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Tipo: Dissertação
Título: Eficiência dos tribunais estaduais de justiça comum brasileiros: uma avaliação através da análise envoltória de dados
Autor(es): Silva, Marcos André da
Orientador: Benegas, Maurício
Palavras-chave: DEA;Eficiência;Judiciário;Justiça Comum;Tribunais Brasileiros
Data do documento: 2020
Citação: SILVA, Marcos André da. Eficiência dos tribunais estaduais de justiça comum brasileiros: uma avaliação através da análise envoltória de dados. 2020. 32f. Dissertação (Mestrado em Economia do Setor Público) - Faculdade de Economia, Administração, Atuária e Contabilidade - FEAAC, Programa de Economia Profissional - PEP, Universidade Federal do Ceará - UFC, Fortaleza (CE), 2020.
Resumo: O sistema judiciário ocupa atualmente, nas democracias contemporâneas, posição de destaque entre as instituições públicas, responsável pela resolução de conflitos entre as pessoas, sejam elas físicas ou jurídicas. Dessa forma, para garantir os direitos dos cidadãos é imprescindível que o judiciário brasileiro atue com proficuidade. Portanto, baseado no princípio da eficiência da Administração Pública, visamos identificar e mensurar a capacidade de resolução da demanda dos processos nos tribunais da justiça comum estadual através do método de otimização linear Análise Envoltória de Dados (DEA) entre os anos de 2009 e 2017, bem como identificar os modelos a serem seguidos e a relação de semelhanças entre as unidades estudadas, identificando as quais se assemelham e quais se destacam positiva e negativamente.
Abstract: The judicial system currently occupies, in contemporary democracies, a prominent position among public institutions, responsible for resolving conflicts between people, whether physical or legal. Thus, in order to guarantee citizens' rights, it is essential that the Brazilian judiciary act with proficiency. Therefore, based on the principle of efficiency in Public Administration, we aim to identify and measure the capacity to solve the lawsuit demand in the state courts of justice through the linear optimization method Data Envelopment Analysis (DEA) between the years 2009 and 2017, as well as identifying the models to be followed and the relationship of similarities between the units studied, identifying which are similar and which stand out positively and negatively.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/53411
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