lib.vvsu.ru/books Название: БАКАЛАВР ЭКОНОМИКИ (Хрестоматия) Т.2
Автор: ВИДЯПИНА В.И., редактор:
winkoilat 
ТИТУЛЬНЫЙ ЛИСТ

Обращение к читателю
11.1 Экономическая теория
11.2. История экономических учений
11.3. Математические методы исследования экономики
11.4. Мировая экономика
11.5. Финансы, денежное обращение и кредит
12.1. Экономическая теория
12.2. История экономических учений
12.3. Математические методы исследования экономики
12.4. Мировая экономика
12.5. Финансы, денежное обращение и кредит
13.1. Экономическая теория
13.2. История экономических учений
13.3. Математические методы исследования в экономике
13.4. Мировая экономика
13.5. Финансы, денежное обращение и кредит
14.1. Экономическая теория
14.2. История экономических учений
14.3. Математические методы исследования экономики
14.4. Мировая экономика
14.5. Финансы, денежное обращение и кредит
15.1. Экономическая теория
15.2. История экономических учений
15.3. Математические методы исследования экономики
15.4. Мировая экономика
15.5. Финансы, денежное обращение и кредит
16.1. Менеджмент
16.2. Маркетинг
16.3. Статистика
16.4. Государственное регулирование экономики и экономическая политика
16.5. Право
17.1. Менеджмент
17.2. Маркетинг
17.3. Статистика
17.4. Государственное регулирование экономики и экономическая политика
17.5. Право
18.1. Менеджмент
18.2. Маркетинг
18.3. Статистика
18.4. Государственное регулирование экономики и экономическая политика
18.5. Право
19.1. Менеджмент
19.2. Маркетинг
19.3. Статистика
19.4. Государственное регулирование экономики и экономическая политика
19.5. Право
20.1. Менеджмент
20.2. Маркетинг
20.3. Статистика
20.4. Государственное регулирование экономики и экономическая политика
20.5. Право
21.1. Стратегическое планирование
21.2. Экономика предприятия
21.3. Бухгалтерский учет
21.4. Налоговая система
21.5. Политика доходов и заработной платы
22.1. Стратегическое планирование
22.2. Экономика предприятия
22.3. Бухгалтерский учет
22.4. Налоговая система
22.5. Политика доходов и заработной платы
23.1. Стратегическое планирование
23.2. Экономика предприятия
23.3 Бухгалтерский учет
23.4. Налоговая система
23.5. Политика доходов и заработной платы
24.1. Стратегическое планирование
24.2. Экономика предприятия
24.3. Бухгалтерский учет
24.4. Налоговая система
24.5. Политика доходов и заработной платы
25.1. Стратегическое планирование
25.2. Экономика предприятия
25.3. Бухгалтерский учет
25.4. Налоговая система
25.5. Политика доходов и заработной платы
Литература, используемая в хрестоматии
Тематический план

12.3. Математические методы исследования экономики

основы теории принятия решений; методы измерения и классификации; экспертные оценки

Для отдельного экономического субъекта — предприятия, фирмы, корпорации — постоянно встает проблема выбора образа действия для повышения доходов и достижения других целей. После определения задач возникает необходимость выбора инструментария — средств для их выполнения. Математические методы исследования экономики образуют систему, помогающую предприятию оценить конкретные условия, в которых оно находится. Анализ решений ведет к выбору соответствующих критериев, с помощью которых может быть оценен образ действий. Этому посвящена теория принятия решения, которую мы рассмотрим подробнее.

Экспертные оценки по своей сути субъективны в том смысле, что различные люди по одному и тому же вопросу могут высказывать несовпадающие суждения. Но поскольку в основе каждого из них лежит вполне определенная информация, накопленный опыт, результаты анализа объективной действительности, то предполагается, что различия между суждениями будут либо не слишком велики, либо они могут быть преодолены путем их взаимной коррекции, произведенной с учетом дополнительных сведений, полученных от других экспертов. Такой вывод представляется вполне обоснованным, поскольку при увеличении количества объективной информации о процессе, как правило, повышается степень правдоподобия выдвигаемых гипотез, происходит их трансформация в научное знание.

Опыт, понимание сущности проблемы, чувство перспективы и интуиция помогают эксперту ориентироваться в ситуации, выдвигать обоснованные суждения в отношении возможности осуществления альтернатив, предполагать более рациональный путь развития процесса. Однако ценность экспертной информации может быть определена только на основе ее всестороннего анализа, сопоставления с другими оценками по рассматриваемой проблеме. В этой связи и роль формальных методов не сводится только к получению обобщенных характеристик всей совокупности суждений экспертов - их некоторой средней, дисперсии и т.п. Их назначение в широким смысле состоит в обобщении всей полученной информации, ее систематизации, выявлении принципиальных альтернатив, определении факторов, снимающих неопределенность при разработке прогнозного решения и т.д.

