Метод экспертных оценок пример таблица. Метод экспертных оценок

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

АЛТАЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Экономический факультет

Кафедра антикризисного управления, оценки бизнеса и инноваций

МЕТОД ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК

(курсовая работа)

Выполнила студентка

3 курса, группа 277

Стрекалова С.Б.

Работа защищена

Барнаул – 1999

Введение 3

Глава 1. ЭКСПЕРТИЗА В УПРАВЛЕНИИ 5

1.1. Роль экспертов в управлении 5

1.2. Метод экспертных оценок 7

1.3. Организация экспертного оценивания 9

1.4. Подбор экспертов 9

1.5. Опрос экспертов 10

Глава 2. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ИНФРОРМАЦИИ

И ШКАЛЫ СРАВНЕНИЙ 12

Глава 3. ОБРАБОТКА ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК 16

3.1. Задачи обработки 16

3.2. Групповая оценка объектов 17

3.3. Оценка согласованности мнений экспертов 22

3.4. Обработка парных сравнений объектов 25

3.5. Определение взаимосвязи ранжировок 27

Заключение 31

Список литературы 32

ВВЕДЕНИЕ

Современная экономика предъявляет новые, более высокие требования к управлению. Вопросы совершенствования методов управления приобретают сейчас очень важное значение, поскольку именно в этой сфере имеются еще большие резервы роста эффективности народного хозяйства.

Существенным фактором повышения научного уровня управления является применение при подготовке решений математических методов и моделей. Однако, полная математическая формализация технико-экономических задач часто неосуществима вследствие их качественной новизны и сложности. В связи с этим все шире используются экспертные методы, под которыми понимают комплекс логических и математико-статистических методов и процедур, направленных на получение от специалистов информации, необходимой для подготовки и выбора рациональных решений.

Экспертные методы применяют сейчас в ситуациях, когда выбор, обоснование и оценка последствий решений не могут быть выполнены на основе точных расчетов. Такие ситуации нередко возникают при разработке современных проблем управления общественным производством и, особенно, при прогнозировании и долгосрочном планировании. В последние годы экспертные оценки находят широ­кое применение в социально-политическом и научно-тех­ническом прогнозировании, в планировании народного хозяйства, отраслей, объединений, в разработке крупных научно-технических, экономических и социальных про­грамм, в решении отдельных проблем управления.

В ходе развития общественного производства возрастают не только сложность управления, но и требования к качеству принимаемых решений. Для того, чтобы повысить обоснованность решений и учесть многочисленные факторы, оказывающие влияние на их результаты, необходим разносторонний анализ, основанный как на расчетах, так и на аргументированных суждениях руководителей и специалистов, знакомых с состоянием дел и перспективами развития в различных областях практической деятельности. Применение экспертных методов обеспечивает активное и целенаправленное участие специалистов на всех этапах принятия решений, что позволяет существенно повысить их качество и эффективность.

Целью нашей работы является изучение метода экспертных оценок - одного из важнейших этапов принятия грамотных управленческих решений.

1) изучение роли экспертизы в управлении;

2) рассмотрение порядка организации экспертного оценивания;

3) изучение видов шкал и порядка их использования;

4) подробное рассмотрение заключительного этапа экспертного оценивания – обработки экспертных оценок.

Реферат состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованной литературы.

В первой главе рассматривается вопрос о необходимости экспертизы в управлении, рассмотрен метод экспертных оценок, этапы организации экспертного оценивания.

Вторая глава посвящена рассмотрению шкал сравнений, даны характеристики каждому виду шкал и порядок их использования при формализации информации.

В третьей главе рассматривается обработка экспертных оценок: задачи обработки, групповая оценка объектов, оценка согласованности мнений экспертов, обработка парных сравнений объектов и определение взаимосвязи ранжировок.

Так как целью данной работы является рассмотрение экспертного оценивания в теоретическом аспекте, то практическое применение не рассматривается.

В заключении рассматривается роль метода экспертных оценок в принятии управленческих решений.

Глава 1. ЭКСПЕРТИЗА В УПРАВЛЕНИИ

1.1. Роль экспертов в управлении

Современное общество развивается под постоянно усиливающимся воздействием научно-технической революции, которая вызывает коренные преобразования в производстве, глубокие изменения в структуре и экономике народного хозяйства. Происходящая научно-техническая революция по своему влиянию далеко выходит за пределы сферы материального производства, захватывая все стороны жизнедеятельности общества, предопределяя большинство решений, направленных на его рациональное экономическое и социальное развитие.

История развития науки, техники и производства показывает, что одновременно с последовательным замещением функций человека функциями машин увеличивается его роль в сфере управления. Непрерывный рост объема затрат на развитие науки, на создание новой техники и совершенствование производства существенно повышает значимость решений, принимаемых на всех уровнях управления народным хозяйством. Будущее науки. Техники и экономики в значительной мере зависит от качества и своевременности этих решений, а объективные тенденции научно-технического прогресса могут ускоряться или замедляться под их воздействием.

Особое значение в управлении сейчас приобретают методы оптимизации, основанные на применении формальных, чаще всего математических моделей, обеспечивающих экономию времени и средств при решении многих практических задач. Построение моделей помогает привести сложные и подчас неопределенные факторы, связанные с проблемой принятия решений, в логически стройную схему, определить, какие данные необходимы для оценки и выбора альтернатив.

В процессе управления возникает естественное стремление к отысканию решения, которое объективно является наилучшим из всех возможных. В качестве инструмента оптимизации сейчас широко используется математическое программирование. Успехи в применении математического программирования к решению различного рода хозяйственных, научных, технических и военных задач породили методологические воззрения, согласно которым кардинальное решение проблем управления возможно только тогда, когда все его аспекты отображаются в системе взаимосвязанных математических моделей.

Однако, формализация технико-экономических и управленческих решений осложняется рядом особенностей современного этапа научно-технического прогресса. Жизнь общества настолько сложна, что трудно рассчитывать на появление моделей, которые полностью отражали бы природу и количественные взаимосвязи социально-экономических процессов. Реальная действительность всегда сложнее самых тонких математических моделей, а ее развитие часто опережает формальное познание. Задачи управления требуют в качестве неотъемлемого элемента решения участия людей. И, наконец, сам процесс управления всегда предполагает ориентацию не только на числовые данные, но и на обычный здравый смысл. Использование математического программирования и вычислительной техники позволяет принимать решения, основанные на более полной и надежной информации. Но, несомненно и то, что при любых условиях для выбора рационального решения требуется нечто большее, чем хорошая математическая модель.

Принимая решения, мы обычно предполагаем, что информация, используемая для их обоснования, достоверно и надежна. Но для многих экономических и научно-технических задач, являющихся по своему характеру качественно новыми и неповторяющимися, это предположение либо заведомо не реализуется, либо в момент принятия решения его не удается доказать.

Наличие информации и правильность ее использования в значительной степени предопределяют оптимальность выбранного решения. Кроме данных, состоящих из числовых статистических величин, информация включает в себя другие, не поддающиеся непосредственному измерению величины, например, предположения о возможных решениях и их результатах. Практика показывает, что основные трудности, возникающие при поиске и выборе деловых решений, обусловлены прежде всего недостаточно высоким качеством и неполнотой имеющейся информации.

Основные трудности, связанные с информацией, возникающие при выработке сложных решений, можно подразделить на следующие группы.

Во-первых, исходная статистическая информация зачастую бывает недостаточно достоверной.

Во-вторых, некоторая часть информации имеет качественный характер и не поддается количественной оценке. Так, нельзя точно рассчитать степень влияния социальных и политических факторов на реализацию планов, оценить экономический эффект будущих изобретений и т.д. Но, поскольку эти факторы и явления оказывают существенное влияние на результаты решений, их нельзя не учитывать.

В-третьих, в процессе подготовки решений часто возникают ситуации, когда в принципе необходимую информацию получить можно, однако в момент принятия решения она отсутствует, поскольку это связано с большими затратами времени или средств.

В-четвертых, существует большая группа факторов, которые могут повлиять на реализацию решения в будущем, но их нельзя точно предсказать.

В-пятых, одна из наиболее существенных трудностей при выборе решений состоит в том, что любая научная или техническая идея содержит в себе потенциальную возможность различных схем ее реализации, а любое экономическое действие может приводить к многочисленным исходам. Проблема выбора наилучшего варианта решения может возникнуть и потому, что обычно существуют ограничения в ресурсах, а следовательно, принятие одного варианта всегда связано с отказом от других решений.

В-шестых, при выборе наилучшего решения мы нередко сталкиваемся с многозначностью обобщенного критерия, на основе которого можно произвести сравнение возможных исходов. Многозначность, многомерность и качественное различие показателей являются серьезным препятствием для получения обобщенной оценки относительной эффективности, важности, ценности или полезности каждого из возможных решений.

В связи с этим одна из главных особенностей решения сложных проблем состоит в том, что применение расчетов здесь всегда переплетается с использованием суждений руководителей, ученых, специалистов. Эти суждения позволяют хотя бы частично компенсировать недостаток информации, полнее использовать индивидуальный и коллективный опыт, учесть предположения специалистов о будущих состояниях объектов. Закономерность развития науки и техники состоит в том, что новые знания, научно-техническая информация накапливаются в течение длительного периода времени. Нередко это накопление идет в скрытой форме в сознании ученых и разработчиков. Они, как никто другой, способны оценить перспективы той области, в которой работают, и предвидеть характеристики тех систем, в создании которых непосредственно участвуют.

Опыт показывает, что использование несистематизированных суждений отдельных специалистов оказывается при решении многих сложных научных и технических проблем недостаточно эффективным вследствие многообразия взаимосвязей между основными элементами таких проблем и невозможности охвата их всех. При использовании традиционных процедур подготовки решений нередко не удается рассмотреть широкий диапазон факторов, учесть весь спектр альтернативных путей решения проблем.

Все это заставляет прибегать к комплектованию групп специалистов, представляющих в качестве экспертов различные области знаний. Применение групповой экспертизы позволяет не только рассмотреть множество аспектов и факторов, но и объединить различные подходы, с помощью которых руководитель находит наилучшее решение.

1.2. Метод экспертных оценок

Сущность метода экспертных оценок заключается в про­ведении экспертами интуитивно-логического анализа проблемы с количественной оценкой суждений и фор­мальной обработкой результатов. Получаемое в резуль­тате обработки обобщенное мнение экспертов принима­ется как решение проблемы. Комплексное использование интуиции (неосознанного мышления), логического мыш­ления и количественных оценок с их формальной обра­боткой позволяет получить эффективное решение проб­лемы.

При выполнении своей роли в процессе управления эксперты производят две основные функции: формируют объекты (альтернативные ситуации, цели, решения и т. п.) и производят измерение их характеристик (ве­роятности свершения событий, коэффициенты значимо­сти целей, предпочтения решений и т. п.). Формирование объектов осуществляется экспертами на основе логиче­ского мышления и интуиции. При этом большую роль играют знания и опыт эксперта. Измерение характери­стик объектов требует от экспертов знания теории изме­рений.

Характерными особенностями метода экспертных оце­нок как научного инструмента решения сложных нефор­мализуемых проблем являются, во-первых, научно обо­снованная организация проведения всех этапов экспер­тизы, обеспечивающая наибольшую эффективность работы на каждом из этапов, и, во-вторых, применение ко­личественных методов как при организации экспертизы, так и при оценке суждений экспертов и формальной групповой обработке результатов. Эти две особенности отличают метод экспертных оценок от обычной давно из­вестной экспертизы, широко применяемой в различных сферах человеческой деятельности.

Экспертные коллективные оценки широко использо­вались в государственном масштабе для решения слож­ных проблем управления народным хозяйством уже в первые годы Советской власти. В 1918 году при Высшем совете народного хозяйства был создан Совет экспертов, задачей которого являлось решение наиболее сложных проблем реоргани­зации народного хозяйства страны. При составлении пятилетних планов развития народного хозяйства страны систематически использовались экспертные оценки ши­рокого круга специалистов.

В настоящее время в нашей стране и за рубежом ме­тод экспертных оценок широко применяется для решения важных проблем различного характера. В различных отраслях, объединениях и на предприятиях действуют постоянные или временные экспертные ко­миссии, формирующие решения по различным сложным неформализуемым проблемам.

Все множество плохо формализуемых проблем услов­но можно разделить на два класса. К первому классу относятся проблемы, вотношении которых имеется до­статочный информационный потенциал, позволяющий успешно решать эти проблемы. Основные трудности в решении проблем первого класса при экспертной оценке заключаются в реализации существующего информаци­онного потенциала путем подбора экспертов, построения рациональных процедур опроса и применения оптимальных методов обработки его результатов. При этом методы опроса и обработки основываются на использовании принципа «хорошего» измерителя. Данный принцип означает, что выполняются следующие гипотезы:

1) эксперт является хранилищем большого объема ра­ционально обработанной информации, и поэтому он мо­жет рассматриваться как качественный источник инфор­мации;

2) групповое мнение экспертов близко к истинному ре­шению проблемы.

Если эти гипотезы верны, то для построения проце­дур опроса и алгоритмов обработки можно использовать результаты теории измерений и математической стати­стики.

Ко второму классу относятся проблемы, в отношении которых информационный потенциал знаний недостаточен для уверенности в справедливости указанных гипотез. При решении проблем из этого класса экспертов уже нельзя рассматривать как «хороших измерителей». Поэтому необходимо очень осторожно проводить обработку результатов экспертизы. Применение методов осреднения, справедливых для «хороших измерителей», в данном случае может привести к большим ошибкам. Например, мнение одного эксперта, сильно отличающее­ся от мнений остальных экспертов, может оказаться правильным. В связи с этим для проблем второго класса в основном должна применяться качественная обработ­ка.

Область применения метода экспертных оценок весь­ма широка. Перечислим типовые задачи, решаемые ме­тодом экспертных оценок:

1) составление перечня возможных событий в различ­ных областях за определенный промежуток времени;

2) определение наиболее вероятных интервалов време­ни свершения совокупности событий;

3) определение целей и задач управления с упорядоче­нием их по степени важности;

4) определение альтернативных (вариантов решения за­дачи с оценкой их предпочтения;

5) альтернативное распределение ресурсов для решения задач с оценкой их предпочтительности;

6) альтернативные варианты принятия решений в опре­деленной ситуации с оценкой их предпочтительности.

Для решения перечисленных типовых задач в настоя­щее время применяются различные разновидности мето­да экспертных оценок. К основным видам относятся: ан­кетирование и интервьюирование; мозговой штурм; дис­куссия; совещание; оперативная игра; сценарий.

Каждый из этих видов экспертного оценивания обла­дает своими преимуществами и недостатками, определя­ющими рациональную область применения. Во многих случаях наибольший эффект дает комплексное примене­ние нескольких видов экспертизы.

Анкетирование и сценарий предполагают индивиду­альную работу эксперта. Интервьюирование может осу­ществляться как индивидуально, так и с группой экспер­тов. Остальные виды экспертизы предполагают коллек­тивное участие экспертов, в работе. Независимо от индивидуального или группового участия экспертов в ра­боте целесообразно получать информацию от множества экспертов. Это позволяет получить на основе обработки данных более достоверные результаты, а также новую информацию о зависимости явлений, событий, фактов, суждений экспертов, не содержащуюся в явном виде в высказываниях экспертов.

При использовании метода экспертных оценок воз­никают свои проблемы. Основными из них являются: подбор экспертов, проведение опроса экспертов, обра­ботка результатов опроса, организация процедур экспер­тизы.

1.3. Организация экспертного оценивания

Первым этапом организации работ по применению экс­пертного оценивания является подготовка и издание ру­ководящего документа, в котором формулируется цель работы и основные положения по ее выполнению. В этом документе должны быть отражены следующие вопросы:постановка задачи-эксперимента; цели эксперимента; обоснование необходимости эксперимента; сроки выполнения работ; задачи и состав группы управления; обязанности и права группы; финансовое и материальное обеспечение работ.

Для подготовки этого документа, а также для руко­водства всей работой назначается руководитель экспертизы. На него возлагается формирование группы управ­ления и ответственность за организацию ее работы.

После формирования группа управления осуществля­ет работу по подбору экспертной группы примерно в та­кой последовательности: уяснение решаемой проблемы; определение круга областей деятельности, связанных с проблемой; определение долевого состава экспертов по каждой области деятельности; определение количества экспертов в группе; составление предварительного спи­ска экспертов с учетом их местонахождения; анализ ка­честв экспертов и уточнение списка экспертов в группе; получение согласия экспертов на участие в работе; составление окончательного списка экспертной группы.

Параллельно с процессом формирования группы экспертов группа управления проводит разработку организации и методики проведения опроса экспертов. При этом решаются следующие вопросы: место и время проведения опроса; количество и задачи туров опроса; форма проведения опроса; порядок фиксации и сбора результатов опроса; состав необходимых документов.

Следующим этапом работы группы управления является определение организации и методики обработки данных опроса. На данном этапе необходимо определить задачи и сроки обработки, процедуры и алгоритмы об­работки, силы и средства для проведения обработки.

В процессе непосредственного проведения опроса экс­пертов и обработки его результатов группа управления осуществляет выполнение комплекса работ в соответст­вии с разработанным планом, корректируя его по мере необходимости по содержанию, срокам и обеспечению ресурсами.

Последним этапом работ для группы управления яв­ляется оформление результатов работы. На этом этапе производится анализ результатов экспертного оценива­ния; составление отчета; обсуждение и одобрение ре­зультатов; представление итогов работы на утвержде­ние; ознакомление с результатами экспертизы организа­ций и лиц.

1.4. Подбор экспертов

Для реализации процедуры экспертного оценивания не­обходимо сформировать группу экспертов. Общим тре­бованием при формировании группы экспертов является эффективное решение проблемы экспертизы. Эффектив­ность решения проблемы определяется характеристика­ми достоверности экспертизы и затрат на нее.

Достоверность экспертного оценивания может быть определена только на основе практического решения проблемы и анализа ее результатов. Использование экс­пертов как раз и обусловлено тем, что отсутствуют ка­кие-либо другие способы получения информации. Поэто­му оценка достоверности экспертизы может осуществ­ляться, как правило, только по апостериорным (послеопытным) данным. Если экспертиза проводится систематически с примерно одним и тем же составам экспертов, то появляется возможность накопления ста­тистических данных по достоверности работы группы экспертов и получения устойчивой числовой оценки до­стоверности. Эту оценку можно использовать в качестве априорных данных о достоверности группы экспертов для последующих экспертиз.

Достоверность группового экспертного оценивания зависит от общего числа экспертов в группе, долевого состава различных специалистов в группе, от характе­ристик экспертов.

Определение характера зависимости достоверности от перечисленных факторов является еще одной пробле­мой процедуры подбора экспертов.

Сложной проблемой процедуры подбора является формирование системы характеристик эксперта, сущест­венно влияющих на ход и результаты экспертизы. Эти характеристики должны описывать специфические свой­ства специалиста и возможные отношения между людь­ми, влияющие на экспертизу. Важным требованием к характеристикам эксперта является измеримость этих характеристик.

Еще одной проблемой является организация процеду­ры подбора экспертов, т.е. определение четкой последо­вательности работ, выполняемых в процессе подбора экс­пертов и необходимых ресурсов для их реализации.

Максимальное число экспертов в группе проверяется на ограничение по финансовым ресурсам. Определив за­висимость между достоверностью, количеством экспер­тов и расходами на оплату, группа управления представ­ляет руководству эту информацию и формулирует воз­можные альтернативы решений. Такими альтернативами могут быть либо снижение достоверности результатов экспертного оценивания до уровня, обеспечивающего вы­полнение ограничения по расходам на оплату экспертов, либо сохранение исходного требования на достоверность экспертизы и увеличение расходов на оплату экспертов.

