Основные интуитивные методы прогнозирования - Часть 2

При коллективных экспертных оценках используются методы «мозговой атаки», «комиссий», или «метод круглого стола», «Дельфы», матричный и др.

1.Метод «мозговой атаки» имеет целью получить коллективную генерацию идей и творческое решение поставленной проблемы и определить возможные варианты развития событий. Для этого формируется группа экспертов во главе с ведущим. Оптимальным составом считается группа из 6—12 человек. Если в состав группы входят участники одного ранга, то допускается знание экспертами друг друга. Если группа формируется из экспертов разного ранга, то желательно, чтобы они не были между собой знакомы, т.е. им просто присваиваются номера.

Ведущий только в самом начале «мозговой атаки» активно обращает внимание экспертов на основной вопрос решаемой проблемы, помогает сконцентрировать выдвижение идей.Его  задача — всячески стимулировать рабочий процесс, создавать непринужденную обстановку, записывать высказывания на магнитофон для последующего их анализа и систематизации.

При генерации идей эксперты должны выступать многократно, но не подряд. Их выступления должны быть предельно четкими, сжатыми, без критики предыдущих экспертов. Не разрешается иметь «домашние заготовки» по спискам идей. При использовании данного метода продолжительность работы экспертов от 20 мин до 1 ч.

Известно, что единое мнение не всегда является истиной в конечной инстанции, поэтому коллективная генерация идей может только помочь творчески решить ряд сложных экономических проблем.

Разновидностью метода «мозговой атаки» является метод 635. Цифры 6, 3 и 5 обозначают следующее: каждый из 6 участников должен записать 3 идеи за 5 минут. Лист ходит по кругу. Таким образом, за 30 минут каждый запишет в свой актив по (8 идей, а в сумме 108. Метод широко используется за рубежом.

2.Метод «комиссий» («круглого стола»). В этом случае назначается или выбирается комиссия, которая наделяется правом предварительного или окончательного заключения, т.е. комиссия организует «круглый стол», в рамках которого будут согласовываться мнения экспертов с целью выработки единого мнения.

Наряду со сравнительно быстрым решением проблемы этот метод имеет существенный недостаток, заключающийся в том, что эксперты заранее ориентированы на компромиссное решение проблемы, а это, в свою очередь, допускает достаточное искажение результатов прогноза.

3. В 50-х гг. групповой подход к прогнозированию был принципиально доработан, в его основу положили сбор и обработку информации и мнений ученых. Последним рассылались анкеты, затем все они обобщались и делались выводы. В результате можно было говорить о сравнительно точном прогнозе. Этот подход получил название метода «Дельфы».

Зарождение этого метода тесно связано с древнегреческим городом Дельфы и расположенным рядом храмом Аполлона, который был основан в конце второго тысячелетия до н. э. В храме содержалась группа прорицательниц (пифий); их групповые прогнозные высказывания обобщал оракул (жрец). Так как прорицательницы не были специалистами в определенных областях знаний, то их прогнозы не были достаточно компетентными.

Суть метода «Дельфы» состоит в проведении анкетных опросов экспертов (высококлассных специалистов в необходимых областях знаний). В отличие от других методов он имеет три особенности: полная анонимность экспертов; использование результатов предыдущего тура опроса; полная статистическая характеристика группового ответа. То есть в ходе процедуры прогнозирования эксперты друг друга не знают, между собой не общаются. При использовании результатов предыдущего тура специалист извлекает из анкет только ту информацию, которая относится к поставленной проблеме; не допускается постановка новых задач и новых проблем. Статистическая оценка предполагает усредненную оценку прогноза показателей данной проблемы группой экспертов.

В 1964 г. сотрудники научно-исследовательской корпорации РЭНД (США) О. Хельмер и Т. Гордон полностью компьютеризировали сбор, обработку информации, вследствие чего существенно повысилась точность прогнозов.

