Прогнозирование развития агропромышленного комплекса (стр. 4 из 7)

Успеху экспертизы способствует предоставление эксперту дополнительной информации о предмете экспертизы. Информация, полученная от эксперта, поступает в распоряжение аналитической группы, обеспечивающей организацию, проведение, обработку промежуточных и окончательных результатов экспертизы. Аналитическая группа определяет экспертов, высказавших “крайние” точки зрения, давших самую высокую и самую низкую оценку альтернативе, усредненное мнение экспертов — медиану, верхнюю и нижнюю квартили, т.е. значение оцениваемой альтернативе, выше и ниже которых расположены 25% численных значений оценок. Расстояние между квартилиями характеризует разброс экспертных оценок, и тем самым характеризует согласованность точек зрения экспертов.

Вводятся следующие обозначения:

t₀ — значение наиболее ранней оценки;

t_0,25 — значение оценки, определяющей 25% наиболее ранних оценок (из всех имеющихся), — нижний квартиль;

t_0,5 — значение оценки разделяющей упорядоченную по оси времени совокупность оценок на две равные по количеству оценок части — медиана;

t_0,75 — значение оценки, определяющей 25% наиболее поздних оценок (из всех имеющихся), — верхний квартиль;

t_1,0 — значение наиболее поздней оценки;

Значение t_0,15 принимается за показатель обобщенного мнения экспертов об ожидаемом времени свершения определенного события [5, с.32].

Степень согласованности мнений экспертов определяют коэффициентом вариации n

где

– среднее квадратическое отклонение оценок;

y_i– оценка каждого эксперта;

– число экспертов, участвующих в экспертизе.

Медиана — значение признака, которое находится в середине ранжированного ряда. Для нахождения медианы ряда с четным числом вариант складывают две средние варианты и делят сумму пополам.

На втором туре “Дельфийской” процедуры экспертам предъявляется усредненная оценка экспертной комиссии и обоснования экспертов, высказавших “крайние” точки зрения [6, с.27]. Обоснования принимаются анонимно, без указания давших их экспертов. После получения дополнительной информации эксперты, как правило, корректируют свои оценки. Скорректированная информация вновь поступает в аналитическую группу. На третьем туре эта информация вместе с анонимными аргументациями поставленных оценок снова направляется каждому участнику. На основе полученной информации эксперты пересматривают предыдущие оценки [5, с.31]. Если же оценка какого-либо эксперта значительно выходит за рамки общего интервала, то он должен подтвердить достаточной аргументацией свою позицию и объяснить, почему предыдущая информация и аргументация противоположных оценок не заставили его изменить свое мнение. На четвертом туре каждому эксперту предоставляется распределение оценок третьего тура, и он должен снова представить на рассмотрение пересмотренную оценку в свете полученной информации. Как показывает практика, желаемое согласие наступает к четвертому туру.

В некоторых случаях согласованная точка зрения экспертов может быть получена уже после второго или третьего туров. Тогда необходимость проведения следующих туров отпадает.

При прогнозировании, в целях минимизации расходов, на прогноз стараются привлекать минимальное число экспертов при условии обеспечения ошибки результата прогнозирования не более b, где 0<b<1. Рекомендуют определять минимальное число экспертов по формуле: N_min=0,5(3/b+5) [3, с.227]. При этом должна наблюдаться стабилизация средней оценки прогнозируемой характеристики. О достижении этой стабилизации свидетельствует тот факт, что включение или исключение эксперта из группы не изменяет относительную оценку искомой величины более, чем на b.

При использовании метода “Дельфи” следует учитывать следующее:

1. Группы экспертов должны быть стабильными и численность их должна удерживаться в благоразумных рамках.

2. Время между турами опросов должно быть не более месяца.

3. Вопросы в анкетах должны быть тщательно продуманы и четко сформулированы.

4. Число туров должно быть достаточным, чтобы обеспечить всем участникам возможность ознакомится с причиной той или иной оценки, а также и для критики этих причин.

5. Должен проводиться систематический отбор экспертов.

6. Необходимо иметь самооценку компетенции экспертов по рассматриваемым проблемам.

7. Нужна формула согласованности оценок, основанная на данных самооценок.

8. Следует установить влияние общественного мнения на экспертные оценки и на сходимость этих оценок.

