Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Приложения теории принятия решений. Учет сценариев поведения макро- и микросреды при построении оптимальных альтернатив бизнес-поведения. Учебное посо
.pdf
Таблица 6.10
р
Коэффициенты вариации оценок критериев по товарным рынкам
Наименование критерия
Конкурентная борьба
производителей на рынке
Угроза со стороны товаровзаменителей
Угроза появления новых
участников рынка
Рыночная сила поставщиков
Рыночная сила покупателей
Наименование товарного
рынка
Электрические пароварки 11,2
Электрические чайники 15,1
Моющие пылесосы 10,0
Электрические пароварки 15,9
Электрические чайники 10,2
Моющие пылесосы 21,0
Электрические пароварки 21,0
Электрические чайники 19,9
Моющие пылесосы 12,0
Электрические пароварки 14,3
Электрические чайники 11,7
Моющие пылесосы 17,9
Электрические пароварки 22,2
Электрические чайники 19,8
Моющие пылесосы 15,2
Мультипликативные групповые экспертные оценки остроты
конкурентной борьбы по каждому товарному рынку
Коэффициент
вариации
оценок (i, %)
Таблица 6.11
Оценка
важности
Наименование критерия
Стадия ЖТЦ 25,7 5,0 3,0 5,0
Конкурентная борьба производителей
ынке
на
критерия
по группе
(баллы)
35,6 4,6 2,0 4,2
101
Преобладающие групповые
мнения экспертов (баллы)
Пароварки
Электри-
ческие
чайники
Моющие
пыле-
сосы
Окончание табл. 6.11
Оценка
важности
Наименование критерия
Угроза со стороны товаровзаменителей
Угроза появления новых участников
рынка
Рыночная сила поставщиков 6,9 3,7 4,3 2,7
Рыночная сила покупателей 19,0 3,1 3,1 3,4
Интегральная обобщенная оценка
конкуренции
критерия
по группе
(баллы)
4,8 4,5 4,6 2,3
8,0 2,4 2,3 3,2
100,0 414,0 285,9 397,9
Преобладающие групповые
мнения экспертов (баллы)
Пароварки
ческие
чайники
пыле-
сосы
Наибольшую интегральную обобщенную оценку имеет рынок пароварок с максимальным числом баллов по важнейшим критериям – 414.
Этот рынок является самым перспективным для выхода на него нового
товаропроизводителя. Рынок моющих пылесосов набрал высокий балл –
397,9 и также достаточно перспективен.
Самая низкая оценка (285,9 балла) у рынка электрических чайников.
На этот рынок выходить не нужно
– производители, которые уже на нем,
превращают его в рынок совершенной конкуренции. Кроме того, рынок
уже вступил в стадию зрелости, поэтому большого роста объемов продаж
на нем не прогнозируется.
Метод интегральной обобщенной оценки остроты конкуренции может использоваться при принятии решений о перспективности (нецелесообразности) выхода на новые товарные рынки.
МАТРИЧНЫЕ ОЦЕНКИ СОГЛАСОВАННОСТИ
ЭКСПЕРТНОЙ ИНФОРМАЦИИ
При анализе конкретных факторов оценки экспертов согласованы, если максимальное собственное число матрицы парных сравнений равно
числу сравниваемых объектов.
max
.n (6.7)
102
Несогласованность экспертной информации оценивается с помощью
x
x
x
x
x
x
M
M
величины
( – n), указывающей, когда суждения надо проверить.
max
Для этого можно также использовать коэффициент нетранзитив-
ности:
max
n
.
(6.8)
n
Необходимо снизить себестоимость двух разных товаров, выпускаемых различными предприятиями. Анализ выявил четыре резерва снижения себестоимости их производства:
– внедрение новой технологии;
1
– более экономное использование ресурсов;
2
– ремонт станков и оборудования;
3
– покупка новой технологической линии.
4
Таким образом, было сформировано базовое множество X =
, , .}
xx
234
{,
1
Экспертом может быть как руководитель, так и другие специалисты.