Таким образом, методы обработки и анализа экспертной информации по своей сути отличаются от методов обработки статистической информации, направленных на выявление закономерностей больших чисел. Вся совокупность процедур, логических приемов и математических методов, применяемых для сбора, обобщения и анализа данных, полученных от экспертов, выделяется в специальную группу методов, получивших название методов экспертных оценок. Каждый из экспертов разрабатывает индивидуальное решение в отношении предполагаемых будущих характеристик исследуемого процесса. Оно получается как результат проведенного им анализа проблемы на основе определенной исходной информации. В общем случае такое решение можно выразить в следующем виде, преобразовав выражение из работы Л.Г. Евланова, В.Ф. Кутузова:

где Sс - описание исходной проблемной ситуации; т - время, располагаемое для принятия решения; R - ресурсы; Si =(s,s,...,s) - множество возможных ситуаций, которые рассматривает i-й эксперт при обосновании своего решения; Xi = (x,x,...,x) - множество возможных решений в отношении предполагаемых состояний исследуемого процесса в перспективе; сi=(c,c,...,c) — множество целей, которые, как считает i-й эксперт, необходимо достичь в ходе развития процесса.

В выражении (12.3.1) справа от наклонной черты помещена исходная информация, которая является общей для всех экспертов, а слева — индивидуальные решения. При этом иногда множество целей развития процесса может быть известно заранее — в этом случае их необходимо перенести в правую часть выражения (12.3.1). Аналогично, если в задаче неизвестными являются ресурсы, то они должны располагаться слева от наклонной черты.

На основе множества индивидуальных экспертных решений, которое в соответствии с принятыми обозначениями выразим через (Siii), i ==1,2,..., n, специалисты разрабатывают обобщенный прогноз развития процесса (один или несколько альтернативных вариантов). Его можно представить в следующем формализованном виде:

где  — правило получения прогнозного решения.

Это правило не является полностью формализованной процедурой вывода обобщенного прогнозного решения. Особенности его применения во многом зависят от принимаемых предположений в отношении экспертных оценок, способа их получения, организации экспертиз, типа прогнозной задачи и др.1

При использовании математических методов для исследования экономики достоверность получаемых результатов отражает соответствие методов изучаемому экономическому пространству. Погрешности, возможные при описании столь многофакторных процессов, как экономические, обуславливают повышенное внимание, которое уделяется методам измерения, используемым в исследовательском процессе.

Экспертные  оценки подразделяются на индивидуальные и коллективные. К индивидуальным относятся, например, метод «интервью», аналитические докладные записки, написание сценария. Индивидуальные методы предполагают независимую работу каждого из экспертов над решением поставленной проблемы. Окончательный вариант решения в этом случае определяется путем анализа экспертных данных непосредственно исследователем.

В методе «интервью» осуществляется непосредственный контакт исследователя-прогнозиста с экспертом в режиме работы «вопрос-ответ» по заранее разработанной программе, направленной на выявление перспектив развития изучаемого процесса. Успех в работе зависит в конечном счете от продуманности вопросов, их однозначности и логической взаимосвязанности.

Вопросы по существу изучаемой проблемы можно разделить на две группы. Во-первых, направленные на оценку мотивов, которыми руководствовался эксперт при обосновании решения, и во-вторых, на определение собственно этого решения.

Кроме того, различают вопросы открытые и закрытые, прямые и косвенные.

Ответы на открытые вопросы даются экспертом в произвольной форме. Возможные варианты ответов на закрытые вопросы предусматриваются при их формулировке, так что эксперты должны выбрать один (или несколько) из предлагаемых альтернатив. Простейший вид закрытого вопроса— дихотомический— предполагает ответы типа «да, нет».

Ответы могут иметь как качественный, так и количественный характер. В первом случае эксперт должен дать один ответ на поставленный вопрос, а во втором — каждому ответу ставится в соответствие определенное число, характеризующее его приоритет по сравнению с другими альтернативами.

Открытые вопросы не ограничивают творческих возможностей экспертов, а потому их ответы могут содержать принципиально новые для исследователей аспекты проблемы (направления развития процессов). Однако в этом случае существует опасность произвольной трактовки вопросов со стороны экспертов, что затрудняет обработку и анализ ответов на них, может привести к несравнимости результатов ответов.

В противоположность этому главное достоинство вопросов закрытого типа как раз и состоит в строгой однозначности ответов на них, а недостаток — в опасности навязывания эксперту позиции, хотя он может иметь собственное мнение по тому или иному вопросу, не совпадающее ни с одним из предлагаемых ответов, либо вообще не иметь никакого мнения. (Для устранения таких ситуаций в некоторых случаях целесообразно предоставлять возможность эксперту выдвигать собственный вариант ответа на поставленный вопрос либо уклоняться от ответа).

Вопросы прямого типа раскрывают цель экспертизы, косвенного — маскируют ее. Косвенные вопросы используют обычно в тех случаях, когда у исследователя нет уверенности в том, что эксперт захочет или сможет предоставить объективную информацию в своем ответе.

