19.Экспертные методы получения качественных оценок альтернатив. Ранжирование альтернатив это метод получения экспертных оценок


Методы получения качественных экспертных оценок

Часто специфика экспертного оценивания такова, что эксперты затрудняются дать количественные оценки значений оцениваемых показателей. В этих случаях используется качественная оценка объектов экспертизы.

Анкетирование. Этот метод предполагает, что экспертам предлагают анкету, содержащую открытые, закрытые вопросы. Вопрос называется открытым или свободным, если ответ на него может быть дан в любой форме. Вопрос называется закрытым, если в его формулировке содержатся варианты и альтернатив ответов и эксперт должен остановить свой выбор на одном или нескольких из них.

Основным преимуществом открытых вопросов является то, что с их помощью можно обнаружить новый, совершенно неожиданный для аналитиков аспект проблемы. Основными недостатками являются возможная несопоставимость данных опроса и сложность анализа.

Преимущество закрытых вопросов состоит в том, что они строго и однозначно интерпретируются и требуют меньше времени на обработку. Вместе с тем анкета с закрытыми вопросами таит в себе опасность навязывания эксперту ответов, особенно в тех случаях, когда по тому или иному вопросу он вообще не имеет своего сложившегося мнения или же когда его мнение не совпадает с ответами анкеты.

Метод ранговой корреляции. Расположение альтернатив в порядке возрастания или убывания какого-либо присущего им свойства называется ранжированием.

Нередко рассматриваемые явления имеют различную природу и в связи с этим несоизмеримы. В этих случаях установление их относительной значимости с помощью экспертов и присвоение чисел натурального ряда, определяющих порядок (место) каждого явления в исследуемой совокупности, облегчает выбор наиболее предпочтительной из альтернатив.

Следует иметь в виду, что ранги, присвоенные объектам, не являются числовой мерой изучаемого качества. Ранги представляют собой только символы, указывающие предпочтения одного объекта перед другим.

Экспертная классификация. Этот метод используется тогда, когда необходимо определить принадлежность оцениваемых альтернатив к определенным классам, категориям, уровням.

Эксперту последовательно предъявляются все альтернативы, и он относит их к какому-либо классу. После завершения процедуры эксперту может быть предъявлен результат его оценки в виде распределения всех оцененных им альтернатив по классам. Здесь эксперту предоставляется возможность корректировки.

Метод парных сравнений. При методе парных сравнений эксперту последовательно предъявляются пары альтернативных вариантов, из которых он должен указать предпочтительный. Затем определяется их сравнительная предпочтительность по оценкам данного эксперта.

В результате парных сравнений, если эксперт оказался последовательным в своих предпочтениях, все оцениваемые альтернативы оказываются проранжированными.

Метод векторов предпочтений. Этот метод используется при коллективном экспертном оценивании. Эксперту предъявляется весь набор оцениваемых альтернатив и предлагается для каждого альтернативного варианта указать, сколько, по его мнению, других альтернатив превосходят его.

Эта информация представляется в виде вектора, первая компонента которого — число альтернатив, которые превосходят первый, вторая компонента — число альтернатив, которые превосходят второй и т. д.

Если оценивается 10 альтернативных вариантов, то вектор предпочтений может выглядеть так:

(3, 7, 0, 4, 8, 6, 1, 9, 5, 2).

Если в векторе каждое число встречается только один раз, то ранжирование проведено строго. В противном случае полученный результат отражает затруднение эксперта. При коллективной экспертизе целесообразно рассчитать результирующее коллективное ранжирование, отражающее коллективную точку зрения.

studfiles.net

Методы получения количественных экспертных оценок. — МегаЛекции

• Непосредственная количественная оценка. Эксперт непосредственно указывает числовое значение показателя для оцениваемого объекта (альтернативы), например, стоимость квартиры или земельного участка, предполагаемую емкость рынка и т.п. Если конкретное значение показателя указать трудно, эксперт может определить диапазон, в котором находится это значение.

• Метод средней точки. Этот метод используется, когда альтернативных вариантов, требующих оценки, достаточно много. В начале эксперт количественно оценивает наиболее предпочтительную альтернативу — f(a1) и наименее предпочтительную — f(a2). Далее он должен подобрать третий альтернативный вариант а3, оценка которого f(a3) расположена в середине между значениями f(a1) и f(a2) и равна половине их суммы. Затем экспертом определяется оценка альтернативы a4, значение которой — f(a4) — расположено посередине между значениями f(a1) и f(a3), и альтернативы а5 — f(a5), значение которой является средним значением между f(a3) и f(a4), и так далее до тех пор, пока не будет дана оценка всех сравниваемых альтернатив.

Методы получения качественных экспертных оценок:

• Экспертная классификация. Этот метод целесообразно использовать, когда необходимо определить принадлежность оцениваемых альтернатив к установленным и принятым классам, категориям, уровням, сортам и т.п., например, оценка дегустаторами сортов чая или определение категории отеля. Если классы установлены заранее, то эксперту последовательно предъявляют альтернативные варианты и тот определяет, к какому классу принадлежит данная альтернатива. Если же классы не установлены, то эксперту предъявляют альтернативные варианты парами и просят определить, относятся они к одному классу или к разным. После чего альтернативы предлагаются для оценки последовательно и выясняется, можно ли каждую из них отнести к одному из образовавшихся классов или для нее надо образовать новый класс. Процедура повторяется до тех пор, пока не будут оценены (расклассифицированы) все альтернативы.

• Ранжирование альтернатив. Сущность этого метода заключается в упорядочении сравниваемых альтернатив по степени предпочтительности определенного признака. Если таких альтернатив сравнительно немного (не более 20), то эксперту предъявляется весь набор альтернативных вариантов и он указывает наиболее предпочтительный среди них. Затем эксперт определяет наиболее предпочтительный вариант из оставшихся и так далее, пока все оцениваемые альтернативы не будут проранжированы. Если же оцениваемых вариантов больше, то сначала производится их разбиение на упорядоченные по предпочтению группы при помощи метода экспертной классификации, а затем ранжирование внутри каждой группы.

• Метод экспертных кривых. Этот метод применяется, когда целями экспертизы является разработка прогнозов на основе анализа динамики изменения показателей, характеризующих объект экспертизы, например, темпов роста ВВП, инфляции, уровня безработицы и т.п. Использование данного метода предполагает построение на основе имеющихся статистических данных графика, отображающего тенденцию динамики анализируемого показателя. Затем при помощи экстраполяции эта тенденция продолжается в будущее, что дает возможность оценить значение данного показателя в прогнозируемом периоде. Однако использование экстраполяции может привести к существенным ошибкам, так как не учитывает возможность качественных изменений, приводящих к смене тенденции. Поэтому далее, на основе обобщенного мнения экспертов, на графике определяются точки, в которых следует ожидать смены тенденции изменения оцениваемого показателя, что позволяет наглядно представить возможные альтернативные сценарии развития ситуации.

Двум рассмотренным выше группам методов получения экспертных оценок соответствуют и два типа шкал:

шкалы количественных измерений и шкалы качественных измерений.

