Основные предпосылки управления проектами 12 страница
Для оценки закономерности выявленной данным методом необходимо произвести вычисления закономерной составляющей. Для этого производятся расчеты, приведенные в таблице 5.6. Закономерная составляющая оценивается в рамках 0.89, что позволяет сделать вывод о выявленной тенденции, как об имеющей высокую закономерность. Но необходимо отметить, что для данного примера прогноз может являться не точным, несмотря на высокий уровень достоверности. Данные за 2006 год отклоняются от существующей тенденции и идут вверх, по единичному значению еще нельзя сделать вывод о существующей тенденции, но если данную тенденцию определяет существующие областное управление, то вывод о переломе тенденции можно сделать в связи с приходом во второй половине 2005 года нового губернатора. Поэтому реальные данные могут отклоняться от прогнозных на величину более среднеквадратического отклонения случайной составляющей (0.068). В связи с этим в некоторых случаях необходимо использовать нелинейные (полиноминальные, экспоненциальные, степенные и др.) функции.
Нелинейная зависимость на основании концепции наименьших квадратов, в основе которых лежат и два предыдущих метода, позволяет оценивать периодические колебания с помощью полиноминальных функций. Вычисление коэффициентов уравнений полинома может производиться в программе MS Excel, который позволяет вычислять полином до 6-го порядка. Более эффективно полиноминальный и другие статистические анализы можно производить с помощью специального программного обеспечения таких пакетов как: Statistica, MathCAD, Mat Lab и др.
|
|
|
Таблица 5.6 – Расчет отклонений для уравнения регрессии.
| Год | Доля в общероссийском потенциале, % | Регрессионное уравнение | Отклонение от исходных данных | Квадраты отклонений |
| 2006 | 1.561 | 1.456067 | 0.104933 | 0.011011 |
| 2005 | 1.365 | 1.503383 | -0.13838 | 0.01915 |
| 2004 | 1.55 | 1.5507 | -0.0007 | 4.9E-07 |
| 2003 | 1.59 | 1.598017 | -0.00802 | 6.43E-05 |
| 2002 | 1.62 | 1.645333 | -0.02533 | 0.000642 |
| 2001 | 1.72 | 1.69265 | 0.02735 | 0.000748 |
| 2000 | 1.86 | 1.739967 | 0.120033 | 0.014408 |
| 1999 | 1.74 | 1.787283 | -0.04728 | 0.002236 |
| 1998 | 1.802 | 1.8346 | -0.0326 | 0.001063 |
| Сумма |
| 0.037248 | ||
Пример 40. На основании данных примера 35 проведем анализ с помощью полиноминального уравнения. Для удобства вычисления полиноминального уравнения в программе MS Excel года необходимо заменить на порядковые номера. Поэтому в полиноминальное уравнение необходимо подставлять не прогнозируемое значение года, а его порядковый номер. Для данного примера наиболее эффективным оказался анализ с помощью уравнения регрессии третьего порядка (y = 0.0037x3 - 0.0563x2 + 0.19x + 1.6336). Чтобы в программе MS Excel вычислить полиноминальное уравнение можно воспользоваться диаграммой, где в сплывающем меню на кривой с исходным рядом необходимо воспользоваться пунктом "Добавить линию тренда…". В данном пакете реализовано шесть видов линий тренда (линейный, логарифмический, полиноминальный, степенная, экспоненциальная, линейная фильтрация) Пример оценки выявленной закономерной составляющей приведен в таблице 5.7. На основании расчета закономерной составляющей (0.91) можно сделать вывод о высоком уровне закономерности выявленной полиноминальным уравнением третьего порядка. Основываясь на таком высоком уровне закономерности, спрогнозируем значение с порядковым номером 10, что будет соответствовать 2007 году. В результате получили значение равное 1.6, что свидетельствует о дальнейшем росте доли в общероссийском потенциале Иркутской области.