Следующим этапом работы по подбору экспертов яв­ляется составление предварительного списка экспертов. При составлении этого списка проводится анализ ка­честв экспертов. Кроме учета качеств экспертов, опреде­ляются их местонахождение и возможности участия вы­бранных специалистов в экспертизе. При оценке качеств учитывается мнение людей, хорошо знающих кандида­тов в эксперты.

После составления списка экспертов им направляют­ся письма с приглашением участвовать в экспертизе. В письмах объясняется цель проведения экспертизы, ее сроки, порядок проведения, объем работы и условия вознаграждения. К письмам прилагаются анкеты данных эксперта и самооценки компетентности. Получив ответы экспертов, группа управления состав­ляет окончательный список группы экспертов.

После составления и утверждения списка экспертам посылается сообщение о включении их в состав эксперт­ной группы. Если экспертное оценивание производится методом анкетирования, то одновременно с уведомлением о включении в экспертную группу всем экспертам высы­лается анкета с необходимыми инструкциями для их за­полнения. Сообщением экспертам о включении их вэкс­пертизу заканчивается работа по подбору экспертов.

1.5. Опрос экспертов

Опрос – главный этап совместной работы группы управ­ления и экспертов. Основным содержанием опроса явля­ется:

Постановка задачи и предъявление вопросов экспер­там;

Информационное обеспечение работы экспертов;

Выработка экспертами суждений, оценок, предложе­ний;

Сбор результатов работы экспертов.

Можно назвать три типа задач, которые решаются в процессе опроса:

Оценка качественная или количественная заданных объектов;

Построение новых объектов;

Построение и оценка новых объектов.

При коллективной экспертизе используются следую­щие основные виды опроса: дискуссия, анкетирование и интервьюирование, метод коллективной генерации идей, или мозговой штурм.

Анкетирование может проводиться с обратной связью или без нее. При анкетировании с обратной связью опрос экспер­тов производится в несколько этапов с доведением до сведения экспертов некоторых результатов опроса на предыдущем этапе, включая оценки отдельных экспертов и их аргументацию.

Главным в организации опроса является обеспечение максимума информации и максимума творческой актив­ности, самостоятельности эксперта. Необходимо стре­миться довести до каждого эксперта по возможности всю информацию, относящуюся к анализируемому яв­лению, которой располагают как эксперты, так и орга­низаторы опроса, не лишая в то же время эксперта твор­ческой самостоятельности и активности.

Однако возможности эксперта по переработке инфор­мации ограниченны. В результате эксперт может принять решение, не используя всей информации, имеющейся в его распоряжении. Кроме того, новая информация воспринимается чело­веком с определенным внутренним сопротивлением и не сразу влияет на уже сложившиеся субъективные оценки. Отношение к новой информации благожелательнее, а восприятие и использование ее полнее, если она пред­ставляется в доходчивой, яркой и компактной форме.

Из этих психологических особенностей следует необ­ходимость предоставления экспертам возможностей для фиксации поступающей информации путем ведения за­писей, использования технических средств, а также не­обходимость предварительной обработки информации и представления ее экспертам в наиболее воспринимаемой форме.

Необходимо подчеркнуть противоречивость значения обмена экспертами информацией, так как получение такой информации таит опасность потери творческой не­зависимости в построении модели объекта экспертом. Разрешение этого противоречия в полной мере невоз­можно, и при каждой экспертизе ее организаторы долж­ны находить разумный компромисс, прежде всего, путем выбора вида опроса, формы и степени общения экспер­тов.

Каждый из видов опроса имеет свои достоинства и недостатки в построении обмена информацией между экспертами и в организации их независимого творчества. Выбор того или иного вида опроса определяется многи­ми факторами, из которых основными являются:

Цель и задачи экспертизы;

Существо и сложность анализируемой проблемы;

Полнота и достоверность исходной информации;

Требуемые объем и достоверность информации, полу­чаемой в результате опроса;

Время, отведенное на опрос и экспертизу в целом;

Допустимая стоимость опроса, и экспертизы в целом;

Количество экспертов и членов группы управления, их характеристики.

Анкетирование является наиболее эффективным и самым распространенным видом опроса, ибо позволяет наилучшим образом сочетать информационное обеспече­ние экспертов с их самостоятельным творчеством.

Глава 2. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИИ И ШКАЛЫ СРАВНЕНИЙ

Рациональное использование информации, полученной от экспертов, возможно при условии образования ее в форму, удобную для дальнейшего анализа, направленного на подготовку и принятие решений.

Возможности формализации информации зависят от специфических особенностей исследуемого объекта, надежности и полноты имеющихся данных, уровня принятия решения. Форма представления экспертных данных зависит и от принятого критерия, на выбор которого, в свою очередь, существенное влияние оказывает специфика исследуемой проблемы.

Формализация информации, полученной от экспертов, должна быть направлена на подготовку решения таких технико-экономических и хозяйственных задач, которые не могут быть в полной мере описаны математически, поскольку являются «слабоструктуризованными», т.е. содержат неопределенности, связанные не только с измерением, но и самим характером исследуемых целей, средств их достижения и внешних условий.

При анализе перспектив необходимо не только представить в виде косвенных оценок часть информации, не поддающуюся количественному измерению, и не только выразить с помощью таких оценок количественно измеримую информацию, о которой в момент подготовки решения нет достаточно надежных данных. Самое важное – формализовать эту информацию так, чтобы помочь принимающему решение выбрать из множества действий одно или несколько, наиболее предпочтительные в отношении некоторого критерия.

Если эксперт в состоянии сравнить и оценить возможные варианты действий, приписав каждому из них определенное число, значит, он обладает определенной системой предпочтений. В зависимости от того, по какой шкале могут быть заданы эти предпочтения, экспертные оценки содержат больший или меньший объем информации и обладают различной способностью к формализации.

Исследуемые объекты или явления можно опознавать или различать на основе признаков или факторов. Фактор – это множество, состоящее, по крайней мере, из двух элементов, отражающих различные уровни некоторых подлежащих рассмотрению величин. Уровень одних факторов может быть выражен количественно (в рублях, процентах, килограммах и т.д.) – такие факторы называются количественными. Уровень других нельзя выразить с помощью числа, их называют качественными.

Факторы условно разделяют на дискретные и непрерывные. Дискретными являются факторы с определенным, обычно небольшим, числом уровней. Факторы, уровни которых рассматриваются как образующие непрерывное множество, называют непрерывными. В зависимости от целей и возможностей анализа одни и те же факторы могут трактоваться или как дискретные, или как непрерывные.

Рассмотрим основные логические аксиомы, которые используются в эксперных методах при формализации информации с помощью различных шкал.

При использовании номинальных шкал исследуемые объекты можно опознавать и различать на основе трех аксиом идентификации :

1) i либо есть j , либо есть не j ;

2) если i естьj , то j есть i ;

3) если i естьj и j есть k , то i есть k .

Факторы в данном случае выступают как ассоциативные показатели, обладающие информацией, которая может быть формализована в виде бинарных оценок двух уровней: 1 (идентичен) или 0 (различен).

В случаях, когда исследуемые объекты можно в результате сравнения расположить в определенной последовательности с учетом какого-либо существенного фактора (факторов), используются порядковые шкалы , позволяющие устанавливать равноценность или доминирование.

Предположим, что необходимо расположить в определенной последовательности n объектов по какому-либо фактору (критерию). Представим это упорядочение в виде матрицы где i, j = 1,2,…, n .

Величины устанавливают соотношения между объектами и могут быть определены следующим образом :

Установим основные аксиомы, необходимые для соблюдения условий упорядочения. Соотношение означающее, что i предпочтительнее j , должно быть ассиметричным, т.е., если то и транзитивным, т.е., если то

Соотношение означающее, что i и j равноценны, называется соотношением эквивалентности. Такое соотношение должно быть

рефлексивным, т.е.

симметричным, т.е., если то

транзитивным, т.е., если и то

Кроме того, эти два соотношения должны быть совместимы, т.е., если и то а также, если и то

И, наконец, упорядочение должно быть связным, т.е. для любых i и j или или или

Использование порядковых шкал позволяет различать объекты и в тех случаях, когда фактор (критерий) не задан в явном виде, т.е. когда мы не знаем признака сравнения, но можем частично или полностью упорядочить объекты на основе системы предпочтений, которой обладает эксперт.

Любое множество A будем называть упорядоченным, если для любых двух его элементов X и Y установлено, что, либо X предшествует Y , либо Y предшествует X . Иногда не удается установить строгое предшествование для всех элементов множества, но можно произвести «групповое» упорядочение, когда упорядочиваются подмножества равноценных элементов. Далее можно поставить задачу сравнения и упорядочения этих подмножеств.

Использование порядковых шкал позволяет производить преобразования полученных от экспертов оценок, соответствующих всем монотонно возрастающим функциям. Так, например, положительные оценки могут либо быть заменены их квадратами, или логарифмами, или любой другой монотонно возрастающей функцией.

Для формализации оценок, полученных от экспертов, часто используют интервальные шкалы . При использовании таких шкал для этих целей можно брать почти все обычные статистические меры. Исключением являются те меры, которые предполагают знание «истинно» нулевой точки шкалы, которая вводится здесь условно.

Интервальные шкалы предполагают возможность трансформации оценок, полученных на одной шкале, в оценки на другой шкале при помощи уравнения

Разности между значениями на шкале интервалов становятся мерами на шкале отношений, т.е. на обычной числовой шкале, т.к. в результате вычитания можно избавиться от постоянного слагаемого b .

В ряде случаев при формализации экспертных оценок используется свойство аддитивности, которое присуще только шкале отношений. Наличие аддитивности выражается следующими аксиомами :

1) если j = a и i > 0, то i + j > a ;

2) i + j = j + i ;

3) если i = a и j = b , то i + j = a + b ;

4) (i + j ) + k = i + (j + k ).

Обычная ситуация, когда необходимо принять решение с учетом аддитивности, заключается в том, что имеется несколько (по крайней мере, два) качественных факторов. При наличии нескольких факторов, характеризующих конкретные объекты, существует множество реальных свойств и типов связей объектов.

Так, например, факторы (показатели), характеризующие эффективность создания и внедрения новой техники, по их объективному содержанию можно подразделить на технические, экономические и социальные. С другой стороны, эти факторы можно сгруппировать в соответствии с их ролью в процессе создания и внедрения новой техники, выделив, например, показатели, характеризующие затраты, качество, экономическую эффективность и т.д.

В зависимости от характера и цели исследуемой проблемы факторы, по которым различаются объекты, могут быть количественно сравнимы или несравнимы между собой, частично сравнимы (т.е. не любой с любым, а лишь некоторые из них), упорядочены по степени их важности и т.д. Несоизмеримость различных факторов обусловлена не только необходимостью применения разных единиц измерения, но и тем, что каждый фактор, выражая определенное свойство, одновременно является оценкой отношения к данному свойству со стороны принимающего решение.

В практике управления во всех его уровнях часто возникают ситуации, когда необходимо принять решение с учетом многих факторов. Вопрос о том, какие именно факторы следует считать наиболее важными, зависит от качественных особенностей объекта решения и целей, которым должно отвечать это решение.

Например, при рассмотрении нескольких вариантов плана или вариантов организационно-технических мероприятий следует принимать во внимание факторы времени, затрат, технических и социальных результатов, экономической эффективности и т.д. Обычно все разнообразие факторов пытаются привести к однозначной комплексной оценке, причем наиболее удобной и распространенной такой оценкой является денежная.

Однако, поскольку последствия любого решения, особенно решений, связанных с научно-техническим прогрессом, выходят за рамки стоимостных показателей, необходимы измерители, характеризующие значимость, полезность того или иного фактора (или их комплекса). Такие комплексные измерители широко применяются при оценке качества продукции, технико-экономического уровня производства, при оценке результатов деятельности научных организаций и в ряде других задач. Хотя вопрос о создании достаточно обоснованной формализованной системы таких измерителей еще далек от окончательного решения, можно указать некоторые общие черты, обеспечивающие подход к формализации этого процесса и к использованию того или иного логико-математического аппарата.

В случае, когда все факторы задаются по номинальной шкале, т.е. задаются по этой шкале некоторый признак a и исходное множество элементов M, цель состоит в выборе подмножества элементов M(a), обладающих этим признаком. В таких случаях производится сравнение элементов, точнее их свойств, с признаком – эталоном, а результат – разбиение множества – можно рассматривать как упорядочение по двухэлементной шкале, по которой каждому из элементов присваивается балл, равный либо нулю, либо единице.

В случае, когда факторы заданы по порядковой шкале или по нескольким порядковым шкалам, цель состоит в упорядочении элементов исходного множества, в выявлении с помощью экспертов скрытой упорядоченности, которая, по предположению, присуща этому множеству. Необходимым условием решения этой задачи является допущение о транзитивности. Чем полнее упорядочены элементы, тем легче применить логико-математические и комбинаторные методы к решению таких задач.

В зависимости от существа или важности того или иного фактора на этапе подготовки и принятия решений могут быть использованы различные шкалы. Такие факторы, как затраты, прибыль, время, могут быть оценены по порядковой или интервальной шкале (в рублях, днях или условных единицах). Для оценки же таких факторов, как срок окупаемости или сравнительная эффективность вариантов, может быть использована интервальная шкала; качественные или социальные факторы могут оцениваться по порядковым или номинальным шкалам.

Глава 3. ОБРАБОТКА ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК

3.1. Задачи обработки

После проведения опроса группы экспертов осуществля­ется обработка результатов. Исходной информацией для обработки являются числовые данные, выражающие предпочтения экспертов, и содержательное обоснование этих предпочтений. Целью обработки является получе­ние обобщенных данных и новой информации, содержа­щейся в скрытой форме в экспертных оценках. На осно­ве результатов обработки формируется решение проб­лемы.

Наличие как числовых данных, так и содержательных высказываний экспертов приводит к необходимости при­менения качественных и количественных методов обра­ботки результатов группового экспертного оценивания. Удельный вес этих методов существенно зависит от клас­са проблем, решаемых экспертным оцениванием.

Все множество проб­лем можно разделить на два класса. К первому классу относятся проблемы, для решения которых имеется до­статочный уровень знаний и опыта, т. е. имеется необ­ходимый информационный потенциал. При решении про­блем, относящихся к этому классу, эксперты рассмат­риваются как хорошие в среднем измерители. Под тер­мином «хорошие в среднем» понимается возможность получения результатов измерения, близких к истинным. Для множества экспертов их суждения группируются вблизи истинного значения. Отсюда следует, что для об­работки результатов группового экспертного оценивания проблем первого класса можно успешно применять ме­тоды математической статистики, основанные на осред­нении данных.

Ко второму классу относятся проблемы, для решения которых еще не накоплен достаточный информационный потенциал. В связи с этим суждения экспертов могут очень сильно различаться друг от друга. Более того, суждение одного эксперта, сильно отличающееся от остальных мнений, может оказаться истинным. Очевид­но, что применение методов осреднения результатов групповой экспертной оценки при решении проблем вто­рого класса может привести к большим ошибкам. По­этому обработка результатов опроса экспертов в этом случае должна базироваться на методах, не использую­щих принципы осреднения, а на методах качественного анализа.

Учитывая, что проблемы первого класса являются наиболее распространенными в практике экспертного оценивания, основное внимание в этой главе уделяется методам обработки результатов экспертизы для этого класса проблем.

В зависимости от целей экспертного оценивания и выбранного метода измерения при обработке результа­тов опроса возникают следующие основные задачи:

1) построение обобщенной оценки объектов на основе индивидуальных оценок экспертов;

2) построение обобщенной оценки на основе парного сравнения объектов каждым экспертом;

3) определение относительных весов объектов;

4) определение согласованности мнений экспертов;

5) определение зависимостей между ранжировками;

6) оценка надежности результатов обработки.

Задача построения обобщенной оценки объектов по индивидуальным оценкам экспертов возникает при груп­повом экспертном оценивании. Решение этой задачи за­висит от использованного экспертами метода измерения.

При решении многих задач недостаточно осуществить упорядочение объектов по одному показателю или неко­торой совокупности показателей. Желательно иметь чис­ленные значения для каждого объекта, определяющие относительную его важность по сравнению с другими объектами. Иными словами, для многих задач необхо­димо иметь оценки объектов, которые не только осуще­ствляют их упорядочение, но и позволяют определять степень предпочтительности одного объекта перед дру­гим. Для решения этой задачи можно непосредственно применить метод непосредственной оценки. Однако эту же задачу при определенных усло­виях можно решить путем обработки оценок экспертов.

Определение согласованности мнений экспертов про­изводится путем вычисления числовой меры, характери­зующей степень близости индивидуальных мнений. Ана­лиз значения меры согласованности способствует выра­ботке правильного суждения об общем уровне знаний по решаемой проблеме и выявлению группировок мне­ний экспертов. Качественный анализ причин группиров­ки мнений позволяет установить существование различ­ных взглядов, концепций, выявить научные школы, опре­делить характер профессиональной деятельности и т. п. Все эти факторы дают возможность более глубоко осмыслить результаты опроса экспертов.

Обработкой результатов экспертного оценивания можно определять зависимости между ранжировками различных экспертов и тем самым устанавливать един­ство и различие в мнениях экспертов. Важную роль иг­рает также установление зависимости между ранжиров­ками, построенными по различным показателям сравне­ния объектов. Выявление таких зависимостей позволяет вскрыть связанные показатели сравнения и, может быть, осуществить их группировку по степени связи. Важность задачи определения зависимостей для практики очевид­на. Например, если показателями сравнения являются различные цели, а объектами - средства достижения це­лей, то установление взаимосвязи между ранжировка­ми, упорядочивающими средства с точки зрения дости­жения целей, позволяет обоснованно ответить на вопрос, в какой степени достижение одной цели при данных средствах способствует достижению других целей.

Оценки, получаемые на основе обработки, представ­ляют собой случайные объекты, поэтому одной из важ­ных задач процедуры обработки является определение их надежности. Решению этой задачи должно уделяться соответствующее внимание.

Обработка результатов экспертизы представляет со­бой трудоемкий процесс. Выполнение операций вычисления оценок и показателей их надежности вручную свя­зано с большими трудовыми затратами даже в случае решения простых задач упорядочения. В связи с этим целесообразно использовать вычислительную технику и особенно ЭВМ. Применение ЭВМ выдвигает проблему разработки машинных программ, реализующих алгорит­мы обработки результатов экспертного оценивания.

3.2. Групповая оценка объектов

В данном параграфе рассмотрим алгоритмы обра­ботки результатов экспертного оценивания множества объектов. Пусть m экспертов произвели оценку n объек­тов по l показателям. Результаты оценки представлены в виде величин , где j – номер эксперта, i - номер объекта,h – номер показателя (признака) сравнения. Если оценка объектов произведена методом ранжирова­ния, то величиныпредставляют собой ранги. Если оценка объектов выполнена методом непосредственной оценки или методом последовательного сравнения, то величины представляют собой числа из некоторого отрезка числовой оси, или баллы. Обработка результа­тов оценки существенно зависит от рассмотренных мето­дов измерения.

