Интуитивный метод прогнозирования

Рейтинг честных брокеров бинарных опционов за 2020 год:
  • Бинариум
    Бинариум

    Лидер на рынке! Надежный брокер бинарных опционов, идеальный для новичков! Даёт большой бонус за регистрацию:

Интуитивный метод прогнозирования

Интуитивные методы прогнозирования — это методы решения сложных неформализуемых проблем посредством получения прогнозных оценок состояния развития объекта в будущем, независимо от информационной обеспеченности методом экспертных оценок.
Сущность метода экспертных оценок заключается в проведении экспертами интуитивно-логического анализа проблемы с количественной оценкой суждений и формальной обработкой результатов. При этом обобщенное мнение экспертов принимается как решение проблемы. Использование интуиции, логического мышления и количественных оценок с формальной обработкой позволяет получить эффективное решение проблемы. Особенностями метода экспертных оценок являются, во-первых, научно обоснованная организация проведения всех этапов экспертизы, обеспечивающая наибольшую эффективность работы на каждом из этапов; во-вторых, применение количественных методов как при организации экспертизы, так и при оценке суждений экспертов и формальной групповой обработке результатов. Наиболее часто эти методы используются при рассмотрении социально-экономических проблем, где невозможно выработать формализованную прогностическую модель.
Посредством метода экспертных оценок решаются следующие задачи:
— составляются перечни возможных событий за определенный промежуток времени по исследуемой проблеме;
— определяются наиболее вероятные интервалы времени совершения совокупности событий;
— определяются цели и задачи с упорядочением их по степени важности;
— разрабатываются альтернативные варианты решения проблем с оценкой их предпочтения;
— разрабатываются альтернативные варианты распределения ресурсов с ранжированием их очередности;
— разрабатываются альтернативные варианты принятия решений в определенной ситуации с оценкой их предпочтительности; и др.
Организация процедуры экспертной оценки включает несколько направлений: формирование экспертной группы; подготовку и проведение экспертизы; статистическую обработку полученных результатов опроса.
В зависимости от организации экспертной оценки и формы опроса различают методы индивидуальных и коллективных экспертных оценок.
Методы индивидуальных экспертных оценок включают в себя: метод анкетирования и интервьюирования, аналитический метод, метод написания сценария и др.
Метод анкетирования заключается в предъявлении экспертам опросных листов- анкет, на которые они должны дать ответы в письменной форме. Интервьюированием является устный вопрос эксперта членом группы управления интервьюером.
Все вопросы анкет можно классифицировать по содержанию и по форме. По содержанию вопросы делятся на три группы:
— объективные данные об эксперте;
— основные вопросы по сути анализируемой проблемы;
— дополнительные вопросы, позволяющие выявить источники информации и аргументации эксперта, самооценку компетентности эксперта.
По форме основные вопросы делятся на открытые, или свободные, закрытые и с «веером» ответов, а также на прямые и косвенные. Закрытый вопрос задается в форме, предполагающей лишь три возможных ответа — «да», «нет», «не знаю». Вопрос с «веером» ответов предоставляет эксперту возможность выбора одного из предлагаемых ответов, например, срока реализации определенной научно-технической идеи из ряда перечисленных сроков. К этой же форме относятся вопросы-задания на ранжирование заданных объектов, на оценку их весов, значимости в баллах на оценку вероятности некоторого события.
Кроме рассмотренных трех форм вопросов, можно ввести еще одну форму, промежуточную между открытыми вопросами и вопросами с «веером» ответов. Это вопрос-задание на проведение морфологического анализа, на построение дерева целей, альтернатив.
При задании вопроса в такой форме эксперту может быть предоставлено право дать две или три оценки одного объекта — минимальную, среднюю, максимальную (или оптимистическую, среднюю, пессимистическую).
При задании вопросов в любой форме эксперт должен быть поставлен в известность, что он вправе выдвинуть новые вопросы и дать на них ответы, а также назвать экспертов, не включенных в число опрашиваемых, которые способны дать ответы на вопросы анкеты или вопросы, выдвинутые им самим. Кроме того, эксперт должен изложить свои замечания и советы по форме и содержанию анкет.
Получение прогнозных оценок методом «интервью» осуществляется посредством беседы, в ходе которой интервьюер ставит вопросы эксперту по заранее в той или иной степени разработанной программе. Одновременно может производиться опрос нескольких экспертов, однако в этом случае есть опасность потери самостоятельности экспертов.
От очного анкетирования этот метод отличается тем, что при интервью эксперт дает ответы в устной форме на устные вопросы, точное содержание которых до опроса ему, как правило, не было известно, хотя тематика интервью могла быть сообщена ему заранее.
