Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Теория и практика эксперим исслед для реш эк за...doc
Скачиваний:
8
Добавлен:
17.09.2019
Размер:
262.14 Кб
Скачать

Темы контрольных работ по дисциплине «Теория и практика экспериментальных исследований для решения экономических задач»1

Контрольная работа состоит из двух частей: теоретической и практической.

В первой части (теоретической) нужно дать характеристику одному из представленных в списке методов и привести примеры использования данного метода на практике (тему из списка можно выбрать любую). Обязательно соблюдать правила оформления текста, представленные в Приложении 1.

Работы оформленные не в соответствии с требованиями будут возвращены на доработку.

Темы для теоретической части контрольной работы

  1. Методика QUEST.

  2. Методика SEER.

  3. Методика PATTERN

  4. Метод «Балинтовая сессия».

  5. Блочные методы.

  6. Динамическое программирование.

  7. Дискуссия с разделением интеллектуальных функций.

  8. Имитационное моделирование экономических процессов.

  9. Использования CASE-средств для исследования экономических систем.

  10. Массовое обслуживание (теория очередей).

  11. Математическая логика.

  12. Метод “635”.

  13. Метод «за - против».

  14. Метод «метаплан».

  15. Метод анализа конкретной ситуации.

  16. Метод деления отрезка пополам.

  17. Метод Дельбека.

  18. Метод Дельфи.

  19. Метод линейного программирования

  20. Метод Монте-Карло (статистических испытаний)

  21. Метод последовательных приближений

  22. Метод ролей.

  23. Методы оптимизации.

  24. Методы оценки рисков.

  25. Методы прогнозирования.

  26. Методы прямого поиска решений уравнений.

  27. Методы работы с неточными, неполными, зашумленными противоречивыми и искаженными данными.

  28. Методы «мозгового штурма».

  29. Нелинейное программирование.

  30. Сетевые модели (упорядочение операций).

  31. Теория вероятностей (и статистические оценки).

  32. Теория игр.

  33. Управление запасами.

  34. Экспертные методы принятия решений.

  35. Использование моделирования при исследовании экономических систем

Во второй части (практической) необходимо выполнить следующие два задания:

    1. Задание 1. Построить дерево целей для предприятия из любой отрасли (это может быть промышленное предприятие, коммерческая структура, бюджетное учреждение, государственные органы и т.д. Обязательно указать тип предприятия.) Для заданного предприятия «дерево» целей должно содержать генеральную цель, несколько главных целей и детализацию их на 3-4 уровня декомпозиции (пример построения дерева целей приведен в Приложении 2).

Краткое изложение основных теоретических и методических аспектов предмета первого задания:

Цель – одно из наиболее сложных понятий, изучению которого большое внимание уделяется в философии, психологии, кибернетике, теории систем.

Анализ определений цели и связанных с ней понятий показывает, что в зависимости от стадии познания объекта, этапа системного анализа, в понятие «цель» вкладывают различные оттенки – от идеальных устремлений (чего должна достичь система в идеале?) до конкретных целей – конечных результатов, достижимых в пределах некоторого интервала времени.

Основным методом в построении структур целей и функций является метод «дерева целей».

Метод «дерево целей»

«Дерево целей» - вид структуры целей. Термин был введен У.Черчменом, который предложил метод дерева целей в связи с проблемами принятия решений в промышленности. Термин «дерево» подразумевает формирование иерархической структуры, получаемой путем расчленения общей цели на подцели, а их – на более детальные составляющие, для наименования которых в конкретных приложениях используют разные названия: направления, проблемы, программы, задачи, а начиная с некоторого уровня – функции. Такая процедура получила в последующем название структуризации цели.

Метод «дерево целей» ориентирован на получения полной и относительно устойчивой структуры целей, проблем, направлений, т.е. такой структуры, которая на протяжении какого-то периода времени мало изменялась бы при неизбежных изменениях, происходящих в любой развивающейся системе.

«Дерево» состоит из целей нескольких уровней: генеральная цель, цели 1-го уровня (главные), цели 2-го уровня, цели 3-го уровня и так до необходимого уровня декомпозиции. Достижение генеральной цели предполагает реализацию главных целей, а реализация каждой из главных целей – достижение соответственно своих конкретных целей 2-го уровня и т.д.

Сфера применения метода «дерево целей»: решение задач в области управления (структуризация и проектирование систем управления и процессов, происходящих в них), прогнозирование в экономике, науке и технике, разработке сложных программ, технических комплексов и информационных систем.