Количественные шкалы:

Абсолютная шкала. Если требуется определить количество мест в аудитории или количество работников, необходимых для выполнения определенной операции, то число, являющееся результатом подобных измерений, определяется однозначно и является единственным. В этом и заключается особенность абсолютной шкалы.

Шкала отношений. Предполагает возможность производить измерения в различных системах единиц. Так, например, если оценивать массу предмета в килограммах, получим одно числовое значение, в фунтах — другое и т.д. Однако какой бы системой измерений ни пользоваться, отношение масс любых двух предметов будет одинаково и при переходе от одной системы к другой не меняется. То же самое наблюдается и при измерении длины предметов. Это типичные примеры шкалы отношений, в которых отношения числовых оценок остаются неизменными.

Шкала интервалов. В шкале интервалов при переходе от одной системы измерений к другой отношения числовых значений оцениваемых альтернатив не сохраня­ются, однако сохраняется отношение разностей числовых оценок. Примером измерений в шкале интервалов является определение температуры, которую, как известно, можно измерять по разным шкалам: Цельсия, Фаренгейта и т.д. Каждый раз мы будем получать раз­ные числа, так как в различных шкалах используются различные точки начала отсчета и различные единицы масштаба измерений. Но эти разные числовые оценки соответствуют одной и той же температуре объекта.

Шкала разностей. Если при переходе от одной числовой системы измерений к другой меняется лишь точка начала отсчета, такие шкалы называются шкалами разностей. Примером количественных оценок в шкале разностей являются системы летоисчисления, отличающиеся точкой начала отсчета (от рождества Христова, от сотворения мира или от переселения пророка Мохаммеда из Мекки в Медину).

Шкалы качественных измерений:

Качественные измерения гораздо менее строгие, они носят субъективный характер и для них используются другие типы шкал, основными из которых являются следующие.

Номинальная шкала (шкала наименований). Суть измерений оцениваемых альтернатив в этой шкале — разбиение их на классы по определенному признаку. Всем альтернативам, попавшим в один класс, должно соответствовать одно и то же число. Примерами измерений в номинальных шкалах может служить разбиение студентов одного курса на группы, разделение изделий по уровням качества (сортам) и т.д.

Порядковая шкала. Используется для ранжирования — определения порядка предпочтения альтернатив, выраженности того или иного свойства, например важно­сти, срочности и т.п.

Довольно часто в ходе экспертизы возникает необходимость измерения показателей, оценки которых носят заведомо субъективный характер. Так, например, на знаниях и опыте специалистов основаны оценки степени риска при реализации того или иного инвестиционного проекта, конкурентоспособности определенного вида продукции, уровня компетентности кандидата на вакантную должность и т.п. В этих случаях используют особый тип порядковых шкал — вербально-числовые шкалы. Их особенность как раз и состоит в том, что они по­зволяют измерить степень интенсивности какого-либо свойства, имеющего субъективный характер.

В состав вербально-числовой шкалы входят содержательное (словесное) описание выделенных градаций и соответствующие им (градациям) числовые значения.

Наиболее известна широко применяемая на практике шкала Харрингтона, имеющая следующий вид:

 

№ п/п Содержательное описание градаций Числовое значение
Очень высокая 0,8 - 1,0
Высокая 0,64 - 0,8
Средняя 0,37 - 0,64
Низкая 0,2 - 0,37
Очень низкая 0,0 - 0,2

 

Приведенные в таблице числовые значения получены на основе статистического анализа большого массива данных, благодаря чему шкала Харрингтона имеет универсальное применение и может в соответствующих модификациях (например, в виде шкалы баллов) использоваться для оценки различных показателей качественного характера.

Подводя итоги изучения экспертных методов, отметим, что их значение состоит в том, что они усиливают элемент коллегиальности в процессе принятия сложных решений и, используя интуицию и коллективную генерацию идей, позволяют находить новые, оригинальные решения проблем, к которым нельзя прийти с помощью только логических рассуждений.

В то же время между всеми рассмотренными способами разработки и обоснования решений (методами моделирования и экспертными методами) на практике довольно трудно установить четкие границы, так как разрешение комплексных проблем современного менеджмента требует и комплексного использования различных логических, статистических, математических и эвристических приемов. Поэтому не какая-либо одна, а преобладающая группа способов и формирует тот или иной метод. Области применения методов принятия решений зависят, в основном, от характера решаемых проблем и условий принятия решений, что отражено на рис. 4.

 

 

Характер решаемых проблем

Рис. 4. Области применения методов принятия решений

Рекомендуемые страницы:

Воспользуйтесь поиском по сайту:

megalektsii.ru

Методы получения качественных экспертных оценок

⇐ ПредыдущаяСтр 5 из 5

Иногда специфика объектов экспертного оценивания тако­ва, что эксперты затрудняются дать количественные оценки значений оцениваемых показателей либо объекта в целом, а в некоторых случаях такие оценки попросту неоправданны и не позволяют получить достаточно надежную экспертную инфор­мацию.

В этих случаях нередко существенно более оправданным является использование методов качественной оценки объек­тов экспертизы.

Бывают также ситуации, когда характер экспертной инфор­мации таков, что количественные оценки в привычном смыс­ле практически невозможны. Примеры таких ситуаций приво­дились выше.

Поэтому далее мы приведем описание методов, которые могут быть использованы именно для получения качественных оценок объектов или показателей, их характеризующих.

1. Экспертная классификация

Этот метод целесообразно использовать, когда необходимо определить принадлежность оцениваемых альтернативных вариантов к установленным и принятым к использованию клас­сам, категориям, уровням, сортам и т. д. (далее — классы).

Он может быть использован и тогда, когда конкретные классы, к которым должны быть отнесены оцениваемые объ­екты, заранее не определены. Может быть заранее не опреде­лено и число классов, на которое производится разбиение оцениваемых объектов. Оно может быть установлено лишь по­сле завершения процедуры классификации.

Если эксперту необходимо отнести каждый из альтернатив­ных вариантов к одному из заранее установленных классов, то наиболее распространена процедура последовательного предъ­явления эксперту альтернативных вариантов.

В соответствии с имеющейся у него информацией об оце­ниваемом объекте и используемой им оценочной системе экс­перт определяет, к какому из классов оцениваемый объект принадлежит.

После завершения процедуры последовательного предъяв­ления оцениваемых альтернативных вариантов эксперту может быть предъявлен результат его оценки в виде распределения всех оцененных им альтернативных вариантов по классам.

На этом этапе эксперту, как правило, предоставляется воз­можность, исходя из общего результата классификации, внести коррективы в данные им оценки.

Если проводится коллективная экспертиза, то результаты экспертной классификации, указанные каждым из экспертов, обрабатываются с целью получения результирующей коллективной экспертной оценки.