Достоинством интервью является непрерывный живой контакт интервьюера и опрашиваемого, что позволяет быстро получить большое количество информации и всесторонне, хотя и поверхностно, осветить объект экспертизы.
Недостатками интервью являются возможность сильного влияния интервьюера на ответы эксперта, отсутствие времени для глубокого продумывания ответов, а также высокие требования к опрашивающему и большое время, расходуемое на опрос всего состава экспертов.
Получение прогнозных оценок аналитическим методом осуществляется посредством логического анализа какой-либо прогнозируемой ситуации. Он предполагает самостоятельную работу эксперта над анализом тенденции, оценкой состояния и путей развития прогнозируемого объекта.
Метод написания сценария основан на определении логики процесса или явления во времени при различных условиях. Основное назначение сценария — определение генеральной цели развития объекта прогнозирования, выявление основных факторов фона и формулирование критериев для оценки верхних уровней дерева целей. Ценность сценария тем выше, чем меньше степень неопределенности, т.е. чем больше степень согласованности мнений экспертов в осуществимости событий, в развитии процесса и т.д.
Основным преимуществом рассмотренных выше методов являются возможность максимального использования индивидуальных способностей экспертов и незначительность психологического давления, оказываемого на отдельных работников.
Методы коллективных экспертных оценок — группа методов коллективных экспертных оценок основанных на том, что при коллективном мышлении, во-первых, выше точность результата и, во-вторых, при обработке индивидуальных независимых оценок, выносимых экспертами, могут возникнуть продуктивные идеи. Существуют следующие разновидности методов коллективных экспертных оценок: метод «комиссий», «метод Дельфи», метод «коллективной генерации идей» («мозговая атака»), метод морфологического анализа и др.
Метод ««комиссий» предполагает создание рабочей группа, в функции которой входят: назначение экспертов, проведение опроса, обработка материалов, анализ результатов коллективной экспертной оценки. В ходе работы уточняются основные направления развития объекта, а также составляется матрица, отражающая генеральную цель, подцели и средства их достижения, т.е. направления научных исследований и разработок, результаты которых могут быть использованы для достижения цели.
Затем разрабатываются вопросы для экспертов. Это может быть перечень или таблица, но содержание вопросов должно определяться спецификой прогнозируемого объекта. Далее следуют проведение опроса экспертов и статистическая обработка материалов, которые характеризуют обобщенное мнение и степень согласованности индивидуальных оценок экспертов. Они служат исходной базой для синтеза прогнозных гипотез и вариантов развития исследуемого явления или процесса. Методика представляет собой совокупность оценок относительной важности, назначенных экспертами каждого из оцениваемых направлений исследований и разработок, выражающихся в баллах и принимающих значения от 0 до 1, от 0 до 10, от 0 до 100 и т. д. Эти оценки по определенному вопросу сводятся в таблицу, строки которой соответствуют направлениям исследований, а столбцы — порядковым номерам экспертов.
«Метод Дельфи» — один из, наиболее распространенных методов экспертных оценок. Его основными особенностями являются: анонимность экспертов, полный отказ от личных контактов экспертов и коллективных обсуждений; многотуровая процедура опроса экспертов посредством их анкетирования; обеспечение экспертов информацией, включая и обмен ею между экспертами, после каждого тура опроса при сохранении анонимности оценок, аргументации и критики; обоснование ответов экспертов по запросу организаторов.
Метод ««коллективной генерации идей» включает два элемента: выявление вероятностных вариантов развития объекта прогнозирования и их оценка. При «мозговой атаке» сначала активизируется творческий потенциал специалистов, что находит отражение в генерации определенной идеи. Затем следует процесс деструирования (разрушения, критики) этой идеи и формулируется контридея. Это позволяет за короткое время путем вовлечения всех экспертов в активный творческий процесс получить продуктивные результаты.
Метод морфологического анализа — применяется при прогнозировании сложных процессов экспертный метод систематизированного обзора всех возможных комбинаций развития отдельных элементов исследуемой системы. Этот метод построен на полных и строгих классификациях объектов, явлений, свойств и параметров системы, позволяющих строить и оценивать возможные сценарии ее развития в целом.
Этой цели служит прием систематизированного охвата информации с последующим исследованием ее по методу «морфологического ящика». Последний строится в виде дерева или матрицы, в клетках которых помещены соответствующие характеристики объекта. Последовательное соединение одного из параметров первого уровня с одним из параметров последующего уровня представляет собой одно из возможных состояний объекта или решений проблемы. В результате создается новая информация об изучаемом объекте и вырабатывается оценка всех возможных альтернатив его состояния.