Составление аналитических экспертных записок включает самостоятельную работу эксперта над анализом тенденций процесса. В ходе такой работы эксперт может использовать всю необходимую ему информацию. Результатом работы является докладная записка с обоснованием предполагаемых в будущем состояний процесса

Как модификацию аналитической экспертной записки можно рассматривать написание сценария, хотя последний по спектру используемых методов может быть значительно шире. В его основе лежит установление и описание логической последовательности ситуаций, которые, исходя из существующего состояния процесса, в будущем переведут его в другие возможные состояния. Последовательность состояний обычно рассматривается во временной системе координат. Методика написания сценария требует выявления тенденций процессов в последовательности временных периодов, определения необходимых управляющих воздействий и тех переломных точек, в которых эти воздействия необходимо применять с тем, чтобы цели развития рассматриваемых явлений были достигнуты. Таким образом, сценарный метод применяется только при прогнозировании частично или полностью управляемых процессов. Разработка сценария принуждает обращать внимание на детальные стороны взаимосвязей между явлениями, которые легко могли бы быть упущены на абстрактном уровне их анализа. Следует отметить, что разработкой сценария может заниматься не один эксперт, а целая группа. В таком случае этот метод относится к коллективным экспертным методам.

Индивидуальное экспертное прогнозирование достаточно широкое распространение получило при определении будущих изменений на рынке товаров: перспективных характеристик спроса, потребления и производства товаров и услуг различных групп, инвестиций и товарных запасов и т.п.

В качестве экспертов, предсказывающих рыночную ситуацию, выступают специалисты сбытовых организаций (в капиталистических странах — экономические агенты, специалисты фирм), которые по роду своих занятий уже выработали определенные представления о будущем состоянии изучаемых процессов. Для получения такой информации нередко проводятся выборочные обследования потребителей.

Примером экстраполяционных прогнозов, основанных на экспертных оценках, являются прогнозы инвестиций, осуществляемые в развитых капиталистических странах на внутреннем и внешнем рынках. В частности, в США на внутреннем рынке исследования динамики инвестиций были начаты сразу после второй мировой войны. В последние годы они проводятся в рамках деятельности Бюро экономического анализа Министерства торговли, которое ежеквартально опрашивает около 12 тыс. промышленных предприятий относительно их текущих планов (до года вперед), имеющихся запасов оборудования, инвестиций в строительство. Данные опросов с учетом специальных поправок распространяются на всю отрасль.

Сравнение инвестиционных планов и реальных характеристик инвестиций выявило достаточно высокий уровень их соответствия. Так, для несельскохозяйственного сектора величина среднеквадратической ошибки планов на один квартал в 1957-1980 гг. была чуть более 2%. Коэффициент корреляции планируемых и реальных темпов прироста инвестиций в этот же период на один год вперед составил 0,93.

С 1960 г. компания «Мак-Гроу-Хилл» (США) проводит ежегодные опросы крупнейших компаний по поводу их внешнеэкономической деятельности. Они направлены на оценку размера ожидаемых инвестиций, экспорта, уровня цен и т.п. Величина среднеквадратической ошибки таких прогнозов сроком на год для несельскохозяйственной продукции за период 1971-1980 гг. составила для разных показателей менее 3-4%.

Анкетирование населения (покупателей) часто проводится при разработке прогнозов абсолютных объемов будущих закупок отдельных видов товаров. В частности, программа опросов, проводимых независимой организацией «Конференс Боард» для выявления будущего спроса на товары длительного пользования (жилье, автомобили и т.п.), состоит из двух частей. Первая часть включает вопросы, направленные на получение от потребителей оценки текущей экономической ситуации и ее будущего развития, вторая касается их планов в отношении будущих покупок.

С помощью опросов покупателей обычно получают следующую информацию:

- о структуре неудовлетворенного спроса;

- о потребительских свойствах и ассортименте товаров;

- о причинах отказа от покупки;

- об отношении покупателей к новым товарам;

- об обеспеченности семьи различными предметами и о причинах замены старых предметов новыми;

- об отношении к тем или иным направлениям моды;

- о местах покупки товаров;

- о намерениях относительно покупок товаров;

- об эффективности рекламы и т.д.

На основе ответов рассчитываются индексы объема покупок, которые позволяют прогнозировать конъюнктуру рынка на срок до 6 месяцев.

Подобные опросы населения с целью выявления его спроса на различные товары и услуги проводятся и в нашей стране. Для этой цели используются специальные анкеты. Их вопросы не только касаются фактов сделанных покупок, но и выявляют зависимость намерений покупателей от различных обстоятельств. При этом непосредственно перед покупателем вопросы о прогнозе его намерений не ставятся, (такие сведения не могут быть точными). Сам прогноз разрабатывается на основе сведений о факторах, связанных с приобретением товара.

В этих условиях общественное мнение становится значимым фактором, который необходимо учитывать при разработках управленческих решений, определяющих стратегию развития на уровне предприятий или территорий. Его весомость определяется, по крайней мере, исходя из следующих посылок. Во-первых, поскольку основная масса управляющих решений в социально-экономической сфере направлена на повышение благосостояния общества, то можно надеяться, что участие широких слоев общественности поможет выбрать лучшую альтернативу из представленного спектра мнений. Во-вторых, почти любое управленческое решение так или иначе затрагивает интересы каких-либо слоев общества, способствуя либо их удовлетворению, либо, наоборот, в некоторой степени ущемляя их. В последнем случае при реализации таких решений необходимо одновременно предусматривать и проведение мероприятий, компенсирующих их негативные последствия. Это значительно улучшает общественно-психологический климат.1

Особое внимание уделяется организации исследования, которое стремится рассматривать экономическую ситуацию не отвлеченно, а интегрируя в модель само заинтересованное предприятие. На этом этапе встает задача правильно соотнести изменения рынка и действия предприятия, различая объективные и субъективные факторы, действующие на них. Отсюда можно сделать вывод, что методы классификации, применяемые в конкретном исследовании, имеют весьма немаловажное значение для его результативности.

