2. Метод экспертных оценок

Суть всех экспертных методов — сбор, обработка сведе­ний от достаточно представительного числа экспертов. Эксперты (от лат. expertus — опытный) — это компетент­ные лица, обладающие знаниями и способные высказать аргументированное мнение по изучаемому явлению. Экс­пертиза — процедура получения оценок от экспертов. Объективная оценка изучаемого явления получается в ре­зультате обобщения субъективных мнений многих экспер­тов. Подготовка и проведение экспертизы осуществляется по программе, включающей такие основные этапы: опре­деление цели и задач экспертизы; формирование эксперт­ной группы; составление опросных листов; определение способа и процедуры опроса экспертов; проведение опро­са; обработка и анализ информации, полученной от экс­пертов.

Опыт проведения экспертных оценок с целью прогнози­рования объемов спроса, потребления и товарооборота по­казывает, что их действенность значительно повышается, если использовать панель экспертов, т. е. отбирать экспертов из списка специально подобранных компетентных лиц, ко­торые систематически привлекаются к участию в повторяю­щихся экспертных оценках подобного рода.

Опыт осуществления прогнозов рынка показывает, что наиболее эффективны два метода опроса экспертов и после­дующего обобщения их мнений:

а) индивидуальный метод, когда согласование оценок про­водится в режиме, при котором каждый эксперт дает оценку независимо от других, а затем с помощью како­го-либо приема эти оценки обобщаются в одну. Напри­мер, простейший способ получения подобной обобщенной оценки состоит в вычислении средней арифметиче­ской.

Индивидуальный метод прост с организационной точки зрения и экономичен, но его применение ограничено из-за недостаточной достоверности получаемых оценок, ибо на практике экспертам предлагается выбрать либо один из не­скольких вариантов прогноза, либо дать собственную коли­чественную оценку;

б) метод Дельфи. Этот метод обладает следующими основ­ными особенностями: на первом этапе каждый эксперт работает изолированно от других; опрос экспертов про­водится в несколько туров; после каждого тура экспертов знакомят с оценками других экспертов и их средним зна­чением при сохранении анонимности экспертов и по­дробной аргументации минимального и максимального значений оценок.

Решение о необходимости проведения последующих ту­ров экспертизы и достоверности групповой оценки прини­мается, как правило, исходя из показателя согласованности мнений экспертов. В качестве такого показателя использу­ется коэффициент вариации V, рассчитываемый по форму­ле:

где — среднее квадратическое отклонение оценок;

у_т - среднее значение оценки;

- индивидуальная оценка каждого эксперта;

п - число экспертов.

Если V>40 %, то это свидетельствует о больших колеба­ниях и ненадежности средней величины - у_т. При определе­нии согласованности мнений экспертов V снижают и, как правило, считают приемлемым значение коэффициента ва­риации, не превышающее 33%.

3. Метод экономико-математического моделирования.

Экономико-математические модели (ЭММ), называе­мые также многофакторными (мультифакторными), отра­жают сложные взаимосвязи элементов рынка и влияющих на него факторов. ЭММ, используемые для прогнозирования рынка, имеют форму линейных, степенных логарифмиче­ских и других уравнений. Наиболее простое из них и наибо­лее часто используемое на практике - это линейное уравне­ние множественной регрессии:

где Y - прогноз, например, спроса, товарного предложения, цены;

параметры уравнения;

- факторы, влияющие на развитие рынка.

Выбор того или иного уравнения регрессии еще не озна­чает, что построена экономико-математическая модель, пригодная для прогнозирования рынка. Нужно как мини­мум выполнить следующие работы: выявить важнейшие факторы, влияющие на развитие рынка; определить степень влияния этих факторов на результативные показатели ры­ночного процесса и отобрать из них наиболее существенные; разработать математическую форму модели, учитывающую влияние всех этих отобранных факторов; определить состав исходной информации, влияющей на эти факторы, вклю­ченные в модель; организовать и реализовать сбор исходной информации в необходимом для построения модели объеме, обеспечить ее ввод в ЭВМ, подобрать и адаптировать типо­вые компьютерные программы; рассчитать математические параметры модели; провести оценку прогностической цен­ности модели путем определения величины возможной ошибки прогноза.

При составлении модели учет большого количества факторов введет к повышению точности осуществляемого прогноза, но при этом возрастает число периодов динамического ряда фактических значений каждого их этих факто­ров п, что делает в реальных условиях сбор такой информа­ции сложным, а зачастую и невозможным. В модель следует включить только те факторы, которые количественно изме­римы, а такие факторы, как мода, уровень культуры и обра­зования, национальные особенности и др., в математиче­ской модели учесть практически невозможно, хотя подоб­ные факторы оказывают весьма существенное влияние на прогноз рынка. В силу указанных причин многофакторные модели рынка используются в основном для научных целей, для расчетов глобальных прогнозов на высоком уровне обоб­щения явлений. В практике коммерческих организаций для прогнозирования рынка применяются одно-двухфакторные модели, в которых учитывается наиболее сильнодействую­щий фактор, например цена, доходы населения, демографи­ческие показатели и тенденции его изменения во времени:

У =а + bх + et,

где У- прогноз; а,b,е — параметры модели; х - влияющий фактор; t - время.