Теория экономического анализа (стр. 39 из 46)
Заочный опрос проводится путем вручения или пересылки эксперту анкеты. Этот метод достаточно прост, однако ему характерна невысокая надежность получаемых данных по причине возможности неточного понимания экспертом некоторых вопросов. Кроме того, часть элементов изучаемого явления вообще может быть оставлена экспертом без внимания.
Метод дискуссий позволяет согласовать мнения экспертов, но он также не лишен недостатков. Как показывает опыт, на выработку компромиссного суждения оказывает влияние целый ряд психологических факторов: давление мнений большинства, служебный и профессиональный авторитет одного из экспертов, нежелание пересмотреть ранее высказанное мнение и др.
Метод интервью, исключающий недостатки, характерные для первых двух, требует больших затрат времени. Однако и этот метод не исключает искажения полученных суждений в результате психологического воздействия на эксперта (лица, проводящего интервью).
К числу индивидуальных методов получения индивидуальной экспертной оценки относится метод ранговой корреляции (или балльный метод), метод последовательного сопоставления, метод полного факторного эксперимента и метод парных приоритетов.
В основе метода ранговой корреляции заложено ранжирование показателей по степени их влияния на комплексный или результативный[13]. Это делается с помощью баллов, изменяющихся в определенном интервале. Далее числовое значение балла (li) умножают на величину соответствующего частного показателя (Хi) и суммируют эти произведения по n–му набору частных показателей. В формализованном виде эта процедура выглядит следующим образом:
.Достоинство метода: простота формирования и обработки исходной информации; недостаток: трудность ранжирования большого числа объектов.
Уточнение значимости частных оценочных коэффициентов в ранжированном ряду возможно с помощью метода последовательного сопоставления, при котором каждый из коэффициентов оценивается в соотношении с остальными. Совокупность частных показателей оценивается количественно как единое целое числом 100 или 1. На первом этапе каждый частный показатель сравнивается с эталоном, за который принимается средний количественный уровень одного показателя при условии, что все составляющие систему показатели равнозначны. В зависимости от вероятного отклонения от условного среднего уровня эксперт устанавливает количественно значимость каждого частного показателя. На втором этапе эксперт соотносит последовательно количественную оценку каждого показателя с остальными и уточняет ранее присвоенную значимость, принимая во внимание возможные отклонения от эталона и пропорции различий между показателями. Совокупная оценка всех показателей должна быть равна предельному уровню шкалы – 100 единиц. Таким образом, этот метод позволяет установить не только сам факт различий в значимости, но и количественно соизмерить вероятную величину этих различий.
Сущность следующего метода заключается в построении матрицы полного факторного эксперимента и оценки экспертом ситуаций, обусловленных показателями матрицы[14].
Матрица полного факторного эксперимента представляет собой таблицу, содержащую N-ое число ситуаций (экспериментов), равное 2n , где n – число частных оценочных показателей (факторов): N = 2n.
Показателями матрицы являются положительные или отрицательные значения факторов, установленные в определенной последовательности с учетом того, что сумма наблюдаемых значений по каждому i-му фактору была равна 0. Только в этом случае обеспечивается получение независимых значений слагаемых уравнения регрессии, которые характеризуют свободное от субъективизма влияние каждого из частных показателей на комплексный.
Матрица полного факторного эксперимента строится по форме табл. 6.4, в которой рассмотрен условный пример:
X 1,2,3 –частные оценочные показатели;
Y – индивидуальная экспертная оценка ситуации, отраженной в матрице, присвоенная с помощью шкалы отношений от 10 до 100.
Знак (+) соответствует наибольшему количественному выражению фактора; знак (-) – минимальному значению, независимо от фактического абсолютного уровня отдельного оценочного показателя.