|
|
|
Гармонический анализ характеризуется применением периодических гармоник с известными параметрами такими как: амплитуда, период, смещение по оси х и у. Наиболее распространенный анализ, применяемый в математической статистике, является метод рядов Фурье. Достоинством данного метода является выявление периодичности изменения данных в определенный промежуток времени, что позволяет данную периодичность распространить на следующие временные отрезки. Недостатком данного метода является отсутствие зависимости изменения, выражающиеся в тенденции роста или падения. Так при постоянном потоке потребителей и четкой сезонной периодичностью данный метод не позволит точно спрогнозировать полученную денежную массу, это связано с влиянием на нее кроме гармоник еще и инфляции, которая с каждым годом увеличивает денежную массу при постоянстве количества потребителей.
|
|
|
Таблица 5.7 – Расчет отклонений для полиноминального уравнения .
| Номер п/п | Год | Доля в общероссийском потенциале, % | Полиноми-нальное уравнение | Отклонение от исходных данных | Квадраты отклонений |
| 1 | 1998 | 1.802 | 1.771 | 0.031 | 0.000961 |
| 2 | 1999 | 1.74 | 1.818 | -0.078 | 0.006084 |
| 3 | 2000 | 1.86 | 1.7968 | 0.0632 | 0.0039942 |
| 4 | 2001 | 1.72 | 1.7296 | -0.0096 | 9.216E-05 |
| 5 | 2002 | 1.62 | 1.6386 | -0.0186 | 0.000346 |
| 6 | 2003 | 1.59 | 1.546 | 0.044 | 0.001936 |
| 7 | 2004 | 1.55 | 1.474 | 0.076 | 0.005776 |
| 8 | 2005 | 1.365 | 1.4448 | -0.0798 | 0.006368 |
| 9 | 2006 | 1.561 | 1.4806 | 0.0804 | 0.0064642 |
| Сумма |
|
| 1.6036 |
| 0.0320216 |
Многие аспекты прогнозирования могут быть объяснены только с помощью нелинейных функций моделей катастроф, которые рассмотрены в следующей лекции.
Контрольные вопросы к лекции 5:
|
|
|
1. Почему статистические методы более применимы при экономическом прогнозировании, чем методы теории вероятности?
2. Что относиться к задачам математической статистики?
3. Какие статистические показатели могут охарактеризовать выборку?
4. Зависит ли параметр среднее или математическое ожидания от функции распределения случайной величины?
5. Почему необходимо определять к какому закону распределения случайной величины относиться выборка?
6. Роль регрессионного анализа в экономическом анализе?
7. Возможно ли прогнозировать с помощью уравнения регрессии?
8. Почему необходимо в некоторых случаях при прогнозировании применять сглаживание?
9. В каких случаях применяются полиномиальные функции при прогнозировании?
Планирование в условиях ограниченности информации
6.1. Методы экспертных оценок
Методы, основанные на опыте и интуиции, эвристические методы, используют в решении наиболее сложных проблем, в особенности в условиях неопределенности, которая возникает из-за недостатка информации или неустойчивости развития.
Обычно при получении прогноза происходит обработка наблюдаемых данных. Во всех методах, рассмотренных выше, для обработки этих данных привлекался математический аппарат, а мнение самого прогнозиста не учитывалось. Но использование верной объективной оценки — это важнейший элемент всех методик прогнозирования. Правильная оценка особенно важна при интерпретации результатов анализа данных.
Очень часто на практике наблюдаются случаи, когда не существует исторических данных, относящихся к прогнозируемому процессу. В таких случаях прогнозы строятся исключительно на мнении экспертов, привлекаемых для создания этих прогнозов и разработки возможных сценариев будущих событий.
Экспертными оценками называют эвристические оценки, основывающиеся на интуиции, воображении и опыте. Примерами традиционных эвристических процедур являются консилиумы, совещания, заседания, поскольку порядок их проведения регламентируется традициями. Постепенно в эту область начинают проникать математические методы планирования и обработки результатов эвристической деятельности.
Выделяют два уровня использования экспертных оценок: качественный и количественный. Применение экспертных оценок на качественном уровне, например для определения возможных направлений деятельности, как правило, оправдано. Применение экспертных оценок в тех случаях, когда могут быть использованы математические методы, нередко обусловлено неумением использовать математические методы.
Для достоверности, надежности экспертных оценок необходимо следовать методическим основам использования экспертных методов, не обманываясь их кажущейся простотой.