Классификация методов и моделей прогнозирования

Я занимаюсь прогнозированием временных рядов уже более 5 лет. В прошлом году мною была защищена диссертация по теме «Модель прогнозирования временных рядов по выборке максимального подобия», однако вопросов после защиты осталось порядочно. Вот один из них — общая классификация методов и моделей прогнозирования.

Обычно в работах как отечественных, так и англоязычных авторы не задаются вопросом классификации методов и моделей прогнозирования, а просто их перечисляют. Но мне кажется, что на сегодняшний день данная область так разрослась и расширилась, что пусть самая общая, но классификация необходима. Ниже представлен мой собственный вариант общей классификации.

В чем разница между методом и моделью прогнозирования?

Метод прогнозирования представляет собой последовательность действий, которые нужно совершить для получения модели прогнозирования. По аналогии с кулинарией метод есть последовательность действий, согласно которой готовится блюдо — то есть сделается прогноз.

Модель прогнозирования есть функциональное представление, адекватно описывающее исследуемый процесс и являющееся основой для получения его будущих значений. В той же кулинарной аналогии модель есть список ингредиентов и их соотношение, необходимый для нашего блюда — прогноза.

Совокупность метода и модели образуют полный рецепт!

В настоящее время принято использовать английские аббревиатуры названий как моделей, так и методов. Например, существует знаменитая модель прогнозирования авторегрессия проинтегрированного скользящего среднего с учетом внешнего фактора (auto regression integrated moving average extended, ARIMAX). Эту модель и соответствующий ей метод обычно называют ARIMAX, а иногда моделью (методом) Бокса-Дженкинса по имени авторов.

Сначала классифицируем методы

Если посмотреть внимательно, то быстро выясняется, что понятие «метод прогнозирования» гораздо шире понятия «модель прогнозирования». В связи с этим на первом этапе классификации обычно делят методы на две группы: интуитивные и формализованные [1].

Если мы вспомним нашу кулинарную аналогию, то и там можно разделить все рецепты на формализованные, то есть записанные по количеству ингредиентов и способу приготовления, и интуитивные, то есть нигде не записанные и получаемые из опыта кулинара. Когда мы не пользуемся рецептом? Когда блюдо очень просто: пожарить картошку или сварить пельмени — тут рецепт не нужен. Когда еще мы не пользуемся рецептом? Когда желаем изобрести что-то новенькое!

Рейтинг русскоязычных брокеров бинарных опционов 2020:
  • Бинариум
    Бинариум

    Лидер на рынке! Надежный брокер бинарных опционов, идеальный для новичков! Даёт большой бонус за регистрацию:

Интуитивные методы прогнозирования имеют дело с суждениями и оценками экспертов. На сегодняшний день они часто применяются в маркетинге, экономике, политике, так как система, поведение которой необходимо спрогнозировать, или очень сложна и не поддается математическому описанию, или очень проста и в таком описании не нуждается. Подробности о такого рода методах можно глянуть в [2].

Формализованные методы — описанные в литературе методы прогнозирования, в результате которых строят модели прогнозирования, то есть определяют такую математическую зависимость, которая позволяет вычислить будущее значение процесса, то есть сделать прогноз.

На этом общая классификация методов прогнозирования на мой взгляд может быть закончена.

Далее сделаем общую классификация моделей

Здесь необходимо переходить к классификации моделей прогнозирования. На первом этапе модели следует разделить на две группы: модели предметной области и модели временных рядов.

Модели предметной области — такие математические модели прогнозирования, для построения которых используют законы предметной области. Например, модель, на которой делают прогноз погоды, содержит уравнения динамики жидкостей и термодинамики. Прогноз развития популяции делается на модели, построенной на дифференциальном уравнении. Прогноз уровня сахара крови человека, больного диабетом, делается на основании системы дифференциальных уравнений. Словом, в таких моделях используются зависимости, свойственные конкретной предметной области. Такого рода моделям свойственен индивидуальный подход в разработке.

Модели временных рядов — математические модели прогнозирования, которые стремятся найти зависимость будущего значения от прошлого внутри самого процесса и на этой зависимости вычислить прогноз. Эти модели универсальны для различных предметных областей, то есть их общий вид не меняется в зависимости от природы временного ряда. Мы можем использовать нейронные сети для прогнозирования температуры воздуха, а после аналогичную модель на нейронных сетях применить для прогноза биржевых индексов. Это обобщенные модели, как кипяток, в которые если бросить продукт, то он сварится вне зависимости от его природы.

