Автор работы: Пользователь скрыл имя, 06 Ноября 2011 в 05:46, курсовая работа
Цель работы изучение метода экспертных оценок - одного из важнейших этапов принятия грамотных управленческих решений.
Исходя из поставленной цели, были определены следующие задачи:
- изучение роли экспертизы в управлении;
- рассмотрение порядка организации экспертного оценивания;
- изучение видов шкал и порядка их использования;
- подробное рассмотрение заключительного этапа экспертного оценивания обработки экспертных оценок.
ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………………….. 3
1 ЭКСПЕРТИЗА В УПРАВЛЕНИИ ……………………………….............. 4
1.1 Роль экспертов в управлении………………………………………………. 4
1.2 Метод экспертных оценок…………………………………………………. 6
1.3 Организация экспертного оценивания……………………………………. 9
1.4 Подбор экспертов…………………………………………………………... 11
1.5 Опрос экспертов……………………………………………………………. 13
2 ФОРМАЛИЗАЦИЯ ИНФРОРМАЦИИ И ШКАЛЫ СРАВНЕНИЙ…. 15
3 ОБРАБОТКА ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК……………………………….. 21
3.1 Задачи обработки……………………………………………………………. 21
3.2 Групповая оценка объектов………………………………………………… 24
3.3 Оценка согласованности мнений экспертов………………………………. 32
ЗАКЛЮЧЕНИЕ…………………………………………………………………. 43
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ…. 34
Рациональное использование информации, полученной от экспертов, возможно при условии образования ее в форму, удобную для дальнейшего анализа, направленного на подготовку и принятие решений.
Возможности формализации информации зависят от специфических особенностей исследуемого объекта, надежности и полноты имеющихся данных, уровня принятия решения. Форма представления экспертных данных зависит и от принятого критерия, на выбор которого, в свою очередь, существенное влияние оказывает специфика исследуемой проблемы.
Формализация
информации, полученной от экспертов,
должна быть направлена на подготовку
решения таких технико-
При анализе перспектив необходимо не только представить в виде косвенных оценок часть информации, не поддающуюся количественному измерению, и не только выразить с помощью таких оценок количественно измеримую информацию, о которой в момент подготовки решения нет достаточно надежных данных. Самое важное – формализовать эту информацию так, чтобы помочь принимающему решение выбрать из множества действий одно или несколько, наиболее предпочтительные в отношении некоторого критерия.
Если эксперт в состоянии сравнить и оценить возможные варианты действий, приписав каждому из них определенное число, значит, он обладает определенной системой предпочтений. В зависимости от того, по какой шкале могут быть заданы эти предпочтения, экспертные оценки содержат больший или меньший объем информации и обладают различной способностью к формализации.
Исследуемые объекты или явления можно опознавать или различать на основе признаков или факторов. Фактор – это множество, состоящее, по крайней мере, из двух элементов, отражающих различные уровни некоторых подлежащих рассмотрению величин. Уровень одних факторов может быть выражен количественно (в рублях, процентах, килограммах и т.д.) – такие факторы называются количественными. Уровень других нельзя выразить с помощью числа, их называют качественными.
Факторы условно разделяют на дискретные и непрерывные. Дискретными являются факторы с определенным, обычно небольшим, числом уровней. Факторы, уровни которых рассматриваются как образующие непрерывное множество, называют непрерывными. В зависимости от целей и возможностей анализа одни и те же факторы могут трактоваться или как дискретные, или как непрерывные.
Рассмотрим основные логические аксиомы, которые используются в эксперных методах при формализации информации с помощью различных шкал.
При использовании номинальных шкал исследуемые объекты можно опознавать и различать на основе трех аксиом идентификации [6]:
Факторы в данном случае
В случаях, когда исследуемые объекты можно в результате сравнения расположить в определенной последовательности с учетом какого-либо существенного фактора (факторов), используются порядковые шкалы, позволяющие устанавливать равноценность или доминирование.
Предположим, что необходимо расположить в определенной последовательности n объектов по какому-либо фактору (критерию). Представим это упорядочение в виде матрицы где i, j = 1,2,…, n.
Величины устанавливают соотношения между объектами и могут быть определены следующим образом [6]:
Установим основные аксиомы, необходимые для соблюдения условий упорядочения. Соотношение означающее, что i предпочтительнее j, должно быть ассиметричным, т.е., если то и транзитивным, т.е., если то
Соотношение означающее, что i и j равноценны, называется соотношением эквивалентности. Такое соотношение должно быть
рефлексивным, т.е.
симметричным, т.е., если то
транзитивным, т.е., если и то
Кроме того, эти два соотношения должны быть совместимы, т.е., если и то а также, если и то
И, наконец, упорядочение должно быть связным, т.е. для любых i и j или или или
Использование порядковых шкал позволяет различать объекты и в тех случаях, когда фактор (критерий) не задан в явном виде, т.е. когда мы не знаем признака сравнения, но можем частично или полностью упорядочить объекты на основе системы предпочтений, которой обладает эксперт.