Задача экспертизы – сравнить резервы на предмет доступности их применения в текущей хозяйственной ситуации. Эксперту задавался вопрос о
возможности описания доступности резервов понятием «высокая доступность». В результате проведенного экспертного опроса были получены
матрицы сравнений
и
1
для 1 и 2 товара соответственно:
2
1567
⎛⎞
⎜⎟
1
⎜⎟
⎜⎟
MM
12
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎝⎠
12
max max
146
5
11
64
111
764
14
1
4,39 4,102
1467
⎛⎞
⎜⎟
1
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎝⎠
134
4
11
63
12
111
742
Коэффициенты нетранзитивности ответов экспертов следующие:
4,39 4 4,102 4
(6.10)
12
44
0,0975; 0,0255.
103
(6.9)
1
На основе анализа коэффициентов нетранзитивности можно сделать
M
M
M
M
M
M
M
x
X
вывод, что ответы эксперта для первого товара нуждаются в проверке.
Для такой проверки дополнительно рассматриваются факторы, определяющие результаты экспертного оценивания, в частности:
множество оцениваемых объектов;
оцениваемые свойства объектов;
предпочтения конкретного эксперта;
текущая хозяйственная ситуация;
внутренняя непротиворечивость экспертных ответов.
и
В матрицах
один и тот же эксперт оценивает одно и то же множество резер-
1
факторы 1, 2, 3 одинаковы:
2
вов снижения себестоимости по их доступности для предприятия;
экономические условия, в которых ведется производство каждо-
го товара на конкретном предприятии, различаются;
эксперт мог дать различные в своей согласованности ответы.
Из постановки задачи фактор 4 различен для двух товаров. О факто-
и
ре 5 ничего заранее сказать нельзя. Различия в матрицах
1
, а как
2
следствие, и различия в коэффициентах нетранзитивности обусловлены:
разными хозяйственными ситуациями (объективный фактор);
несогласованностью экспертных оценок (субъективный фактор).
Из анализа характеристик матриц
нельзя в полной мере считать, что коэффициент φ отражает
и
1
внутреннюю противоречивость экспертных ответов
следует, что:
2
– на его величину
влияет минимум два фактора;
поскольку величина коэффициента φ в матрице
могла ухуд-
1
шиться за счет двух факторов, неизвестно, каким образом можно оценить или улучшить непосредственно согласованность экспертных ответов;
в оценке согласованности экспертов надо использовать величину:
– отражающую различия во внутренней согласованности ответов;
– при этом не реагирующую на различия в объективных условиях.
Пусть эксперты оценивают 10 резервов снижения себестоимости по
степени их доступности, что дает множество X = { /
i =1,10}.
i
Пусть объекты, для которых снижается себестоимость, имеют вид:
, , , ;{}
xx x x
1 1234
104
{ , , , , , , , };
X
M
M
xx x x x x x x
2 12345678
{ , , , }.Xxxxx
378910
Результаты анализа мнений экспертов – это матрицы следующих парных сравнений (6.11):
11
⎛⎞
11
⎛⎞
⎜⎟
1
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
MM
12
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎝⎠
142
2
11 1
84 2
11
42
1
21
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎝⎠
1284
⎜⎟
44
11
22
11
21 12
22
42 1 1 24
42 1 1 24
21 1 1 12
22
11 1 1
11
22
44
(6.11)
⎛⎞
12
⎜⎟
⎜⎟
111
248
⎜⎟
M
2
⎜⎟
241
⎜⎟
⎜⎟
482 1
⎝⎠
122
4; 6; 4;
max max max
123
11
24
1
;
1
2
0.
Здесь согласованность экспертных ответов идеальная.
Два разных эксперта оценивают четыре численных значения производительности рабочих: X = {100, 120, 140, 160}, измеряемых в терминах
«изделие / ед. времени» на предмет возможности их оценки как высокой
производительности.
После опроса экспертов получены матрицы парных сравнений
и результаты их обработки:
и
2
105
1
160 140 120 100
M
⎛⎞
⎜⎟
1248
⎜⎟
160 160
⎜⎟
11
11
MM
⎜⎟
12
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎝⎠
22
140 140
1
120 120
100 100
112
4
11
21
82
12
4,448; 4,518;
max max
11, 2 %; 11, 2 %.
12
160 140 120 100
⎛⎞
⎜⎟
1489
⎜⎟
⎜⎟
1
149
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎝⎠
4
11
84
18
111
998
;
(6.12)
1
Первый эксперт, случайно допустив ошибку, нарушил порядковую
транзитивность. Эта ошибка имеет содержательный смысл – противоре-
чие в определении факта предпочтения. То есть, согласно матрице
1
производительность в 140 единиц примерно также описывается понятием
«высокая», как и производительность в 120 единиц (140 ~ 120).