Под определением «дерево» целей будем понимать следующее. «Дерево целей» – это граф, т.е. схема, показывающая деление общих целей на подцели до необходимого уровня декомпозиции и выражающая соподчинение и взаимосвязи элементов.

«Дерево целей» представляет собой структурированную по иерархическому принципу совокупность генеральной цели и ее подчиненных подцелей 1-го, 2-го и последующих уровней - «вершины» цели, соединенных между собой связями - ребрами, ветвями «дерева» целей (см. рис. 1).

Рис. 1. «Дерево» целей простое (нециклическое)

Количество подцелей необязательно должно быть одинаковым для каждой цели верхнего уровня. Все зависит от исследуемой предметной области.

Построение «дерева» целей основано на применении следующих правил:

  1. декомпозиция каждой цели на подцели на том или ином иерархическом уровне проводится по одному избранному классификационному признаку;

  2. каждая цель расчленяется не менее чем на две цели;

  3. каждая цель должна быть субординационная к другим;

  4. любая цель каждого иерархического уровня должна относиться только к отдельному элементу (подсистеме), т.е. должна быть адресной;

  5. для каждой цели на любом уровне иерархии должно быть предусмотрено ресурсное обеспечение;

  6. количество целей на каждом уровне декомпозиции должно быть достаточным для достижения вышележащей цели;

  7. «дерево» целей не должно содержать изолированных вершин, т.е. не должно быть целей, не связанных с другими целями;

  8. декомпозиция целей проводится до того иерархического уровня, который позволяет определить ответственного исполнителя и состав мероприятий по достижения вышестоящей цели и, в конечном итоге, главной цели (особенно для систем управления);

  9. при наличии на иерархическом уровне структуризации более трех-четырех целей следует предусматривать построение «дерева» целей циклического вида, в которых «ветви» взаимно переплетаются и сращиваются.

Формулировка целей должна, как правило:

  1. начинаться с глагола в повелительном наклонении в неопределенной форме, определять сущность необходимости реализации конкретного действия;

  2. определять желаемый конечный результат в количественном и качественном выражениях и обеспечивать возможность измерения количественных показателей, что необходимо для контроля достижения цели;

  3. по возможности указывать на источники и объемы выделяемых ресурсов, а также раскрывать то, что необходимо выполнить.

Пример формулирования конкретной цели для хозяйственной деятельности предприятия: уменьшить в текущем году затраты на управленческий персонал на 15% по сравнению с предшествующим годом за счет повышения производительности труда. Пример «дерева целей» приводится в приложении 4. Стоит отметить, что при построении «дерева» очень важно учитывать специфику объекта исследования.

Функция управления – это однородный вид деятельности, объективно необходимой для реализации целей функционирования и выделенной по определенному признаку. К общим функциям управления относят планирование, организацию, координацию и регулирование, мотивацию, контроль, учет.

«Дерево целей» может трансформироваться в «дерево функций». «Дерево функций» имеет большое значение при моделировании предметной области, являющимся одним из этапов проектирования информационных систем. Пример функции верхнего уровня для «дерева функций», моделирующего какое-либо направление деятельности организации: проводить учет и анализ по кредитованию физических лиц.

Специалистам технического профиля также следует особое внимание уделять целеполаганию при разработке программных продуктов, средств автоматизации и т.д. «Неполное понимание целей является важнейшей проблемой в любом техническом проекте – именно по этой причине удача обычно сопутствует тем, кто начинает со скромных масштабов, а в дальнейшем наращивает их, опираясь на полученный опыт» (Б.Гейтс).

Выделяют четыре классификационных признака декомпозиции, применяемые при построении «дерева» целей:

  1. параметрический (понятийный, аспектный), согласно которому главная цель разбивается на ряд понятийных признаков (например, цель «повысить уровень качества труда персонала» можно расчленить на подцели – «повысить уровень профессионализма персонала», «повысить уровень исполнительности персонала», «сократить число опозданий на работу»);

  2. объектный – состав подцелей на одном из уровней следует комплектовать по видам деятельности (например, по видам продукции, услуг);

  3. технологический – цель разбивается на отдельные стадии, этапы, работы (например, по стадиям жизненного цикла изделия или программного продукта);

  4. временной – служит для расчленения цели на подцели, используя промежутки времени (например, годы, кварталы, месяцы).

Порядок построения дерева «целей»:

  1. определение генеральной цели;

  2. составление банка (общего перечня) целей, обеспечивающих достижение генеральной цели;

  3. оценка каждой цели банка и их отбор для построения «дерева» целей (например, на основе экспертных оценок);

  4. определение соподчиненности целей (например, с использованием матриц входимости);

  5. построение исходного «дерева» целей;

  6. определение коэффициентов относительной важности и взаимной полезности целей;

  7. построение окончательного варианта «дерева» целей для каждого из уровней.