Классифицируем модели временных рядов

Мне кажется, что составить общую классификацию моделей предметной области не представляется возможным: сколько областей, столько и моделей! Однако модели временных рядов легко поддаются простому делению [3]. Модели временных рядов можно разделить на две группы: статистические и структурные.

В статистических моделях зависимость будущего значения от прошлого задается в виде некоторого уравнения. К ним относятся:

  1. регрессионные модели (линейная регрессия, нелинейная регрессия);
  2. авторегрессионные модели (ARIMAX, GARCH, ARDLM);
  3. модель экспоненциального сглаживания;
  4. модель по выборке максимального подобия;
  5. и т.д.

В структурных моделях зависимость будущего значения от прошлого задается в виде некоторой структуры и правил перехода по ней. К ним относятся:

  1. нейросетевые модели;
  2. модели на базе цепей Маркова;
  3. модели на базе классификационно-регрессионных деревьев;
  4. и т.д.

Для обоих групп я указала основные, то есть наиболее распространенные и подробно описанные модели прогнозирования. Однако на сегодняшний день моделей прогнозирования временных рядов имеется уже громадное количество и для построения прогнозов, например, стали использовать SVM (support vector machine) модели, GA (genetic algorithm) модели и многие другие.

Общая классификация

Таким образом мы получили следующую классификацию моделей и методов прогнозирования.

Ссылки.

  1. Тихонов Э.Е. Прогнозирование в условиях рынка. Невинномысск, 2006. 221 с.
  2. Armstrong J.S. Forecasting for Marketing // Quantitative Methods in Marketing. London: International Thompson Business Press, 1999. P. 92 – 119.
  3. Jingfei Yang M. Sc. Power System Short-term Load Forecasting: Thesis for Ph.d degree. Germany, Darmstadt, Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universitat, 2006. 139 p.

UPD. 15.11.2020.
Господа, дошло до маразма! Недавно мне прислали на рецензию статью для ВАКовского издания со ссылкой на эту запись. Обращаю внимание, что ни в дипломах, ни в статьях, ни тем более в диссертациях ссылаться на блог нельзя! Если хотите ссылку, то используйте эту: Чучуева И.А. МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ПО ВЫБОРКЕ МАКСИМАЛЬНОГО ПОДОБИЯ, диссертация… канд. тех. наук / Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана. Москва, 2020.

Интуитивные методы прогнозирования

Читайте также:

  1. II. Методы непрямого остеосинтеза.
  2. IV. Современные методы синтеза неорганических материалов с заданной структурой
  3. А. Механические методы
  4. Автоматизированные методы анализа устной речи
  5. Адаптивные методы прогнозирования
  6. АДМИНИСТРАТИВНО-ПРАВОВЫЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ
  7. АДМИНИСТРАТИВНЫЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ, ИХ СУЩНОСТЬ, ДОСТОИНСТВА И НЕДОСТАТКИ
  8. Административные, социально-психологические и воспитательные методы менеджмента
  9. Активные групповые методы
  10. Активные индивидуальные методы
  11. Акустические методы
  12. Акустические методы контроля

Рассматриваемые здесь методы прогнозирования называют интуитивными или эвристическими, по­скольку их суть заключается в построении рациональной процедуры интуитивно-логического анализа в сочета­нии с количественными методами оценки и обработки результатов этого анализа. Носителями базовой исход­ной информации здесь являются люди, называемые экспертами. Поэтому данная группа методов именуется также экспертными, хотя в ней часто выделяют конкретный метод, который называют методом экспертных оценок.

Недостаточная полнота информации об исследуемом объекте, невозможность формализованного пред­ставления причинно-следственных связей, множество возможных вариантов решения — эти условия определяют первостепенное значение интуитивных методов в области прогнозирования инноваций.

При использовании интуитивных методов, вне зависимости от их особенностей, существуют типовые этапы разработки и решения задач:

♦ организация процедуры экспертизы;

♦ проведение экспертного опроса;

♦ обработка результатов опроса.

Организация процедуры экспертного опроса

Для эффективного решения проблемы важна рациональная организация проведения экспертами анализа проблемы с количественной оценкой их суждений и математико-статистической обработкой получаемых ре­зультатов. Итоговое мнение экспертов принимается в качестве решения проблемы.

Общая схема организации процедуры прогнозирования на основе экспертного опроса выглядит следую­щим образом (рис. 2.2.1).

Рис. 2.2.1. Организационная схема экспертного опроса

В данной схеме присутствуют 4 группы:

Руководитель группы прогноза

Это высококвалифицированный специалист в области методов планирования и прогнозирования и в об­ласти методов экспертного прогнозирования, ориентирующийся в исследуемой проблемной области. Он разра­батывает общий план проведения опроса и руководит группой 2.