Любое множество A будем называть упорядоченным, если для любых двух его элементов X и Y установлено, что, либо X предшествует Y, либо Y предшествует X. Иногда не удается установить строгое предшествование для всех элементов множества, но можно произвести «групповое» упорядочение, когда упорядочиваются подмножества равноценных элементов. Далее можно поставить задачу сравнения и упорядочения этих подмножеств.
Использование порядковых шкал позволяет производить преобразования полученных от экспертов оценок, соответствующих всем монотонно возрастающим функциям. Так, например, положительные оценки могут либо быть заменены их квадратами, или логарифмами, или любой другой монотонно возрастающей функцией.
Для формализации оценок, полученных от экспертов, часто используют интервальные шкалы. При использовании таких шкал для этих целей можно брать почти все обычные статистические меры. Исключением являются те меры, которые предполагают знание «истинно» нулевой точки шкалы, которая вводится здесь условно.
Интервальные шкалы предполагают возможность трансформации оценок, полученных на одной шкале, в оценки на другой шкале при помощи уравнения
Разности между значениями на шкале интервалов становятся мерами на шкале отношений, т.е. на обычной числовой шкале, т.к. в результате вычитания можно избавиться от постоянного слагаемого b.
В ряде случаев при формализации экспертных оценок используется свойство аддитивности, которое присуще только шкале отношений. Наличие аддитивности выражается следующими аксиомами [6]:
Так, например, факторы (показатели), характеризующие эффективность создания и внедрения новой техники, по их объективному содержанию можно подразделить на технические, экономические и социальные. С другой стороны, эти факторы можно сгруппировать в соответствии с их ролью в процессе создания и внедрения новой техники, выделив, например, показатели, характеризующие затраты, качество, экономическую эффективность и т.д.
В зависимости от характера и цели исследуемой проблемы факторы, по которым различаются объекты, могут быть количественно сравнимы или несравнимы между собой, частично сравнимы (т.е. не любой с любым, а лишь некоторые из них), упорядочены по степени их важности и т.д. Несоизмеримость различных факторов обусловлена не только необходимостью применения разных единиц измерения, но и тем, что каждый фактор, выражая определенное свойство, одновременно является оценкой отношения к данному свойству со стороны принимающего решение.
В практике управления во всех его уровнях часто возникают ситуации, когда необходимо принять решение с учетом многих факторов. Вопрос о том, какие именно факторы следует считать наиболее важными, зависит от качественных особенностей объекта решения и целей, которым должно отвечать это решение.
Например,
при рассмотрении нескольких вариантов
плана или вариантов
Однако,
поскольку последствия любого решения,
особенно решений, связанных с научно-
В случае, когда все факторы задаются по номинальной шкале, т.е. задаются по этой шкале некоторый признак a и исходное множество элементов M, цель состоит в выборе подмножества элементов M(a), обладающих этим признаком. В таких случаях производится сравнение элементов, точнее их свойств, с признаком – эталоном, а результат – разбиение множества – можно рассматривать как упорядочение по двухэлементной шкале, по которой каждому из элементов присваивается балл, равный либо нулю, либо единице.
В случае, когда факторы заданы по порядковой шкале или по нескольким порядковым шкалам, цель состоит в упорядочении элементов исходного множества, в выявлении с помощью экспертов скрытой упорядоченности, которая, по предположению, присуща этому множеству. Необходимым условием решения этой задачи является допущение о транзитивности. Чем полнее упорядочены элементы, тем легче применить логико-математические и комбинаторные методы к решению таких задач.
В
зависимости от существа или важности
того или иного фактора на этапе
подготовки и принятия решений могут
быть использованы различные шкалы.
Такие факторы, как затраты, прибыль,
время, могут быть оценены по порядковой
или интервальной шкале (в рублях, днях
или условных единицах). Для оценки же
таких факторов, как срок окупаемости
или сравнительная эффективность вариантов,
может быть использована интервальная
шкала; качественные или социальные факторы
могут оцениваться по порядковым или номинальным
шкалам.
3.1
Задачи обработки
После проведения опроса группы экспертов осуществляется обработка результатов. Исходной информацией для обработки являются числовые данные, выражающие предпочтения экспертов, и содержательное обоснование этих предпочтений. Целью обработки является получение обобщенных данных и новой информации, содержащейся в скрытой форме в экспертных оценках. На основе результатов обработки формируется решение проблемы.
Наличие как числовых данных, так и содержательных высказываний экспертов приводит к необходимости применения качественных и количественных методов обработки результатов группового экспертного оценивания. Удельный вес этих методов существенно зависит от класса проблем, решаемых экспертным оцениванием.
Все множество проблем можно разделить на два класса. К первому классу относятся проблемы, для решения которых имеется достаточный уровень знаний и опыта, т. е. имеется необходимый информационный потенциал. При решении проблем, относящихся к этому классу, эксперты рассматриваются как хорошие в среднем измерители. Под термином «хорошие в среднем» понимается возможность получения результатов измерения, близких к истинным. Для множества экспертов их суждения группируются вблизи истинного значения. Отсюда следует, что для обработки результатов группового экспертного оценивания проблем первого класса можно успешно применять методы математической статистики, основанные на осреднении данных.