- •Цели, задачи курса «Модели и методы принятия решений» и его место в системе экономических наук.
- •Экономика как система.
- •Управленческие решения: сущность, эффективность, последствия.
- •Роль менеджера в процессе подготовки управленческих решений.
- •Общие положения и понятия теории принятия управленческих решений.
- •Количественные методы принятия решений.
- •8. Технология разработки и реализации управленческих решений.
- •9. Планирование процесса принятия управленческих решений.
- •10. Мониторинг и контроллинг за реализацией управленческих решений.
- •11. Многокритериальные задачи.
- •12. Оценка альтернатив при выработке управленческих решений.
- •13. Оформление принятых решений.
- •15. Функции и функциональные зависимости.
- •16. Нахождение оптимумов функций.
- •17. Понятие, цели и задачи экономико-математического моделирования.
- •18. Классификация экономико-математических моделей.
- •19. Применение методов статистического анализа в экономике.
- •20. Понятие, цели и задачи имитационного моделирования.
- •21. Применение имитационного моделирования в экономике.
- •22. Основные понятия и положения теории искусственного интеллекта при принятии управленческих решений.
- •23. Базы знаний.
- •24. Оценка рисков при принятии управленческих решений.
- •25. Выбор критериев оптимальности и формирование системы ограничений.
- •26. Понятие, цели и задачи линейного моделирования.
- •27. Программные средства реализации линейных моделей.
- •28. Объективно обусловленные оценки.
- •29. Оптимизация производственного плана предприятия.
- •30. Учёт фактора времени в линейных моделях.
- •31. Модели принятия решений при управлении персоналом.
- •32. Межотраслевые модели.
- •33. Применение линейного моделирования в экономике.
- •34. Понятие регрессии и задачи регрессионного анализа.
- •35. Применение методов регрессионного анализа в экономике.
- •36. Понятие корреляции и задачи корреляционного анализа: теоретический и практический аспекты.
- •37. Этапы построения корреляционно-регрессионных моделей.
- •38. Применение методов статистического анализа в экономике и перспективы их развития.
- •39. Использование баз данных для построения моделей.
- •40. Тренды и их практическая значимость.
- •41. Основные понятия и определения системы массового обслуживания (смо).
- •42. Классификация смо.
- •43. Основные формулы для расчёта производственно-экономических характеристик смо.
- •44. Управление очередями – практический аспект.
- •45. Имитационное моделирование в смо.
- •46. Компьютерные технологии и программное обеспечение для прогнозирования характеристик создаваемых смо.
- •47 История возникновения и развития методов экспертных оценок.
- •48. Коллективные экспертные оценки.
- •49. Индивидуальные экспертные оценки.
- •50. Области применения методов экспертных оценок.
- •51 Принципы формирования групп экспертов.
- •52. Метод Дельфи.
- •53. Метод мозгового штурма: особенности и специфика использования.
- •54. Обработка результатов экспертных оценок.
- •55. Оценка эффективности метода экспертных оценок в экономике.
- •56. Рейтинги и их роль в деятельности страны и организаций.
- •57. Использование рейтингов при установлении деловых контактов.
- •58. Базы знаний.
- •59. Коллективные решения.
- •60. Роль консультантов и консалтинговых фирм при подготовке проектов решений, эффективность их деятельности.
54. Обработка результатов экспертных оценок.
Целью обработки оценок является получение обобщенного мнения на основании множественных суждений экспертов. Совместной обработке обычно подлежат оценки, полученные в ходе одной экспертизы. Из-за возможных существенных различий в организации каждая экспертиза разрабатывается отдельно, а методы обработки зависят от типа шкалы, по которой производилось оценивание, способа оценивания, формы проведения опроса и характера полученных результатов. В отличие от методов обработки, последовательность обработки универсальна и включает, как правило, четыре основных этапа:
1) унификацию результатов, состоящую в преобразовании результатов экспертизы (экспертных оценок) в форму, пригодную и удобную для обработки;
2) анализ согласованности мнений экспертов, принимавших участие в экспертизе;
3) выделение высокосогласованных подгрупп, характеризующихся близостью мнений входящих в них экспертов;
4) синтез обобщенного мнения (мнений), состоящий в объединении частных оценок в общий итоговый показатель.
Одним из основных инструментов, используемых в анализе и обработке экспертных оценок, является анализ согласованности, задача которого состоит в определении, насколько близки или далеки друг от друга точки зрения экспертов. Анализ согласованности помогает решать ряд важных задач, возникающих при обработке экспертных оценок, в частности:
1) задачу определения результирующих значений, наиболее близких к оценкам, указанным экспертами;
2) задачу классификации экспертов на основании высказанных ими суждений.
Очевидно, что способ измерения согласованности экспертных суждений зависит прежде всего от характера оценок - количественного или качественного. Отметим, что анализ согласованности мнений экспертов - лишь частная постановка более общей задачи исследования близости различных процессов и явлений. Сегодня существует довольно обширная номенклатура методов и количественных показателей, позволяющих оценить степень этой близости.
Показатели согласованности мнений предназначены для количественной оценки степени совпадений мнений двух или более экспертов по поводу одного или более объектов экспертизы. Рассмотрим классификацию показателей согласованности. В качестве критериев классификации примем:
- характер (тип) показателя, отражающий подход к его вычислению;
- количество объектов экспертизы, охватываемых показателем;
- число экспертов, согласованность которых позволяет оценить показатель.
В зависимости от характера и способа вычисления, показатели могут отражать:
- относительную частоту противоречий во мнениях без учета расстояния между несовпадающими оценками;
- вариационный размах - степень противоречивости мнений с учетом расстояний между отдельными оценками;
- средние отклонения - степень противоречивости мнений, основанную на отклонениях оценок от некоторого центрального значения.
По количеству охватываемых объектов показатели делятся на две категории - показатели, оценивающие согласованность мнений по поводу одного объекта экспертизы, и показатели для неограниченного числа объектов.
По числу экспертов показатели предназначены для оценки согласованности двух либо неограниченного числа экспертов.