Она состоит из специалистов по проведению экспертного опроса (2-5 человек). Ее назначение заключа­ется в разработке вопросов экспертам и анализа данных после обработки их группой 4.

Это специалисты в исследуемой проблемной области (20-100 человек). В соответствии с планом разра­ботки прогноза они занимаются выдвижением идей (предложений) по решению проблемы, ранжированием идей, оцениванием сроков свершения событий и т.д.

Группа обработки данных

Она занимается математической обработкой полученных результатов с помощью ЭВМ и предваритель­ным анализом обработанных данных.

В зависимости от сложности решаемой проблемы общее количество участников опроса может достигать 120-150 человек.

В процессе прогнозирования эксперты выполняют аналитическую работу по выявлению и обоснованию технико-экономических решений. В связи с этим все многообразие решаемых ими задач может быть сведено к двум типам:

1. Выявление, формулирование и структуризация проблемы. Эта задача может включать в себя следующее:

♦ определение возможных событий и явлений;

♦ формирование дерева целей;

♦ формулирование вариантов решения проблемы;

♦ установление перечня признаков и показателей, характеризующих содержание проблемы;

♦ раскрытие свойств и условий развития объектов прогнозирования.

2. Оценка количественных характеристик, связанных с решением проблемы, например:

♦ оценка вероятности свершения событий;

♦ установление коэффициентов относительной важности элементов дерева целей;

♦ проведение ранжирования факторов, идей;

♦ определение абсолютных значений показателей, связанных с развитием объекта прогнозирования.

Формирование группы экспертов

Подбор участников экспертизы является достаточно сложной задачей, качество решения которой зависит от многих факторов (в том числе и субъективных), таких, например, как:

♦ личные качества руководителя экспертного опроса;

♦ предельно допустимый уровень финансовых затрат на проведение экспертизы;

♦ сложность и новизна решаемой проблемы.

В теории экспертного прогнозирования разработан ряд формальных приемов, способствующих более ка­чественному решению этого вопроса. Ниже мы рассмотрим некоторые из них.

Процедура формирования экспертной группы состоит из следующих шагов:

1. Составление списка возможных кандидатур.

2. Оценивание каждого кандидата, как источника достоверных знаний в исследуемой области.

3. Установление оптимальной численности группы экспертов.

4. Отбор экспертов, включаемых в группу.

На первом шаге важную роль играет характер самой проблемы, которую надо решить. Если проблема отно­сится к определенной области знания и не отличается высокой степенью новизны (например, оценка производствен­ных возможностей отрасли или предприятия), то в список кандидатур целесообразно включать специалистов только из этой области. В противном случае, может оказаться полезным привлечь экспертов из других сфер деятельности.

На втором шаге осуществляется оценка отдельных сторон личности каждого кандидата из списка воз­можных кандидатур.

Поскольку цель экспертного опроса — получение информации для построения достоверного прогноза, то оцениванию подлежат те качества кандидата, которые влияют на достоверность прогноза.

Чаще всего выделяют следующие качества:

♦ уровень общей эрудиции;

♦ отношение к экспертизе;

♦ подверженность влиянию авторитетов;

♦ способность к творческому мышлению;

♦ умение работать в коллективе.

Эти и другие свойства эксперта в комплексе дают оценку его качества, как источника достоверной ин­формации.

В зависимости от решаемой задачи, одни стороны личности эксперта имеют большую ценность, чем дру­гие. Поэтому для получения комплексной оценки кандидата в эксперты, важно присвоить веса значимости от­дельным его качествам.

Существует множество подходов к этому вопросу, и разработано множество методик для определения весов значимости. Например, для оценки компетентности эксперта чаще всего используют метод самооценки и метод круговой оценки экспертами друг друга. В первом случае эксперт заполняет на себя анкету или тест. Во втором случае каждый эксперт тем или иным способом оценивает уровень компетентности других экспертов.

При оценке отдельных свойств эксперта может использоваться, например, такая информация, как — коли­чество научных публикаций, количество ссылок на них, данные об участии в других экспертных опросах, должность, ученая степень, возраст, стаж работы и пр.

На третьем шаге формирования экспертной группы определяется оптимальная численность этой груп­пы. При этом могут использоваться методы математической статистики и другие формальные подходы. Осно­вой для решения здесь служит следующая информация:

♦ требуемый уровень достоверности (надежности) прогноза, т.е. уровень доверительной вероятности;

♦ комплексная оценка «качества» каждого кандидата в эксперты;

♦ предельно-допустимый уровень финансовых затрат.