В зависимости от целей экспертизы может возникнуть не­обходимость отнесения альтернативных вариантов к упорядоченным классам. Скажем, необходимо отнести оцениваемые объекты к соответствующим категориям, причем так, чтобы более предпочти­тельные объекты были отнесены к более предпочтительным категориям. Естественно, это отражается на процедуре экспертной классификации. Но главное, чтобы эксперт однозначно пони­мал поставленную перед ним задачу.

Если число классов, на которое должны быть разбиты аль­тернативные варианты, заранее не оговаривается, то целесооб­разно использование следующей процедуры.

Эксперту предъявляется пара альтернативных вариантов и предлагается определить, относятся ли они к одному классу или к разным.

После этого эксперту последовательно предлагаются оце­ниваемые альтернативные варианты и выясняется, может ли каждый из них быть отнесен к одному из образовавшихся к тому времени классов или необходимо для данного альтерна­тивного варианта образовать новый класс.

Процедура завершается после того, как эксперту будут предъявлены все альтернативные варианты.

Метод парных сравнении

Метод парных сравнений является одним из наиболее распространенных методов оценки сравнительной предпочти­тельности альтернативных вариантов.

При методе парных сравнений эксперту последовательно предлагаются пары альтернативных вариантов, из которых он должен указать более предпочтительный.

Если эксперт относительно какой-либо пары объектов за­трудняется это сделать, он вправе посчитать сравниваемые альтернативные варианты равноценными либо несравнимыми. После последовательного предъявления эксперту всех пар альтернативных вариантов определяется их сравнительная предпочтительность по оценкам данного эксперта.

В результате парных сравнений, если эксперт оказался последовательным в своих предпочтениях, все оцениваемые аль­тернативные варианты могут оказаться проранжированными по тому или иному критерию, показателю, свойству.

Еслиэксперт признал некоторые альтернативные варианты несопоставимыми, то в результате будет получено лишь их частичное упорядочение.

Впрактике использования метода парных сравнений нередко приходится сталкиваться с непоследовательностью и даже противоречивостью оценок эксперта. В этих случаях необходимо проведение специального анализа результатов экспертизы.

Отметим также, что при достаточно большом числе оцени­ваемых альтернативных вариантов процедура парного сравнения всех возможных их пар становится трудоемкой для экс­перта. В этом случае целесообразно применение соответству­ющих модификаций метода парных сравнений.

Например, если предположить непротиворечивость оценок эксперта, то практически достаточно однократного предъявле­ния каждого альтернативного варианта в паре с каким-либо другим.

3. Ранжирование альтернативных вариантов

Достаточно распространенной процедурой является также непосредственное ранжирование экспертом по предпочтитель­ности оцениваемых альтернативных вариантов.

В этом методе эксперту предъявляются отобранные для сравнительнойоценки альтернативные варианты, но жела­тельно не более 20—30 для их упорядочения по предпочти­тельности.

Если альтернативных вариантов больше, то целесообразно использование соответствующих модификаций метода ранжи­рования.

Например, ранжированию альтернативных вариантов мо­жет предшествовать их разбиение на упорядоченные по пред­почтению классы с помощью метода экспертной классифика­ции.

Ранжирование сравниваемых объектов эксперт может осу­ществлять различными способами. Приведем два из них.

В соответствии с первым эксперту предъявляется весь набор альтернативных вариантов, и он указывает среди них наи­более предпочтительный. Затем эксперт указывает наиболее предпочтительный альтернативный вариант среди оставшихся и т.д., пока все оцениваемые альтернативные варианты не будутим проранжированы.

При втором способе эксперту первоначально предъявляют­ся два альтернативных варианта или больше, которые ему предлагается упорядочить по предпочтениям.

Если эксперту первоначально предлагается несколько аль­тернативных вариантов для упорядочения по предпочтениям то он на этом этапе может воспользоваться первым способом ранжирования.

После проведения первоначального ранжирования экспер­ту последовательно предлагаются новые, еще не оцененные им альтернативные варианты. Эксперт должен определить место вновь предъявленного альтернативного варианта среди проранжированных ранее.

Процедура завершается после предъявления и оценки по­следнего альтернативного варианта.

Метод векторов предпочтений

Этот метод чаше используется при необходимости получе­ния коллективного экспертного ранжирования. Эксперту предъявляется весь набор оцениваемых альтернативных вари­антов и предлагается для каждого альтернативного варианта указать, сколько, по его мнению, других альтернативных вари­антов превосходит данный.

Эта информация представляется в виде вектора, первая компонента которого — число альтернативных вариантов, ко­торые превосходят первый, вторая компонента — число аль­тернативных вариантов, которые превосходят второй, и т. д.

Если оценивается 10 альтернативных вариантов, то вектор предпочтений может выглядеть так: (3. 7. 0. 4, 8, 6, 1, 9, 5, 2).

Если в векторе предпочтений каждое число встречается ровно один раз, то экспертом указано строгое ранжирование альтернативных вариантов по предпочтениям.

В противном случае полученный результат не является строгим ранжированием и отражает затруднения эксперта при оценке сравнительной предпочтительности отдельных альтер­нативных вариантов.

Метод векторов предпочтений отличается сравнительной нетрудоемкостью и может использоваться с учетом характера экспертизы.

Этот метод может быть применен и в случае, когда у экс­перта имеются затруднения при использовании других мето­дов оценки сравнительной предпочтительности альтернативных вариантов.

При коллективной экспертизе, проводимой с использованием метода векторов предпочтений, целесообразно рассчи­тать результирующее коллективное ранжирование, отражаю­щее коллективную точку зрения всех экспертов [3].

Читайте также:

lektsia.com

19.Экспертные методы получения качественных оценок альтернатив.

1. Парное сравнение.

Этот метод представляет собой процедуру установления предпочтения объектов при сравнении всех возможных пар. В отличие от ранжирования, в котором осуществляется упорядочение всех объектов, парное сравнение объектов является более простой задачей. При сравнении пары объектов возможно либо отношение строгого порядка, либо отношение эквивалентности. Отсюда следует, что парное сравнение так же, как и ранжирование, есть измерение в порядковой шкале.

2. Множественные сравнения.

Они отличаются от парных тем, что экспертам последовательно предъявляются не пары, а тройки, четверки,..., n-ки объектов. Эксперт их упорядочивает по важности или разбивает на классы в зависимости от целей экспертизы. Множественные сравнения занимают промежуточное положение между парными сравнениями и ранжированием.

3. Ранжирование.

Метод представляет собой процедуру упорядочения объектов, выполняемую экспертом. На основе знаний и опыта эксперт располагает объекты в порядке предпочтения, руководствуясь одним или несколькими выбранными показателями сравнения. В зависимости от вида отношений между объектами возможны различные варианты упорядочения объектов.

4. Гиперупорядочение. Основан на определении относительной значимости или относительного веса объектов.

5. Вектора предпочтений.

6. Классификация. Представляет собой разделение объектов по заранее известным или неизвестным классам.

20.Метод анализа иерархий. Этапы.