Рассмотрим случай, когда величиныполучены мето­дами непосредственной оценки или последовательного сравнения, т. е. являются числами, или баллами. Для получения групповой оценки объектов в этом случае можно (воспользоваться средним значением оценки для каждого объекта

(5.1)

где - коэффициенты весов показателей сравнения объектов, - коэффициенты компетентности экспертов. Коэффициенты весов показателей и компетентности объ­ектов являются нормированными величинами

(5.2)

Коэффициенты весов показателей могут быть опреде­лены экспертным путем. Если - коэффициент веса h -го показателя, даваемый j -м экспертом, то средний ко­эффициент веса h -го показателя по всем экспертам ра­вен

(5.3)

Получение групповой экспертной оценки путем сум­мирования индивидуальных оценок с весами компетент­ности и важности показателей при измерении свойств объектов в кардинальных шкалах основывается на пред­положении о выполнении аксиом теории полезности фон Неймана-Моргенштерна как для индивидуальных, так и для групповой оценки и условий неразличимости объектов в групповом отношении, если они неразличимы во всех индивидуальных оценках (частичный принцип Парето). В реальных задачах эти условия, как пра­вило, выполняются, поэтому получение групповой оцен­ки объектов путем суммирования с весами индивидуаль­ных оценок экспертов широко применяется на практике.

Коэффициенты компетентности экспертов можно вы­числить по апостериорным данным, т. е. по результатам оценки объектов. Основной идеей этого вычисления яв­ляется предположение о том, что компетентность экспер­тов должна оцениваться по степени согласованности их оценок с групповой оценкой объектов.

Алгоритм вычисления коэффициентов компетентно­сти экспертов имеет вид рекуррентной процедуры :

(5.4)

(5.5)

(5.6)

Вычисления начинаются сt =1. В формуле (5.4) началь­ные значения коэффициентов компетентности принима­ются одинаковыми и равнымиТогда по фор­муле (5.4) групповые оценки объектов первого приближе­ния равны средним арифметическим значениям оценок экспертов

(5.7)

(5.8)

и значение коэффициентов компетентности первого при­ближения по формуле (5.6) :

(5.9)

Используя коэффициенты компетентности первого приближения, можно повторить весь процесс вычисле­ния по формулам (5.4), (5.5), (5.6) и получить вторые приближения величин

Повторение рекуррентной процедуры вычислений оце­нок объектов и коэффициентов компетентности естест­венно ставит вопрос о ее сходимости. Для рассмотрения этого вопроса исключим из уравнений (5.4), (5.6) пере­менныеии представим эти уравнения в вектор­ной форме

где матрицыВ размерности и С размерностиравны

Величина в уравнениях (5.10) определяется по фор­муле (5.5).

Если матрицы В и С неотрицательны и неразложи­мы, то, как это следует из теоремы Перрона – Фробениуса, привекторы и - сходятся к собственным векторам матриц В и С , соответствующим макси­мальным собственным числам этих матриц

(5.12)

Предельные значения векторов х иk можно вычислить из уравнений :

(5.13)

гдемаксимальные собственные числа матриц В и С .

Условие неотрицательности матриц В и С легко вы­полняется выбором неотрицательных элементовмат­рицы Х оценок объектов экспертами.

Условие неразложимости матриц В и С практически выполняется, поскольку, если эти матрицы разложимы, то это означает, что эксперты и объекты распадаются на независимые группы. При этом каждая группа экс­пертов оценивает только объекты своей группы. Естест­венно, что получать групповую оценку в этом случае нет смысла. Таким образом, условия неотрицательности и неразложимости матриц В и С , а следовательно, и условия сходимости процедур (5.4), (5.5), (5.6) в практи­ческих условиях выполняются.

Следует заметить, что практическое вычисление век­торов групповой оценки объектов и коэффициентов ком­петентности проще выполнять по рекуррентным форму­лам (5.4), (5.5), (5.6). Определение предельных значе­ний этих векторов по уравнению (5.13) требует примене­ния вычислительной техники.

Рассмотрим теперь случай, когда эксперты произво­дят оценку множества объектов методом ранжирования так, что величины есть ранги. Обработка результа­тов ранжирования заключается в построении обобщен­ной ранжировки. Для построения такой ранжировки введем конечномерное дискретное пространство ранжи­ровок и метрикув этом пространстве. Каждая ранжи­ровка множества объектов j -м экспертом есть точка в пространстве ранжировок.

Ранжировку можно представить в виде матрицы парных сравнений, элементы которой определим следу­ющим образом :

Очевидно, что, поскольку каждый объект эквива­лентен самому себе. Элементы матрицыантисим­метричны.

Если все ранжируемые объекты эквивалентны, то все элементы матрицы парных сравнений равны нулю. Та­кую матрицу будем обозначатьи считать, что точка в пространстве ранжировок, соответствующая матрице, является началом отсчета.

Обращение порядка ранжируемых объектов приводит к транспонированию матрицы парных сравнений.

Метрикакак расстояние между i -й и j -й ранжировками определяется единственным образом фор­мулой

если выполнены следующие 6 аксиом :

1. причем равенство достигается, если ранжировки и тождественны;

2.

причем равенство достигается, если ранжировка «лежит между» ранжировками и. Понятие «лежит между» означает, что суждение о некоторой пареобъектов в ранжировке совпадает с суждением об этой паре либо в, либо в или же вва в

4.

где получается изнекоторой перестановкой объ­ектов, а из той же самой перестановкой. Эта ак­сиома утверждает независимость расстояния от перену­мерации объектов.

5. Если две ранжировки , одинаковы всюду, за исключением n -элементного множества элементов, явля­ющегося одновременно сегментом обеих ранжировок, то можно вычислить, как если бы рассматрива­лась ранжировка только этих n -объектов. Сегментом ранжировки называется множество, дополнение которо­го непусто и все элементы этого дополнения находятсялибо впереди, либо позади каждою элемента сегмента. Смысл этой аксиомы состоит в том, что если две ранжи­ровки полностью согласуются в начале и конце сегмента, а отличие состоит в упорядочении средних n -объектов, то естественно принять, что расстояние между ранжиров­ками должно равняться расстоянию, соответствующему ранжировкам средних n -объектов.

6. Минимальное расстояние равно единице.

Пространство ранжиро­вок при двух объектах можно изобразить в виде трех точек, лежащих на одной прямой. Расстояния между точками равны При трех объектах про­странство всех возможных ранжировок состоит из 13 то­чек.

Используя введенную метрику, определим обобщен­ную ранжировку как такую точку, которая наилучшим образом согласуется с точками, представляющими собой ранжировки экспертов. Понятие наилучшего согласова­ния на практике чаще всего определяют как медиану и среднюю ранжировку.

Медиана есть такая точка в пространстве ранжиро­вок, сумма расстояний от которой до всех точек - ран­жировок экспертов является минимальной. В соответст­вии с определением медиана вычисляется из условия

Средняя ранжировка есть такая точка, сумма квад­ратов расстояний от которой до всех точек – ранжиро­вок экспертов является минимальной. Средняя ранжи­ровка определяется из условия

Пространство ранжировок конечно и дискретно, по­этому медиана и средняя ранжировка могут быть только какими-либо точками этого пространства. В общем слу­чае медиана и средняя ранжировка могут не совпадать ни с одной из ранжировок экспертов.

Если учитывается компетентность экспертов, то ме­диана и средняя ранжировка определяются из условий :

где - коэффициенты компетентности экспертов.

Если ранжировка объектов производится по несколь­ким показателям, то определение медианы вначале про­изводится для каждого эксперта по всем показателям, а затем вычисляется медиана по множеству экспертов :

(j =1,2,…,m );

где - коэффициенты весов показателей.

Основным недостатком определения обобщенной ран­жировки в виде медианы или средней ранжировки яв­ляется трудоемкость расчетов. Естественный способ отыскания или в виде перебора всех точек простран­ства ранжировок неприемлем вследствие очень быстро­го роста равномерности пространства при увеличении количества объектов и, следовательно, роста трудоемко­сти вычислений. Можно свести задачу отыскания илик специфической задаче целочисленного программи­рования. Однако это не очень эффективно уменьшает вы­числительные трудности.

Расхождение обобщенных ранжировок при различ­ных критериях возникает при малом числе экспертов и несогласованности их оценок. Если мнения экспертов близки, то обобщенные ранжировки, построенные по критериям медианы и среднего значения, будут совпа­дать.

Сложность вычисления медианы или средней ран­жировки привела к необходимости применения более простых способов построения обобщенной ранжировки.

К числу таких способов относится способ сумм рангов.

Этот способ заключается в ранжировании объектов по величинам сумм рангов, полученных каждым объек­том от всех экспертов. Для матрицы ранжировок составляются суммы

Для учета компетентности экспертов достаточно умножить каждую i -ю ранжировку на коэффициент ком­петентности j -го эксперта В этом случае вы­числение суммы рангов для i -го объекта производится по следующей формуле :

(i =1,2,…,n ).

Обобщенная ранжировка с учетом компетентности экс­пертов строится на основе упорядочения сумм рангов для всех объектов.

Следует отметить, что построение обобщенной ранжи­ровки по суммам рангов является корректной процеду­рой, если ранги назначаются как места объектов в виде натуральных чисел 1, 2, ..., n . Если назначать ранги произвольным образом, как числа в шкале порядка, то сумма рангов, вообще говоря, не сохраняет условие мо­нотонности преобразования и, следовательно, можно по­лучать различные обобщенные ранжировки при различ­ных отображениях объектов на числовую систему. Нуме­рация мест объектов может быть произведена единст­венным образом с помощью натуральных чисел. Поэтому при хорошей согласованности экспертов построение обобщенной ранжировки по методу сумм рангов дает результаты, согласующиеся с результатами вычисления медианы.

Еще одним более обоснованным в теоретическом от­ношении подходом к построению обобщенной ранжиров­ки является переход от матрицы ранжировок к матрице парных сравнений и вычисление собственного вектора,соответствующего максимальному собственному числу этой матрицы. Упорядочение объектов производится по величине компонент собственного вектора.

3.3. Оценка согласованности мнений экспертов

При ранжировании объектов эксперты обычно расходят­ся во мнениях по решаемой проблеме. В связи с этим возникает необходимость количественной оценки степе­ни согласия экспертов. Получение количественной ме­ры согласованности мнений экспертов позволяет более обоснованно интерпретировать причины в расхождении мнений.

В настоящее время известны две меры согласованно­сти мнений группы экспертов: дисперсионный и энтро­пийный коэффициенты конкордации.

Дисперсионный коэффициент конкордации . Рас­смотрим матрицу результатов ранжировки n объектов группой изm экспертов (j =1,…,m ; i =1,…,n ), где - ранг, присваиваемый j -м экспертом i -му объекту. Составим суммы рангов по каждому столбцу. В резуль­тате получим вектор с компонентами

(i =1,2,…,n). (5.14)

Величины рассмотрим как реализации случайной величины и найдем оценку дисперсии. Как известно, оп­тимальная по критерию минимума среднего квадрата ошибки оценка дисперсии определяется формулой :

, (5.15)

где - оценка математического ожидания, равная

Дисперсионный коэффициент конкордации определя­ется как отношение оценки дисперсии (5.15) к макси­мальному значению этой оценки

Коэффициент конкордации изменяется от нуля до еди­ницы, поскольку.

Вычислим максимальное значение оценки дисперсии для случая отсутствия связанных рангов (все объекты различны). Предварительно покажем, что оценка мате­матического ожидания зависит только от числа объек­тов и количества экспертов. Подставляя в (5.16) зна­чение из (5.14), получаем

Рассмотрим вначале суммированные поi при фиксиро­ванном j . Это есть сумма рангов для j -го эксперта. По­скольку эксперт использует для ранжировки натураль­ные числа от 1 до n , то, как известно, сумма натураль­ных чисел от 1 до n равна

(5.19)

Подставляя (5.19) в (5.18), получаем

(5.20)

Таким образом, среднее значение зависит только от числа экспертов m и числа объектов n .

Для вычисления максимального значения оценки дис­персии подставим в (5.15) значение из (5.14) и воз­ведем в квадрат двучлен в круглой скобке. В результате получаем

(5.21)

Учитывая, что из (5.18) следует

получаем

(5.22)

Максимальное значение дисперсии достигается при наибольшем значении первого члена в квадратных скоб­ках. Величина этого члена существенно зависит от рас­положения рангов - натуральных чисел в каждой стро­кеi . Пусть, например, все m экспертов дали одинаковую ранжировку для всех n объектов. Тогда в каждой строке матрицыбудут расположены одинаковые числа. Следовательно, суммирование рангов в каждойi -u стро­ке дает m -кратное повторениеi -ro числа :

Возводя в квадрат и суммируя по i , получаем значение первого члена в (5.22) :

(5.23)

Теперь предположим, что эксперты дают несовпадающие ранжировки, например, для случая n =m все эксперты присваивают разные ранги одному объекту. Тогда

Сравнивая это выражение с приm =n , убеждаемся, что первый член в квадратных скобках формулы (9) ра­вен второму члену и, следовательно, оценка дисперсии равна нулю.

Таким образом, случай полного совпадения ранжиро­вок экспертов соответствует максимальному значению оценки дисперсии. Подставляя (5.23) в (5.22) и выпол­няя преобразования, получаем

(5.24)

Введем обозначение

(5.25)

Используя (5.25), запишем оценку дисперсии (5.15) в виде

Подставляя (5.24), (5.25), (5.26) в (5.17) и сокращая на множитель (n -1), запишем окончательное выражение для коэффициента конкордации

(5.27)

Данная формула определяет коэффициент конкордации для случая отсутствия связанных рангов.

Если в ранжировках имеются связанные ранги, то максимальное значение дисперсии в знаменателе форму­лы (5.17) становится меньше, чем при отсутствии свя­занных рангов. Можно показать, что при наличии свя­занных рангов коэффициент конкордации вычисляется по формуле :

(5.28)

(5.29)

В формуле (5.28) - показатель связанных рангов в j -й ранжировке, - число групп равных рангов в j -й ран­жировке, - число равных рангов в k -й группе связан­ных рангов при ранжировке j -м экспертом. Если совпа­дающих рангов нет, то =0,=0 и, следовательно, =0. В этом случае формула (5.28) совпадает с форму­лой (5.27).

Коэффициент конкордации равен 1, если все ранжи­ровки экспертов одинаковы. Коэффициент конкордации равен нулю, если все ранжировки различны, т. е. со­вершенно нет совпадения.

Коэффициент конкордации, вычисляемый по формуле (5.27) или (5.28), является оценкой истинного значения коэффициента и, следовательно, представляет собой случайную величину. Для определения значимости оценки коэффициента конкордации необходимо знать распреде­ление частот для различных значений числа экспертов m и количества объектов n . Распределение частот для W при и вычислено в . Для боль­ших значений m и n можно использовать известные ста­тистики. При числе объектов n >7 оценка значимости коэффициента конкордации может быть произведена по критерию. ВеличинаWm (n -1 ) имеет распределе­ние сv=n –1 степенями свободы.

При наличии связанных рангов распределение с v=n -1 степенями свободы имеет величина :

(5.30)

Энтропийный коэффициент конкордации определяет­ся формулой (коэффициент согласия) :

где Н – энтропия, вычисляемая по формуле

(5.32)

а - максимальное значение энтропии. В формуле для энтропии - оценки вероятностей j -го ранга, при­сваиваемого i -му объекту. Эти оценки вероятностей вы­числяются в виде отношения количества экспертов , приписавших объекту рангj к общему числу экспер­тов .

Максимальное значение энтропии достигается при равновероятном распределении рангов, т. е. когда. Тогда

Подставляя это соотношение в формулу (5.32), получаем

(5.35)

Коэффициент согласия изменяется от нуля до едини­цы. При расположение объектов по рангам рав­новероятно, поскольку в этом случае . Данный случай может быть обусловлен либо невозможностью ранжировки объектов по сформулированной совокупно­сти показателей, либо полной несогласованностью мне­ний экспертов. При , что достигается при нулевой энтропии (H =0), все эксперты дают одинаковую ранжи­ровку. Действительно, в этом случае для каждого фик­сированного объекта все эксперты присваивают ему один и тот же ранг j , следовательно, , a Поэтому и H =0.

Сравнительная оценка дисперсионного и энтропийно­го коэффициентов конкордации показывает, что эти ко­эффициенты дают примерно одинаковую оценку согла­сованности экспертов при близких ранжировках. Одна­ко если, например, вся группа экспертов разделилась в мнениях на две подгруппы, причем ранжировки в этих подгруппах противоположные (прямая и обратная), то дисперсионный коэффициент конкордации будет равен нулю, а энтропийный коэффициент конкордации будет равен 0,7. Таким образом, энтропийный коэффициент конкордации позволяет зафиксировать факт разделениямнений на две противоположные группы. Объем вычис­лений для энтропийного коэффициента конкордации не­сколько больше, чем для дисперсионного коэффициента конкордации.

3.4. Обработка парных сравнений объектов

При решении задачи оценки большого числа объектов (ранжирование, определение относительных весов, бал­льная оценка) возникают трудности психологического характера, обусловленные восприятием экспертами мно­жества свойств объектов. Эксперты сравнительно легко решают задачу парного сравнения объектов. Возникает вопрос, каким образом получить оценку всей совокуп­ности объектов на основе результатов парного сравнения, не накладывая условия транзитивности? Рассмотрим алгоритм решения этой задачи. Пусть m экспертов про­изводят оценку всех пар объектов, давая числовую оценку

(5.36)

Если при оценке пары экспертов высказались в пользу предпочтения экспертов высказались наобороти экспертов считают эти объекты равноценными, то оценка математического ожидания случайной величины равна

(5.37)

Общее количество экспертов равно сумме

(5.38)

Определяя отсюда и подставляя его в (5.37), полу­чаем

(5.39)

Очевидно, чтоСовокупность величин образует матрицу на основе которой можно по­строить ранжировку всех объектов и определить коэф­фициенты относительной важности объектов.

Введем вектор коэффициентов относительной важно­сти объектов порядкаt следующей формулой :

где - матрица математических ожиданий оценок пар объектов, - вектор коэф­фициентов относительной важности объектов порядка t . Величина равна

(5.41)

Коэффициенты относительной важности первого по­рядка есть относительные суммы элементов строк мат­рицы X . Действительно, полагая t =1, из (5.40) получаем

(5.42)

Коэффициенты относительной важности второго по­рядка (t =2} есть относительные суммы элементов строк матрицы X 2 .

(5.43)

Если матрица Х неотрицательна и неразложима, то при увеличении порядка величина сходится к максимальному собственному числу матрицы Х

а вектор коэффициентов относительной важности объек­тов стремится к собственному вектору матрицы X , соот­ветствующему максимальному собственному числу

Определение собственных чисел и собственных век­торов матрицы производится решением алгебраического уравнения

где Е-единичная матрица, и системы линейных урав­нений

гдеk – собственный вектор матрицы X , соответствующий максимальному собственному числу . Компоненты соб­ственного вектора есть коэффициенты относительной важности объектов, измеренные в шкале отношений.

С практической точки зрения вычисление коэффици­ентов относительной важности объектов проще произво­дить последовательной процедурой по формуле (5.40) при t =1, 2, … Как показывает опыт, 3-4 последователь­ных вычислений достаточно, чтобы получить значения и k , близкие к предельным значениям, определяемым уравнениями (5.46), (5.47).

Матрица неотрицательная, поскольку все ее элементы (5.39) неотрицательны. Матрица называется неразложимой, если перестановкой рядов (строк и одно­именных столбцов) ее нельзя привести к треугольному виду

(5.48)

где - неразложимые подматрицы матрицы X . Пред­ставление матрицы Х в виде (5.48) означает разбиение объектов на l доминирующих множеств

При 1 =n матрица Х неразложима, т. е. существует толь­ко одно доминирующее множество, совпадающее с ис­ходным множеством объектов. Разложимость матрицы Х означает, что среди экспертов имеются большие раз­ногласия в оценке объектов.