Четвертый шаг формирования экспертной группы тесно связан с предыдущим. Зачастую, он выполня­ется параллельно с ним. Процедура окончательного отбора кандидатов в эксперты должна сформировать такую группу, которая обеспечит нужную достоверность прогнозной информации, не превысив лимита финансовых средств, выделенных на проведение опроса.

Проведение экспертного опроса

Важное место в методах групповых экспертных оценок занимает проведение экспертного опроса. Опрос представляет собой заслушивание и фиксацию в содержательной и количественной форме суждений экспертов по рассматриваемой проблеме.

Основными видами опросов являются:

Анкетирование представляет собой опрос экспертов в письменной форме с помощью анкет, содержащих ряд вопросов.

Вопросы классифицируются по типу:

♦ с веером ответов.

Открытые вопросы предполагают ответ в произвольной форме и применяются в случае недостаточной определенности проблемы. Вопросы с веером ответов — это такие вопросы, которые ориентируют эксперта на выбор одного или нескольких вариантов из заданного перечня ответов. Они используются при объективном наличии нескольких четко определенных вариантов ответов.

Каждая анкета начинается с обращения, в котором:

♦ разъясняются цели и задачи экспертизы;

♦ предоставляется необходимая исходная информация;

♦ дается инструкция по заполнению анкеты.

Интервьюирование — это устный опрос эксперта, проводимый в форме беседы (интервью) на основе за­ранее разработанных вопросов. Отличительной особенностью интервью является возможность быстрого полу­чения от эксперта необходимой информации путем задания основных и дополнительных (уточняющих) вопро­сов в зависимости от содержания ответов эксперта.

Мозговой штурм представляет собой групповое обсуждение с целью получения новых идей, вариантов решения проблемы.

Характерной чертой этого вида экспертизы является категорический запрет взаимных критических вы­сказываний. Это делается с целью поддержания активности и творческой фантазии экспертов. В каждом высту­плении эксперты должны стремиться высказать как можно больше новых идей или дополнять и углублять ранее выдвинутые идеи.

Для проведения мозгового штурма назначается ведущий, основной задачей которого является организа­ция активного обсуждения проблемы. Выступления экспертов фиксируются и подвергаются анализу, который заключается в группировке высказанных идей по различным признакам, оценке их относительной важности и реалистичности.

Дискуссия представляет собой открытое коллективное обсуждение проблемы, основной задачей которого является всесторонний анализ всех факторов и условий решения проблемы, оценка положительных и отрица­тельных последствий предлагаемых решений. В отличие от мозгового штурма, в ходе дискуссии допускается критика.

Рассмотренные виды опроса дополняют друг друга и эффективно могут быть использованы лишь в сис­теме. Для формулирования и структуризации проблемы (объекта) и выявления альтернатив ее решения наибо­лее оправдано применение коллективных методов. Оценку альтернатив целесообразно проводить с использова­нием индивидуальных методов.

Исходя из характера решаемой задачи, эксперты используют различные виды количественных оценок. Все они могут быть разбиты на три группы в зависимости от системы измерения (шкалы):

Шкала порядка применяется для упорядочивания объектов по одному или нескольким признакам (свой­ствам). Числа в шкале порядка отражают только порядок следования объектов в зависимости от степени прояв­ления в них одного или нескольких признаков и не дают возможности сказать насколько один объект предпоч­тительнее другого. Примерами шкалы порядка являются ранги, баллы, <да, нет>.

Ранжирование объектов представляет собой процедуру упорядочения объектов путем назначения им рангов. Наиболее предпочтительному объекту присваивают ранг, равный единице, второму по предпочтению объекту — ранг, равный двум. Для объектов, имеющих равную предпочтительность, назначают одинаковые ран­ги, равные среднему арифметическому значений соответствующей последовательности рангов. Такие ранги называют связными, они могут быть дробными числами.

Шкала интервалов используется не только для определения порядка следования объектов, но и для измерения величины различия между признаками объектов. Интервальная шкала может иметь произволь­ные точки отсчета и масштаб (шкала [0; 1], шкала [0; 100%]). Она может быть либо непрерывной, либо дискретной.

Интервальная шкала часто применяется для оценки относительной важности (полезности) объектов. При этом специалистам необходимо указать для каждого объекта оценки точку на числовой оси, например, на от­резке [0; 1]. Причем, объектам с равной предпочтительностью назначается одно и то же число.