Привлечение к работе группы экспертов, осведомленных во многих областях знаний, позволяет:
1) всесторонне проанализировать количественные и качественные аспекты сложной проблемы, решение которой ищется;
2) компенсировать смещение индивидуальных оценок;
3) увеличить рассматриваемую группу факторов, имеющих отношение к данной проблеме;
4) дает возможность использовать интуицию и жизненный опыт экспертов.
Число публикаций, цитируемость трудов, ученая степень, способность к нестандартным подходам при решении проблем, умение вести дискуссию, самокритичность эксперта, вот далеко не полный перечень характеристик, принимаемых во внимание при подборе экспертов.
Конечно, экспертные методы далеки от совершенства. И все же они дают более надежные результаты, чем традиционные совещания и комиссии.
Экспертизы бывают индивидуальными и коллективными, одноэтапными и многоэтапными, с обменом информацией между экспертами и без, анонимными и открытыми. Причем далеко не всегда можно уложиться в какую-либо широко известную и часто используемую схему. Особенно интересны наиболее используемые методы: метод Дельфи и метод написания сценария.
Предполагается, что эксперт основывает свое суждение на группе причинных факторов, действующих в рамках определенного сценария, оценивая вероятность его реализации и влияния факторов на изучаемый показатель. Причинно-следственная структура неразрывно связана с личностью эксперта. Так, два разных эксперта, решая одну и ту же проблему, используя одну и ту же информацию, могут прийти к разным выводам.
Ценность полученных оценок зависит от опыта и интуиции лица, формулирующего оценку. Уменьшить риск субъективности индивидуального суждения можно, обратившись к группе экспертов, которые могут обсуждать и согласовывать свои оценки.
Широко распространено мнение, что достоверны те оценки, которые являются результатом согласованности действий экспертов. Это не всегда верно. Известны случаи, когда именно один эксперт, не согласный с мнением большинства, как раз и давал правильные оценки, прогнозы. Кроме того, очень распространена ошибка, которая состоит в характеристике согласованности действий экспертов на основе величины коэффициентов конкордации экспертных оценок.
При решении проблем нестандартных, например связанных с прогнозированием в нестабильных условиях, должны участвовать эксперты высокой квалификации. Прогнозы, составленные "средними" экспертами, обычно основаны на традиционных, привычных оценках. В ситуации неопределенности, неустойчивости они часто ошибочны. Высококвалифицированные специалисты оценят скрытые факторы и возможность появления новых тенденций.
Целями использования индивидуальных экспертных оценок являются:
· оценка вероятности развития событий, определение целей и стратегий, ранжирование целей и объектов;
· анализ результатов, представленных другими экспертами, выдача заключений на работу других специалистов;
· составление сценариев.
Эксперт используется как источник информации, как советник руководителя, принимающего решения. Работа, выполненная экспертом, по существу обобщает мнения многих людей, дает исходные данные для планирования.
Для групповых экспертных оценок часто используют открытое обсуждение поставленных вопросов с последующим открытым или закрытым голосованием. Опыт показывает, что этот метод малоэффективен, поэтому предпочтительны следующие методы:
· закрытое обсуждение с последующим закрытым голосованием или заполнением анкет опроса;
· свободные высказывания без обсуждения и голосования.
Экспертные опросы, проводимые в несколько туров.
Метод ДельфиОдним из наиболее эффективных и известных методов использования экспертов считается метод «Дельфи», который предполагает проведение экспертных опросов в несколько туров. Метод «Дельфи» — это усовершенствованный групповой подход к решению задач оценки. Он предполагает критику субъективных взглядов отдельных экспертов без непосредственных контактов между ними с сохранением анонимности мнений. Процесс продолжается до тех пор, пока продвижение в направлении согласования точек зрения не становится незначительным, тогда фиксируются расходящиеся точки зрения.
Когда эксперты собираются вместе и начинают обсуждать проблему, нельзя исключить влияния групповой динамики на оценки прогнозистов. С целью исключения этого влияния был создан метод Дельфи (по названию древнегреческого города Дельфы, чьи оракулы славились умением предсказывать будущее). Применительно к разработке научно-технических прогнозов использование метода Дельфи выглядит так.