Если матрица Х неразложима, то вычисление коэф­фициентов относительной важностипо­зволяет определить, во сколько раз один объект превос­ходит другой объект по сравниваемым показателям. Вычисление коэффициентов относительной важности объектов позволяет одновременно построить ранжиров­ку объектов. Объекты ранжируются так, что первым объ­ектом считается объект, у которого коэффициент относи­тельной важности наибольший. Полная ранжировка определяется цепочкой неравенств

из которой следует

Если матрица Х является разложимой, то определить коэффициенты относительной важности можно только для каждого множества. Для каждой матрицы определяется максимальное собственное число и соответ­ствующий этому числу собственный вектор. Компоненты собственного вектора и есть коэффициенты относитель­ной важности объектов, входящих в множество. По этим коэффициентам осуществляется ранжировка объ­ектов данного множества. Общая ранжировка объектов дается соотношением

Таким образом, если матрица Х неразложима, то по результатам парного сравнения объектов возможно какизмерение предпочтительности объектов в шкале отно­шений, так и в шкале порядка (ранжирование). Если же матрица Х разложима, то возможно только ранжиро­вание объектов.

Следует отметить, что отношение предпочтения может быть выражено любым положительным числом С . При этом должно выполняться условие В частности, можно выбрать С =2 так, что если , то если то и если , то .

3.5. Определение взаимосвязи ранжировок

При обработке результатов ранжирования могут возник­нуть задачи определения зависимости между ранжиров­ками двух экспертов, связи между достижением двух различных целей при решении одной и той же совокуп­ности проблем или взаимосвязи между двумя призна­ками.

В этих случаях мерой взаимосвязи может служить коэффициент ранговой корреляции . Характеристикой взаимосвязи множества ранжировок или целей будет яв­ляться матрица коэффициентов ранговой корреляции. Известны коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендалла.

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена опре­деляется формулой :

где - взаимный корреляционный момент первой и второй ранжировок, - дисперсии этих ранжиро­вок. По данным двум ранжировкам оценки взаимного корреляционного момента и дисперсии вычисляются по формулам :

(5.51)

(5.52)

где n – число ранжируемых объектов, - ранги в первой и второй ранжировках соответственно, - средние ранги в первой и второй ранжировках. Оценки средних рангов определяются формулами :

(5.53)

Вычислим оценки средних рангов и дисперсий в пред­положении, что в ранжировках отсутствуют связанные ранги, т. е. обе ранжировки дают строгое упорядочение объектов. В этом случае средние ранги (5.53) представ­ляют собой суммы натуральных чисел от единицы доn , поделенные на n . Следовательно, средние ранги для обе­их ранжировок одинаковы и равны

(5.54)

При вычислении оценок дисперсий заметим, что если раскрыть круглые скобки в формулах (5.52), то под зна­ком сумм будут находиться натуральные числа и их квадраты. Две ранжировки могут отличаться друг от друга только перестановкой рангов, но сумма натураль­ных чисел и их квадратов не зависит от порядка (пере­становки) слагаемых. Следовательно, дисперсии (5.52) для двух любых ранжировок (при отсутствии связанных рангов) будут одинаковы и равны

(i=1,2). (5.55)

Подставляя значение из (5.51) ииз (5.55) в формулу (5.50), получим оценку коэффициента ранго­вой корреляции Спирмена

(5.56)

Для проведения практических расчетов удобнее поль­зоваться другой формулой для коэффициента корреля­ции Спирмена. Ее можно получить из (5.56), если вос­пользоваться тождеством

В равенстве (5.57) первые две суммы в правой части, как это следует из выражения (5.55), одинаковы и рав­ны

Подставляя в формулу (5.56) значение суммы из (5.57) и используя равенство (5.58), получаем следу­ющую удобную для расчетов формулу коэффициента ранговой корреляции Спирмена :

(5.59)

Коэффициент корреляции Спирмена изменяется от –1 до +1. Равенство единице достигается, как это сле­дует из формулы (5.59), при одинаковых ранжировках, т. е. когда Значение имеет место при про­тивоположных ранжировках (прямая и обратная ран­жировки). При равенстве коэффициента корреляции ну­лю ранжировки считаются линейно независимыми.

Оценка коэффициента корреляции, вычисляемая по формуле (5.59), является случайной величиной. Для определения значимости этой оценки необходимо задать­ся величиной вероятности , принять решение о значи­мости коэффициента корреляции и определить значение порога по приближенной формуле

(5.60)

где n – количество объектов, - функция, обратная функции

для которой имеются таблицы . После вычисления порогового значения оценка коэффициента корреляции считается значимой, если.

Для определения значимости оценки коэффициента Спирмена можно воспользоваться критерием Стьюдента, поскольку величина

приближенно распределена по закону Стьюдента с n – 2 степенями свободы.

Если в ранжировках имеются связанные ранги, то коэффициент Спирмена вычисляется по следующей фор­муле :

(5.62)

где - оценка коэффициента ранговой корреляции Спирмена, вычисляемая по формуле (5.59), а величины равны

(5.63)

В этих формулахи - количество различных связан­ных рангов в первой и второй ранжировках соответст­венно.

Коэффициент ранговой корреляции Кендалла при от­сутствии связанных рангов определяется формулой :

гдеn – количество объектов, - ранги объектов, sign x – функция, равная

Сравнительная оценка коэффициентов ранговой кор­реляции Спирмена и Кендалла показывает, что вычис­ление коэффициентов Спирмена производится по более простой формуле. Кроме того, коэффициент Спирмена дает более точный результат, поскольку он является оп­тимальной по критерию минимума средней квадрата ошибки оценкой коэффициента корреляции.

Отсюда следует, что при практических расчетах кор­реляционной зависимости ранжировок предпочтитель­нее использовать коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Динамизм и новизна современных народнохозяйственных задач, возможность возникновения разнообразных факторов, влияющих на эффективность решений, требуют, чтобы эти решения принимались быстро и в то же время были хорошо обоснованы. Опыт, интуиция, чувство перспективы в сочетании с информацией помогают специалистам точнее выбирать наиболее важные цели и направления развития, находить наилучшие варианты решения сложных научно-технических и социально-экономических задач в условиях, когда нет информации о решении аналогичных проблем в прошлом.

Использование метода экспертных оценок помогает формализовать процедуры сбора, обобщения и анализа мнений специалистов с целью преобразования их в форму, наиболее удобную для принятия обоснованного решения.

Но, следует заметить, что метод экспертных оценок не может заменить ни административных, ни плановых решений, он лишь позволяет пополнить информацию, необходимую для подготовки и принятия таких решений. Широкое использование экспертных оценок правомерно только там, где для анализа будущего невозможно применить более точные методы.

Экспертные методы непрерывно развиваются и совершенствуются. Основные направления этого развития определяются рядом факторов, в числе которых можно указать на стремление расширить области применения, повысить степень использования математических методов и электронно-вычислительной техники, а также изыскать пути устранения выявляющихся недостатков.

Несмотря на успехи, достигнутые в последние годы в разработке и практическом использовании метода экспертных оценок, имеется ряд проблем и задач, требующих дальнейших методологических исследований и практической проверки. Необходимо совершенствовать систему отбора экспертов, повышение надежности характеристик группового мнения, разработку методов проверки обоснованности оценок, исследование скрытых причин, снижающих достоверность экспертных оценок.

Однако, уже и сегодня экспертные оценки в сочетании с другими математико-статистическими методами являются важным инструментом совершенствования управления на всех уровнях.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

2. Беклешев В.К., Завлин П.Н. Нормирование труда в НИИ и КБ. М.: Экономика, 1973. 203 с.

10. Добров Г.М., Ершов Ю.В., Левин Е.И., Смир­нов Л.П. Экспертные оценки в научно-техническом прогнози­ровании. Киев: Наукова думка, 1974. 263 с.

11. Евланов Л.Г. Принятие решений в условиях неопределен­ности. М.: ИУНХ, 1976. 196 с.

12. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика, 1978. 133 с.

13. Карданская Н. Принятие управленческого решения. М.: ЮНИТИ, 1999. 407 с.

14. Кемени Д., Снелл Д. Кибернетическое моделирование. М.: Советское радио, 1972. 234 с.

15. Кравченко Т.К. Процесс принятия плановых решений. М.: Экономика, 1974. 183 с.

16. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974. 256 с. . 17. Михеев В.И. Социально-психологические аспекты управле­ния. Стиль и методы работы руководителя. М.: Молодая гвар­дия, 1975. 181 с.

18. Пфанцагль И. Теория измерений. М.: Мир, 1976. 278 с.

19. Тихомиров Ю.А. Управленческое решение. М.: Наука, 1996. 278 с.

20. Федоренко Н.П. Оптимизация экономики. М.: Наука, 1977. 236 с.

21. Ямпольский С.М., Лисичкин В.А. Прогнозирование научно-технического прогресса. М.: Экономика, 1974. 302 с.

Экспертизой называется оценка, получаемая путём выяснений мнений специалистов. Эксперт (от латинского e x p e r t u s - опытный) -сведущее в определенной области деятельности лицо, приглашаемое для решения вопроса, требующего специальных знаний. Экспертиза бывает индивидуальной (когда к решению задачи привлекается один специалист) или групповой. Эксперты могут устно высказывать своё мнение или заполнять специальный бланк. К мнению специалистов обращаются всякий раз, когда осуществить измерения более точными методами невозможно или очень трудно (В.М. Зациорский, 1982; Б.Г. Литвак, 1996; В.С. Рубин, 2006; Е.Р. Яхонтов, 2006).

Например, к экспертизе прибегают в следующих случаях: а) при прогнозировании какой-либо ситуации; б) при анализе событий, для которых не существует других способов измерения; в) при обосновании принятия того или иного управленческого решения в условиях неопределенности (В.В. Музыченко, 2003; Н.Н. Пилипенко, Е.Л. Татарский, 2007).

Проведение экспертизы включает следующие основные этапы: формирование её цели, подбор экспертов, выбор методики, проведение опроса экспертов, обработка полученной информации, в том числе оценку согласованности индивидуальных экспертных оценок. Экспертные оценки подразделяются на количественные и качественные (Б.Г. Литвак, 2002).

Подбор экспертов - важнейший этап экспертизы. Основными требованиями, предъявляемыми к экспертам, являются: компетентность, заинтересованность в работе экспертной комиссии, деловитость, широта взглядов, объективность и независимость суждений. Точность экспертной оценки во многом зависит от количества экспертов. Как свидетельствует практика, оптимальное число экспертов - 7-12 человек (Э.М. Коротков, 2003). Экспертное оценивание может осуществляться путём использования следующих подходов: а) закрытого обсуждения с последующим закрытым голосованием или заполнением специальных экспертных бланков; б) свободных высказываний без обсуждения и голосования; в) открытого обсуждения поставленных вопросов с последующим открытым или закрытым голосованием.

Способы проведения качественной экспертизы многообразны. Самый простой из них называется методом предпочтения (или ранжирования альтернативных вариантов). Пользуясь этим методом, эксперты расставляют оцениваемые объекты в порядке ухудшения их качества (табл. 1).

Таблица 1. Форма экспертного бланка, составляемого при проведении экспертизы методом предпочтения

Место, занятое каждым объектом, определяется числом набранных баллов: чем меньше сумма баллов, тем выше занятое место. Для примера в таблице 1 представлены результаты ранжирования десяти типов туризма шестью специалистами (экспертами) по уровню их привлекательности для жителей России.

Часто используется и другой способ проведения экспертизы -метод парного сравнения. В этом случае эксперт заполняет таблицу, в которой и по горизонтали, и по вертикали обозначены все сравниваемые объекты (табл. 2).

Таблица 2. Пример экспертного бланка, заполняемого каждым экспертом при проведении экспертизы методом парного сравнения

Например, необходимо определить наиболее популярную страну из восьми представленных, в которую россияне хотели бы совершить туристское путешествие. В таблице 2 каждая клетка относится к двум сравниваемым объектам, и в ней проставляется единица тому из них, который, по мнению эксперта, имеет более высокое качество или более важен. Другому из этих сравниваемых объектов проставляется ноль. Затем подсчитывается общее количество набранных баллов и определяется место (ранг) объекта экспертизы.

Оценка результатов экспертизы может иметь и более сложную форму. Далее, в качестве примера, приведём поэтапную экспертизу, направленную на «Подбор руководителя туристской фирмы».

Этап № 1. Заполнение экспертного бланка. Как мы уже установили, каждый из экспертов должен заполнить экспертный бланк, который, по сути, представляет собой матрицу предпочтений, причем столбцы и строки этой матрицы именуются выбранными качествами (табл. 3). Смысл такого заполнения заключается в сравнении всех качеств поочередно друг с другом. При этом (т.е. при обоюдном сравнении) более предпочтительному качеству даётся 2 балла, а менее предпочтительному - 0 баллов. При невозможности отдать предпочтение кому-либо из двух сравниваемых качеств, каждому из них даётся по 1 баллу.

Таблица 3. Матрица предпочтений

Итак, в нашем примере на первом шаге начинаем сравнивать качества по первой строке, т.е. прежде всего, сравниваем «общительность» 1-ой строки и «обязательность» 2-ой строки. Пусть, на взгляд одного из экспертов, для директора туристской фирмы, качества которого сравниваются между собой, «общительность» предпочтительнее «обязательности». Тогда в «ячейке 1.2» проставляется значение 2, соответственно «обязательности» присваивается 0 баллов и это значение заносится в «ячейку 2.1». Таким образом, на первом шаге происходит заполнение только лишь первой строки и, соответственно, первого столбца, причем «автоматически» в зависимости от выбранных предпочтений по первой строке. Далее эксперт сравнивает качества по второй строке, т.е. сравнивает «обязательность» со всеми остальными качествами. Причем сравнивать «общительность» и «обязательность» уже не надо, так как это сравнение уже было совершено на первом шаге. Аналогичным образом происходит сравнение всех оставшихся качеств. В нашем примере заполненная матрица предпочтений будет иметь следующий вид (табл. 3).

Для проверки правильности заполнения матрицы предпочтений следует обратить внимание на то, чтобы все элементы относительно главной диагонали обладали взаимным соответствием, то есть, если в «ячейке 1.2» записано значение 2, то в «ячейке 2.1» соответственно, должно быть записано значение 0, если в «ячейке 1.3» записано значение 1, то в «ячейке 3.1» соответственно, должно быть также записано значение 1 и т.п.

Этап № 2. Обработка матрицы предпочтений. На этом этапе каждый эксперт приступает к обработке матрицы предпочтений. Прежде всего, суммируются все значения ячеек матрицы по строкам. Таким образом можно вычислить общую сумму баллов, полученных каждым альтернативным качеством, т.е. по сути узнать абсолютный вес каждого отдельного качества (V). Заметим, что максимальный абсолютный вес каждого качества () равен:

где N - число сравниваемых качеств.

В нашем примере эта величина равна 14. После обработки матрицы предпочтений видно, что такое качество, как «общительность», имеет абсолютный вес, равный 5, «обязательность» - 9, «пунктуальность» - 4 и т.д.

Затем необходимо определить общий абсолютный вес всех качеств матрицы предпочтений по формуле:

В нашем примере = 8 (8 - 1) = 56.

Если в экспертизе принимают участие несколько экспертов, то следует вычислить средний вес каждого качества по формуле:

где? = ? + ? + … + ?; k - число экспертов; а 1, 2 … n - текущий номер строки (порядковый номер качества).

И, наконец, легко вычислить относительный вес каждого качества по формуле:

= [ / N (N - 1)] ?100%, если в экспертизе участвуют несколько экспертов, и

100%, если в экспертизе участвует один эксперт.

В нашем случае мы имеем лишь одного эксперта и, следовательно, значение k=1. Отсюда, относительный вес, соответствующий качеству «общительность», равен (5/56) ? 100% = 8,9 %; качеству «обязательность» - (9/56)? 100% = 16,2%; качеству «пунктуальность» - (4/56) ? 100% = 7,1%; качеству «уравновешенность» - (8/56) ? 100% = 14,3%; качеству «стаж работы» - (5/56) ? 100% = 8,9%; качеству «справедливость» - (11/56) ? 100% = 19,6%; качеству «компетентность» - (14/56) ? 100% = 25,0%.

Этап № 3. Анализ результатов экспертизы.Зная относительный вес каждого качества, можно проранжировать их, расставив в порядке возрастания значимости. Другой важный вопрос, на который также следует дать ответ, используя полученные результаты, каковы же те качества, без которых кандидат не может занять предлагаемую должность ни при каких условиях? Для нахождения границы между необходимыми и достаточными качествами рекомендуется использовать коэффициент границы, равный 4/3n (В.В. Музыченко,2003). Итак, если nкачеств, то граница будет проходить по весу, равному (4/3) n. В нашем случае это значение равно 11 и, следовательно, такие качества, как «компетентность» и «справедливость», являются необходимыми для руководителя туристской фирмы.

Из более сложных методов проведения экспертизы получил распространение «Метод Дельфы», «Метод мозговой атаки», «Метод 6.3.5.» и некоторые другие методики.

Метод Дельфы.Его название происходит от древнегреческого города Дельфы, где, по преданию, при храме Аполлона в период с IXв. до н.э. по IVв. н.э. существовал совет мудрецов («дельфийский оракул»), славившийся своими предсказаниями. Сущность метода заключается в выработке согласованных мнений путем многократного повторения индивидуального письменного опроса одних и тех же экспертов. После первого тура опроса все ответы анализируются и в сводном виде доводятся до каждого эксперта. Затем, после каждого тура данные опроса вновь обрабатываются, и полученные результаты сообщаются экспертам с указанием расположения оценок. Первый тур опроса проводится без аргументации. Во втором отличающиеся от других ответы подлежат аргументации или же эксперт может изменить оценку. После стабилизации оценок опрос прекращается и принимается предложенное экспертами решение (А. Дурович, Л. Анастасова, 2002).

«Мозговая атака» является одним из основных в организации и проведении экспертизы (Б.Г. Литвак, 1996; Э.М. Коротков, 2003; Е.Р. Яхонтов, 2006). «Мозговая атака», как правило, состоит из двух туров. В первом туре происходит генерирование идей, а во втором - обсуждение выявленных идей, их оценка и выработка коллективной точки зрения.

Первый тур проводится так, чтобы каждый из экспертов мог свободно высказывать своё мнение. Любая высказанная точка зрения или идея должна быть обсуждена и не может объявляться ложной. Основная задача первого тура состоит в том, чтобы получить, возможно, более полную картину о факторах, которые могут влиять на развитие ситуации. Во втором туре из выявленных в первом туре факторов необходимо оставить лишь наиболее существенные. Для этого их надо критически оценить, поэтому участвующие в проведении второго этапа эксперты делятся на сторонников и противников высказанного мнения. Сторонники пытаются привести необходимые доказательства в пользу высказанной точки зрения, а противники - их опровергнуть. Затем, основываясь на результатах обсуждения, принимается окончательное решение.

Метод качественных экспертных оценок, как мы видим, имеет множество вариантов, одним из которых является метод «6. 3. 5». Суть его состоит в том, что 6 экспертов за 5 минут предлагают 3 варианта решения исследуемой проблемы.Свой ответ эксперты пишут на специальных бланках (табл. 4). Через пять минут для этой же процедуры приглашаются следующие шесть экспертов. Таким образом, за полчаса можно получить 108 новых предложений.

Таблица 4. Пример экспертного бланка, заполняемого при проведении экспертизы методом «6. 3. 5»

Накопленные за короткое время многочисленные предложения затем тщательно анализируются, и эксперты-специалисты делают выводы и дают конкретные предложения по затронутой проблеме.

Иногда специфика объектов экспертного оценивания такова, что эксперты могут дать количественную оценку отдельных показателей. В этих случаях более оправданным являются использование методов количественной оценки объектов экспертизы. Среди методов получения количественных экспертных оценок наиболее часто применяется«Непосредственная количественная оценка», «Метод средней точки» и «Метод Черчмена-Акофа».