Метод анализа иерархий (МАИ) является систематической процедурой для иерархического представления элементов, опеределяющих суть любой проблемы. Метод состоит в декомпозиции проблемы на все более простые составляющие части и дальнейшей обработке последовательности суждений ЛПР на основе парных сравнений. В результате может быть выражена относительная степень (интенсивность) взаимодействия элементов в иерархии. Эти суждения затем выражаются численно. МАИ включает процедуры синтеза множественных суждений, получения приоритетности характеристик и нахождения вариантов решений. Полезно отметить, что полученные таким образом значения являются оценками в шкале отношений и соответствуют так называемым жестким оценкам.

Решение проблемы, согласно МАИ, – процесс поэтапного установления приоритетов. На первом этапе выявляются наиболее важные элементы проблемы, на втором – наилучший способ проверки наблюдений, испытания и оценки элементов; следующим этапом может быть выработка способа применения решения и оценка его качества. Весь процесс подвергается проверке и переосмыслению до тех пор, пока не будет уверенности, что процесс охватил все важные характеристики, необходимые для представления и решения проблемы. Процесс может быть проведен над последовательностью уровней иерархии, в этом случае результаты, полученные на одном из них, используются в качестве входных данных при изучении следующего.

В соответствии с работой Т.Саати /1/, предложившего МАИ, для релизации метода необходимо осуществить следующие этапы: Этап 1.Очертить проблему и определить, что необходимо узнать. Этап 2.Построить иерархию, начиная с вершины (цели – с точки зрения управления), через промежуточные уровни (характеристики, от которых зависят последующие уровни) к самому нижнему уровню (который обычно является перечнем альтернатив). Этап 3.Построить множество матриц парных сравнений для каждого из нижних уровней – по одной матрице для каждого элемента примыкающего сверху уровня. Этот элемент называют зависимым (направляемым) по отношению к элементу, находящемуся на нижнем уровне, так как элемент нижнего уровня влияет на расположенный выше элемент (однако подчинен ему по цели). В полной простой иерархии любой элемент воздействует на каждый элемент примыкающего сверху уровня. Элементы любого уровня сравниваются друг с другом относительно их воздействия на направляемый элемент. Таким образом, получаем квадратную матрицу суждений. Попарные сравнения проводятся в терминах доминирования одного из элементов над другим на заданном уровне. Эти суждения затем выражаются в целых числах (смотрите таблицу шкалы 1–9). Если элемент А доминирует над элементом Б, то клетка, соответствующая строке А и столбцу Б, заполняется целым числом, а клетка, соответствующая строке Б и столбцу А, заполняется обратным к нему числом (дробью). Если элемент Б доминирует над элементом А, то проис ходит обратное: целое число ставится в позицию Б, А, а обратная величина автоматически в позицию А,Б. Если считается, что А и Б одинаковы, в обе позиции ставится единица. На данном этапе для получения каждой матрицы требуется n(n–1)/2 суждений (при каждом парном сравнении автоматически приписываются обратные величины). Этап 4.Вычисляются компоненты собственного вектора как средние геометрические по строке. После нахождения, компоненты собственного вектора нормируются, что дает вектор приоритетов или весов объектов. Этап 5.После проведения всех парых сравнений и получения данных по собственному значению и собственному вектору можно определить согласованность. Для этого, используя отклонение lmax от n, проверяем индекс согласованности, сравнивая с соответствующими средними значениями, полученных для матрицы, построенной случайным образом, получаем отношение согласованности. Эти значения приведены ниже в виде таблицы 7. Этап 6.Этапы 3,4 и 5 проводятся для всех уровней и групп в иерархии. Этап 7.Проводится вычисление общего веса варианта решения путем последовательного взвешивания векторов весов нижележащего уровня (вариантов решений) компонентами вектора весов вышележащего уровня (характеристик). При этом вычисляется сумма взвешенных компонент вида SXнi*Yнij. Где Xнi – вес характеристики (элемента) вышележащего уровня иерархии , а Yнij – вес j-го варианта с точки зрения i-ой характеристики вышележащего уровня. Этап 8.Согласованность всей иерархии можно найти, перемножая каждый индекс согласованности на приоритет соответствующей характеристики и суммируя полученные числа. Результат затем делится на выражение такого же типа, но со случайным индексом согласованности, соответствующим размерам каждой взвешенной приоритетами матрицы. Отметим, что приемлемым является ОС не более 10%. Иначе необходимо произвести переоценку соответствующей матрицы. Если это не позволяет улучшить согласованность, то задачу следует более точно структурировать, то есть сгруппировать аналогичные элементы под более значащими (весомыми) характеристиками. После этого необходимо вернуться к этапу 2.

studfiles.net

19.Экспертные методы получения качественных оценок альтернатив.

1. Парное сравнение.

Этот метод представляет собой процедуру установления предпочтения объектов при сравнении всех возможных пар. В отличие от ранжирования, в котором осуществляется упорядочение всех объектов, парное сравнение объектов является более простой задачей. При сравнении пары объектов возможно либо отношение строгого порядка, либо отношение эквивалентности. Отсюда следует, что парное сравнение так же, как и ранжирование, есть измерение в порядковой шкале.

2. Множественные сравнения.

Они отличаются от парных тем, что экспертам последовательно предъявляются не пары, а тройки, четверки,..., n-ки объектов. Эксперт их упорядочивает по важности или разбивает на классы в зависимости от целей экспертизы. Множественные сравнения занимают промежуточное положение между парными сравнениями и ранжированием.

3. Ранжирование.

Метод представляет собой процедуру упорядочения объектов, выполняемую экспертом. На основе знаний и опыта эксперт располагает объекты в порядке предпочтения, руководствуясь одним или несколькими выбранными показателями сравнения. В зависимости от вида отношений между объектами возможны различные варианты упорядочения объектов.

4. Гиперупорядочение. Основан на определении относительной значимости или относительного веса объектов.

5. Вектора предпочтений.

6. Классификация. Представляет собой разделение объектов по заранее известным или неизвестным классам.

20.Метод анализа иерархий. Этапы.

Метод анализа иерархий (МАИ) является систематической процедурой для иерархического представления элементов, опеределяющих суть любой проблемы. Метод состоит в декомпозиции проблемы на все более простые составляющие части и дальнейшей обработке последовательности суждений ЛПР на основе парных сравнений. В результате может быть выражена относительная степень (интенсивность) взаимодействия элементов в иерархии. Эти суждения затем выражаются численно. МАИ включает процедуры синтеза множественных суждений, получения приоритетности характеристик и нахождения вариантов решений. Полезно отметить, что полученные таким образом значения являются оценками в шкале отношений и соответствуют так называемым жестким оценкам.

Решение проблемы, согласно МАИ, – процесс поэтапного установления приоритетов. На первом этапе выявляются наиболее важные элементы проблемы, на втором – наилучший способ проверки наблюдений, испытания и оценки элементов; следующим этапом может быть выработка способа применения решения и оценка его качества. Весь процесс подвергается проверке и переосмыслению до тех пор, пока не будет уверенности, что процесс охватил все важные характеристики, необходимые для представления и решения проблемы. Процесс может быть проведен над последовательностью уровней иерархии, в этом случае результаты, полученные на одном из них, используются в качестве входных данных при изучении следующего.

