن متوسط سعر الإيجار الشهري والمسافة من الكلية كانت العوامل الأكثر أهمية، حيث تمثل معًا أكثر من 50% من الأهمية الإجمالية. بعد ذلك، تم تطبيق نموذج DEA مصفّى باستخدام ثلاثة معايير فقط، مما أدى إلى تحديد وحدتين DMUs فعالتين: شارع فويفودا ستيبي وشارع فيتانوفاكا. أخيرًا، قام نهج الأولويات الترتيبية (OPA) بترتيب خيارات الإسكان البديلة، حيث ظهرت البديل A1 كأكثرها تفضيلًا. أدى دمج تفضيلات الخبراء في نموذج DEA إلى تحقيق درجات فائقة للوحدات DMUs المحددة، مما يبرز أدائها الاستثنائي بالنسبة للمعايير المحددة.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة البحثية الضوء على الاتجاهات والديناميكيات المهمة داخل سوق العقارات في جمهورية صربيا، مع التركيز بشكل خاص على عام 2024. شهد السوق انتعاشًا ملحوظًا، حيث بلغ إجمالي قيمته 7.4 مليار يورو، مما يعكس زيادة بنسبة 15% عن العام السابق، مدفوعًا بشكل كبير بقطاع الشقق في المراكز الحضرية مثل بلغراد ونوفي ساد ونيش. تشير النتائج إلى وجود تباين ملحوظ في نمو الأسعار بين المناطق الشمالية والجنوبية، حيث تمثل بلغراد ما يقرب من نصف حجم التداول الوطني وتركيزًا كبيرًا من معاملات الشقق. تبرز بلدية فوزدوفيتش، بشكل خاص، كمنطقة رئيسية للاستثمار، تتميز بالتحول الحضري المستمر وتنوع المخزون السكني الذي يلبي احتياجات الطلاب والعائلات.
تستخدم التحليل طريقة تحليل كفاءة البيانات (DEA) لتقييم كفاءة مواقع الشقق المختلفة داخل فوزدوفيتش، باستخدام معايير متعددة للمدخلات والمخرجات مثل متوسط الإيجار الشهري، والمسافة من المؤسسات التعليمية، وتوافر وسائل النقل. يتم تكملة هذا النهج الكمي بتقييمات نوعية من خلال طريقة MACBETH، التي تدمج آراء الخبراء لتحديد أولويات معايير الاختيار. تؤكد النتائج على الدور الحاسم للاعتبارات المالية، لا سيما متوسط الإيجار، في التأثير على قرارات الإسكان بين الطلاب، مع الاعتراف أيضًا بأهمية القرب من المرافق التعليمية وروابط النقل. بشكل عام، يوفر إطار عمل DEA-MACBETH-OPA المتكامل منهجية قوية لتقييم خيارات الإسكان الطلابي، مما يسهل اتخاذ قرارات مستنيرة في مشهد العقارات المتطور بسرعة.
DOI: https://doi.org/10.66972/ada21202630
Publication Date: 2026-06-01
Author(s): Ilija Ivezić et al.
Primary Topic: Multi-Criteria Decision Making
Overview
This research paper presents an integrated multicriteria decision-making framework for selecting student apartment locations, utilizing Data Envelopment Analysis (DEA), Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Technique (MACBETH), and the Ordinal Priority Approach (OPA). The study aims to provide a systematic methodology that accommodates both quantitative and qualitative criteria, facilitating objective decision-making in complex scenarios. The application of this model in Voždovac demonstrates its effectiveness in ranking potential apartment locations based on factors such as rental price, proximity to educational institutions, public transport availability, apartment size, and overall housing quality. The findings indicate that combining these methodologies enhances the reliability of the decision-making process and offers valuable insights into the determinants of residential choices among students.
The DEA method effectively identifies efficient decision-making units, initially revealing ten potential locations. However, through the MACBETH method, which quantifies expert assessments into numerical weights, and subsequent application of the OPA method, the analysis narrows down the options to two efficient locations, with “Vitanovačka” emerging as a particularly favorable choice. The study underscores the significance of rental price as the primary criterion, reflecting the economic constraints faced by students. The integrated approach not only streamlines the selection process but also demonstrates high reliability and applicability in addressing the multifaceted nature of housing decisions, suggesting broader implications for urban planning and real estate analysis.
Introduction
The introduction of the paper addresses the challenges posed by contemporary urbanization, an increasing student population, and fluctuations in the real estate market, particularly concerning affordable and high-quality housing for students. It highlights the complexity of selecting suitable student apartment locations, which necessitates the simultaneous evaluation of various criteria, including economic, spatial, infrastructural, and social factors. Traditional decision-making models that focus on single criteria are inadequate for comprehensive assessments, prompting the adoption of multicriteria decision-making methods that blend quantitative data with subjective evaluations.