Непосредственная количественная оценка используется в том случае, когда необходимо определить значение показателя, измеряемого количественно. В этом случае каждый из экспертов непосредственно указывает значение показателя для оцениваемого объекта. Например, оценивается предполагаемая ёмкость туристского рынка; цена единицы продукции, при которой она будет иметь конкурентоспособный спрос; оптимальный объем производства; стоимость фирмы и т.п.

Метод средней точки. Метод используется, когда альтернативных вариантов, которые можно оценить количественно, достаточно много. В этом случае, если через f () обозначим оценку первого альтернативного варианта, а через f () - оценку второго альтернативного варианта, то далее эксперту предлагается определить третий альтернативный вариант, оценка которого f () располагается в середине между значениями f () и f () и равна f () + f ()/2. Далее эксперт указывает альтернативный вариант, значение которого расположено посередине между f () и f (), затем вариант, значение которого f () расположено посередине между значениями f (и f (). Процедура завершается, когда определяется сравнительная предпочтительность всех участвующих в экспертизе альтернативных вариантов.

Метод Черчмена-Акофа. Данный метод используется при количественной оценке сравнительной предпочтительности альтернативных вариантов и допускает корректировку оценок, даваемых экспертами. Все альтернативные варианты ранжируются по предпочтительности, и каждому из них эксперт присваивает количественные оценки, как правило, в долях единицы, при этом общая сумма оценок альтернативных вариантов должна равняться 1 (или 100 %). Далее эксперт сопоставляет по предпочтительности оценку первого альтернативного варианта f ()и сумму остальных альтернативных вариантов. Если первый вариант предпочтителен, чем сумма остальных альтернативных вариантов, то из дальнейших рассмотрений исключается. Когда менее предпочтителен, чем сумма остальных альтернативных вариантов, то он сравнивается с суммой альтернативных вариантов, за исключением последнего. Если альтернативный вариант на каком-то шаге оказывается предпочтительнее суммы остальных альтернативных вариантов, то из дальнейших рассмотрений исключается. Этот процесс продолжается до тех пор, пока последовательно не будет просмотрены все альтернативные варианты, при этом оценки могут быть соответствующим образом скорректированы.

Как мы видим, туризм охватывает многие области жизнедеятельности человека, и поэтому изучение туризма тесно связано с психологией человека. Наиболее полно, на наш взгляд, необходимость применения методов психодиагностики в туризме обосновал в своей работе М.Б. Биржаков (1999, С. 181): «Какое направление для путешествий выберет турист, какая страна будет предпочтительнее в этом сезоне, какой вид туризма будет наиболее популярным? Что выгодно предложить на туристском рынке, куда направить активность в продвижении своего туристского продукта? Как правильно построить тур для наилучшего удовлетворения пожеланий клиента? На многие из этих вопросов невозможно ответить, не изучая психологию человека и предпосылки мотивации поступков и принятий решений».

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

МОСКОВСКИЙ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

на тему «Методика проведения экспертных оценок»

Студентки:

Артюшенко Юлия Викторовна

Группа: М10Б-Д-О-з

Москва 2014

Введение

2. Методы экспертных оценок

Заключение

Введение

В исследовании управления широкое распространение имеет метод экспертных оценок. Это объясняется сложностью многих проблем, их происхождением из "человеческого фактора", отсутствием надежных экспериментальных или нормативных инструментов.

Бесспорно совершенно, что для принятия обоснованных решений необходимо опираться на опыт, знания и интуицию специалистов. После второй мировой войны в рамках теории управления (менеджмента) стала развиваться самостоятельная дисциплина - экспертные оценки.

Методы экспертных оценок - это методы организации работы со специалистами-экспертами и обработки мнений экспертов, выраженных в количественной и/или качественной форме с целью подготовки информации для принятия решений ЛПР - лицами, принимающими решения.

Изучению возможностей и особенностей применения экспертных оценок посвящено много работ. В них рассматриваются формы экспертного опроса (разные виды анкетирования, интервью), подходы к оцениванию (ранжирование, нормирование, различные виды упорядочения и т.д.), методы обработки результатов опроса, требования к экспертам и формированию экспертных групп, вопросы тренировки экспертов, оценки их компетентности (при обработке оценок вводятся и учитываются коэффициенты компетентности экспертов, достоверности их мнений), методики организации экспертных опросов. Выбор форм и методов проведения экспертных опросов, подходов к обработке результатов опроса и т.д. зависит от конкретной задачи и условий проведения экспертизы.

Экспертные методы применяют сейчас в ситуациях, когда выбор, обоснование и оценка последствий решений не могут быть выполнены на основе точных расчетов. Такие ситуации нередко возникают при разработке современных проблем управления общественным производством и, особенно, при прогнозировании и долгосрочном планировании. В последние годы экспертные оценки находят широкое применение в социально-политическом и научно-техническом прогнозировании, в планировании народного хозяйства, отраслей, объединений, в разработке крупных научно-технических, экономических и социальных программ, в решении отдельных проблем управления. экспертный управление ранжирование

1. Сущность, методы и процесс экспертных оценок

1.1 Сущность экспертных оценок

Возможность использования экспертных оценок, обоснование их объективности обычно базируется на том, что неизвестная характеристика исследуемого явления трактуется как случайная величина, отражением закона распределения которой является индивидуальная оценка специалиста-эксперта о достоверности и значимости того или иного события. При этом предполагается, что истинное значение исследуемой характеристики находится внутри диапазона оценок, получаемых от группы экспертов, и что обобщенное коллективное мнение является достоверным.

Однако в некоторых теоретических исследованиях это предположение подвергается сомнению. Например, предлагается разделить проблемы, для решения которых применяются экспертные оценки, на два класса. К первому классу относятся проблемы, которые достаточно хорошо обеспечены информацией и для которых можно использовать принцип «хорошего измерителя», считая эксперта хранителем большого объема информации, а групповое мнение экспертов -- близким к истинному. Ко второму классу относятся проблемы, в отношении которых знаний для уверенности в справедливости названных предположений недостаточно; экспертов нельзя рассматривать как «хороших измерителей», и необходимо осторожно подходить к обработке результатов экспертизы, поскольку в этом случае мнение одного (единичного) эксперта, больше внимания уделяющего исследованию малоизученной проблемы, может оказаться наиболее значимым, а при формальной обработке оно будет утрачено. В связи с этим к задачам второго класса в основном должна применяться качественная обработка результатов. Использование методов осреднения (справедливых для «хороших измерителей») в данном случае может привести к существенным ошибкам.

Задачи коллективного принятия решений по формированию целей, совершенствованию методов и форм управления обычно можно отнести к первому классу. Однако при разработке прогнозов и перспективных планов целесообразно выявлять «редкие» мнения и подвергать их более тщательному анализу.

Другая проблема, которую нужно иметь ввиду при проведении системного анализа, заключается в следующем: даже в случае решения проблем, относящихся к первому классу, нельзя забывать о том, что экспертные оценки несут в себе не только узко субъективные черты, присущие отдельным экспертам, но и коллективно-субъективные черты, которые не исчезают при обработке результатов опроса (а при применении Дельфи -процедуры даже могут усиливаться). Иными словами, на экспертные оценки нужно смотреть как на некоторую «общественную точку зрения», зависящую от уровня научно-технических знаний общества относительно предмета исследования, которая может меняться по мере развития системы и наших представлений о ней. Следовательно, экспертный опрос -- это не одноразовая процедура. Такой способ получения информации о сложной проблеме, характеризующейся большой степенью неопределенности, должен стать своего рода «механизмом» в сложной системе, т.е. необходимо создать регулярную систему работы с экспертами.

Следует обратить также внимание на то, что использование классического частотного подхода к оценке вероятности при организации проведения экспертных опросов бывает затруднительным, а иногда и невозможным (из-за невозможности доказать правомерность использования представительности выборки). Поэтому в настоящее время ведутся исследования характера вероятности экспертной оценки, базирующиеся на теории, размытых множеств Заде, на представлении об экспертной оценке как степени подтверждения гипотезы или как вероятности достижения цели. Одной из разновидностей экспертного метода является метод изучения сильных и слабых сторон организации, возможностей и угроз ее деятельности - метод SWOT-анализа.

Сбор экспертной информации зависит от выбора метода экспертных оценок. Обычно для сбора экспертной информации составляют специальные документы, например анкеты, утверждаемые соответствующими руководителями и затем рассылаемые экспертам.

Обработка экспертной информации осуществляется с помощью выбранного метода, как правило, с использованием вычислительной техники. Полученные в результате обработки данные анализируют и используют для решения задач анализа и синтеза систем управления.

Экспертные оценки используют для анализа, диагностики состояния, последующего прогнозирования вариантов развития:

1) объектов, развитие которых либо полностью, либо частично не поддается предметному описанию или математической формализации;

2) в условиях отсутствия достаточно представительной и достоверной статистики по характеристикам объекта;

3) в условиях большой неопределенности среды функционирования объекта, рыночной среды;

4) при средне- и долгосрочном прогнозировании новых рынков, объектов новых областей промышленности, подверженных сильному влиянию открытий в фундаментальных науках, (например, микробиологическая промышленность, квантовая электроника, атомное машиностроение);

5) в случаях, когда или время, или средства, выделяемые на прогнозирование и принятие решений, не позволяют исследовать проблему с применением формальных моделей;

6) отсутствуют необходимые технические средства моделирования, например, вычислительная техника с соответствующими характеристиками;

7) в экстремальных ситуациях.

Задачи, решаемые в процессе экспертных оценок систем управления, можно разделить на две группы:

1) задачи синтеза новых систем управления и их оценки;

2) задачи анализа (измерения) существующих систем управления по выбранным показателям и критериям эффективности.

К задачам первой группы относятся: формирование облика создаваемой системы; прогнозирование технико-экономических показателей стадий ее жизненного цикла; обоснование основных направлений реорганизации социальной системы управления; выбор оптимальных или удовлетворительных способов действий и исходов с использованием создаваемой системы управления и др. Некоторая часть экспертной информации, получаемая в ходе решения данных задач, носит качественный характер и формируется в виде сложных суждений в описательном виде. Однако задачи синтеза, решаемые с помощью экспертных оценок, могут носить количественный характер, и их решение будет связано с обоснованием многочисленных параметров (характеристик) создаваемой системы. К задачам второй группы относятся все задачи оценивания существующих или создаваемых вариантов систем управления с помощью заданных показателей и критериев эффективности. Примерами таких задач являются: определение структурных, функциональных или информационных характеристик системы; оценка её эффективности в ходе выполнения различных операций; определение целесообразности дальнейшей эксплуатации технических средств управления и связи и др.

1.2 Роль экспертов в управлении

Экспертиза -- это мнение, идея, решение или оценка, основанные на реализации ценного опыта специалиста, глубоких знаниях предмета исследования и технологиях качественного анализа.

Экспертиза бывает индивидуальная и групповая. При групповой экспертизе большое значение имеют подбор группы экспертов и методология итоговой обработки результатов ее работы.

Заключение экспертов представляет собой документ, в котором фиксируется ход исследования и его итоги. При этом выводы и мнения экспертов могут иметь как категоричную ("да", "нет"), так и вероятностную (в виде предположения, ранжирования, коэффициента предпочтительности и пр.) форму.

В организации работы экспертов необходимо придерживаться следующих принципов:

1. Идеи, мнения и оценки должны укладываться в заранее подготовленную схему. Это позволяет делать их обобщение, сравнение, выделение существенного и пр. Такая схема не должна сковывать мысль и ограничивать фантазию. Схема может допускать и предполагать возможность ее модификации и дополнения.

2. Обработку экспертных заключений необходимо осуществлять не только в количественном обобщении, но и посредством качественного анализа, выделяя главное, существенное, важное, актуальное, оригинальное, новое и пр. Заключение экспертов может быть предметом экспертизы второго этапа.

3. Эксперты должны быть независимыми, т.е. освобождены от каких-либо организационных или концептуальных, а также психологических ограничений. В этом случае лучшим образом реализуются их опыт, знания, интуиция.

4. Работа экспертной группы должна быть целенаправленной. Понимание, зачем и почему проводится экспертиза, является важным элементом ее проведения. Во многих случаях необходима специальная подготовка экспертов, которая играет роль мобилизации усилий и интеллекта.

5. Существуют различные формы организации работы экспертной группы: либо каждый эксперт делает экспертизу индивидуально, потом результаты суммируются и систематизируются, либо эксперты работают коллективно, взаимодействуя друг с другом.

6. Возможна параллельная и многоэтапная работа нескольких экспертных групп. Сопоставление экспертиз дает важную информацию.

Существует масса методов получения экспертных оценок. В одних с каждым экспертом работают отдельно, он даже не знает, кто ещё является экспертом, а потому высказывает свое мнение независимо от авторитетов. В других экспертов собирают вместе для подготовки материалов для ЛПР, при этом эксперты обсуждают проблему друг с другом, учатся друг у друга, и неверные мнения отбрасываются. В одних методах число экспертов фиксировано и таково, чтобы статистические методы проверки согласованности мнений и затем их усреднения позволяли принимать обоснованные решения. В других - число экспертов растет в процессе проведения экспертизы, например, при использовании метода "снежного кома".

Специалиста или группу специалистов, выступающих в роли экспертов, иногда отождествляют с измерительным прибором, имеющим случайные и систематические ошибки измерения.

Случайные ошибки обусловлены субъективностью мнений экспертов о рассматриваемом вопросе и могут отклоняться в ту или иную сторону от истинного значения. Влияние таких ошибок уменьшается путем усреднения достаточного количества оценок.

Систематическая ошибка присуща всему коллективу экспертов и не может быть устранена путем обработки получаемых оценок. Это говорит о том, что в отдельных случаях необходимо подходить весьма осторожно к результатам экспертного опроса, которые могут иногда выражать в целом ошибочную точку зрения, зависящую от уровня знаний и убеждений экспертов.

1.3 Процесс экспертного оценивания

К основным этапам процесса экспертного оценивания относят:

Формирование цели и задач экспертного оценивания;

Формирование группы управления и оформление решения на проведение экспертного оценивания;

Выбор метода получения экспертной информации и способов ее обработки;

Подбор экспертной группы и формирование при необходимости анкет опроса;

Опрос экспертов (экспертизу);

Обработку и анализ результатов экспертизы;

Интерпретацию полученных результатов;

Составление отчета.

Задачу на проведение экспертного оценивания ставит ЛПР. Этап формирования цели и задач экспертного оценивания является основным. От него зависит надежность получаемого результата и его прагматическая ценность. Формирование цели и задач экспертнoгo оценивания диктуется существом решаемой проблемы. Здесь должны быть учтены следующие факторы: надежность и полнота имеющейся исходной информации, требуемая форма представления результата (качественная или количественная), возможные области использования полученной информации, сроки ее представления, имеющиеся в распоряжении руководства ресурсы, возможность привлечения специалистов других областей знаний и многое другое. Задача оформляется в виде руководящего документа (например, решения на проведение экспертного оценивания).

Для подготовки решения и руководства всей дальнейшей работой назначается руководитель экспертизы. Он определяет состав группы управления. Группа управления осуществляет обратную связь с экспертами либо методом Дельфи.

На группу управления возлагается не только вся организационно-плановая работа по обеспечению благоприятных условий для эффективной творческой деятельности экспертов, но и аналитическая работа по подбору экспертной группы, определению методов получения и обработки информации, составлению анкет -- опросников, содержательной интерпретации получаемых результатов.

Этот большой и сложный круг решаемых задач требует включения в состав группы управления высококвалифицированных специалистов как в области рассматриваемой проблемы, так и в других областях -- психологии, математики, медицины, социологии.

Подбор конкретных экспертов проводится на основе анализа качества каждого из предлагаемых экспертов. Используются для этой цели разнообразные способы:

оценка кандидатов в эксперты на основе статистического анализа результатов прошлой деятельности в качестве экспертов по I проблемам исследования СУ;

коллективная оценка кандидата в эксперты как специалиста в данной области

самооценка кандидата в эксперты;

аналитическое определение компетентности кандидатов в эксперты.

Однако всем этим методам присущи определенные недостатки, в том числе: отсутствие единой общепризнанной методики оценки; высокая трудоемкость оценки; возникновение проблем этического характера при использовании субъективных методов оценки.

В ходе указанной работы зачастую, применяют одновременно несколько способов: самооценки и коллективной оценки качеств предлагаемого эксперта. Такой подход позволяет достаточно обоснованно подобрать экспертов с необходимыми качествами. Однако следует признать, что способ оценок прошлой деятельности представляется более объективным, чем способы самооценок и коллективной оценки.

В общем случае формирование экспертной группы предваряют следующие мероприятия:

выявляется и формулируется проблема;

определяется цель и область деятельности группы;

составляется предварительный список экспертов;

проводится анализ и отбор экспертов (на основе использования одного или нескольких способов отбора их);

уточняется список экспертов; . получается согласие эксперта для участия в работе экспертной группы;

определяется окончательный репрезентативный список экспертов. Всех потенциальных экспертов в зависимости от их качества и компетенции можно классифицировать на семь классов

Пример градации качества и компетентности экспертов.

Выбор числа классов качества экспертов в данном случае обусловлен «правилом семерки», которым традиционно пользуются при решении проблем управления качеством.

Такая градация позволяет отобрать требуемых экспертов для работы в экспертной группе. Для получения достаточно объективных результатов исследования СУ отбор желательно осуществлять из числа экспертов, относящихся к 1--4-му классам качества. Кандидатов в эксперты более низких классов качества привлекать к экспертизам не целесообразно.

Независимо от избранного способа оценки качеств кандидатов эксперты должны соответствовать во всех случаях определенным требованиям, в числе которых:

* профессиональная компетентность и наличие практического и исследовательского опыта в области управления;

* креативность (умение решать творческие задачи); . научная интуиция;

Заинтересованность в объективных результатах экспертной работы;

* независимость суждений;

* деловитость «собранность» умение переключаться с одного вида деятельности на другой, коммуникативность, независимость суждений, мотивированность действий);

* объективность;

* нонконформизм;

* высокая общая эрудиция.

Проведение сбора мнений экспертов предполагает определение: места и времени сбора мнений; формы и методики сбора мнений; количества туров сбора мнений; состава и содержательной части документации; порядка занесения результатов мнений экспертов в документы.

Очень важным является определение формы сбора мнений экспертов. Среди всех известных форм сбора мнений можно отметить индивидуальные, коллективные (групповые) и смешанные. Таким образом, указанные формы различаются прежде всего по фактору участия экспертов в работе (индивидуальное или коллективное) и каждая из них имеет ряд разновидностей:

* анкетирование;

* интервьюирование;

* дискуссия;

* мозговой штурм

* совещание;

* деловая игра.

Все они обладают своими достоинствами и недостатками. Во многих случаях каждая их этих разновидностей используется совместно с другими, что зачастую обеспечивает больший эффект и объективность. Смешанная форма применяется при сборе мнений экспертов в случаях некоторой неясности проблемы, при разногласиях? индивидуальных мнений или разногласиях экспертов при коллективном обсуждении.

После проведения опроса группы экспертов осуществляется обработка результатов. Исходной информацией для обработки являются числовые данные, выражающие предпочтения экспертов, и содержательное обоснование этих предпочтений. Целью обработки является получение обобщенных данных и новой информации, содержащейся в скрытой форме в экспертных оценках. На основе результатов обработки формируется решение проблемы.

Наличие как числовых данных, так и содержательных высказываний экспертов приводит к необходимости применения качественных и количественных методов обработки результатов группового экспертного оценивания. Удельный вес этих методов существенно зависит от класса проблем, решаемых экспертным оцениванием.