В соответствии с работой Т.Саати /1/, предложившего МАИ, для релизации метода необходимо осуществить следующие этапы: Этап 1.Очертить проблему и определить, что необходимо узнать. Этап 2.Построить иерархию, начиная с вершины (цели – с точки зрения управления), через промежуточные уровни (характеристики, от которых зависят последующие уровни) к самому нижнему уровню (который обычно является перечнем альтернатив). Этап 3.Построить множество матриц парных сравнений для каждого из нижних уровней – по одной матрице для каждого элемента примыкающего сверху уровня. Этот элемент называют зависимым (направляемым) по отношению к элементу, находящемуся на нижнем уровне, так как элемент нижнего уровня влияет на расположенный выше элемент (однако подчинен ему по цели). В полной простой иерархии любой элемент воздействует на каждый элемент примыкающего сверху уровня. Элементы любого уровня сравниваются друг с другом относительно их воздействия на направляемый элемент. Таким образом, получаем квадратную матрицу суждений. Попарные сравнения проводятся в терминах доминирования одного из элементов над другим на заданном уровне. Эти суждения затем выражаются в целых числах (смотрите таблицу шкалы 1–9). Если элемент А доминирует над элементом Б, то клетка, соответствующая строке А и столбцу Б, заполняется целым числом, а клетка, соответствующая строке Б и столбцу А, заполняется обратным к нему числом (дробью). Если элемент Б доминирует над элементом А, то проис ходит обратное: целое число ставится в позицию Б, А, а обратная величина автоматически в позицию А,Б. Если считается, что А и Б одинаковы, в обе позиции ставится единица. На данном этапе для получения каждой матрицы требуется n(n–1)/2 суждений (при каждом парном сравнении автоматически приписываются обратные величины). Этап 4.Вычисляются компоненты собственного вектора как средние геометрические по строке. После нахождения, компоненты собственного вектора нормируются, что дает вектор приоритетов или весов объектов. Этап 5.После проведения всех парых сравнений и получения данных по собственному значению и собственному вектору можно определить согласованность. Для этого, используя отклонение lmax от n, проверяем индекс согласованности, сравнивая с соответствующими средними значениями, полученных для матрицы, построенной случайным образом, получаем отношение согласованности. Эти значения приведены ниже в виде таблицы 7. Этап 6.Этапы 3,4 и 5 проводятся для всех уровней и групп в иерархии. Этап 7.Проводится вычисление общего веса варианта решения путем последовательного взвешивания векторов весов нижележащего уровня (вариантов решений) компонентами вектора весов вышележащего уровня (характеристик). При этом вычисляется сумма взвешенных компонент вида SXнi*Yнij. Где Xнi – вес характеристики (элемента) вышележащего уровня иерархии , а Yнij – вес j-го варианта с точки зрения i-ой характеристики вышележащего уровня. Этап 8.Согласованность всей иерархии можно найти, перемножая каждый индекс согласованности на приоритет соответствующей характеристики и суммируя полученные числа. Результат затем делится на выражение такого же типа, но со случайным индексом согласованности, соответствующим размерам каждой взвешенной приоритетами матрицы. Отметим, что приемлемым является ОС не более 10%. Иначе необходимо произвести переоценку соответствующей матрицы. Если это не позволяет улучшить согласованность, то задачу следует более точно структурировать, то есть сгруппировать аналогичные элементы под более значащими (весомыми) характеристиками. После этого необходимо вернуться к этапу 2.

studfiles.net

Тема 7. Экспертные методы выбора альтернатив

7.1.Сущность и особенности использования экспертных оценок при разработке управленческих решений

7.2.Сравнительный анализ дискуссионных методов 7.3.Особенности применения анкетных методов 7.4.Типичные ошибки, связанные с применением экспертных

7.5.Специфика применения экспертных систем поддержки принятия решения

Иллюстративный материал к лекции

Таблица 7.1 Структура блока «Принятие управленческого решения»

4.

Принятие

4.1 Выбор

3.

Расчет и сравнение

 

решения

альтернативы

значений выбранных критериев

 

 

 

для каждой альтернативы.

 

 

 

4.

Выбор наилучшей

 

 

 

альтернативы.

 

 

4.2 Анализ

4.

Анализ чувствительности

 

 

чувствительности

решения к изменению факторов.

 

 

выбора к изменению

5.

Анализ чувствительности по

 

 

факторов и системы

отношению к изменению

 

 

оценки

системы оценки.

 

 

 

6.

Выбор решения с учетом

 

 

 

чувствительности.

Метод экспертных оценок применяется в случаях, когда задача полностью или частично не поддается формализации и не может быть решена известными математическими методами.

 

 

 

Эксперт

 

 

 

 

специалист или искусственная

 

 

 

 

интеллектуальная система, дает

 

 

 

 

количественную или порядковую

 

 

 

 

оценку процессов или явлений, не

 

 

 

 

поддающихся непосредственному

 

 

Независимые

 

 

 

измерению.

 

 

Эксперты-

эксперты

 

 

 

 

 

 

 

антагонисты

 

Зависимые

 

Лично

 

Эксперты –

 

никаким образом

 

 

 

 

в рамках одной

не связаны с

 

эксперты

 

заинтере-

 

диссиденты

 

комиссии по

бизнесом

 

испытывают

 

сованные

 

специалисты,

 

одному и тому

компании и не

 

явное или

 

эксперты

 

оценки

 

же вопросу

имеют личных

 

неявное

 

связаны с

 

которых резко

 

имеют

связей с ее

 

влияние от

 

предметом

 

отличаются

 

противополож-

руководителями

 

результата

 

экспертизы

 

от основной

 

ные мнения.

 

 

экспертной

 

прямо или

 

массы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

оценки.

 

косвенно.

 

экспертов.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 7.2 Виды экспертов

Определение целей

Определение рейтингов

Экспертный прогноз

Разработка сценариев развития ситуации

Генерирование альтернатив

Формирование оценочных систем

Рис. 7.2 Направления использования экспертных методов

Структура оценочной системы

Критерии,

 

Шкала для

 

Правила выбора

 

 

наиболее

характеризующие

 

измерения

 

 

 

предпочтительных

объект оценки

 

каждого критерия

 

 

 

альтернатив

 

 

 

 

Рис. 7.3 Структура оценочной системы, формируемой экспертами

Особенности коллективной экспертизы

Более полное представление о ситуации. Опыт проведения экспертиз показывает, что отдельные эксперты нередко представляют достаточно

детально различные аспекты анализируемой ситуации. Объединение и сопоставление экспертных заключений позволяет получить более полную картину объекта экспертизы.

Выявление заведомо неконкурентных вариантов. Сопоставление различных точек зрения способствует выявлению альтернативных

вариантов, использование которых нецелесообразно.

Выявление верных "еретических" суждений. Правильные решения порой могут предложить высококлассные специалисты, глубоко

разбирающиеся в узкой профессиональной области. Мнение таких экспертов может существенно отличаться от мнения большинства, но

именно оно может оказаться верным.