9. Необходимо установить влияние различных видов передачи информации экспертам по каналам обратной связи.

Следует также отметить, что использование меридианы и квартилей в методе “Дельфи” имеет помимо положительной стороны и отрицательную. В частности при рассмотрении оценок группы экспертов оценка, слишком сильно отличающаяся от других, практически исключается, не смотря на то, что она может оказаться более верной, чем остальные, т.е. большинство экспертов могут сойтись в ошибочной оценке [1, с.159].

Правда, подобные отклонения, по мнения авторов метода “Дельфи”, компенсируются автором до некоторой степени тем, что по данному методу эксперта, несогласного с большинством, просят высказать причины несогласия. Все эксперты имеют возможность не согласиться с этими причинами и могут принять во внимание или отвергнуть их, переоценивать свое мнение или остаться при нем.

Так что оценка, далеко отстающая от других, отбрасывается фактически лишь в том случае, если эксперту не удается достаточно веско аргументировать свою точку зрения.

Имеется и другая трудность. Это трудность четкой формулировки вопросников. Максимальная точность достигается за счет громоздкого стиля изложения, вызывающего отрицательную реакцию у отвечающих на анкету. Здесь также надо найти оптимум между четкостью и лаконичностью поставленных вопросов, дабы все участники одинаково их интерпретировали. Другим недостатком дельфийского прогноза является то, что ответы высококомпетентных экспертов как бы разбавляются оценками менее информированных специалистов, кроме того, в ряде случаев, одни и те же специалисты включены в разные группы (чего допускать нельзя).

В заключение можно сказать, что, несмотря на указанные недостатки, метод “Дельфи” является достаточно надежным инструментом получения экспертной информации. С помощью метода “Дельфи” выявляется преобладающее суждение специалистов по какому-либо вопросу в обстановке, исключающей их прямые дебаты между собой, но позволяющей им, вместе с тем, периодически взвешивать свои суждения с учетом ответов доводов коллег. Пересмотр и возможность изменения прежних оценок на основе выяснения соображений каждого из экспертов и последующий анализ каждым участником совокупности причин, представленных экспертами, стимулирует опрашиваемых к учету факторов, которые они на первых порах склонны были опустить как незначительные.

2.3.Прогнозирование наивными методами

В наивных медодах прогнозирования реализуются эконометрические подходы к прогнозному процессу. В связи с развитием экономико-математических методов окончательная класификация формализованных (наивных) методов пока еще не сложилась. Накопленные исследования по этой проблеме позволяют дифференцировать формализованные методы на две самостоятельные группы: методы прогнозной экстраполяции и методы моделирования. К наиболее распрастраненным наивным методам прогнонозирования относятся следующие [9, с. 53].

Анализ и декомпозиция трендов. Целью анализа тренда является разложение временного ряда продаж на главные компоненты, измерение эволюции каждой составляющей в прошлом и ее экстраполяция в будущем. В основе метода лежит идея стабильности причинно-следственных связей и регулярность эволюции факторов среды, что делает возможным использование экстраполяции. Метод состоит в разложении временного ряда на пять компонент:

1. структурная компонента, или долгосрочный тренд, обычно связанный с жизненным циклом;

2. циклическая компонента, соответствующая колебаниям относительного долгосрочного тренда под воздействием среднесрочных флуктуаций экономической активности;

3. сезонная компонента, или краткосрочные периодические флуктуации, обусловленные различными причинами;

4. случайная компонента, отражающая совокупное действие плохо изученных комплексных процессов, не представимых в количественной форме.

Для каждой компоненты рассчитывается параметр, основанный на наблюдавшихся закономерностях: долгосрочном темпе прироста, конъюнктурных флуктуациях, сезонных коэффициентах, специфичных факторах, затем эти параметры используются для составления прогноза [4].

Понятно, что такой прогноз имеет смысл только как краткосрочный, на период, в отношении которого можно принять, что характеристики изучаемого явления существенно не изменяются. Это требование часто оказывается реалистичным вследствие инертности среды.

Метод экспоненциального сглаживания. Используется для краткосрочного прогноза и основан на средневзвешенном значении продаж по определенному числу прошедших периодов. При этом наибольшие весовые коэффициенты придаются позднейшим продажам.