Несомненно, применение метода «дерева» целей является эффективным инструментом программно-целевого планирования как в экономических, социальных, так и в технических системах.

2. Задание 2. С привлечением экспертной группы сформировать банк вариантов решений поставленной задачи (не менее 20). На основе применения метода Дельфи определить оптимальные решения и сделать выводы по результатам проделанной работы

Порядок выполнения задания 2:

1. Сформулировать в рамках исследуемой организации проблему (взять предприятие, для которого Вы построили дерево целей).

2. Определить группу экспертов (не менее 5 человек, из которых не менее двух должны иметь опыт работы в рассматриваемой предметной области). Определить коэффициент компетентности экспертов от 0 до 1 (например, коэффициент тех, кто имеет опыт работы в предметной области, будет равен 1, а коэффициент компетентности прочих участников – 0,8). В реальных ситуациях к определению коэффициентов компетентности следует подходить ответственно и обоснованно (экспертами могут быть Ваши однокурсники или коллеги по работе).

3. Предложить каждому эксперту оценить варианты решений с использованием 10-балльной шкалы. Определить скорректированные оценки как результат произведения оценки и коэффициента компетентности. Результаты оценки занести в таблицу:

Вариант

Эксперт 1

Эксперт 2…

…Эксперт 5

Средний балл по скорректированным оценкам

Оценка

Коэффициент

компетентности

Скорректированная оценка

Оценка

Коэффициент

компетентности

Скорректированная оценка

Оценка

Коэффициент

компетентности

Скорректированная оценка

А

8

1

8

8

0,8

6,4

10

0,8

8

7,5

4. Рассчитать коэффициент согласованности мнений экспертов.

5. В случае, если мнения экспертов не согласованы, ознакомить их с результатами оценки вариантов другими экспертами и предложить провести оценку еще раз.

6. Определить вариант, набравший максимальное число баллов. Сделать выводы по итогам проделанной работы.

Краткое изложение основных теоретических и методических аспектов предмета задания 2:

Метод «Дельфи», или метод дельфийского оракула, первоначально был предложен О.Хелмером и его коллегами как итеративная процедура при проведении мозговой атаки, которая способствовала бы снижению влияния психологических факторов при проведении заседаний и повышению объективности результатов.

Почти одновременно Дельфи-процедуры стали средством повышения объективности экспертных опросов с использованием количественных оценок при сравнительном анализе составляющих «деревьев целей» и при разработке «сценариев».

Основные средства повышения объективности результатов при применении «Дельфи»-метода – использование обратной связи, ознакомление экспертов с результатами предшествующего тура опроса и учет этих результатов при оценке значимости мнений экспертов.

В конкретных методиках, реализующих процедуру «Дельфи», эта идея используется в разной степени. Так, в упрощенном виде организуется последовательность итеративных циклов мозговой атаки. В более сложном варианте разрабатывается программа последовательных индивидуальных опросов с использованием методов анкетирования, исключающих контакты между экспертами, но предусматривающих ознакомление их с мнениями руг друга между турами.

В развитых вариантах Дельфи-процедура представляет собой программу последовательных индивидуальных опросов с использованием методов анкетирования. Вопросники от тура к туру уточняются. Экспертам присваиваются весовые коэффициенты значимости их мнений (коэффициенты компетентности), вычисляемые на основе предшествующих опросов, также уточняемые от тура к туру и учитываемые при получении обобщенных результатов опроса. Для снижения таких факторов, как внушение или приспосабливаемость к мнению большинства, иногда требуется, чтобы эксперты обосновывали свою точку зрения, но это не всегда приводит к желаемому результату, а, напротив, может усилить эффект приспосабливаемости, так называемой эффект Эдипа.

В силу трудоемкости обработки результатов и значительных временных затрат первоначально предусматриваемые методики «Дельфи» не всегда удается реализовать на практике. В последнее время Дельфи-процедура в той или иной форме обычно сопутствует любым другим методам моделирования систем – методу «дерева целей», морфологическому, сетевому и т.п.

Балльное оценивание при принятии решения. Оценка согласованности мнений экспертов.

Для выбора лучшего варианта решения часто применяют балльное оценивание. Возможны два подхода. При первом из них каждому члену группы даются 10 или 20 баллов, которые ему предлагается распределить между рассматриваемыми вариантами в соответствии с его системой предпочтений. После чего вариант, получивший от всех членов группы наибольшую сумму баллов, и выбирается группой как наилучший. Указанный подход иллюстрируется таблицей 1.