Все множество проблем можно разделить на два класса. К первому классу относятся проблемы, для решения которых имеется достаточный уровень знаний и опыта, т. е. имеется необходимый информационный потенциал. При решении проблем, относящихся к этому классу, эксперты рассматриваются как хорошие в среднем измерители. Под термином «хорошие в среднем» понимается возможность получения результатов измерения, близких к истинным. Для множества экспертов их суждения группируются вблизи истинного значения. Отсюда следует, что для обработки результатов группового экспертного оценивания проблем первого класса можно успешно применять методы математической статистики, основанные на осреднении данных.

Ко второму классу относятся проблемы, для решения которых еще не накоплен достаточный информационный потенциал. В связи с этим суждения экспертов могут очень сильно различаться друг от друга. Более того, суждение одного эксперта, сильно отличающееся от остальных мнений, может оказаться истинным. Очевидно, что применение методов осреднения результатов групповой экспертной оценки при решении проблем второго класса может привести к большим ошибкам. Поэтому обработка результатов опроса экспертов в этом случае должна базироваться на методах, не использующих принципы осреднения, а на методах качественного анализа.

Учитывая, что проблемы первого класса являются наиболее распространенными в практике экспертного оценивания, основное внимание в этой главе уделяется методам обработки результатов экспертизы для этого класса проблем.

В зависимости от целей экспертного оценивания и выбранного метода измерения при обработке результатов опроса возникают следующие основные задачи:

1) построение обобщенной оценки объектов на основе индивидуальных оценок экспертов;

2) построение обобщенной оценки на основе парного сравнения объектов каждым экспертом;

3) определение относительных весов объектов;

4) определение согласованности мнений экспертов;

5) определение зависимостей между ранжировками;

6) оценка надежности результатов обработки.

Задача построения обобщенной оценки объектов по индивидуальным оценкам экспертов возникает при групповом экспертном оценивании. Решение этой задачи зависит от использованного экспертами метода измерения.

При решении многих задач недостаточно осуществить упорядочение объектов по одному показателю или некоторой совокупности показателей. Желательно иметь численные значения для каждого объекта, определяющие относительную его важность по сравнению с другими объектами. Иными словами, для многих задач необходимо иметь оценки объектов, которые не только осуществляют их упорядочение, но и позволяют определять степень предпочтительности одного объекта перед другим. Для решения этой задачи можно непосредственно применить метод непосредственной оценки. Однако эту же задачу при определенных условиях можно решить путем обработки оценок экспертов.

Определение согласованности мнений экспертов производится путем вычисления числовой меры, характеризующей степень близости индивидуальных мнений. Анализ значения меры согласованности способствует выработке правильного суждения об общем уровне знаний по решаемой проблеме и выявлению группировок мнений экспертов. Качественный анализ причин группировки мнений позволяет установить существование различных взглядов, концепций, выявить научные школы, определить характер профессиональной деятельности и т. п. Все эти факторы дают возможность более глубоко осмыслить результаты опроса экспертов.

Обработкой результатов экспертного оценивания можно определять зависимости между ранжировками различных экспертов и тем самым устанавливать единство и различие в мнениях экспертов. Важную роль играет также установление зависимости между ранжировками, построенными по различным показателям сравнения объектов. Выявление таких зависимостей позволяет вскрыть связанные показатели сравнения и, может быть, осуществить их группировку по степени связи. Важность задачи определения зависимостей для практики очевидна. Например, если показателями сравнения являются различные цели, а объектами -- средства достижения целей, то установление взаимосвязи между ранжировками, упорядочивающими средства с точки зрения достижения целей, позволяет обоснованно ответить на вопрос, в какой степени достижение одной цели при данных средствах способствует достижению других целей.

Оценки, получаемые на основе обработки, представляют собой случайные объекты, поэтому одной из важных задач процедуры обработки является определение их надежности. Решению этой задачи должно уделяться соответствующее внимание.

Обработка результатов экспертизы представляет собой трудоемкий процесс. Выполнение операций вычисления оценок и показателей их надежности вручную связано с большими трудовыми затратами даже в случае решения простых задач упорядочения. В связи с этим целесообразно использовать вычислительную технику и особенно ЭВМ. Применение ЭВМ выдвигает проблему разработки машинных программ, реализующих алгоритмы обработки результатов экспертного оценивания.

2. Методы экспертных оценок

SWOT-анализ

Особой разновидностью экспертного метода, пользующейся большой популярностью, является оригинальный метод SWOT-анализа. Он получил такое название по первым буквам четырех английских слов, которые в русском переводе означают: Сильные и Слабые стороны, Возможности и Угрозы.

Эта методология может использоваться в качестве универсальной. Особый эффект она имеет при исследовании процессов в социально-экономической системе, которой присуща динамичность, управляемость, зависимость внутренних и внешних факторов функционирования, цикличность развития.

По методологии этого анализа проводится распределение факторов, характеризующих предмет исследования по этим четырем составляющим с учетом принадлежности этого фактора к классу внешних или внутренних факторов.

В результате появляется картина соотношения сильных и слабых сторон, возможностей и опасностей, которая подсказывает, как следует изменить ситуацию, чтобы иметь успех развития.

Распределение факторов по этим квадрантам или секторам матриц не всегда является легким делом. Бывает, что один и тот же фактор одновременно характеризует и сильные, и слабые стороны предмета. Кроме того, факторы действуют ситуативно. В одной ситуации они выглядят достоинством, в другой -- недостатком. Иногда они бывают несоизмеримыми по своей значимости. Эти обстоятельства можно и необходимо учитывать.

Один и тот же фактор можно размещать в нескольких квадрантах, если трудно однозначно определить его место. Это не скажется отрицательно на исследовании. Ведь суть метода заключается в том, чтобы идентифицировать факторы, разместить их таким образом, чтобы их концентрация подсказала пути решения проблемы, чтобы они стали управляемыми.

В каждом квадранте факторы не обязательно должны обладать одинаковым весом, но они должны быть представлены в полной своей совокупности.

Заполненная матрица показывает реальное положение дел, состояние проблемы и характер ситуации. Это первый этап SWOT-анализа.

На втором этапе необходимо провести сравнительный анализ сильных сторон и благоприятных возможностей, который должен показать, как использовать сильные стороны. Вместе с тем надо проанализировать и слабые стороны относительно существующих опасностей. Такой анализ покажет, насколько вероятен кризис. Ведь опасность увеличивается, когда она возникает в условиях ослабленности, когда слабые стороны не дают возможность препятствовать опасности.

Конечно, весьма полезно сделать сравнительный анализ сильных сторон и существующих опасностей. Ведь сильные стороны можно плохо использовать при предотвращении кризиса, сильные стороны надо видеть не только относительно благоприятных возможностей, но и относительно опасностей.

В исследовании систем управления предметом этого метода могут быть различные проблемы развития управления. Например, эффективность, персонал, стиль, распределение функций, структура системы управления, механизм управления, мотивация, профессионализм, информационное обеспечение, коммуникации и организационное поведение и пр.

Использование специально подготовленных и отобранных экспертов или внутренних консультантов позволяет повысить эффективность этого метода.

Метод SMART

Существует множество модификаций метода SWOT-анализа. Наиболее интересный из них метод разработки и анализ целей.

Известно, что цель управления является решающим фактором успеха, эффективности, стратегии и развития. Без цели невозможно разработать план или программу. Но это касается не только цели управления, но и цели исследования. Ведь сформулировать корректно эту цель тоже бывает нелегко. Программа исследования, использования методов его проведения зависят от цели.

Цель должна разрабатываться по критериям достижимости, конкретности, оцениваемости (измеримости), с учетом Места и Времени. Эти критерии отражают английские слова -- Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Timed, в сокращенном названии это SMART. Так и называется этот метод.

Метод предполагает последовательную оценку целей по совокупности критериев, расположенных в матричной форме. Вот набор сопоставимых факторов, отражающих характеристики цели: труднодостижима-легкодостижима, высокие затраты -- низкие затраты, имеет поддержку персонала -- не имеет поддержки персонала, имеет приоритеты -- не имеет приоритетов, требует много времени -- требует мало времени, имеет широкое влияние -- имеет ограниченное влияние, ориентирована на высокие технологии - ориентирована на низкие (обычные) технологии, связана с новой организацией управления -- не связана с новой организацией управления.

На следующем этапе составляется матрица определения проблем. Для достижения цели необходимо решить ряд проблем. Но для этого их надо сначала определить.

Распределение проблем осуществляется по следующим критериям: существующая ситуация, желаемая ситуация, возможность достижения цели. Эти критерии характеризуют горизонталь матрицы. По вертикали рассматривают следующие критерии: определение проблемы, оценивание проблемы (количественные параметры), организация решения (кто, где, когда), затраты на решение проблемы.

Такая матрица позволяет составить план исследований.

Метод ранжирования и оценивания.

По методу рангов эксперт осуществляет ранжирование (упорядочение) исследуемых объектов организационной системы в зависимости от их относительной значимости (предпочтительности), когда наиболее предпочтительному объекту присваивается ранг 1, а наименее предпочтительному -- последний ранг, равный по абсолютной величине числу упорядочиваемых объектов. Более точно упорядочение бывает при меньшем количестве объектов исследования, и наоборот.

При предпочтительной (по рангам) расстановке объектов экспертизы одним экспертом сумма рангов должна равняться сумме чисел всего натурального ряда количества объектов Н, начиная с единицы: Н= (Н+1): 2.

Результирующие ранги объектов ранжирования по данным опросов определяются как сумма рангов для каждого объекта. При этом в итоге первый ранг присваивается тому объекту, который получил наименьшую сумму рангов, а последний -- тому, у которого оказалась наибольшая сумма рангов, т.е. наименее значимому объекту (пример определения результирующего ранга трех объектов семью экспертами)

Чем больше привлекается экспертов, тем выше объективность результата оценки. Однако привлечение большого числа квалифицированных экспертов и высокая трудоемкость экспертных работ повышает стоимость проведения оценок качества. Поэтому, чтобы снизить трудоемкость работ экспертов, используют метод рангов, который предусматривает только ранжирование показателей, а не их численное определение экспертами.

Тем не менее данный метод применяется в практике исследования СУ, несмотря на свою простоту и малую трудоемкость, сравнительно. Это объясняется большим числом ранжируемых объектов исследования.

Метод непосредственного оценивания

Представляет собой упорядочение исследуемых объектов (например, при отборе параметров для составления параметрической модели) в зависимости от их важности путем приписывания баллов каждому из них. При этом наиболее важному объекту приписывается наибольшее количество баллов по принятой шкале (дается оценка). Наиболее распространен диапазон шкалы оценок: от 0 до 1; 0 до 5; 0 до 10; 0 до 100. В простейшем случае оценка может быть 0 или 1.

Иногда оценивание осуществляется в словесной форме. Например, «очень важный», «важный», «маловажный» и т.п., что тоже иногда для большого удобства обработки результатов опроса переводится в балльную шкалу (соответственно 3, 2, 1).

Непосредственное оценивание следует применять при полной уверенности в профессиональной информированности экспертов о свойствах исследуемых объектов. По результатам оценок определяются ранг и весомость (значимость) каждого исследуемого объекта.

Заключение

В настоящее время все шире применяются различные методы экспертных оценок. Они незаменимы при решении сложных задач оценивания и выбора технических объектов, в том числе специального назначения, при анализе и прогнозировании ситуаций с большим числом значимых факторов - всюду, когда необходимо привлечение знаний, интуиции и опыта многих высококвалифицированных специалистов-экспертов.

Экспертные методы непрерывно развиваются и совершенствуются. Основные направления этого развития определяются рядом факторов, в числе которых можно указать на стремление расширить области применения, повысить степень использования математических методов и электронно-вычислительной техники, а также изыскать пути устранения выявляющихся недостатков.

Несмотря на успехи, достигнутые в последние годы в разработке и практическом использовании метода экспертных оценок, имеется ряд проблем и задач, требующих дальнейших методологических исследований и практической проверки. Необходимо совершенствовать систему отбора экспертов, повышение надежности характеристик группового мнения, разработку методов проверки обоснованности оценок, исследование скрытых причин, снижающих достоверность экспертных оценок.

В основу экспертной оценки свойств и деловых качеств кандидата положены количественные параметры и оценочные критерии, полученные в результате интервью. Хотя здесь и присутствуют элементы условности и субъективизма, однако при хорошей разработке шкалы оценок и внимательном (профессиональном) подходе экспертов оценить испытуемых можно с высокой степенью достоверности.

Список использованной литературы

1.Григоров В. М. Эксперты в системе управления общественным производством // М.: Мысль, 1976

2.Демидова А.В. Исследование систем управления. - М.: Приор-издат, 2005. - 96 с.

3.Игнатьева А.В. Исследование систем управления. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 157 с.

4.Кафидов В.В. Исследование систем управления. - М.: Академический Проект, 2005. - 160 с.

5.Малин А.С. Исследование систем управления. - М.: ГУ ВШЭ, 2005. - 399 с.

6.Рейльян Я. Р. Основа принятия управленческих решений //М.: Финансы и статистика, 1989

7.Ременников В.Б. Разработка управленческого решения. Учеб. пособие. -- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

8.Смолкин A.M. Менеджмент: основы организации. -- М.: ИНФРА-М, 1999.

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Решение задач, аргументация и формирование количественных оценок результатов формальными методами. Составляющие метода экспертных оценок. Метод коллективной генерации идей ("мозговая атака"). Метод Дельфи, особенности метода фокус-групп, SWOT-анализ.

презентация , добавлен 30.03.2014


Сущность и содержание, основные этапы проведения экспертного анализа, сферы и особенности его практического применения, интерпретация результатов. Степень достоверности данной экспертизы. Применение метода экспертных оценок для построения дерева целей.

курсовая работа , добавлен 25.02.2012


Понятие и особенности применения экспертных технологий, как неотъемлемой составной части процесса подготовки и принятия важных управленческих решений. Изучение основных стадий экспертного опроса. Подбор экспертов. Метод Делфи, ПАТТЕРН, мозговой атаки.

реферат , добавлен 09.10.2016


Использование экспертных оценок. Применение различных методов для решения одной задачи. Ранжирование, парные и множественные сравнения, непосредственная оценка, метод Терстоуна – наиболее употребительные процедуры экспертных измерений. Методы типа Дельфи.

контрольная работа , добавлен 09.03.2011


Сущность и виды экспертных оценок, цели их использования. Основные этапы экспертного исследования. Характеристика методов коллективной работы экспертной группы, а также методов получения индивидуального мнения. Обработка результатов опроса специалистов.

реферат , добавлен 03.04.2012


Характеристика экспертных процедур: особенности эвристических методов и моделей, методов индивидуальных оценок, коллективных экспертных оценок. Специфика проведения экспертизы, содержание и обработка результатов. Экспертная оценка уровня странового риска.

реферат , добавлен 10.05.2010


Методы получения экспертных оценок. Проблема подбора экспертов. Нормативные документы, регулирующие деятельность экспертных комиссий. Принятие решений в условиях риска и в условиях неопределенности. Задачи на принятие решений в условиях неопределенности.

контрольная работа , добавлен 15.07.2010


Сущность и виды решений в процессе управления производством. Основные требования, предъявляемые к качеству управленческих решений. Методы оптимизации управленческих решений. Способы оптимизации решений методами экспертных оценок.

курсовая работа , добавлен 08.05.2002


Изучение методов прогнозирования развития: экстраполяции, балансового, нормативного и программно-целевого метода. Исследование организации работы эксперта, формирования анкет и таблиц экспертных оценок. Анализ математико-статистические моделей прогноза.

контрольная работа , добавлен 19.06.2011


Методика и этапы классификации систем по различным признакам. Составление анкет для получения экспертных оценок, их обязательные реквизиты и главные вопросы. Сущность и построение дерева целей, принципы его детализации. Методика оценки сложных систем.

Основная идея прогнозирования на основе экспертных оценок заключается в построении рациональной процедуры интуитивно-логического мышления человека в сочетании с количественными методами оценки и обработки получаемых результатов .

Сущность методов экспертных оценок заключается в том, что в основу прогноза закладывается мнение специалиста или коллектива специалистов, основанное на профессиональном, научном и практическом опыте .

Индивидуальные экспертные оценки - основаны на использовании мнений экспертов-специалистов соответствующего профиля.

1. Метод "интервью" предполагает беседу прогнозиста с экспертом по схеме "вопрос-ответ", в процессе которой прогнозист в соответствии с заранее разработанной программой ставит перед экспертом вопросы относительно перспектив развития прогнозируемого объекта. Успех такой оценки в значительной степени зависит от способности эксперта экспромтом давать заключение по самым различным вопросам.

2. Метод анкетного опроса заключается в том, что эксперту предлагается для заполнения анкета (опросный лист), содержащая перечень вопросов, каждый из которых логически связан с задачей исследования.

В анкете могут использоваться следующие типы вопросов:

открытые – ответы на данные вопросы могут быть сформулированы в любой форме;

закрытого типа – предлагаются варианты ответов, один из которых должен выбрать эксперт.

Использование в анкете вопросов закрытого типа предпочтительней, так как упрощает статистическую обработку результатов ответа и облегчает работу эксперта при заполнении анкеты. С другой стороны, перечень ответов на вопрос может и не содержать мнение эксперта. Поэтому при формировании перечня вариантов ответов на некоторые вопросы следует предусматривать возможность выдвижения экспертом своего варианта ответа или уклонение от ответа

3. Аналитический метод (аналитических записок) предусматривает тщательную самостоятельную работу эксперта над анализом тенденций, оценкой состояния и путей развития прогнозируемого объекта. Эксперт может использовать всю необходимую ему информацию об объекте прогноза. Свои выводы он оформляет в виде докладной записки. Основное преимущество этого метода - возможность максимального использования индивидуальных способностей эксперта. Однако он мало пригоден для прогнозирования сложных систем и выработки стратегии из-за ограниченности знаний одного специалиста-эксперта в смежных областях знаний.

Основное преимущество методов индивидуальных экспертных оценок состоит в возможности максимального использования индивидуальных способностей экспертов. Однако данные методы мало пригодны для прогнозирования наиболее общих стратегий из-за ограниченности знаний одного эксперта о развитии смежных областей науки и практики.

Примером использования экспертных оценок при планировании развития социально-экономических систем может служить многокритериальная задача выбора варианта решения, которая на сегодняшний день актуальна во многих сферах деятельности человека.

Процедура многокритериального выбора включает в себя следующие этапы:

Выявление наиболее существенных показателей (критериев), характеризующих исследуемый объект;

Определение способа количественной оценки показателей;

Определение допустимых границ изменения показателей;

Выбор метода поиска наилучшего варианта;

Решение задачи и анализ результатов.

В качестве целевой функции для оценки вариантов решений чаще всего используется аддитивная свертка критериев:

или
, (2.18)

где - весовые коэффициенты, характеризующие значимость критерия. Численные значенияопределяются экспертами, при этом, желательно соблюдение следующего условия:

. (2.19)

Если критерии
имеют различные единицы измерения, то их необходимо привести к единому безразмерному масштабу так, чтобы выполнялись следующие неравенства:

(2.20)

(2.21)

Пример . По мнению экспертов, основными показателями экономического и социального развития региона являются:

валовый внутренний (региональный) продукт;

уровень занятости населения;

среднемесячная заработная плата.

Экспертная оценка значимости критериев по десятибалльной шкале представлена в табл. 2.2.

Руководству региона предложено четыре целевые программы развития региона, направленные на первоочередное финансирование:

Агропромышленного комплекса;

Предприятий пищевой промышленности;

Отраслей социально-культурной сферы;

Жилищного строительства.