При принятии какого-либо важного решения обычно проверяются некоторые условия его верности. Так как экономические процессы являются многогранными и многофакторными, они не всегда поддаются непосредственному измерению и строгому расчету. Поэтому для совпадения представлений, получаемых в результате исследования о том или ином объекте, с реальной действительностью используются оценки профессионалов, основанные на опыте. И хотя они являются описательными, приблизительными, экспертные оценки помогают значительно повысить качество конкретного исследования. Рассмотрим некоторые из методов экспертного оценивания принятия решений.

Учет каждой из посылок вносит свои специфические особенности в постановку и решение прогнозных задач на основе использования экспертных методов.

Первая из них предполагает, что в результате опроса будет найдено решение, в наибольшей степени отвечающее множеству интересов общества (в ряде случаев — большинству). По своей постановке — достаточно традиционная задача, аналогичная задачам выявления отношения общественности к ряду альтернатив (кандидатов на руководящую должность, законопроектов и др.). В настоящее время она часто рассматривается в сфере производства на уровне предприятий при определении пропорций распределения прибыли (на заработную плату, в социальную сферу, на производственные нужды и т.п.).

Второе суждение наиболее часто имеет место при обосновании направлений развития территориально-производственных комплексов в связи с необходимостью принятия решений о строительстве мощных народнохозяйственных объектов, в значительной степени меняющих тенденции широкого круга процессов в рамках административной территориальной единицы. К таким объектам относятся: электростанции различного типа, нефтеперерабатывающие заводы, установки по обогащению и переработке твердых топлив, линии электропередачи сверхвысокого и ультравысокого напряжения и т.д. Их строительство имеет важное народнохозяйственное значение, но, как правило, приносит населению близлежащих территорий массу неудобств, связанных с ухудшением экологической обстановки, отчуждением земли, использовавшейся в сельском хозяйстве, в сфере рекреации, увеличением опасности катастроф и др.

Естественно, что местное население негативно относится к строительству таких объектов, оказывая при этом соответствующее давление и на позицию местных органов территориального управления. Однако такое отношение не всегда носит столь однозначный характер.

Оно может измениться на нейтральное или даже позитивное, если одновременно с возведением этих объектов предусмотреть дополнительные меры по улучшению социально-экономических условий проживания, связанные, например, с улучшением медицинского обслуживания,  снабжением товарами народного  потребления  и электроэнергией, развитием сферы услуг.

В такой ситуации целью опросов становится уже не столько выявление мнения общественности относительно целесообразности строительства объекта,  сколько определение некоторого круга мероприятий, с учетом которых мнение общественности переменится на благоприятное. Такого рода задача является более сложной, в ходе ее решения должно учитываться значительное число факторов.

Вместе с тем, рассмотренные подходы имеют и общие черты. Главная из них связана с тем, что данные подходы реализуют прогнозные исследования по общей цепочке «оценка общественного мнения» => «разработка управляющего решения» ==> «прогноз развития процесса» на основе учета последствий этого решения. При этом управляющее решение должно восприниматься как групповое решение со всеми вытекающими из такой трактовки правилами и принципами разработки.

Основные подходы к нахождению группового решения связаны с построением функций полезности разрабатываемых альтернативных вариантов решений для отдельных категорий индивидов и определением на их основе наиболее приемлемого для всего общества варианта. Такой подход может быть связан с построением (по   некоторым   известным   правилам)   обобщенной   функции   полезности:

u(х) = u(u1(x),u2(х),..., u3(х)), зависящей от функций полезности каждой категории индивидов Ui(x), i = 1,2….n, значения которых связываются с полезностью для i-й категории некоторого набора управляющих решений X = (x1,x2,..., хm), где хj. —   j-e решение, j = 1,2.…m.

В этом случае основной задачей, которая решается на базе экспертных методов, становится оценка функций полезности различных категорий общества ui(х). Кроме того, эксперты могут привлекаться и к построению обобщенной функции полезности. Например, если такая функция представима в аддитивном виде (как взвешенная сумма частных функций полезности)

где  — весовые коэффициенты, отражающие значимость мнения каждой категории, то в задачу экспертов может входить оценка значений . Искомое управляющее решение х*= (х,x,...,x) такой ситуации может быть определено как решение, при котором обобщенная функция полезности достигает своего максимального значения при известных ограничениях на величину управления хj. Постановка такой задачи рассмотрена далее.

Основные преимущества коллективных экспертных методов по сравнению с индивидуальными в разработке прогнозов заключаются в возможности проведения более широкого (по охвату учитываемых аспектов) и глубокого анализа рассматриваемой проблемы на основе привлечения в группу специалистов самого различного профиля и организации их работы таким образом, чтобы эксперты взаимно обогащали друг друга идеями и информацией. Такие методы обычно применяются в прогнозировании развития сложных процессов при наличии минимума необходимой информации в условиях неоднозначного взаимодействия качественно разнородных факторов. Преимущества коллективных экспертных методов перед индивидуальными состоит в следующем.