Таблица 1

Балльное оценивание. Подход 1

Варианты

эксп.1

эксп.2

эксп.3

эксп.4

эксп.5

Сумма баллов

Коллективная ранжировка

A

3

1

1

0

3

8

4–5

B

3

3

3

4

2

15

3

C

3

2

2

1

0

8

4–5

D

3

5

4

7

7

26

2

E

8

5

10

5

7

35

1

F

0

2

0

2

1

5

6

G

0

2

0

1

0

3

7

Как видно из представленного в таблице 1 примера, эксперты вольны приписывать каждому варианту любое количество баллов из имеющихся в их распоряжении 20. А некоторые варианты могут вообще не получить ни одного балла. В данной задаче вариант E набрал наибольшую сумму баллов (35) и выбирается как наилучший. Рассмотренная методика может применяться и в два этапа. На первом из них из всего количества вариантов для дальнейшего анализа отбирается несколько наиболее предпочтительных. Для этого заранее оговаривается, что ко второму этапу будут допущены только варианты, набравшие не менее определенной суммы баллов. Например, если в рассматриваемом примере эта контрольная сумма устанавливается в 15 баллов, то ко второму этапу будут допущены варианты E, D и B. На втором этапе вся процедура балльного оценивания повторяется, но теперь только для выделенных трех вариантов, в результате чего и находится лучший из них.

Применять указанную методику для нахождения лучшего варианта нецелесообразно, поскольку при ее использовании мнения экспертов далеко не всегда оказываются согласованными. Эксперты зачастую отдают все 20 баллов предпочитаемому ими варианту и, таким образом, сравнения вариантов практически не происходит. Рекомендуемая область применения этой методики – отбраковка наименее предпочтительных вариантов и формирование множества вариантов, из которых и будет впоследствии находиться наилучший.

При втором подходе каждый вариант оценивается, например, по 10 балльной шкале, а затем по наибольшей сумме баллов определяется лучший из них. Процедура иллюстрируется примером, помещенным в таблице 2.

Таблица 2

Балльное оценивание. Подход 2

Варианты

эксп.1

эксп.2

эксп.3

эксп.4

эксп.5

Сумма баллов

Коллективная ранжировка

A

5

6

5

3

2

21

5

B

8

8

9

9

8

42

2

C

1

2

2

2

1

8

7

D

4

4

5

5

4

22

4

E

10

9

8

9

8

44

1

F

3

4

3

2

3

15

6

G

6

7

7

7

6

33

3

Из приведенного примера видно, что эксперты лучшим вариантом признали вариант E, набравший наибольшую сумму баллов (44).

Проблема проверки согласованности мнений экспертов существует и при балльном оценивании. Решается она следующим образом. Вначале для каждого варианта решения (их в рассматриваемом примере 7) определяется среднее арифметическое из оценок всех экспертов. Так, для варианта E (см. таблицу 2), оно равно Xср = (10+9+8+9+8):5 = 44:5 = 8,8. Затем рассчитывается среднее квадратическое отклонение по формуле

где X – оценки экспертов, m – число экспертов.

Для нашего примера имеем:

Далее подсчитывается коэффициент вариации по формуле

K = s/Xср = 0,84/8,8 = 0,095.

Мнения экспертов по каждому из вариантов решения считаются согласованными, если коэффициент вариации не превосходит величины 0,25. Для варианта решения E в рассматриваемом примере получаем К = 0,095<0,25. Таким образом, мнения экспертов, представленные их оценками по варианту решения E, считаются согласованными. Подобная проверка, в принципе, должна проводиться для каждого варианта. Напомним, что в нашем примере их 7. Однако часто в этом не возникает необходимости, если согласованы мнения относительно наиболее предпочтительных вариантов.

Если мнения экспертов окажутся несогласованными, то существует несколько вариантов развития событий. Во-первых, информацию о несогласованности мнений экспертов можно просто принять к сведению и этим ограничиться. Во-вторых, рекомендуется заново провести всю процедуру экспертного оценивания, предварительно ознакомив экспертов с результатами экспертизы. Если и после вторичной экспертизы мнения экспертов останутся несогласованными, то, следуя ГОСТу, из оценок экспертов исключают оценку, наиболее отличающуюся от среднего арифметического значения, и заново проводят проверку согласованности. И так до тех пор, пока оценки оставшихся экспертов не окажутся согласованными.