Ожидаемые значения основных показателей, получаемые при реализации рассматриваемых целевых программ, приведены в табл. 2.3.

Таблица 2.2

Результаты экспертной оценки

Таблица 2.3

Ожидаемые значения основных социально-экономических

показателей развития региона

Необходимо определить наиболее целесообразную программу развития региона.

Решение:

Определим значения весовых коэффициентов:

;
;
.

Таким образом, в результате обработки экспертных оценок целевая функция имеет следующий вид:

Учитывая, что целевая программа №3 заведомо неэффективна по сравнению с программой №2 (1500<2000; 80=80; 1000<2000), удалим её из матрицы возможных решений:

Так как значения показателей имеют различную размерность, то их необходимо привести к единому безразмерному масштабу. Это достигается делением элементов каждого столбца на максимальную величину в столбце:

На заключительном этапе определим значение целевой функции для предложенных программ:

Максимальное значение целевой функции соответствует программе №1. Следовательно, реализация данной программы наиболее целесообразна.

Наиболее достоверными являются коллективные экспертные оценки - предполагают определение степени согласованности мнений экспертов по перспективным направлениям развития объекта прогнозирования, сформулированным отдельными специалистами.

Для организации проведения экспертных оценок создаются рабочие группы, в функции которых входят проведение опроса, обработка материалов и анализ результатов коллективной экспертной оценки. Рабочая группа назначает экспертов, которые дают ответы на поставленные вопросы, касающиеся перспектив развития данного объекта.

1. Суть метода коллективной генерации идей (мозговой атаки) состоит в использовании творческого потенциала специалистов при мозговой атаке проблемной ситуации, реализующей вначале генерацию идей, а затем их структурирование, анализ и критику с выдвижением контридей и выработкой согласованной точки зрения.

Метод коллективной генерации идей предполагает реализацию следующих этапов:

1. формирование группы участников "мозговой атаки" по решению определенной проблемы. Оптимальная численность группы находится эмпирическим путем. Наиболее продуктивными признаны группы, состоящие из 10-15 человек.

2. Группа анализа составляет проблемную записку, в которой формулируется проблемная ситуация и содержится описание метода и проблемной ситуации.

3. Этап генерации идей. Каждый участник имеет право выступать много раз. Критика предыдущих выступлений и скептические замечания не допускаются. Ведущий корректирует процесс, приветствует усовершенствование или комбинацию идей, оказывает поддержку, освобождая участников от скованности. Продолжительность "мозговой атаки" - не менее 20 мин и не более 1 ч в зависимости от активности участников.

4. Систематизация идей, высказанных на этапе генерации. Формируется перечень идей, выделяются признаки, по которым идеи могут быть объединены, идеи объединяются в группы согласно выделенным признакам.

5. На пятом этапе осуществляется деструктурирование (разрушение) систематизированных идей. Каждая идея подвергается всесторонней критике со стороны группы высококвалифицированных специалистов в составе 20-25 человек.

6. На шестом этапе дается оценка критических замечаний и составляется список практически реализуемых идей.

Метод "635" - одна из разновидностей "мозговой атаки". Цифры б, 3, 5 обозначают 6 участников, каждый из которых должен записать 3 идеи в течение 5 мин. Лист ходит по кругу. Таким образом, за полчаса каждый запишет в свой актив 18 идей, а все вместе - 108. Структура идей четко определена. Возможны модификации метода. Этот метод широко используется в зарубежных странах (особенно в Японии) для отбора из множества идей наиболее оригинальных и прогрессивных по решению определенных проблем.

2. Метод "Дельфи". Цель метода - разработка программы последовательных многотуровых индивидуальных опросов. Индивидуальный опрос экспертов обычно проводится в форме анкет-вопросников. Затем осуществляется их статистическая обработка на ЭВМ и формируется коллективное мнение группы, выявляются и обобщаются аргументы в пользу различных суждений. Обработанная на ЭВМ информация сообщается экспертам, которые могут корректировать оценки, объясняя при этом причины своего несогласия с коллективным суждением. Эта процедура может повторяться до 3-4 раз. В результате происходит сужение диапазона оценок и вырабатывается согласованное суждение относительно перспектив развития объекта.

Особенности метода "Дельфи":

а) анонимность экспертов - взаимодействие членов группы при заполнении анкет полностью исключается;

б) возможность использования результатов предыдущего тура опроса;

в) статистическая характеристика группового мнения.

3. Метод "комиссий" - основан на работе специальных комиссий. Группы экспертов за "круглым столом" обсуждают ту или иную проблему с целью согласования точек зрения и выработки единого мнения. Недостаток этого метода заключается в том, что группа экспертов в своих суждениях руководствуется в основном логикой компромисса.

Метод экспертных комиссий может быть организован в одной из следующих форм:

Как показала практика, метод «комиссий» имеет существенные недостатки:

большое влияние такого психологического фактора как мнение авторитетных экспертов, к которому присоединяются остальные эксперты, не высказывая своей точки зрения;

нежелание экспертов публично отказываться от ранее высказанных ими мнений;

при работе комиссий чаще всего происходит спор двух или трех наиболее авторитетных экспертов, в результате чего другие эксперты в дискуссии участие или не принимают или не учитываются высказанные ими мнения.

4. Метод суда – основан на организации работы коллектива экспертов в форме ведения судебного процесса. Использование этого метода целесообразно при наличии нескольких групп экспертов, каждая из которых отстаивает свою точку зрения. В данном случае в качестве «подсудимого» выступает объект прогнозирования. Лидеры групп, высказывающих альтернативные точки зрения, выступают в качестве обвинения и защиты (прокурор, адвокат). Отдельные эксперты играют роль свидетелей, предоставляя суду необходимую для принятия решения информацию. Роль судьи играет заинтересованное лицо (группа лиц). Так, например, в телевизионной передаче «Процесс», основанной на использовании метода суда для анализа и прогнозирования развития различных социально-экономических процессов, роль судьи играли зрители, голосуя в процессе передачи телефонными звонками за ту точку зрения, которую они поддерживали.

Метод морфологического анализа предполагает выбор наиболее приемлемого решения проблемы из числа возможных. Его целесообразно использовать при прогнозировании фундаментальных исследований. Метод включает ряд приемов, предполагающих систематизированное рассмотрение характеристик объекта. Исследование проводится по методу "морфологического ящика", который строится в виде дерева целей или матрицы, в клетки которой вписаны соответствующие параметры. Последовательное соединение параметра первого уровня с одним из параметров последующих уровней представляет собой возможное решение проблемы. Общее количество возможных решений равно произведению числа всех параметров, представленных в "ящике", взятых по строкам. Путем перестановок и различных сочетаний можно выработать вероятностные характеристики объектов.

Метод написания сценария - основан на определении логики процесса или явления во времени при различных условиях. Он предполагает установление последовательности событий, развивающихся при переходе от существующей ситуации к будущему состоянию объекта. Прогнозный сценарий определяет стратегию развития прогнозируемого объекта. Он должен отражать генеральную цель развития объекта, критерии оценки верхних уровней «дерева целей», приоритеты проблем и ресурсы для достижения основных целей. В сценарии отображаются последовательное решение задачи, возможные препятствия. При этом используются необходимые материалы по развитию объекта прогнозирования.

Прогнозный граф - это фигура, состоящая из точек-вершин, соединенных отрезками-ребрами. "Дерево целей" - это граф-дерево, выражающее отношение между вершинами-этапами или проблемами достижения цели. Каждая вершина представляет собой цель для всех исходящих из нее ветвей. "Дерево целей" предполагает выделение нескольких структурных или иерархических уровней.

Построение "дерева целей" требует решения многих задач: прогноза развития объекта в целом; формулирования сценария прогнозируемой цели, определение уровней и вершин "дерева", критериев и их весов в ранжировании вершин. Эти задачи могут решаться при необходимости методами экспертных оценок. Следует отметить, что данной цели как объекту прогноза может соответствовать множество разнообразных сценариев.

Сценарий обычно носит многовариантный характер и освещает три линии поведения: оптимистическую - развитие системы в наиболее благоприятной ситуации; пессимистическую - развитие системы в наименее благоприятной ситуации; рабочую - развитие системы с учетом противодействия отрицательным факторам, появление которых наиболее вероятно. В рамках прогнозного сценария целесообразно прорабатывать резервную стратегию на случай непредвиденных ситуаций.

Сценарий в готовом виде должен быть подвергнут анализу. На основании анализа информации, признанной пригодной для предстоящего прогноза, формулируются цели, определяются критерии, рассматриваются альтернативные решения.

Экспертные оценки представляют собой точки зрения (мнения, суждения) высококвалифицированных специалистов в определенных предметных областях – экспертов, сформулированные в виде оценок объекта в содержательной, качественной или количественной форме. Экспертные оценки формируются в процессе проведения экспертизы-исследования определенного объекта индивидуумом или группой компетентных специалистов с целью формирования информации об интересующих характеристиках, свойствах объекта, используемой при принятии решений. Сущность метода экспертных оценок состоит в надлежащей организации специалистами-организаторами экспертиз проведения конкретной экспертизы с целью получения информации о суждениях экспертов по рассматриваемым объектам и ее последующей обработки для генерации обобщенных данных и новой информации. Экспертные методы широко используются при синтезе процессов управления сложных систем, в менеджменте, при разработке и принятии решений, для получения различного рода оценок. Например, качества труда, надежности банка, ситуаций на финансовых рынках, исследовании систем управления и других случаях.

Известны различные формы организации проведения экспертиз: индивидуальные и коллективные, одноуровневые и многоуровневые, с обменом информацией между экспертами и без него, анонимные, открытые и т. д. При всем широком многообразии типовых схем проведения экспертиз, практика часто ставит задачи, решение которых требует применения нетрадиционных, оригинальных подходов специалистами-организаторами по проведению экспертиз.

Для успешного решения указанных задач специалисты по проведению экспертизы должны владеть и умело руководствоваться на практике принципами рациональной организации и проведения экспертиз, методами получения, анализа и обработки экспертной информации, методами анализа результатов экспертизы. Для обеспечения получения высокоточных результатов экспертизы необходимо сформировать экспертную комиссию, включающую специалистов-профессионалов по исследуемым характеристикам, свойствам и аспектам рассматриваемого объекта, создать аналитическую группу специалистов-профессионалов по проведению экспертиз, организовать процесс корректной обработки и анализа информации, получаемой в процессе экспертизы.

Вопрос формирования состава экспертной комиссии является весьма важным. Количественный и качественный состав экспертной комиссии должен формироваться с учетом широты проблемы, достоверности оценок, затрат ресурсов и характеристик экспертов. Широта решаемой проблемы, определяемая количеством различных аспектов, связана с установлением нижней границы количественного состава экспертной комиссии, то есть количество экспертов должно быть в комиссии таковым, чтобы каждый аспект, направление исследования было закреплено как минимум за конкретным специалистом. Достоверность оценок связана с уровнем знаний экспертов и их количеством. При соответсвующем уровне знаний увеличение количества членов экспертной комиссии должно приводить к возрастанию достоверности результатов экспертизы. Величину располагаемых ресурсов на проведение экспертизы с учетом пропорциональности количеству привлекаемых экспертов следует использовать при определении верхней границы количественного состава экспертной комиссии. Таким образом, указанные ориентиры в конкретных случаях позволяют определиться с количественным составом экспертной комиссии.

Характеристики группы экспертов, включаемых в экспертную комиссию, определяются на основе индивидуальных их характеристик, а именно: компетентности, креативности, отношения к экспертизе, конформизма, конструктивности мышления, коллективизма, самокритичности.

Компетентность – это обладание определенными знаниями, позволяющее индивидуму высказывать суждения по определенному кругу вопросов. Степень компетентности может характеризоваться коэффициентом компетентности. Известны различные методы определения значений коэффициентов компетентности. Их подразделяют на априорные, апостериорные и тестовые.

В априорных методах оценки качества эксперта не используется информация о его суждениях, имевших место в предшествовавших экспертизах. К этой группе методов относятся:

метод самооценки с использованием балльной шкалы (3-балльной, 5-балльной и т. д.);

метод самооценки с использованием вербально-числовых шкал, в которых наряду с содержательно описываемыми наименованиями их градаций содержатся соответствующие им численные значения или их диапазоны;

дифференциальный метод самооценки, в котором рассчитывается комплексная самооценка как полусумма самооценки степени знакомства эксперта с основными источниками информации в рассматриваемой области и взвешенной с учетом коэффициента сравнительной весомости самооценки знакомства эксперта с изучаемым объектом;

методы взаимной оценки экспертов, основанные на получении различными способами взаимооценок экспертов (формирование списков компетентных специалистов, формирование матриц взаимооценок экспертов в баллах, в числовых оценках предпочтительности компетентности I-го эксперта над_j-тым и т. д.) и их последующей обработки с целью получения оценок компетентности каждого эксперта, входящего в состав экспертной комиссии;

документационный метод, предлагающий ориентироваться на объективные характеристики эксперта, а именно: стаж работы, наличие ученой степени, занимаемая должность, количество научных трудов и т. д.

Апостериорные методы оценки качества эксперта базируются на использовании информации о его суждениях, имевших место в экспертизах, проведенных с его участием. К таким методам относятся:

метод оценки качества эксперта на основе его ответов, базирующийся на анализе результатов парных сравнений, выполняемый с целью выявления нелогичностей (противоречий) и вычислении коэффициента компетентности с учетом количества выявленных нелогичностей в суждениях испытуемого эксперта;

метод расчета коэффициента отклонения суждений эксперта, базирующийся на сравнении расстояния от индивидуальной оценки эксперта до результирующей с максимально возможным расстоянием.

Тестовые методы оценки качества эксперта нацелены на распознавание профессиональной пригодности испытуемого, а также выявление наличия необходимых навыков и опыта для эффективного участия в работе экспертной комиссии. Для успешного проведения тестового эксперимента необходимо выполнение следующих условий: целенаправленность содержания теста на конкретные объекты экспертизы; наличие шкалы, позволяющей оценить степень точности оценок эксперта; максимальная приближенность тестовых оценок эксперта их истинным значениям; возможность установления допустимых пределов отклонений оценок эксперта от их истинных значений; минимальная вероятность случайного угадывания экспертом истинной оценки.

Если оценка компетентности экспертов может носить количественный характер, то такие характеристики как креативность (способность решения творческих задач), конформизм (подверженность влиянию суждений авторитетов), отношение к экспертизе, конструктивность мышления, коллективизм, самокритичность имеют, как правило, качественный характер.

Поскольку при подборе экспертов используется определенное множество характиристик, имеющих различные значения и различную значимость, то возникает необходимость формирования интегральной оценки эксперта, то есть решения многокритериальной задачи с известной ее проблематикой. В качестве такой интегральной оценки, получаемой альтернативным путем, возможно применение значения достоверности суждений эксперта, определяемого как отношение числа случаев выданных экспертом рекомендаций, приемлемость которых подтверждена практикой, к общему числу случаев участия эксперта в выработке рекомендаций.

Опрос экспертов является одним из значимых этапов процесса организации и проведения экспертизы. В ходе реализации этого этапа осуществляется выявление и констатация суждений экспертов по существу исследуемого объекта. Форма проведения опроса фактически является основой, определяющей вид метода организации и проведения экспертизы. Основными формами опроса являются: анкетирование, инрервьюирование, метод Дельфы, мозговой штурм, дискуссия.

В ходе анкетирования осуществляется опрос экспертов в письменной форме с помощью анкет. Анкета – составляемый организаторами проведения экспертизы список вопросов, предъявляемый экспертам, ответы которых служат исходными эмпирическими данными для обобщений и выводов. В процессе разработки анкеты организаторы экспертизы, ориентируясь на ее цели и задачи, должны составить перечень вопросов, тщательно отрабатывая их содержание, выбирая форму и последовательность. При этом следует избегать вопросов, на которые невозможно ответить или отвечать не требуется.

По содержанию вопросы подразделяют на три группы, а именно: объективные характеристики эксперта (фамилия, имя, отчество, год рождения, образование, специальность, стаж работы по специальности и т. д.); характеристики исследуемых аспектов объекта, сведения вспомогательного характера об источниках информации, располагаемой экспертом, о процессе аргументации суждений эксперта и т. п.

По форме вопросы бывают открытые, закрытые и с веером ответов. Открытые вопросы допускают возможность ответа в произвольной форме. Достоинством их является возможность взглянуть на рассматриваемые аспекты объекта с различных сторон, выявить широту мнений экспертов по исследуемым аспектам объекта экспертизы. В качестве недостатка следует отметить затруднения в их обработке, например, с точки зрения их интерпретирования, построения таблиц, графиков и т. п. Закрытые вопросы предполагают ответ эксперта в форме «да» – истина, «нет» – ложь, «не знаю» – затрудняюсь ответить. Эта форма вопросов эффективна при необходимости выявления мнения большинства экспертов по каким – либо аспектам исследуемого объекта, то есть при необходимости проведения «голосования» экспертов. Достоинством их является простота обработки, недостатком – узкий спектр их применения. Вопросы с веером ответов предоставляют возможность эксперту делать выбор из совокупности подготовленных ответов. Обычно такие вопросы готовят в ситуациях с наличием нескольких направлений в исследуемом аспекте объекта, с целью выявления наиболее перспективного направления для его реализации.

Последовательность включения вопросов в анкету также является важным элементом разработки анкеты. Вопросы должны включаться в анкету в логической последовательности. Вначале следует разместить вопросы, характеризующие объективные данные об эксперте, затем последующие вопросы должны пробудить интерес, честолюбие экспертов блеснуть профессионализмом по исследуемым аспектам объекта. При этом рекомендуется учитывать последовательное увеличение степени трудности задаваемых вопросов. При многотуровом анкетировании в условиях сложности объекта и неопределенности информации об объекте исследования рекомендуется начальные туры проводить на основе открытых вопросов, а последующие – на основе вопросов с веером ответов и закрытых.

Интервьюирование как процесс получения информации интервьюером во время проведения по заранее намеченному плану беседы, опроса эксперта или группы экспертов является одной из разновидностей форм сбора информации в ходе экспертизы. Для успешного проведения интервью интервьюер должен тщательно его спланировать, проработать состав и очередность задаваемых вопросов с учетом приведенных выше рекомендаций, заранее сообщить испытуемым (экспертам) тему опроса, не знакомя их с конкретным перечнем вопросов. Опрос следует проводить динамично, задавать прямые и уточняющие вопросы с целью получения достоверной и достаточно полной информации. Результаты опроса интервьюер может дополнить своими личными наблюдениями. Живой контакт с испытуемым (испытуемыми) позволяет интервьюеру быстрее выявить полезные сведения об исследуемом объекте, формулируя очередные вопросы с учетом полученных ответов на уже заданные. Однако, при этом не следует забывать и о возможности негатива, связанного с влиянием интервьюера на ответы экспертов, с возрастанием вероятности неточных ответов, из-за ограниченного времени на продумывание ответов, с возможной неоправданно большой продолжительностью опроса при групповом исследовании.