1. Сумма информации, которой обладают все члены группы экспертов, не меньше информации, располагаемой каждым из них. При удачном, правильном подборе группы суммарная информация, располагаемая ею, гораздо больше информации любого из участников группы.

2. При коллективной экспертизе количество учитываемых факторов обычно превосходит число факторов, которыми оперирует отдельный член группы.

3. Правильно организованное взаимодействие членов группы позволяет компенсировать полярность их мнений и тем самым способствует разработке более обоснованного прогнозного решения.

Кроме того, каждый из методов коллективной оценки прогноза может иметь свои преимущества, следующие из способа организации экспертизы, который включает в себя подбор экспертов, учет степени их компетентности, установление обратной связи и т.п.

Одним из широко используемых методов групповой оценки прогнозного решения является метод Делъфи, который представляет собой ряд последовательно осуществляемых процедур, направленных на подготовку и обоснование прогноза. Эти процедуры характеризуются анонимностью (независимостью ответов экспертов) опроса, регулируемой обратной связью между результатами опроса предыдущего этапа и подготовкой их нового варианта, а также групповым характером ответа. Регулируемая обратная связь осуществляется путем проведения нескольких туров опроса экспертов, на каждом из которых характеристики их ответов обрабатываются с применением математико-статистических методов и результаты сообщаются анонимно. Групповой ответ формируется путем обработки и анализа результатов ответов экспертов. Критерием окончания его разработки, как правило, служит «близость» мнений экспертов.

Общая схема проведения экспертизы по методу Дельфи состоит в следующем. На первом туре эксперты дают ответы на поставленные вопросы, как правило, без аргументации. Ответы обрабатываются, определяются их статистические характеристики (средняя, среднеквадратическое отклонение, крайние значения ответов), и результаты обработки сообщаются экспертам. После этого проводится второй тур опроса, в ходе которого эксперты должны объяснить, почему они изменили или не изменили своего мнения.

Данные обработки результатов второго тура опроса и аргументация ответов с сохранением анонимности снова сообщаются экспертам перед проведением третьего тура опроса. Последующие туры проводятся по такой же схеме. Подобная организация экспертизы позволяет экспертам учесть в своих ответах новые для них обстоятельства и в то же время избавляет их от какого бы то ни было давления при отстаивании своей позиции.

Как правило, на практике оказывается достаточным проведение четырех туров опросов. После чего мнения всех экспертов либо сближаются, либо образуют две (или больше) группы существенно различающихся мнений. В первом случае достигнутый результат со значительной степенью обоснованности может быть рассмотрен в качестве прогнозного решения, во втором — необходимо продолжить исследование проблем развития объекта с учетом выдвигаемой различными группами аргументации.

Метод Дельфи имеет несомненные преимущества по сравнению с методами, основанными на обычной статистической обработке результатов индивидуальных опросов. Он позволяет уменьшить колебания по всей совокупности индивидуальных ответов, ограничивает колебания внутри групп. При этом, как показывают проводимые эксперименты, наличие малоквалифицированных экспертов оказывает менее сильное влияние на групповую оценку, чем простое усреднение результатов ответов, поскольку ситуация помогает им исправить ответы за счет получения новой информации от своей группы.

Существует несколько модификаций метода Дельфи, в которых основные принципы организации экспертизы имеют много общего. Различия связаны с попытками усовершенствовать метод за счет более обоснованного отбора экспертов, введения схем оценки их компетентности, улучшенных механизмов обратных связей и т.п. Для удобства обработки информации все модификации, как правило, предполагают возможность выражения ответа в виде числа, количественной оценки.

Некоторые недостатки метода Дельфи связаны с нехваткой времени, которое отведено эксперту на обдумывание проблемы. В этом случае эксперт может согласиться с мнением большинства, чтобы уйти от необходимости объяснения, в чем заключается отличие его решения от остальных вариантов. Эти недочеты устраняются совершенствованием организации экспертиз путем создания автоматизированных систем обработки результатов опроса. Техническая реализация такой системы основана на использовании ЭВМ с внешними терминалами (дисплеями). ЭВМ обеспечивает представление вопросов экспертам (общающимся с ней через их персональные дисплеи), сбор и обработку результатов ответов, запрос и выдачу аргументации и другой необходимой информации для подготовки ответов.

Кроме того, некоторые специалисты считают, что «предположение о том, чтобы те, кто резко расходится с мнением большинства, обосновали свою точку зрения, может привести к усилению эффекта приспособления, а не уменьшить его, как это было задумано». Но все же многие ученые утверждают, что метод Дельфи превосходит «обычные» методы прогнозирования, по крайней мере, при разработке краткосрочных прогнозов.

Метод Дельфи впервые был описан в «Докладе об изучении долгосрочного прогнозирования» американской корпорации «Рэнд» в 1964 г. Объектами исследования явились: научные прорывы, рост населения, автоматизация, исследование космоса, возникновение и предотвращение войн, будущие системы оружия. За истекший период круг прогнозируемых процессов с помощью метода Дельфи значительно расширился, но несомненно, что наибольшее применение этот метод нашел в областях, связанных с научно-техническим прогрессом.