To tackle these challenges, the authors propose an integrated approach combining Data Envelopment Analysis (DEA), the MACBETH method, and Ordinal Priority Approach (OPA). This methodology allows for a nuanced analysis of alternatives by leveraging DEA for quantitative efficiency, MACBETH for converting qualitative judgments into numerical values, and OPA for establishing weights based on expert rankings. The empirical application of this integrated approach is demonstrated through a case study in the Belgrade municipality of Voždovac, where various potential student apartment locations were assessed based on criteria such as rent, accessibility, infrastructure, size, and quality. The findings indicate that this integrated model not only enhances the ranking of locations but also aids in identifying the most efficient alternatives, thereby providing valuable decision-making support for students, institutions, and researchers involved in selecting optimal residential locations.
Methods
The methodology section outlines the integrated DEA-MACBETH-OPA approach employed in the research, which combines quantitative efficiency measurement with qualitative evaluations to enhance decision-making in complex multicriteria problems. The chapter begins with a theoretical overview of Data Envelopment Analysis (DEA), detailing its basic models, followed by an explanation of the Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Technique (MACBETH) and the Ordinal Priority Approach (OPA). This integrated approach leverages the strengths of each method, addressing the limitations of using individual techniques by providing a more comprehensive framework for evaluating alternatives.
DEA serves as a mathematical model for assessing the relative efficiency of decision-making units (DMUs) with multiple inputs and outputs, though it faces challenges related to unrestricted weights leading to numerous efficient units. To mitigate this, the MACBETH method facilitates expert evaluations of criteria importance through qualitative assessments, establishing weight bounds that are incorporated into the DEA model as constraints. Additionally, OPA contributes by transforming ordinal rankings of criteria into weights through an optimization model, further refining the weight constraints in the DEA analysis. This synergy among DEA, MACBETH, and OPA results in a robust decision-making framework that enhances the evaluation process by integrating both qualitative and quantitative insights.
Results
The results section of the research paper presents findings from the application of Data Envelopment Analysis (DEA) and the MACBETH method to evaluate student housing options in the municipality of Voždovac. Initially, the input-oriented CCR DEA model identified 10 efficient decision-making units (DMUs) and 16 inefficient ones, while the BCC model revealed 16 efficient and 10 inefficient DMUs. Notably, the rankings differed significantly between the two models, with units like Kumodraž and Banjica showing improved efficiency under the BCC model, whereas Autokomanda and Trošarina maintained high rankings across both models. The CCR model was ultimately chosen for further analysis due to its identification of fewer efficient units.
In the subsequent analysis using the MACBETH method, five experts assessed the importance of six criteria relevant to student housing. The resulting normalized weights indicated that the average monthly rent price and distance from the faculty were the most critical factors, together accounting for over 50% of the total importance. Following this, a refined DEA model was applied using only the top three criteria, leading to the identification of two efficient DMUs: Vojvode Stepe Street and Vitanovačka Street. Finally, the Ordinal Priority Approach (OPA) ranked alternative housing options, with alternative A1 emerging as the most favorable. The integration of expert preferences into the DEA model resulted in super-efficient scores for the identified DMUs, highlighting their exceptional performance in relation to the defined criteria.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights significant trends and dynamics within the real estate market in the Republic of Serbia, particularly focusing on the year 2024. The market has experienced a notable recovery, with a total value of EUR 7.4 billion, reflecting a 15% increase from the previous year, largely driven by the apartment sector in urban centers like Belgrade, Novi Sad, and Niš. The findings indicate a pronounced divergence in price growth between northern and southern regions, with Belgrade accounting for nearly half of the national turnover and a substantial concentration of apartment transactions. The municipality of Voždovac, in particular, is emerging as a key area for investment, characterized by ongoing urban transformation and a diverse housing stock that caters to both students and families.
The analysis employs the Data Envelopment Analysis (DEA) method to assess the efficiency of various apartment locations within Voždovac, utilizing multiple input and output criteria such as average monthly rent, distance from educational institutions, and transport accessibility. This quantitative approach is complemented by qualitative assessments through the MACBETH method, which incorporates expert opinions to prioritize selection criteria. The results underscore the critical role of financial considerations, particularly average rent, in influencing housing decisions among students, while also acknowledging the importance of proximity to educational facilities and transport links. Overall, the integrated DEA-MACBETH-OPA framework provides a robust methodology for evaluating student housing options, facilitating informed decision-making in a rapidly evolving real estate landscape.