В первом раунде обсуждения эксперты отвечают в письменном виде на вопросы, поставленные перед ними исследовательской группой. Вопросы должны допускать ответы в виде чисел. Каждый ответ эксперта должен быть им обоснован. Первая анкета может допускать любые ответы. Цель такой анкеты — составление перечня событий для прогноза в какой-то области науки и техники. Организатор экспертизы объединяет прогнозы, и полученный перечень событий становится основой второй анкеты.
Во втором раунде эксперты оценивают сроки реализации событий и приводят соображения, по которым они считают, свои оценки верными. По сделанным оценкам и их обоснованиям организатор экспертизы проводит статистическую обработку полученных данных, группирует мнения экспертов, изучает крайние точки зрения. Результаты этой работы организатора сообщаются экспертам, и они могут изменить свое мнение (причем работа экспертов идет анонимно).
Анкета третьего раунда содержит перечень событий, статистических характеристик, дат наступления событий, сводных данных (аргументов) о причинах более ранних или более поздних оценок. Экспертам надо рассмотреть аргументы; сформулировать новые оценки предполагаемой даты наступления каждого события; обосновать свою точку зрения при ее значительном отклонении от групповой; анонимно прокомментировать противоположные мнения. Пересмотренные оценки и новые аргументы возвращаются к организатору экспертизы, который вновь их обрабатывает, суммирует все аргументы и подготавливает на этой основе новый прогноз.
В четвертом раунде эксперты знакомятся с новым групповым прогнозом, аргументами, критикой и составляют новый прогноз. Если группа не может прийти к единому мнению и организатор экспертизы заинтересуется аргументами различных сторон, то он может собрать экспертов для очного обсуждения.
Число раундов опроса может варьироваться в зависимости от целей оценок, располагаемых средств текущих результатов, опыта предыдущего применения метода Дельфи. Практика показывает, что после 3–5 раундов оценки экспертов становятся стабильными, что является сигналом для прекращения опроса.
Метод Дельфи позволяет получить достаточно хорошие оценки будущих перспектив.
Рассмотрим пример оценки стоимости сложного проекта методом «Дельфи». В первом туре проводится опрос каждого эксперта. Эксперты дают оценки стоимости. Затем экспертов знакомят со средним значением и размахом, то есть разницей между крайними значениями оценок или со всей совокупностью полученных оценок, сохраняя их анонимность. После этого проводят вторичный анонимный опрос, перед которым экспертов, чьи оценки сильно отклоняются от среднего значения, просят пересмотреть свои оценки, а также аргументировать их.
В третьем туре экспертов знакомят с результатами второго тура, включая и аргументы крайних значений оценок, зафиксированные уменьшения или увеличения значений оценок; анонимность авторов сохраняется. Экспертов просят рассмотреть новые оценки и их обоснования, высказать свои сомнения, пересмотреть свои предыдущие оценки. Если на третьем туре не достигается удовлетворительная согласованность оценок, то допустимо аналогичное проведение четвертого тура опроса. Обычно требуемый уровень согласованности достигается за два тура.
Метод коллективной генерации идей — метод «мозговой атаки», или «мозгового штурма» позволяет получить большое количество конструктивных идей. Используют специально подготовленный персонал и группы экспертов. В качестве экспертов желательны лица, которые обладают достаточно высокой эрудицией в сочетании с развитым творческим мышлением.
При проведении экспертного опроса на заседании экспертов должна быть охарактеризована проблема и выделен центральный вопрос. Все идеи, оценки, предложения фиксируются, запрещается любая критика и поощряется свободная интерпретация идей в рамках данного вопроса. Организаторы должны стремиться к получению максимального количества идей, поощрять различные комбинации идей и путей их усовершенствования.
Результаты этого метода представляют систему идей, которые считаются плодом коллективного труда всей группы. С помощью метода коллективной генерации идей можно успешно решать многие задачи, например:
· определять возможные пути развития процесса, выявлять наиболее полный набор этих путей;
Дата добавления: 2018-04-15; просмотров: 238; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!