В частности, в нашей стране данный метод применялся для определения основных направлений научных исследований в области средств вычислительной техники и прогнозирования их характеристик, для оценки перспектив развития отраслей. В последнем случае с помощью данного метода могут быть решены следующие задачи:

- определение сроков выполнения работ от выдачи технического задания на работу до начала эксплуатации объекта;

- определение приоритетных направлений развития предприятий отрасли (по технологии производства, важнейшим экономическим характеристикам — объему производства, числу занятых, объемам фондов и т.п.);

- определение критериев оценок значимости научных разработок и др. От метода Дельфи по организации работы экспертов принципиально отличается метод, получивший название «мозговой штурм», который также называют методом «мозговой атаки», методом коллективной генерации идей. Этот метод подразумевает получение решения как продукта коллективного творчества специалистов в ходе заседания-сеанса, проводимого по определенным правилам, и последующего анализа его результатов. Его сущность состоит в том, что при обосновании прогноза диффе-ренцированно решаются две задачи:

- генерирование новых идей в отношении возможных вариантов развития процесса;

- анализ и оценка выдвинутых идей.

Обычно все специалисты в ходе заседания разделяются на две группы, состоящие из одних и тех же или разных представителей так, что одна группа генерирует идеи, а вторая — их анализирует. При этом в ходе заседания запрещается высказывать любые критические оценки ценности идеи; приветствуется выдвижение как можно большего их количества, поскольку предполагается, что вероятность появления действительно ценной идеи повышается с увеличением их общего числа; поощряется свободный обмен мнениями, т.е. высказанные мысли должны подхватываться и развиваться и т.п. Ходом заседания руководит беспристрастный ведущий. Его задача состоит в том, чтобы направлять развитие дискуссии в нужное русло, к достижению заданной цели, не сбиваясь на беседу, соревнование в остроумии и т.п. В то же время он не должен навязывать участникам дискуссии свое мнение, ориентировать их на определенный способ мышления.

Роль ведущего в поиске решения с помощью метода «мозгового штурма» чрезвычайно велика. Он должен следить за тем, чтобы эксперты при выработке решения не встали на путь компромиссов и взаимных уступок. Психологически для группы, как для единого организма, проблема достижения соглашения часто оказывается более важной, чем разработка тщательно продуманного и полезного прогноза. Кроме того, в силу чрезмерной активности один или несколько членов группы, обладающие даром убеждения, могут направить всю группу по ложному пути. Группа может оказать давление на своих членов, вынуждая отдельных специалистов соглашаться с большинством, даже если каждый из них понимает, что точка зрения большинства ошибочна.

Особое значение в этом методе придается вопросам формирования группы экспертов. При неудачном их подборе группа может разделять общее предубеждение, и прогноз в этом случае оказывается предрешенным без проведения глубокого анализа проблемы. Вследствие этого нежелательна слишком тесная связь между членами группы. Никто из них не должен «давить» на окружающих своим высоким авторитетом, и потому экспертов целесообразно подбирать из людей, занимающих примерно одинаковое служебное и общественное положение.

Критика идей осуществляется в неявной форме, скорее можно говорить даже не о критике, а о степени поддержки каждой идеи. Более сильная идея должна получать и большую поддержку.

После проведения заседания наступает второй этап разработки прогноза, состоящий в анализе его результатов, выборе и обосновании окончательного решения. В ходе его выдвинутые предположения классифицируются по определенным критериям, оцениваются по принятой шкале значимости. Если возможности формализации решений достаточно велики, то на этапе анализа целесообразно использовать и математико-статистические методы обработки их количественных характеристик.

Метод «мозгового штурма» рекомендуется использовать в практических ситуациях, характеризующихся отсутствием реальных, достаточно очевидных вариантов развития процессов в перспективе. Наиболее часто он применяется на уровне крупных фирм, концернов для анализа ситуации, складывающейся на рынке, для определения круга мероприятий по преодолению «барьеров». Известны случаи его использования военными организациями при прогнозировании конфликтных ситуаций, в области развития вооружения. Этот метод также используется в более крупных прогнозных системах для осуществления аналитических функций при анализе вариантов решений. В работе Я.Е. Меския отмечено, что метод «мозговой атаки» весьма эффективен при составлении прогноза размещения  производительных  сил  в  регионе  (особенно  объектов производственного и культурно-бытового назначения), определении сроков замены оборудования.

Экспертные методы широко используются и при нормативном прогнозировании. На их применении базируется реализация комплексных прогнозных разработок, например, проекта «Паттерн», предназначенного для определения перспективных направлений научных исследований и опытно-конструкторских разработок (НИОКР) метода прогнозного графа и др. С помощью этих методов наибольший эффект достигается при решении проблем форсирования исследований и разработок в трудоемких и наукоемких отраслях.

Комплексные прогнозные исследования предполагают использование нескольких методов, взаимно обогащающих своими возможностями друг друга. Каждый из них предназначается для решения специального класса задач, возникающих на различных этапах разработки прогноза.

Исходным моментом в разработках нормативных прогнозов является задание конечной цели развития процесса. Главная проблема исследования заключается в согласовании этой отдаленной цели с действиями, которые необходимо предпринять для ее достижения в настоящем и будущем времени. Одна из задач экспертов в этом случае состоит в построении графа событий сверху вниз от исходной цели (вершины графа) до его основания. Каждое событие представляет собой условие для достижения события верхнего уровня. Таким образом, если через S0 обозначить конечную цель - событие, то в задачу эксперта i, i =1,2…n, входит определение событий, предшествующих So , т.е. событий S, где г = 1,2,..R - индекс последовательности наступления события, так что события типа S1 непосредственно предшествуют событию S0 , события типа S2 - событиям S1 и т.д., j — индекс вида события на r -м этапе, которое признается i -м экспертом как необходимое для наступления событий этапа г —1, j = 1,2...m.