Абсолютная шкала используется для измерения величины признака объекта. Она является частным слу­чаем интервальной шкалы, для которой принимается нулевая точка отсчета и единый масштаб. При этом суще­ствует только одно отображение признака объекта на числовую ось. Эта шкала используется для определения абсолютных значений технико-экономических и научно-технических показателей развития социально- экономических систем. Оценки этого вида всегда имеют ясный физический смысл (руб., кг, км, и др.).

Математико-статистическая обработка результатов экспертного опроса

В процессе решения тех или иных задач эксперты дают количественные оценки различным характери­стикам исследуемого объекта. Эти оценки можно считать случайными величинами, поскольку они зависят от таких «случайных» факторов как интуиция и опыт эксперта.

Данное положение делает обоснованным применение методов математической статистики для обработки экспертных оценок. Результатом такой обработки является некая коллективная оценка в виде определенного набора статистических характеристик, на основе которых в дальнейшем строят прогноз.

Наиболее полной характеристикой случайной величины является закон распределения вероятностей ее значений. Как правило, считают, что экспертные оценки должны подчиняться нормальному закону распределе­ния. Основными параметрами закона распределения случайной величины являются ее математическое ожида­ние и дисперсия. Зная закон распределения случайной величины, можно построить прогноз ее значения. Про­гноз, в данном случае, — это интервал значений, соответствующий приемлемой вероятности. Этот интервал на­зывают доверительным интервалом (ΔХдов), а приемлемую для заказчика прогноза вероятность — доверительной вероятностью (Рдов)- Часто вместо доверительной вероятности Рдов используют понятие «уровень значимости» (α), причем α = 1- Рдов.

На практике чаще всего неизвестны закон распределения случайной величины и его характеристики. Имеется лишь ограниченное число наблюдений (n) за случайной величиной х:<х1, x2,…,xn>. Перед исследовате­лем встает задача определения закона распределения и его основных характеристик на основании данной сово­купности наблюдений.

Существуют множество довольно сложных методов проверки гипотез о законах распределения, в частно­сти — о нормальном законе. Простейшим подходом к решению этой задачи является построение гистограммы распределения и визуальный анализ ее формы.

Следующим шагом, после принятия гипотезы о нормальном распределении величины х, является нахож­дение основных характеристик распределения: математического ожидания, среднеквадратического отклонения и (при необходимости) коэффициента вариации.

Где S – среднеквадратическое отклонение экспертных оценок;

Хср – математическое ожидание (среднее значение) экспертной оценки;

Tα значение t-критерия Стьюдента, выбранное из соответствующей таблицы для доверительной вероятности Рдов (уровни значимости α) и числа степеней свободы v=n-1

n – количество экспертов, участвующих в опросе.

Математическое ожидание характеризует интегральную групповую оценку значимости соответствующе­го качества.

Среднеквадратическое отклонение (дисперсия) и коэффициент вариации показывают соответственно аб­солютный и относительный уровень вариации экспертных оценок и характеризуют степень согласованности мнений экспертов. Чем они меньше, тем большая наблюдается согласованность.

Среди методов интуитивного прогнозирования можно выделить некоторые наиболее универсальные процедуры, которые достаточно часто используют для решения определенного круга задач. К ним относятся — метод «Дельфи», методы структурного анализа, метод прогнозных сценариев.

Метод экспертных оценок «Дельфи» предназначен в основном для установления вероятных сроков свершения событий [52] .

Методы структурного анализа применяются для прогнозирования сложных объектов. Наиболее распро­страненные из них: метод дерева целей и метод морфологического анализа.

Метод дерева целей основан на поэтапном расчленении исследуемой проблемы на элементы (структура: цели, средства, ресурсы):

♦ поиск средств достижения целей;

♦ определение коэффициентов важности мероприятий.

Для лучшего понимания содержания структурного анализа необходимо знакомство с теорией графов. Напомним, что структура, называемая деревом, представляет собой связный граф, в котором отсутствуют цик­лы. Дерево целей — это такой граф-дерево, который отражает отношения иерархии между его вершинами. Вер­шины дерева целей — это цели, подцели, этапы, мероприятия, ресурсы и т.д. В прогнозировании широко исполь­зуется дерево целей, вершины которого ранжированы, т.е. каждая вершина оценивается определенным коэффи­циентом важности.

На рис. 2.2.2 показан пример такого дерева, в кружках-вершинах которого проставлены коэффициенты важности.

Рис. 2.2.2. Общий вид дерева целей с ранжированными вершинами

1-й уровень отражает генеральную цель деятельности. Его коэффициент важности K1 = 1.

На 2-м уровне генеральная цель разбивается на подцели с коэффициентами важности: К21 — 0,4 и К22 — 0,6.