В свою очередь производительность в 100 единиц (120
100), и в то
же время эксперт по ошибке считает, что 100 больше соответствует понятию «высокая», чем 140 (100 140). Наличие ошибки обнаруживается за
счет здравого смысла, в соответствии с которым упорядочение производительностей {100, 120, 140, 160} по их возрастанию ошибочно.
ЭКСПЕРТНЫЕ ОПРОСЫ
В КЛАССИФИКАЦИОННЫХ МОДЕЛЯХ
Экспертные мнения применяют для установления количественных
связей между компонентами различных исследуемых систем. Это дает
возможность разрабатывать разные классификационные модели (КМ),
необходимые для сравнения объектов, отличающихся сложной структурой и описываемых большим набором параметров.
К примеру, проведение социально-экологического районирования
территории требует анализа:
социальных факторов;
экономических факторов;
техногенных факторов;
природных факторов.
106
Они измеряются в различных, несопоставимых единицах, таких как:
плотность населения (человек/км
уровень загрязнения природной среды (мг/л, мг/м
2
);
3
или в долях
предельно допустимых концентраций загрязнения);
уровень занятости (%) и др.
Установить количественные зависимости между такими факторами,
особенно когда их связь отсутствует или нечетко выражена, методами
корреляционного, регрессионного и других видов анализа сложно. Поэтому экспертные методы широко внедрены в анализе сложных систем,
в том числе при недостатке информации для поиска устойчивых зависимостей.
Используя современные КМ дают
возможность учитывать различное
число факторов и сопоставлять их на основании количественных оценок.
Если не учитывать разный вклад в результат каждого фактора, то в ходе
классификации объект может попасть не в «свой» класс.
КМ включают в себя:
правила классификации, на основании которых исследуемые
объекты должны быть отнесены к тому или иному классу;
определение влияющих факторов и их показателей;
алгоритмы поиска оценок показателей влияющих факторов;
определение весовых коэффициентов влияющих факторов.
Главное в таких моделях – это поиск весовых коэффициентов. В анализе сложных систем решающим является опыт экспертов. Задача эксперта – на основе его знаний о связях компонентов исследуемой системы
и воздействующих на нее факторов дать оценку влияния разных факторов
на систему как на единый объект.
В
зависимости от сложности задачи и квалификации экспертов суще-
ствует ряд способов оценивания искомых коэффициентов.
Простейший способ – прямая расстановка коэффициентов или весов,
так, чтобы их сумма была равна единице или 100 %. При этом достаточно
трудно, даже при высокой квалификации экспертов, расставить коэффициенты в долях единицы или процентах при каждом влияющем факторе.
Расстановку весов трудно применять при росте числа факторов, значит, статистическая значимость весов будет невысока, что влечет за собой
снижение качества разрабатываемой экспертной модели.
Разбиение же факторов на участки по компетентности экспертов приводит к нарушению однородности условий оценивания и снижению статистической достоверности оценок весов.
107
В рамках другого способа от экспертов требуется произвести ранжирование. Можно получить также сводные оценки весов усреднением рангов (недостатком такого подхода является сильное сглаживание весов,
тем большее, чем меньшее число факторов рассматривается). Как дополнительный способ поиска весовых коэффициентов применяют метод последовательного попарного сравнения факторов и группировки их в
ряд
классов с помощью специальных процедур.
Необходим правильный подбор экспертов и способ их работы. Выбору экспертов уделяется много внимания, так как ошибки в подборе специалистов ведут к некорректным оценкам параметров КМ. Расчеты, выполненные при помощи таких моделей, будут давать искаженные или неверные оценки исследуемых объектов. Компетентность
экспертов – понятие
субъективное, оцениваемое по результатам работы. Единой методики
оценки экспертов пока отсутствует.
Экспертный опрос организуют и проводят открыто или анонимно.
Открытый опрос проводят как обсуждение в группе и индивидуально.
Цель группового опроса – выработка самого согласованного решения.
Если мнения экспертов независимы и дискуссия носит открытый и доброжелательный характер, то такое
обсуждение наиболее эффективно,
а обобщенное мнение экспертов наиболее корректно.
Подходящую атмосферу опросов создать сложно, так как эксперты
могут:
иметь разные взгляды на обсуждаемые вопросы;
обладать конформизмом или страховаться в собственном решении;
игнорировать другие аргументы.