Кроме того, для каждого события S- эксперты дают оценку времени его совершения t и оценку вероятности его совершения р..

Эксперты могут сформировать граф произвольной формы. Задачей исследователей является  построение  оптимального  графа  событий,  который  характеризуется минимальными (по времени, стоимости и другим параметрам) затратами при достижении цели от уже имеющегося уровни развития процесса, отсутствием тупиковых комбинаций, петель-возвратов к уже свершившимся событиям. Решение этой задачи осуществляется с использованием необходимого экономико-математического аппарата, применяемого для обработки информации, характеризующей количественные оценки событий (запасы ресурсов, параметры производственных технологий, показатели эффективности и т.п.).

Работа по построению окончательного варианта графа, как правило, проводится в диалоговом режиме, в ходе которого проигрываются различные ситуации, анализируются последствия тех или иных решений на промежуточных этапах развития процесса.

Метод прогнозного графа может рассматриваться как один из вариантов создания сценария группой экспертов. Такие группы формируются для прогнозирования развития процессов особой сложности, в отношении которых еще не сформировано единое представление ни о структуре, ни о закономерностях и направлениях развития. В связи с этим в группу подбираются специалисты различного профиля, в своей совокупности способные учесть достаточно большое число аспектов рассматриваемой проблемы. Кроме того, их коллектив дополняют исследователи, занимающиеся вопросами формализованного описания систем, разработкой методов и алгоритмов решения задач формального типа, связанных и с анализом информации, и с построением математических моделей развития систем. Таким образом, сценарный метод, как правило, представляет собой сочетание логико-эвристических и формализованных приемов исследования.

В ходе разработки сценария, под которым, как это было отмечено выше, понимается гипотетическая картина последовательного развития во времени и пространстве событий, составляющих в совокупности эволюцию прогнозируемого процесса, экспертам приходится отвечать на следующие основные группы вопросов.

6.      Как элементы и характер связи между ними влияют на структуру изучаемого процесса?

2. Каков характер взаимодействия элементов с внешней средой?

3. Какова цель развития процесса и какие моменты являются определяющими при ее формировании?

4. Какие тенденции развития ожидаются у элементов и какими факторами и условиями они определяются?

5. Какие проблемные ситуации могут встретиться в развитии процесса в направлении предполагаемой (заданной) цели?

6. В какой степени возможно управление развитием, каковы ожидаемые последствия различных вариантов управления?

По результатам ответов на подобные вопросы разрабатывается описательная (дескриптивная) модель процесса, которая обычно формализуется, и на ней просматриваются возможные альтернативные варианты его развития.

Таким образом, сценарий является некоторой условной оценкой возможного пути развития достаточно сложного процесса, поскольку он разрабатывается в рамках предположений о его будущих состояниях, которые однозначно непредсказуемы. Наиболее широко этот метод использовался для выявления и анализа развития военных и дипломатических кризисов. В последнее время получили известность попытки описать с его помощью развитие культурных, социальных, политических, экономических и научно-технических аспектов возможных вариантов будущего мировой системы.

Как уже отмечалось, эффективность экспертных методов прогнозирования возрастает, если при обосновании прогнозных решений используются формальные методы, позволяющие снизить степень субъективности экспертных оценок, ранжировать решения по вероятности их осуществления. Однако для этого, как правило, необходимо, чтобы информация, получаемая от экспертов, носила количественный характер.1

В работе группы экспертов важнейшим элементом является правильное построение алгоритма обсуждения проблемы, выработка единого мнения и принятие решена!. Достижение значимых результатов зачастую гарантируется правильной организацией деятельности группы, а на первоначальном этапе правильным подбором профессионалов в эти группы, что обеспечивается использованием отбора специальными методами групп экспертов. Окончательным результатом работы таких групп является рекомендация необходимости тех или иных действий, основанная не только на опыте, но и на качественных оценках явлений, не поддающихся измерению. Дополнительная ценность решений, принятых экспертами, в том, что предлагаемый набор инструментов может быть использован и в дальнейшем при установлении в другой ситуации тех же причинно-следственных связей, что и в первоначальном случае.

Разработка обобщенного прогнозного решения на базе экспертных оценок базируется на определенных начальных допущениях. К ним, прежде всего, относится предположение о том, что каждый из экспертов обладает достаточным уровнем знаний, опыта, информации, позволяющих ему предложить вариант прогноза, близкий к «истинному». Иначе говоря, априори принимается, что экспертные оценки так или иначе должны группироваться вблизи истинного значения.

В то же время экспертные методы обычно применяются дли разработки прогнозов в условиях неполной информации. Это может послужить причиной существенных различий в суждениях отдельных экспертов, причем мнение, отличное от большинства, не обязательно будет ошибочным. Как правило, наиболее оригинальные решения единственны, они замечаются не всеми. Большинство же склонно к традиционным взглядам на рассматриваемые проблемы.