Таблица 6.4
Макет матрицы полного факторного эксперимента (при n=3)
| Число наблюдений | Число факторов (n=3) | Yср | ||
| X1 | X2 | X3 | ||
| 1 | + | + | + | 100 |
| 2 | - | + | + | 80 |
| 3 | + | - | + | 70 |
| 4 | - | - | + | 40 |
| 5 | + | + | - | 75 |
| 6 | - | + | - | 35 |
| 7 | + | - | - | 20 |
| 8 | - | - | - | 10 |
При обработке результатов ставится задача нахождения коэффициентов регрессии λiв уравнении
Y = ∑ λi·Χi,
где i = 1…3.
Коэффициент регрессии λi находим по формуле
λi = аi / ∑ аi,
где аi – количественное выражение исследуемого фактора, алгоритм которого представлен формулой
аi = (∑ βij ·Υ.i) / N,
где N = 1...8; βij – условное число, соответствующее наибольшему или наименьшему уровню фактора. Для упрощения расчетов в качестве основания принята единица (+1;-1).
В приведенном примере
а1= (100-80+70-40+75-35+20-10)/8=12,5;
а2=(100+80-70-40+75+35-20-10)/8=18,75;
а3=(100+80+70+40-75-35-20-10)/8=18,75.
∑аi = 12,5+18,75+18,75=50.
Находим λ1, λ2, λ3: λ1 =12,5/50 = 0,25; λ2,3 = 18,75/50 = 0,375.
После проведенных вычислений решение уравнения регрессии выглядит следующим образом:
Y = 0,25·Х1 + 0,375·Х2 + 0,375·Х3
Метод парных приоритетов: его суть заключается в установлении значимости объектов в совокупности, путем последовательного попарного сравнения между собой с целью выявления приоритетных отношений и количественного измерения величины предпочтений. Процедура реализации исследуемого метода состоит из нескольких последовательных операций[15]:
1. Эксперты высказывают свои суждения, применяя метод парных сравнений, однако предварительно не дают предпочтения в парах числовых выражений. Для облегчения процедуры строится квадратная матрица в виде таблицы шахматной формы. Ее подлежащее обозначено условно i, а реквизиты сказуемого – j. Массив объектов (i) представляет собой частные оценочные показатели (Х1, Х2, Х3,…Хn). В массиве j перечисляются те же объекты в той же последовательности (Х1, Х2, Х3,…Хn).
В матрице приоритетным массивом является i по отношению к j, отсюда объекты из массива i последовательно сравниваются с объектами из массива j. Каждой сопоставляемой паре показателей (ситуаций) присваивается одна из пяти символических качественных характеристик, выражающих возможные предпочтения разной величины одного фактора над другими:
– больше (всегда строго больше) – «>»,
– не меньше (больше, но может быть равно) – «≥»,
– равно – «=»,
– меньше (всегда строго меньше) – «<»,
– не больше (меньше, но может быть равно) – «≤».
На пересечении строки i–го массива с графой j-го массива эксперт ставит знак количественной оценки предпочтения, соответствующей своему взгляду (см., например, табл. 6. 5).
Таблица 6.5
Матрица расстановки парных приоритетов (строится по каждому эксперту в отдельности)
| Массив i (Хn) | Массив j (Хn) | ||||
| Х1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5 | |
| Х1 | = | > | > | ≥ | ≥ |
| Х2 | < | = | ≥ | ≤ | < |
| Х3 | < | ≤ | = | ≤ | < |
| Х4 | ≤ | ≥ | ≥ | = | ≤ |
Х5 | ≤ | > | > | ≥ | = |
2. После того как матрица составлена, эксперт на основе своего профессионального опыта и имеющейся информации о содержании и значении объекта в системе оценивает отношение наиболее важного частного показателя к наименее важному в системе. Другими словами, экспертом задаются пределы степени значимости в оцениваемых объектах. На этом действия высказывания мнений экспертами заканчивается, и далее следуют операции, связанные с вычислениями числовых значений приоритетов и установления удельных весов важности показателей.