Подцели 2-го уровня в свою очередь дробятся на подцели 3-го уровня, и т.д. На каждом уровне сумма ко­эффициентов важности всех вершин этого уровня должна быть равна единице.

Перечислим основные правила построения дерева целей:

Построение дерева целей осуществляется сверху вниз, начиная с формулирования генеральной цели (1-й уровень), исходя из анализа общих целей страны, отрасли, предприятия и т.д.

Детализация генеральной цели на подцели должна осуществляться с такой степенью, чтобы для подцелей нижнего уровня было возможно определение мероприятий по их достижению.

Дерево целей может иметь различное количество уровней по отдельным ветвям. В дереве целей не долж­но быть нескольких одинаковых целей. Цели должны быть понятными, реальными и функциональными. По каждой цели должна быть определена полная группа подцелей, обеспечивающих ее достижение. Подцели одно­го уровня должны быть однородными, т.е. сопоставимыми между собой и более конкретными по отношению к цели. В дереве целей не должно быть альтернатив, т.е. подцели нижнего уровня обязательны для достижения цели, к которой они относятся. В дереве целей не должно быть перекрестных связей между целями, т.е. каждая цель может быть связана только с одной вышестоящей целью. Для каждой цели, начиная с генеральной, должна быть сформирована система показателей, характеризующих степень ее достижения. Показатели по каждой вет­ви дерева целей должны быть взаимоувязаны. Метод построения дерева целей был использован при разработке системы «Паттерн».

Разработчики данной системы (американская военная фирма «Хониуэлл») поставили задачу связать раз­витие систем оружия с национальными интересами США и определить коэффициенты относительной важности каждой системы оружия. В соответствии с этим «дерево целей» представляет собой структуру, при которой ин­тересы страны связаны с задачами и средствами их технического обеспечения, как причина и следствие. Общая схема элементов системы «Паттерн» показана на рис. 2.2.3.

Рис. 2.2.3. Общая схема элементов системы «Паттерн»

Основными элементами системы являются сценарии развития систем вооружения, перспективы развития науки и техники. На основании этих документов эксперты строили дерево целей, определяли коэффициенты относительной важности проблем, задач и т. д., коэффициенты состояния разработки и сроков, коэффициенты взаимной полезности.

Общая схема дерева целей по методу «Паттерн» представлена в таблице 2.2.2. Она включает восемь уровней.

Еще одним методом структуризации является метод морфологического анализа. Автор метода — австрий­ский ученый Ф. Цвикки (опубликовал работы по морфологическому анализу в 1957 и 1969 гг.).

Термин «морфология» относится к исследованию формы и структуры объекта. Сущность метода морфо­логического анализа состоит в разбиении проблемы на части, которые можно в определенной степени считать независимыми друг от друга. Каждая часть проблемы может иметь несколько решений. Общее решение полу­чаем комбинацией решений частей.

Принципиальное количество решений определяется по формуле:

где Ni – количество решений i-части проблемы,

М – количество частей, на которые разбита проблема.

Поскольку отдельные части проблемы лишь относительно независимы друг от друга, то в действитель­ности количество осуществимых вариантов меньше N. Поэтому на следующем этапе применения данного метода определяют осуществимые решения.

Структура дерева целей в системе «Паттерн»

Уровни Наименование уровней Количество элементов Структура дерева целей
Национальные цели Военное и научное превосходство США
Мероприятия Активные боевые действия Обеспечивающие боевые действия Научные исследования
Задачи Для 2.1: Стратегические Тактические Для 2.3: Задачи о земле Задачи о космосе
Задания Для 3.4: Экзосфера Луна Солнечная система Вселенная
Принципы систем Для 4.2: Исследование межпланетного пространства Облет без человека
Функциональные подсистемы Для 5.2: Управление и навигация Источник энергии
Конструкции функциональных подсистем Для 6.1: Активные и пассивные электромеханические устройства
Технические системы Для 7.1: Выбор оптимального датчика для астронавигационных систем

Осуществимые решения исследуются и выбираются наилучшие из них.

Пример применения этого метода для конструирования летательных аппаратов приведен в таблице 2.2.3.

Части структуры Обозначение Количество вариантов (Ni) Номера вариантов структур
1. Крыло P1 N1=4
2. Двигатель P2 N2=5
3. Корпус P3 N3=4
4. Хвост P4 N4=4

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.027 сек.)

Лучшие брокеры БО с минимальным депозитом и бонусом за регистрацию:
  • Бинариум
    Бинариум

    Лидер на рынке! Надежный брокер бинарных опционов, идеальный для новичков! Даёт большой бонус за регистрацию:

Добавить комментарий