При прогнозировании с помощью метода «Дельфы» целесообразно поставить и решить следующие основные задачи: сформировать экспертную группу; подготовить и провести экспертизу; провести полную статистическую обработку информации и анализ результатов; обосновать достоверность прогноза; передать прогноз заказчику.

Особо тщательно следует продумывать и обосновывать вопросы в анкетах; временной интервал между турами опросов должен быть не более месяца. Необходимо отметить, что если мнения экспертов от тура к туру носят сравнительно устойчивый характер, перестают принципиально изменяться, то это может служить основанием для завершения опроса экспертов. В практике опроса по этому методу обычно применяется три-четыре тура, т.е. в идеале опрос следует повторять до сравнительно полного совпадения мнений экспертов или до минимального диапазона разброса мнений.

Метод «Дельфы» при огромных преимуществах перед другими экспертными методами имеет и ряд недостатков. Известно, что организаторы опроса стремятся избежать принятия групповых решений. Вместе с тем в группе экспертов невольно появляются лидеры («уважаемые люди»), которых другие эксперты имеют склонность поддерживать. Такое явление в последнее время называют «эффектом золы». Надо всячески стремиться избежать этого «эффекта».

К другим недостаткам относятся большой цикл многотуровой экспертизы; опасность поверхностного, не системного анализа экономического явления; отсутствие открытой дискуссии; исключение неожиданных, новых подходов к проблеме и др.

Метод «дерева целей» может оперировать с качественной и количественной информацией. Он позволяет разбивать основную задачу прогнозирования на подзадачи и создавать систему «взвешенных» по экспертным оценкам связей. Для этой цели могут быть использованы математическая теория графов и др.

Графом называют фигуру, состоящую из точек — вершин и соединяющих их отрезков — ребер. Графы могут содержать или не содержать циклы (петли), быть связанными или несвязанными, ориентированными или неориентированными.

Выбор структуры графа определяется той совокупностью компонентов и элементов системы, которую он должен формализовать.

Если связанный граф не содержит петель и ориентирован, то его принято называть «деревом целей», или «графо-деревом». Каждая пара его вершин соединяется единственным ребром.

В дереве целей вершины могут иметь количественную оценку; эти оценки принято называть коэффициентами относительной важности.

На рис. 3.3 показано, что каждая ветвь разделяется на два ответвления более низкого уровня.

При присвоении коэффициентов относительной важности следует учитывать, что на определенном уровне их сумма должна быть равна единице. Это условие принято называть нормированием. Коэффициенты относительной важности вычисляются по каждой

ветви дерева целей (по цепочке от вершины до основания). Например, по цепочке B₁ ? В₁₁ получим 0,7*0,8 =0,56; по цепочке Б₂?В₂₂ - 0,3 0,3 = 0,09 и т.д.

Построение дерева целей требует решения следующих задач:

1) прогнозирование объекта как системы;

2) разработка сценария достижения конечной цели;

3) обоснование коэффициентов относительной важности.

Эти задачи обычно решаются с помощью рассмотренных выше экспертных методов прогнозирования.

В качестве примера на рис. 3.4 представлено дерево целей по максимизации чистой прибыли.

Матричный метод используется в случае экспертного прогнозирования больших систем. Тогда возникает необходимость согласования прогнозов отдельных компонентов, установления и прогнозирования основных связей между ними, т.е. события в системе имеют перекрестное влияние, которое необходимо выявить. В табл. 3.1 представлена форма для анализа перекрестного влияния.

Матричный метод повышает точность прогноза особенно тогда, когда он используется в сочетании с методом «Дельфы».

Реальная матрица взаимодействия событий в экономических отношениях достаточно большая и сложная, поэтому ее анализ и прогнозные разработки целесообразно проводить с помощью спе­циальных алгоритмов и ЭВМ.

В очень узких областях науки, техники, технологии, организации производства может быть применен метод эвристического прогнозирования. Он основывается на обобщении суждений высококвалифицированных специалистов в узких областях знаний, т.е. мобилизуются профессиональный опыт и интуиция выдающихся ученых (экспертов).