Для групповых обсуждений характерны следующие особенности:
завышение значимости и вероятности желательного результата
или нежелательного решения (феномен Ирвина);
групповые решения более рискованны, чем индивидуальные
(феномен «позитивного сдвига риска» Стоунера)
– группа идет на уро-
вень риска (выше среднегруппового) самого рискованного ее члена;
деформация мышления индивидов (феномен Яниса
«Groupthink») из-за:
– излишнего оптимизма;
– давления на членов группы, выдвигающих возражения и аргументы
против групповых стереотипов;
– самоцензуры членов группы;
– членов группы, скрывающих неблагоприятную информацию.
108
На решение группы влияет ее лидер, так как часть экспертов считает,
р
р
что «никто другой не владеет ситуацией лучше, чем он, поэтому ему
и стоит доверять в большей степени, чем другим». Конформизм явно отмечаются у членов группы, базовое образование которых относится
к смежным областям знаний. При этом многолетний опыт работы и
постоянное общение со специалистами не дает экспертам полной уверенности в своих силах.
Вывод – оценки от коллективного обсуждения вопросов неэффективны. Вместо сближения мнений может быть их поляризация, т. е. получится результат, противоположный целям создания группы.
Те же следствия имеет индивидуальный опрос, чей результат доводится до всех
участников для коррекции начального мнения. Более полезны анонимные опросы, чьи результаты известны только группе специалистов, обрабатывающих анкеты экспертов.
Для улучшения экспертных оценок рекомендуется знакомить всех
участников опроса (группового или индивидуального) с общими результатами, после чего проводить второй тур анкетирования. От проведения
или непроведения повторных опросов (иногда до 5 итераций
) во многом
зависит итоговый результат.
Чтобы получать весовые коэффициенты факторов, в наибольшей степени приближенные к реальности, необходимо:
сделать процесс опроса экспертов независимым от обстоятельств;
уделить внимание процедурам оценки компетентности экспертов.
Один из самых простых и эффективных способов нахождения весовых коэффициентов
– метод анализа иерархий. Суть его заключается
в том, что влияющие факторы попарно сравниваются между собой по
специальной оценочной шкале (табл. 6.12).
Таблица 6.12
Шкала попарного сравнения факторов в рамках иерархии суждений
№
п/п
1 Равная важность Равный вклад в цель
2 Промежуточное суждение
3 Умеренное
4 Промежуточное суждение
5 Существенное
Суждение Пояснение
Опыт и суждение дают легкое превосходство одного
евосходство
п
евосходство
п
над другим
Сильное превосходство одного над другим
109
Окончание табл. 6.12
р
р
j
j
№
п/п
6 Промежуточное суждение
7 Значительное
8 Промежуточное суждение
9 Очень сильное
Суждение Пояснение
евосходство
п
п
евосходство
Имеется значительное превосходство
Имеется значительное превосходство одного фактора
над другим
Каждое суждение кодируется числом от
1
/9 до 9, этот код – номер
нужной строки таблицы – матрицы попарных сравнений (m m) – напри-
мер фактор
фактор
a = 3,
ij
A
(загрязнение водных объектов) умеренно превосходит
i
A (загрязнение атмосферного воздуха), значит, в этой матрице:
a = 1/3.
i
Рассчитать веса факторов можно несколькими способами.
Один способ
– вычисление собственного вектора матрицы парных
сравнений, равного максимальному собственному числу матрицы. Здесь
эксперту требуется сравнивать только два фактора, причем на качественном уровне. При этом наличие остальных факторов не влияет на ход
сравнения, т. е. факторы считаются статистически независимыми.
Это легче, чем непосредственно расставлять весовые коэффициенты
или производить ранжирование, поскольку
в этих случаях необходимо
держать в голове все факторы одновременно. Результаты парного сравнения будут более адекватными существующим зависимостям между компонентами системы.
Другой способ – это ряд методов внутренних / внешних оценок качества экспертов, полученных на базе суждений экспертов / заказчиков экспертизы:
априорные;
апостериорные;
тестовые.
Априорными называют методы оценки качества эксперта, где не используют информацию о результатах его участия в ранних экспертизах.
Среди априорных методов используют:
самооценивание;
взаимное оценивание;
анкетирование.
110
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]