Получение объективных оценок. Мнения отдельных экспертов содержат оттенок субъективизма. Поэтому обсуждение экспертных

заключений (предусматриваемое рядом экспертных процедур) повышает

их объективность. Этому же способствуют процедуры выработки коллективных экспертных суждений и оценок на основании индивидуальных суждений и оценок.

Получение оценок повышенной надежности. Экспертные заключения,

получаемые в результате коллективных экспертиз, во многих случаях оказываются более взвешенными, устойчивыми при поступлении дополнительной информации, обоснованными и надежными.

Рис. 7.8 Особенности коллективной экспертизы

Формальный

способ

по должности, ученой степени, званию, стажу, числу публикаций

Способ снежного кома

начав с одного эксперта, последовательно опрашивают экспертов, кого бы они хотели видеть в составе экспертной группы; выбирают экспертов, упоминающихся наиболее часто

Рис. 7.3 Способы формирования экспертной группы

Порядочность Компетентность

Требования к экспертам

Независимость

суждений

Рис. 7.4 Требования к экспертам

Постановка проблемы, определение цели и задач экспертизы

Разработка процедуры проведения экспертизы

Отбор, проверка компетентности и формирование группы экспертов

Проведение опроса экспертов и получение их оценок

Обработка, формализация и интерпретация полученной информации

Рис. 7.5 Задачи организационной группы

Формулировка цели экспертной оценки

Сбор экспертной информации

Подбор экспертов и формирование экспертных групп

Формирование вопросов и составление анкет

Формирование правил определения суммарных оценок на основе оценок отдельных экспертов

Работа с экспертами

Анализ и обработка экспертных оценок

Официальное заключение экспертной комиссии

Рис. 7.6 Этапы экспертной оценки

Определение множества потенциальных кандидатов в экспертную группу (Nmax)

Оценка квалификации экспертов и выбор множества квалифицированных экспертов (NK)

Исключение экспертов, чьи цели могут противоречить целям экспертизы (NЦ= NK– Nиск)

Определение подгруппы экспертов с наименьшим представительством (Nmin) из NЦ экспертов

Определение численности экспертной группы

Nэкс= k Nmin

Если Nэкс<m, где m – число решаемых экспертами задач, то размер группы экспертов следует расширить за счет привлечения новых экспертов

Рис. 7.7 Алгоритм определения численности экспертной группы

Таблица 7.2 Вариант системы оценки компетентности экспертов

Параметр

Возможные варианты

Баллы

оценки

 

 

Занимаемая

должность (объективная оценка)

 

 

Руководитель организации

10

 

Заместитель руководителя

8

 

Руководитель подразделения

6

 

Заместитель руководителя подразделения

4

Уровень образования (объективная оценка)

 

 

Доктор наук

6

 

Кандидат наук

4

 

Высшее образование

2

Общий стаж

работы (объективная оценка)

 

 

Более 10 лет

10

 

От 10 до 5 лет

8

Параметр

Возможные варианты

 

Баллы

оценки

 

 

 

 

 

 

Менее 5 лет

 

6

Стаж работы

по проблеме (объективная оценка)

 

 

 

 

 

Более 10 лет

 

10

 

 

От 10 до 5 лет

 

8

 

 

Менее 5 лет

 

6

 

 

 

 

 

 

Степень участия в решении проблемы (субъективная оценка)

 

 

 

 

Эксперт специализируется по данному

 

10

 

 

вопросу

 

 

 

 

 

Эксперт участвует в решении вопроса, но он

 

8

 

 

не входит в сферу его специализации

 

 

 

 

 

Вопрос входит в специализацию эксперта

 

6

 

 

Вопрос не входит в специализацию эксперта

 

3

 

 

 

 

 

Расчет коэффициента объективной компетентности

 

 

 

экспертов (hoi) на основе представленных анкет

 

 

 

 

 

 

 

Расчет коэффициента субъективной компетентности

 

 

 

 

экспертов (hsi) на основе их самооценки

 

 

Расчет коэффициента общей компетентности эксперта: hi=hoi*hsi

Выявление экспертных оценок показателя ai Эксперт может предложить три оценки: оптимистическую (aio ), наиболее вероятную (aiнв ) и пессимистическую (aiп ).

a =

ao+4aнв+aп

i

i

i

i

 

6

 

 

 

 

Расчет общей оценки экспертной группы как средневзвешенного значения:

∑n

aihi

aэкс= i=1

n

 

∑hi

 

i=1

Рис. 7.8 Алгоритм получения результирующего количественного показателя в результате его экспертной оценки

Методы экспертной оценки

Метод простой ранжировки

Метод последовательных сравнений

Метод Черчмена-Акофа

Метод средней точки

Метод Дельфи

Метод сценариев

Метод задания весовых коэффициентов

Метод парных сравнений

Метод векторов предпочтений

Метод комиссий

Метод экспертизы по принципу суда

Рис. 7.7 Основные виды экспертных методов

Этап 1. Подготовка к ситуационному анализу

Этап 2. Анализ информации

Этап 3. Анализ ситуации

Этап 4. Разработка сценариев возможного развития ситуации

Этап 5. Оценка ситуации

Этап 6. Обработка данных и оценка результатов экспертизы

Этап 7. Подготовка аналитических материалов

Рис. 7.8 Этапы ситуационного анализа (метод сценариев)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Непосредственная

 

 

 

 

Метод средней точки

 

 

 

количественная оценка

 

 

 

Используется

 

 

 

Используется:

 

 

 

при

наличии

 

 

При

определении

 

 

 

 

множества

 

 

 

 

значения

показателя,

 

 

 

 

альтернативных

 

 

 

измеряемого

 

 

 

 

вариантов

 

 

 

 

количественно

 

 

 

при экспертной оценке

 

 

При оценке степени

 

 

 

 

численных

значений

 

 

 

сравнительной

 

 

 

 

показателей,

имеющих

 

 

 

предпочтительности

 

 

 

 

количественный

 

 

 

различных объектов

 

 

 

 

характер

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Методы получения количественной экспертизы

Метод Черчмена – Акофа

Используется при количественной оценке сравнительной предпочтительности альтернативных вариантов и допускает корректировку оценок, даваемых экспертами.

Метод лотерей

Используется для сравнения различных лотерей по предпочтительности, которые характеризуются различными вероятностями реализации альтернативных вариантов.

Рис. 7.9 Методы получения количественной экспертизы

Экспертная

Метод

классификация

парных сравнений

Определение принадлежно-

 

сти оцениваемых альтерна-

Оценивание сравнитель-

тивных вариантов к уста-

ной предпочтительно-

новленным классам,

сти альтернативных

категориям, уровням,

вариантов

сортам

 

 

Методы

 

получения

Дискретные

качественных

экспертные

экспертных

кривые

оценок

Разработка прогнозов

 

или анализ дина-

 

мики изменения

 

показателей

 

Метод векторов предпочтений

Получение

коллективного

экспертного

ранжирования

Ранжирование

альтернативных

вариантов

Рис. 7.10 Методы получения качественных экспертных оценок

 

 

I . Стадия подготовки

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Вынесение

 

Четкое

 

Отбор

 

Определение

 

 

участников

 

ведущего

проблемы

 

определение

 

мозгового

 

мозгового

 

 

проблемы

 

 

 

 

 

штурма

 

штурма

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

I I . Стадия поиска

Представле-

 

Высказывание

 

Развитие

 

Обобщение

ние и анализ

 

предложений

 

идей в

 

результатов по

проблем

 

участниками

 

ассоциативные

 

протоколу

ведущим

 

 

 

цели

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Результат удовлетворительный?