В связи с этим целями обработки и количественного анализа экспертной информации являются, во-первых, определение обобщенного экспертного прогнозного решения и, во-вторых, выявление отличных от него, «крайних» решений. Обоснование и выбор окончательного результата базируется уже на изучении, сравнительном анализе этих альтернативных вариантов. Решение первой задачи в основном предполагает выявление некоторой «средней» оценки, являющейся обобщением всей совокупности экспертной информации. В решении второй задачи основное внимание уделяется определению расхождений между оценками, анализу причин их различий. Здесь в большей степени используются методы дисперсионного анализа, корреляционные методы, методы таксономии и др.

В общем виде постановка задачи вывода обобщенного прогнозного экспертного решения может быть сформирована в следующем виде. Пусть имеется т различных

индивидуальных отношений Ri, i=1,2…m на множестве из у  альтернатив, установленных экспертами. Требуется указать отношение К на этом множестве — в некотором смысле обобщающее всю совокупность индивидуальных отношений. Выразим обобщенное решение R в виде некоторой функции от индивидуальных решений R1, R2……..Rm

R=F(R1, R2……..Rm)                                                         (12.3.4)

Одним из возможных вариантов построения обобщенного решения (12.3.4) является использование правила большинства. Согласно ему, обобщенным считается такое решение, которого придерживаются более половины экспертов. Однако можно показать, что в ряде случаев правило большинства может либо не привести к решению, либо в противоположность такому решению можно выдвинуть другие, достаточно обоснованные альтернативы. В частности, при значительном числе альтернатив ни одна из них не сможет набрать большинство голосов экспертов. Кроме того, эксперты, выдвигая свои решения, учитывают соотношения между всеми альтернативами. В такой ситуации в противовес решению, полученному по правилу большинства, можно поставить другое, полученное, например, как средневзвешенная величина с. учетом места каждой альтернативы в индивидуальном ранжированном ряду оценок.

Рассчитывая средневзвешенную величину, обычно опираются на такие посылки, что экспертные оценки являются случайными переменными и их распределение отражает суждения специалистов о вероятности того или иного исхода события в перспективе. Пусть m экспертов оценивают состояния n элементов системы в последовательные моменты времени t=1,2,... по r признакам, f=l,2,...,m; k=l,2...n; j=1,2...r . Тогда значение х (t) характеризует оценку k -го элемента в момент t, данную i -м экспертом по j –му признаку.1 Это значение представляет либо качественную характеристику элемента, его балл, если оно получено, например, методом парного сравнения, либо ранг, если оно получено методом ранжирования.

В связи с этим обобщенное прогнозное решение группы экспертов может быть интерпретировано как некоторая средняя оценка их индивидуальных мнений, если она «достаточно надежно» характеризует всю их совокупность. Мера такой надежности, как правило, выражается характеристиками разброса оценок, согласованности мнений экспертов и т.д. В таком случае крайние решения определяются по степени их отличия от обобщенных групповых решений. Методы определения группового решения, его надежности различаются в зависимости от содержательной интерпретации экспертных оценок.

Пусть величины х (t) являются количественными характеристиками. Тогда для избежания усложненности записи, опуская индекс t, среднее значение k -го элемента можно выразить в следующем виде:

где qi —уровень компетентности i-го эксперта, i=1,2...m; рj —вес j-го признака в оценке элемента, j = 1,2...r . Эти коэффициенты являются нормированными показателями, т.е. для них справедливы следующие выражения:

Когда k -и элемент характеризует один признак и эксперты имеют одинаковую компетентность, выражение (12.3.5) определяет простую среднюю оценку:

Весовые коэффициенты рj, j =l,2...r могут быть определены экспертным путем. Если обозначить через рij вес j -го признака элемента, данный ему i -м экспертом, то его средний вес рассчитывается с учетом компетентности эксперта следующим образом:

Коэффициенты компетентности могут быть определены на основе априорной или апостериорной информации. Априорная информация подготавливается заранее и формируется в специальные анкеты, по ответам на вопросы которых устанавливается степень компетентности экспертов. Для оценки полученных ответов используется числовая шкала, например, от 1 до 5. Тогда если fiv — оценка i -го эксперта, полученная за его ответ на v -й вопрос, v = 1,2,.., s, то коэффициент, характеризующий его компетентность, может быть определен как простое среднее

Использование апостериорных данных при определении компетентности эксперта позволяет рассмотреть в качестве ее меры степень согласованности ответа каждого из экспертов с групповой оценкой. В этом случае для расчета коэффициентов компетентности применим следующий рекуррентный алгоритм из работы А.Г. Ивахненко:

где х — оценка k -го элемента объекта, данная i -м экспертом; qi() — коэффициент компетентности i -го эксперта на  -м шаге расчетов, = 1,2,.; Х () — коллективная оценка k-то элемента, сформированная как средневзвешенная индивидуальных оценок экспертов.

На первом шаге расчетов начальные значения коэффициентов компетентности принимаются одинаковыми и равными qi(0) =

Несомненно, что коэффициенты компетентности экспертов, определенные на основе рассмотренных методов, достаточно условны. Однако их использование в расчетах групповой прогнозной оценки, как правило, обеспечивает более высокую ее надежность и достоверность.1

 

[ 2002 ]