Метод Дельфы (Дельфы – древнегреческий город располагавшийся у подножия горы Парнас, где находился так называемый дельфийский оракул) на сегодня представляет собой совокупность способов организации проведения экспертизы, опроса экспертов, обработки и оценки их результатов, получения группового заключения, удовлетворяющих определенным общим требованиям. Сущность метода заключается в организации итерационного (многотурового) процесса выявления суждений экспертов по возможным альтернативам исследуемого объекта с последовательным сужением размаха в оценках экспертов соответствующих альтернатив на основе предоставления им дополнительной информации на второй и последующих итерациях с целью выявления одной или нескольких обоснованных точек зрения экспертной комиссии по исследуемому объекту. При реализации метода должны выполняться следующие требования: анонимность каждого включенного в Проведение экспертизы эксперта и информации по сути исследуемого объекта, сгенерированной конкретным экспертом в процессе проведения экспертизы; наличие обратной связи в процессе проведения экспертизы, выражающейся в передаче на последующем шаге (туре) другим экспертам анонимной информации, сгенерированной конкретными экспертами на предшествующем шаге, для принятия решения по уточнению своих оценок; получение групповой оценки на основе обработки индивидуальных оценок членов группы. При этом значимым является обеспечение возможности давать экспертам ответы на поставленные вопросы преимущественно в количественной форме, организация достаточной информированности экспертов, системное обоснование своих точек зрения экспертами.

Экспертизы по методу Дельфы, как правило, проводят в несколько туров. Число туров определяется в ходе анализа результатов очередного тура и часто лежит в пределах от трех до пяти. В качестве формы опроса экспертов в основном применяется анкетирование, хотя и не исключаются и другие формы индивидуального опроса. В первом туре экспертов знакомят с целью проведения экспертизы, информируют о сущности рассматриваемого объекта, предъявляют перечень вопросов, ответы на которые обрабатываются, анализируются аналитиками с целью выявления крайних значений оценок – верхней и нижней границы, а также их обоснований, высказанных определенными экспертами. Находится среднее значение или медиана по результатам высказываний членов экспертной группы. Устанавливается величина разброса экспертных оценок, на основе которой делается заключение о согласованности точек зрения экспертов. Полученные результаты первого тура доводятся до экспертов с указанием расположения их собственных оценок. Во втором и последующих турах эксперты либо аргументируют свои оценки сильно отклоняющиеся от средних значений, либо корректируют их, находя новые доводы в пользу изменения их значений с учетом поступившей к ним дополнительной информации. Полученные данные вновь обрабатываются, анализируются с доведением результатов до экспертов. Анализ проводится в том числе и на предмет принятия решения о продолжении или прекращении проведения следующих туров, в случае получения достаточной степени согласованности мнений экспертов по альтернативам исследуемого объекта.

Мозговой штурм представляет собой совокупность способов группового обсуждения с целью генерации альтернативных нетрадиционных вариантов решений по исследуемым объектам, формирования новых, оригинальных идей. Организация проведения мозгового штурма достаточно подробно изложена в разделе 7.2.

Дискуссия как форма опроса экспертов проводится в виде открытого обсуждения рассматриваемой проблемы, с целью нахождения наиболее адекватных путей ее решения, выявления наиболее значимых факторов, влияющих на ее возникновение и развитие, системной оценки достоинств и недостатков результатов реализации возможных способов ее разрешения. Для организации и управления проведением дискуссии формируется группа управления с целью четкой формулировки сущности обсуждаемых задач, определения требований к экспертам и осуществления их подбора, разработки методики и регламента проведения дискуссии. Существенная роль в дискуссии отводится ведущему в создании творческой благоприятной обстановки для свободного изложения конструктивных идей выступающими по существу дискутируемых вопросов, в умении кратко и емко резюмировать выступления, в организации генерации эффективных коллективных идей, направленных на разрешение дискутируемых проблем. В ходе выступлений участников дискуссии разрешается критика, могут иметь место перерывы в процессе проведения дискуссии, предполагаются кулуарные обсуждения во время перерывов, способствующие достижению положительного эффекта во время дальнейшего продолжения дискуссии. Выступления фиксируются одним или несколькими возможными способами, анализируются по окончании дискуссии с целью обобщения и классификации основных результатов, высказанных участниками дискуссии. Основные результаты дискуссии могут быть скорректированы с учетом дополнительной информации экспертов, получаемой примерно через сутки после окончания дискуссии.

Обработка экспертных оценок при групповой экспертизе имеет специфику в зависимости от характера информации, выражающей предпочтения экспертов и содержательное обоснование своих предпочтений, целей, назначения и других факторов проводимой экспертизы и заключается в следующем:

определении обобщенной оценки исследуемых объектов или рассматриваемого объекта по ряду свойств, показателей и относительной их значимости;

оценки согласованности и зависимости мнений экспертов;

оценки достоверности полученных расчетных величин.

Целью обработки экспертных оценок является получение обобщенных данных по исследуемым объектам, анализ которых позволяет получать дополнительную информацию об особенностях процесса оценки, позволяющую формулировать выводы о качестве проведенной экспертизы и причинах возможных расхождений мнений коалиций экспертов.

Определение обобщенной оценки исследуемых объектов осуществляется при групповой экспертной оценке на основе применения методов осреднения индивидуальных оценок экспертов с учетом предположения о том, что они являются достаточно точными «измерителями» и их оценки образуют одну или несколько компактных групп. Алгоритмы получения обобщенной оценки зависят от применяемых разновидностей методов субъективного измерения экспертами предпочтительности оцениваемых объектов или их свойств. Если результаты применяемых методов субъективных измерений представляют собой числа или баллы, то построение групповой оценки заключается в определении среднего значения (математического ожидания) или медианы (наиболее вероятной оценки). В другом случае, если результаты представляют собой ранги, то задачей обработки является построение обобщенной ранжировки объектов на основании наилучшего способа согласования индивидуальных ранжировок экспертов в виде медианы, сумма расстояний от которой результатов индивидуальных ранжировок является минимальной.

Упорядочив полученные результаты обобщенных оценок объектов по убыванию их значимости можно судить об их относительной важности. Дополнительными показателями, уточняющими относительную важность исследуемых объектов, являются: частота высших (максимально возможных) оценок для объекта , сумма рангов объекта . Частота максимально возможных оценок для j-го объекта определяется по формуле:

где – количество максимально возможных оценок, полученных j-тым объектом;

– количество экспертов, оценивающих j-ый объект исследования.

Указанный показатель целесообразно использовать для установления очередности объектов в случае получения равных значений результатов обобщенных оценок.

Сумма рангов объекта исследования определяется по формуле:

где – ранг оценки j-м экспертом j-го объекта.

Если среди оценок данных j-m экспертом, есть одинаковые, то им назначается одинаковый ранг, равный среднему арифметическому соответствующих чисел натурального ряда. При оценке относительной важности объектов понаиболее важным следует считать объект, характеризующийся его наименьшим значением.

Количественная оценка согласованности мнений экспертов необходима в том случае, если мнения экспертов расходятся по рассматриваемым объектам для более обоснованной интерпретации их расхождения. При этом, индивидуальные оценки рассматриваемого объекта, высказанные экспертами, представляются в виде точек в некотором пространстве, в котором имеется понятие расстояния. Используя понятие компактности можно трактовать степень согласованности мнений экспертов, то если указанные оценки расположены на небольшом расстоянии друг от друга, образуя компактную группу, то можно говорить о хорошей согласованности мнений экспертов, иначе – о невысокой. Если оценки экспертов образуют в пространстве две или более компактные группы, то это означает, что в экспертной группе существуют соответствующие коалиции с существенно отличающимися точками зрения на оценку объектов. Многообразие предлагаемых в литературе способов оценки согласованности мнений экспертов обуславливается использованием для оценки объектов различных субъективных методов измерения, результатами которых могут быть числа, баллы или ранги, а также различные меры степени согласованности (например, мерой согласованности оценок экспертов может быть отношение среднеквадратического отклонения к математическому ожиданию случайной величины; сумма расстояний оценок от среднего значения, отнесенная к расстоянию математического ожидания от начала координат; количество точек, расположенных в радиусе среднеквадратического отклонения от математического ожидания ко всему количеству точек и т. д.). Некоторые методы определения согласованности количественных оценок на основе понятия компактности рассмотрены в разделе 11.4.

В качестве показателей степени согласованности мнений экспертов применяют: коэффициент вариации, коэффициент парной ранговой корреляции (Спирменаили Кендалла), коэффициент конкордации (дисперсионный или энтропийный).

Коэффициент вариации (Vj) оценок, данных j-му объекту определяется по формуле:

где – оценка в баллах i-м экспертом j-гo объекта;

– среднестатистическое значение величины оценки объекта в баллах, определяемое по формуле:

где mj – количество экспертов, оценивающих j-ый объект.

Чем меньше значение этого коэффициента, тем выше степень согласованности мнений экспертов.

Коэффициент парной ранговой корреляции Спирмена для двух экспертов α и β определяется по

где – ранговые оценки j-гo объекта экспертов α и β;

п – количество оцениваемых объектов;

– показатели связанных (равных) рангов оценок экспертов α и β, вычисляемые следующим образом:

если все n рангов оценок, назначенных i-м экспертом различны, то Тi = 0, иначе для равных рангов:

где L – количество групп связанных рангов;

t1 – количество связанных рангов в 1-й. группе.

Значение коэффициента указывает на полную согласованность мнений экспертов α и β; значение – о полной противоположности мнений экспертов; значение – об отсутствии связи между мнениями экспертов.

Для оценки степени согласованности мнений всей группы экспертов в целом применяется коэффициент конкордации. Коэффициент конкордации определяется в следующей последовательности: вначале вычисляется среднее арифметическое сумм рангов оценок всех объектов:

затем вычисляются отклонения dj суммы рангов оценок, полученных j-м объектом от :

после этого подсчитываются показатели Ti связных (равных) рангов ранговых оценок, назначенных i-м экспертом; в конечном итоге рассчитывается коэффициент конкордации:

где m1 – количество экспертов, оценивших хотя бы один объект.

Коэффициент конкордации изменяется в пределах от 0 до 1. Увеличение значения коэффициента конкордации соответствует увеличению степени согласованности мнений экспертов. Небольшое значение коэффициента конкордации может быть обусловлено либо действительно невысокой степенью согласованности мнений экспертов, либо существованием групп с высокой согласованностью противоположных мнений.

Оценки объектов, получаемые в результате обработки экспертных оценок представляют собой случайные величины. Поэтому необходимо оценивать надежность (достоверность, уровень значимости) результатов экспертизы. Для определения уровня значимости используется так называемый критерий согласия «хи-квадрат» . Последовательность определения уровня значимости по данному критерию состоит в следующем:

рассчитывается значение по формуле:

где т – количество экспертов,

затем вычисляется количество степеней свободы (r = n – 1, где n – количество исследуемых объектов).

По таблице значений для определенного числа степеней свободы и найденного значения определяется вероятность Р случайного появления рассчитанного значения показателя согласованности мнений. Затем фиксируется некоторое пороговое значение вероятности – Po (обычно Рo = 0,05 или 0,01), называемое уровнем значимости. Если Р оказывается меньше Рo, тогда гипотеза о случайном происхождении конкретного значения показателя согласованности мнений отвергается, то есть этот показатель считается значимым, а группа экспертов репрезентативной. В другом случае, если гипотеза о случайном происхождении конкретного значения показателя согласованности мнений принимается, тогда этот показатель считается незначимым, а группа экспертов непрезентативной.

Рассмотрим пример применения экспертных оценок для определения влияния интегрированных автоматизированных информационных систем управления (ИАИСУ) на статьи затрат себестоимости выпускаемой продукции производственным предприятием.

В качестве экспертов, как показывает практика, должны участвовать специалисты, которые проектируют ИАИСУ, а также группа специалистов, которые эксплуатируют эту систему. Перед началом экспертизы все ее участники получают исходную информацию о внедряемых локальных АИСУ и перечень статей затрат себестоимости, на которые они могут влиять в виде таблицы, где по горизонтали располагается перечень статей затрат себестоимости, а по вертикали – внедряемые локальные АИСУ. От специалистов-разработчиков должно быть не менее четырех экспертов. В качестве экспертов могут выступать начальник отдела i-ой локальной АИСУ, ведущий специалист по разработке i-ой локальной АИСУ (задаче, комплексу АИСУ организационного управления), экономист отдела АИСУ и т. п. В свою очередь от специалистов, занимающиихся эксплуатацией системы, должно быть не менее шести экспертов.

Качество экспертных оценок, их надежность и обоснованность в значительной степени зависит от выбранной методики сбора и обработки экспертных мнений. Индивидуальный метод, который мы применяем для выявления влияния i-x локальных АИСУ на статьи затрат себестоимости продукции, включает проведение анкетного опроса, отбор и обработку полученных заключений. В этом случае информационным массивом служат заполненные специалистами таблицы (анкеты) экспертных оценок. Применительно к решению нашего вопроса мы используем метод экспертных оценок, изложенный выше и в работе . При составлении таблиц экспертных оценок должны быть выполнены три условия:

получены количественно определенные ответы на предлагаемые вопросы;

получены формализованные сведения о характере источников аргументации, а также о степени влияния каждого из источников на ответ эксперта;

получены от экспертов количественно определенные оценки степени их знакомства с областью, к которой относятся предлагаемые вопросы.

В целях удовлетворения первого условия вопросы должны быть сведены к оценке относительной важности влияния 1-х локальных АИСУ на статьи затрат себестоимости продукции. Каждому эксперту предлагается дать оценку (по стобалльной системе) относительной важности влияния указанных АИСУ на статьи затрат себестоимости продукции. Анкета в виде таблицы (табл. 10, стр. 298), выдается каждому эксперту, где по вертикали содержатся сведения о перечне проектируемых задач (комплексов), локальных АИСУ, а по горизонтали перечень статей затрат себестоимости продукции , на часть из которых они могут повлиять.

Таблица 9

Анализ оценки относительной важности влияния i-x

локальных АИСУ на статьи затрат себестоимости продукции

В качестве примера в табл. 9 приведен перечень пяти задач АИС О У по фазам управления-планирования, учета, контроля, анализа и регулирования для одного и того же объекта управления. Дается две задачи, решаемые в АИСУ проектированием (САПР) и приводится два типа АИСУ ТП, а также отмечено по стобалльной системе мнение одного из экспертов. В соответствии с его мнением наибольшее предпочтение отдано АИСУ ТП механообработкой. Аналогичным образом осуществляется опрос остальных экспертов, после чего начинается процесс обработки отобранных анкет. Их обработку можно проводить с помощью специально разработанной программы на ПЭВМ.

Для достижения второго условия необходимо сформировать анкету, которую можно составить на основании данных таблиц (см. табл. 10, 11, стр. 298). Эти таблицы по вертикали содержат источники аргументации, а по горизонтали оценку степени влияния на мнение экспертов источников аргументации.

Табл. 11 уже имеет определенные числовые значения компетентности эксперта. По источникам аргументации она соответствует табл. 10.

Таблица 10

Анкета оценки степени влияния на мнение экспертов источников аргументации

Таблица 11

Анкета количественной оценки степени влияния на

мнение экспертов источников аргументации

После этого в клетки табл. 10, отмеченные экспертами знаком « + » заносятся числовые значения соответствующих клеток табл. 11, сумма которых дает коэффициент аргументированности (Kai). Следует отметить, что табл. 11 разрабатывается в соответствии с проводимыми исследованиями и с учетом следующих выводов:

значение коэффициента аргументированности

значению Kai = 1 соответствует высокая степень влияния на мнение эксперта всех источников аргументации;

значению соответствует низкая степень влияния на мнение эксперта всех источников аргументации.

В целях удовлетворения третьему условию каждому эксперту предлагается сделать отметку на шкале (от 0 до 10), соответствующую, по его мнению, степени его знакомства с обсуждаемой проблемой. Следует отметить, что вероятность правильного и точного заполнения анкеты больше у эксперта с большим временем работы в данной области.

После того как собран материал заполненных анкет экспертных оценок, вводятся показатели, характеризующие обобщенное мнение группы экспертов и компетентность экспертов по предложенным вопросам. Методика статистической обработки материалов таблиц экспертных оценок зависит от характера поставленных вопросов.

Показателями обобщенного мнения группы экспертов для данного типа вопросов являются показатели относительной важности влияния i-х локальных АИСУ на статьи затрат себестоимости продукции. Такими показателями могут быть: среднестатистическое значение оценки направления (j) в баллах (Mj) и частота высших (максимально возможных) оценок направления , которые определяются исходя из стобалльной оценки . Формулы расчета указанных показателей приведены выше.

– коэффициент степени знакомства с обсуждаемой проблемой.

Коэффициент аргументированности учитывает структуру аргументов, послуживших эксперту основанием для произведенной им оценки и равен сумме численных значений, вписанных в табл. 12.

Коэффициент степени знакомства учитывает степень знакомства эксперта с рассматриваемой проблемой и равен нормированному (умноженному на 0,1) значению соответствующей оценки, данной экспертом. Каждый эксперт отмечает степень своего знакомства на шкале, имеющей вид:

Таблица 12

Коллективная экспертная оценка

Коллективная экспертная оценка может проводиться с учетом и без учета компетентности экспертов. В первом случае значения Сij умножаются на значение коэффициента компетентности. Затем оценивается степень согласованности мнений экспертов и показатель репрезентативности экспертных оценок по формулам, приведенным выше. Целесообразно представить результаты обработки экспертных оценок в виде соответствующих таблиц.

Экспертные оценки представляют собой точки зрения (мнения, суждения) высококвалифицированных специалистов в определенных предметных областях – экспертов, сформулированные в виде оценок объекта в содержательной, качественной или количественной форме.

Сущность метода экспертных оценок состоит в надлежащей организации специалистами-организаторами экспертиз проведения конкретной экспертизы с целью получения информации о суждениях экспертов по рассматриваемым объектам и ее последующей обработки для генерации обощенных данных и новой информации.

В соответствии с главной целью технологии экспертных оценок – принятие эффективного решения по итогам проведения экспертизы следует решить определенные задачи:

обеспечить адекватную оценку объекта экспертизы;

выработать эффективные альтернативные варианты решений достижения поставленных целей;

выбрать из них единственный оптимальный (наиболее рациональный) вариант.

Вопрос формирования состава экспертной комиссии является весьма важным. Количественный и качественный состав экспертной комиссии должен формироваться с учетом широты проблемы, достоверности оценок, затрат ресурсов и характеристик экспертов.

Поскольку при подборе экспертов используется определенное множество характиристик, имеющих различные значения и различную значимость, то возникает необходимость сформирования интегральной оценки эксперта, то есть решения многокритериальной задачи с известной ее проблематикой.

Интервьюирование как процесс получения информации интервьюером во время проведения по заранее намеченному плану беседы, опроса эксперта или группы экспертов является одной из разновидностей форм сбора информации в ходе экспертизы.

Мозговой штурм представляет собой совокупность способов группового обсуждения с целью генерации альтернативных нетрадиционных вариантов решений по исследуемым объектам, формирования новых, оригинальных идей.

Определение обобщенной оценки исследуемых объектов осуществляется при групповой экспертной оценке на основе применения методов осреднения индивидуальных оценок экспертов с учетом предположения о том, что они являются достаточно точными «измерителями» и их оценки образуют одну или несколько компактных групп.

Количественная оценка согласованности мнений экспертов необходима в том случае, если мнения экспертов расходятся по рассматриваемым объектам для более обоснованной интерпретации их расхождения.

Коэффициент конкордации изменяется в пределах от 0 до 1. Увеличение значения коэффициента конкордации соответствует увеличению степени согласованности мнений экспертов.

Литература

Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений. – М: Экономика, 1984.

Карданская Н.Л. Принятие управленческого решения. – М.:ЮНИТИ, 1999.

Литвак Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. – М.: Радио и связь, 1982.

Методика (основные положения) определения потребности народного хозяйства в продукции отрасли (с учетом нормативов для отдельных групп продукции). – М.: ЦНИИ ИиТЭИ приборостроения, средств автоматизации и систем управления, 1982.

Растригин Л.А. Современные принципы управления сложными объектами. – М.: Советское радио, 1980.

Трояновский В.М. Математическое моделирование в менеджменте. – М.: Экономика, 1999.