нет да

I I I . Стадия отбора

Оценка идей комитетом по оценке

Пригодно?

Использование результатов

Пригодно?

Непригодно

Рис. 7.11 Алгоритм метода мозгового штурма

Мозговой штурм

Основная идея

Побуждать людей к свободному и безоглядному генерированию большого числа идей, причем ассоциации приводят к качественному улучшению предложения

Пригодность

Мозговая атака пригодна для решения проблем, которые являются не комплексными и не поддаются четкому описанию

Правила

1.Позитивное отношение к собственным и чужим идеям, не критиковать весьма отвлеченные идеи для решения проблемы

2.Вначале упор делается только на количество генерируемых идей.

3.Решения проблемы должны быть по возможности оригинальными, уникальными.

4.Благодаря восприимчивости к другим предложениям получить стимул для дальнейшей разработки вынесенных на обсуждение идей.

Организация

1.Группа участников междисциплинарного состава с различных иерархических уровней.

2.Число участников от 5 до 15.

3.Своевременное приглашение с указанием места, даты, обсуждаемой проблемы и правил игры.

4.Выбор признанного всеми человека в качестве ведущего.

5.Длительность заседания около 30 мин.

6.Подготовка вспомогательных средств.

Вспомогательные средства:

Проверочный список:

Тихое

помещение,

доска,

Применять

по-другому,

магнитофон,

освежительные

адаптировать,

модифицировать,

напитки, стимуляторы, мыло,

увеличивать,

уменьшать,

веревка

 

 

 

замещать, комбинировать

Оценка

1.Собрать по телефону устно дополнения к предложениям для решения.

2.Оценить и классифицировать предложения для решения

3.Сообщить результат участникам штурма

Рис. 7. 12 Этапы метода мозгового штурма

Составление перечня признаков решений

Перечень записывается в таблицу в порядке убывания значимости

По каждому признаку в таблицу записывается оценка реализации каждого признака по всем решениям; максимальная оценка – 5

По каждому столбцу находится сумма произведений оценки на соответствующий коэффициент значимости признака

Производят сортировку полученных значений по максимальному значению суммы и определяют предпочтительный вариант решения

Рис. 7.13 Этапы метода последовательных сравнений

Выделяются «крайние»: наилучшая и наихудшая альтернативы с точки зрения эксперта (А1 и А2)

Эксперт подбирает третий вариант (А3), приоритетность которого расположена посередине между А1 и А2

Эксперт подбирает вариант (A4), приоритетность которого расположена посередине между А1 и А3

Эксперт подбирает вариант (А5), приоритетность которого расположена посередине между А2 и А3

Сравнительная предпочтительность всех участвующих альтернатив определена

Рис. 7.13 Этапы метода средней точки

Все альтернативные варианты каждый

эксперт ранжирует по предпочтительности

Каждому варианту эксперт назначает количественные оценки, как правило, в долях единицы

Эксперт сопоставляет по

предпочтительности альтернативный

вариант А1 и сумму остальных альтернативных вариантов

Так просматриваются все альтернативы

Если он предпочтительней, то и значение ƒ(А1) должно быть больше суммарного значения остальных альтернативных вариантов, в противном случае - наоборот

Если эти соотношения не выполняются, то оценки должны быть соответствующим образом скорректированы

Если А1 менее предпочтителен, чем сумма остальных альтернатив, то он сравнивается с суммой остальных альтернатив, за исключением последнего. Если А1 на каком-тошаге оказывается предпочтительней

суммы остальных вариантов и для оценок это соотношение

подтверждается, то А1 и дальнейшего рассмотрения исключается

Рис. 7.14 Этапы метод Черчмена-Акофа

Особенности метода Дельфи

Регулируемая

 

Анонимность

обратная связь

 

экспертов

 

 

 

Статистическая обработка результатов опроса и формирование группового ответа

Рис.7.15 Особенности метода Дельфи

 

m

 

 

p

 

1

2

 

 

 

∑αij−

 

 

 

 

 

 

2

p(m+1)

W =

i=1

 

j=1

 

 

 

 

 

1

mp2

(m2 −1)

 

 

 

 

 

 

12

 

 

 

 

 

 

Рис. 7.16 Коэффициент конкордации, используемый при оценке согласованности мнений экспертов. (αij – ранг, назначенныйj-мэкспертомi-йальтернативе; m – число альтернатив; p – число экспертов)

Причины, снижающие точность экспертных оценок

Использование некомпетентных экспертов. Причины этого:

•недостаточно серьезное отношение к проведению экспертизы;

•наличие ограниченной информации об экспертах и областях их

профессиональных знаний и опыта;

•нечеткое понимание целей и характера объекта экспертизы и

неполной информации о нем;

•отсутствие организационных механизмов, обеспечивающих

возможность привлечения высококвалифицированных специалистов.

Недостаточная подготовленность экспертизы. Имеют место некачественная формулировка целей экспертизы, низкий организационный уровень ее подготовки и проведения, отсутствие

необходимой квалификации рабочей группы, проводящей экспертизу.

Недостаточная подготовленность экспертизы. Имеют место

некачественная формулировка целей экспертизы, низкий

организационный уровень ее подготовки и проведения, отсутствие необходимой квалификации рабочей группы, проводящей экспертизу.

Недостаточное внимание, уделяемое оценке согласованности мнений экспертов.

•Несогласованность может свидетельствовать о том, что к проведению экспертизы отнеслись формально, не придавая особого значения ее результатам, или же эксперты при

вынесении заключений и оценок проявили высокую степень

конформизма;

•несогласованность экспертных суждений может означать разное понимание экспертами цели экспертизы, а также участие в работе комиссии экспертов с противоположными интересами

Преувеличение возможностей экспертных оценок.

Безусловно, далеко не все существующие проблемы могут быть решены с помощью экспертов

Излишнее увлечение количественными оценками. Немало ошибок связано с требованием организаторов экспертизы давать оценки в виде числа, причем основания для этого имеются не всегда

Конформизм экспертов и некорректная интерпретация результатов

Рис. 7.17 Причины, снижающие точность экспертных оценок

Тема 8. Эвристические методы выбора альтернатив

действия

 

 

8.1.Сущность и особенности применения эвристических методов

8.2.Субъективные факторы выбора альтернатив

8.3.Адекватные и удовлетворительные решения

 

Напряженная или

 

исключительная

 

ситуация,

 

 

вызывающая страх

 

СТРЕСС

Паника

Осмысленная

Выводы и/или

 

деятельность

действия

Т1

Т2

Т3

 

Тобщ

 

 

Нормализованная,

 

неопасная или

 

известная ситуация

Рис. 8.1 Место паники в разработке управленческих решений

studfiles.net

Методы получения качественных экспертных оценок — Мегаобучалка

Метод экспертной классификации. Этот метод целесообразно использовать, когда необходимо определить принадлежность оцениваемых альтернатив к установленным и принятым классам, категориям, уровням, сортам и т.п., например, оценка дегустаторами сортов чая или определение категории отеля. Если классы установлены заранее, то эксперту последовательно предъявляют альтернативные варианты и тот определяет, к какому классу принадлежит данная альтернатива. Если же классы не установлены, то эксперту предъявляют альтернативные варианты парами и просят определить, относятся они к одному классу или к разным. После чего альтернативы предлагаются для оценки последовательно, и выясняется, можно ли каждую из них отнести к одному из образовавшихся классов, или для нее надо образовать новый класс. Процедура повторяется до тех пор, пока не будут оценены (расклассифицированы) все альтернативы.

Метод ранжирования альтернатив. Сущность этого метода заключается в упорядочивании сравниваемых альтернатив по степени предпочтительности определенного признака. Если таких альтернатив сравнительно немного (не более 20), то эксперту предъявляется весь набор альтернативных вариантов, и он указывает наиболее предпочтительный среди них. Затем эксперт определяет наиболее предпочтительный вариант из оставшихся. И так далее, пока все оцениваемые альтернативы не будут проранжированы. Если же оцениваемых вариантов больше, то сначала производится их разбиение на упорядоченные по предпочтению группы с помощью метода экспертной классификации, а затем ранжирование внутри каждой группы.

Метод экспертных кривых. Этот метод применяется, когда целью экспертизы является разработка прогнозов на основе анализа динамики изменения показателей, характеризующих объект экспертизы, например, темпов роста ВВП, инфляции, уровня безработицы и т.п. Использование данного метода предполагает построение на основе имеющихся статистических данных графика, отображающего тенденцию динамики анализируемого показателя. Затем, при помощи экстраполяции, эта тенденция продолжается в будущее, что дает возможность оценить значение данного показателя в прогнозируемом периоде. Однако использование экстраполяции может привести к существенным ошибкам, т.к. не учитывает возможность качественных изменений, приводящих к смене тенденции. Поэтому далее, на основе обобщенного мнения экспертов, на графике определяются точки, в которых следует ожидать смены тенденции изменения оцениваемого показателя, что позволяет наглядно представить возможные альтернативные сценарии развития ситуации.

Двум рассмотренным выше группам методов получения экспертных оценок соответствуют и два типа шкал:

шкалы количественных измерений;

шкалы качественных измерений.

Количественные шкалы.

Абсолютная шкала. Если требуется определить количество мест в аудитории или количество работников, необходимых для выполнения определенной операции, то число, являющееся результатом подобных измерений, определяется однозначно и является единственным. В этом и заключается особенность абсолютной шкалы.

Шкала отношений. Предполагает возможность производить измерения в различных системах единиц. Так, например, если оценивать массу предмета в килограммах, получим одно числовое значение, в фунтах — другое и т.д. Однако какой бы системой измерений ни пользоваться, отношение масс любых двух предметов будет одинаково и при переходе от одной системы к другой не меняется. То же самое наблюдается и при измерении длины предметов. Это типичные примеры шкалы отношений, в которых отношения числовых оценок остаются неизменными.

Шкала интервалов. В шкале интервалов при переходе от одной системы измерений к другой отношения числовых значений оцениваемых альтернатив не сохраняются, однако сохраняется отношение разностей числовых оценок. Примером измерений в шкале интервалов является определение температуры, которую, как известно, можно измерять по разным шкалам: Цельсия, Фаренгейта и т.д. Каждый раз мы будем получать разные числа, т.к. в различных шкалах используются различные точки начала отсчета и различные единицы масштаба измерений. Но эти разные числовые оценки соответствуют одной и той же температуре объекта.

Шкала разностей. Если при переходе от одной числовой системы измерений к другой меняется лишь точка начала отсчета, такие шкалы называются шкалами разностей. Примером количественных оценок в шкале разностей являются системы летоисчисления, отличающиеся точкой начала отсчета (от рождества Христова, от сотворения мира или от переселения пророка Мохаммеда из Мекки в Медину).

Качественные измерения являются гораздо менее строгими, они носят субъективный характер и для них используются другие типы шкал, основными из которых являются следующие.

Качественные шкалы.

Номинальная шкала (шкала наименований). Суть измерений оцениваемых альтернатив в этой шкале — разбиение их на классы по определенному признаку. Всем альтернативам, попавшим в один класс, должно соответствовать одно и то же число. Примерами измерений в номинальных шкалах может служить разбиение студентов одного курса на группы, разделение изделий по уровням качества (сортам) и т.д.

Порядковая шкала.Эта шкала используется для ранжирования, т.е. определения порядка предпочтения альтернатив, выраженности того или иного свойства, например важности, срочности и т.п.

Довольно часто в ходе экспертизы возникает необходимость измерения показателей, оценки которых носят заведомо субъективный характер. Так, например, на знаниях и опыте специалистов основаны оценки степени риска при реализации того или иного инвестиционного проекта, конкурентоспособности определенного вида продукции, уровня компетентности кандидата на вакантную должность и т.п. В этих случаях используют особый тип порядковых шкал — вербально-числовые шкалы. Их особенность как раз и состоит в том, что они позволяют измерить степень интенсивности какого-либо свойства, имеющего субъективный характер. В состав вербально-числовой шкалы входят содержательное (словесное) описание выделенных градаций и соответствующие им (градациям) числовые значения.

Наиболее известна широко применяемая на практике шкала Харрингтона.

Приведенные в таблице числовые значения получены на основе статистического анализа большого массива данных, благодаря чему шкала Харрингтона имеет универсальное применение и может в соответствующих модификациях (например, в виде шкалы баллов) использоваться для оценки различных показателей качественного характера.

Подводя итоги изучения экспертных методов, следует отметить, что их значение состоит в том, что они усиливают элемент коллегиальности в процессе принятия сложных решений и, используя интуицию и коллективную генерацию идей, позволяют находить новые, оригинальные решения проблем, к которым нельзя прийти с помощью только логических рассуждений.

В то же время между всеми рассмотренными способами разработки и обоснования решений (методами моделирования и экспертными методами) на практике довольно трудно установить четкие границы, т.к. разрешение комплексных проблем современного менеджмента требует и комплексного использования различных логических, статистических, математических и эвристических приемов. Поэтому не какая-то одна, а преобладающая группа способов и формирует тот или иной метод. Области применения методов принятия решений зависят, в основном, от характера решаемых проблем и условий принятия решений, что отражено на рисунке.

megaobuchalka.ru


Prostoy-Site | Все права защищены © 2018 | Карта сайта