Преимущества:
- возможен рост информированности экспертов за счет обсуждения обоснования экспертных оценок;
- этот метод при умелом использовании способствует созданию творческой обстановки в группе экспертов и разработке альтернатив решения.
Недостатки:
- отсутствие анонимности, что может приводить к довольно сильным проявлениям конформизма со стороны экспертов, присоединяющихся к мнению более компетентных или авторитетных специалистов даже при наличии противоположной собственной точки зрения.
- дискуссия часто сводится к полемике наиболее авторитетных экспертов.
- различная активность экспертов, не всегда связанная с их компетентностью.
- публичность высказываний может приводить к нежеланию некоторых экспертов отказаться от ранее высказанного мнения, даже если оно в процессе дискуссии изменилось.
Поэтому организаторы экспертизы должны уделить особое внимание подбору экспертов: привлекать специалистов, обладающих независимостью мнений, устойчивостью к мнению большинства (нон-конформистов), способных не поддаваться «магии авторитета» и, кроме того, способных работать в команде, психологически совместимых.
Метод «коллективной генерации идей» («мозговая атака»). Это метод коллективной экспертной оценки, основанный на стимулировании творческой деятельности экспертов путем совместного обсуждения конкретной проблемы. Для данного метода регламентированы определенные правила:
· запрещается оценка выдвигаемых идей,
· ограничивается время одного выступления,
· допускаются многократные выступления одного участника,
· приоритет выступления имеет эксперт, развивающий предыдущую идею,
· обязательно фиксируются все высказанные идеи, оценка выдвинутых идей осуществляется на последующих этапах.
Метод коллективной генерации идей также является методом принятия экспертных решений. Поэтому он также характеризуется следующими критериями:
- не допускается критика;
- оценка предложений осуществляется позднее;
- приветствуется оригинальность и нетривиальность идей (чем необычнее идея, тем лучше);
- чем больше выдвигается идей, тем лучше, т. к. тем большая вероятность появления ценных идей;
- требуются комбинации и усовершенствования идей;
- оптимальная численность группы участников составляет 10-15 человек.
Метод коллективной генерации идей позволяет определять возможные варианты развития объекта прогнозирования за короткий период времени.
С помощью метода коллективной генерации идей можно успешно решать многие задачи, например:
· определение возможных путей развития прогнозируемого процесса или объекта, один из которых оптимальный; при решении подобных задач данный метод применяется с целью определения полного набора возможных путей развития;
· определение наиболее широкого круга применяемых методов, если решение проблемы требует параллельного или последовательного использования ряда разнообразных методов;
· выявление круга факторов, которые необходимо принимать во внимание, определяя окончательный вариант решения задачи.
К числу важнейших недостатков метода коллективной генерации идей относятся значительный уровень информационного шума, создаваемого тривиальными идеями, спонтанный и стихийный характер генерации идей.
Метод «Дельфи». Итеративная процедура при проведении мозговой атаки, которая должна снизить влияние психологических факторов при проведении обсуждений проблемы и повысить объективность результатов. В отличие от традиционного подхода к достижению согласованности мнений экспертов путем открытой дискуссии метод «Дельфи» предполагает полный отказ от коллективных обсуждений. Это делается для того, чтобы уменьшить влияние таких психологических факторов, как присоединение к мнению наиболее авторитетного специалиста, нежелание отказаться от публично выраженного мнения, следование за мнением большинства. В методе «Дельфи» прямые дебаты заменены тщательно разработанной программой последовательных индивидуальных опросов, проводимых в форме анкетирования. Ответы экспертов обобщаются и вместе с новой дополнительной информацией поступают в распоряжение экспертов, после чего они уточняют свои первоначальные ответы. Такая процедура повторяется несколько раз до получения приемлемой сходимости совокупности высказанных мнений.
Матричный метод основан на оценке фактов, описывающих объект. Метод прогнозирования, основанный на использовании матриц, отражающих значения (веса) вершин граф-модели объекта прогнозирования, с последующим преобразованием матриц и оперированием с ними.
Метод морфологического анализа. Основан на построении таблицы, в которой перечисляются все основные элементы, составляющие объект и указывается, возможно, большее число известных вариантов реализации этих элементов. Комбинируя варианты реализации элементов объекта, можно получить самые неожиданные новые решения. Последовательность действий при этом следующая:
1. Точно сформулировать проблему.
2. Определить важнейшие элементы объекта.
3. Определить варианты исполнения элементов.
4. Занести их в таблицу.
5. Оценить все имеющиеся в таблице варианты.
6. Выбрать оптимальный вариант.
Основной идеей морфологического анализа является упорядочение процесса выдвижения и рассмотрения различных вариантов решения задачи. Расчет строится на том, что в поле зрения могут попасть варианты, которые ранее не рассматривались. Принцип морфологического анализа легко реализуется с помощью компьютерных средств.
Однако для сложных объектов, имеющих большое число элементов, таблица становится слишком громоздкой. Появляется необходимость рассмотрения огромного числа вариантов, большая часть которых оказывается лишенной практического смысла, что делает использование метода слишком трудоемким. Таким образом, главными недостатками метода является упрощенность подхода к анализу объекта и возможность получения слишком большого для рассмотрения числа вариантов. Морфологический анализ имеет много как простейших, так и усложненных модификаций. Однако его применение рационально для простых объектов и там, где возможно найти новую идею за счет комбинации известных решений (реклама, дизайн и т. п.).
Таким образом, рассмотрев основные виды интуитивных (экспертных) индивидуальных и коллективных методов прогнозирования, отметим, что практическое применение экспертного прогнозирования затруднено, т. к. отсутствуют:
ü системный подход к экспертному прогнозированию как к процессу получения экспертного заключения;
ü общепринятый терминологический аппарат, относящийся к качеству экспертного прогноза;
ü теоретическое обоснование подбора наиболее квалифицированных экспертов по рассматриваемой проблеме;
ü слабо разработаны проблемы увязки и согласования единичных прогнозов в комплексный, и целый ряд других.
3.2. Формализованные методы прогнозирования
Формализованные методы прогнозирования базируются на математической теории, которая обеспечивает повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет обеспечить деятельность по обработке информации и оценке результатов.
Формализованные методы позволяют получать количественные показатели. При разработке таких прогнозов исходят из предложения об инерционности системы, т. е. предполагают, что в будущем система будет развиваться по тем же закономерностям, которые были у неё в прошлом и есть в настоящем. Недостатком формализованных методов является ограниченная глубина упреждения, находящаяся в пределах эволюционного цикла развития системы, за пределами которого на надёжность прогнозов падает.
Преимущества:
- возможность анализа прогнозирования при отсутствии ретроспективной информации;
- позволяет прогнозировать при высокой вероятности возникновения качественных скачков в развитии объекта;
- позволяют определить динамику развития на любое будущее время;
- простота в применении;
- наличие готовых алгоритмов;
- объективность.
Недостатки:
- сложность процедуры сбора и обработки информации;
- индивидуальный субъективизм экспертов;
- дискретность прогноза;
- методы можно применять, только если мы знаем предысторию развития исследования объекта;
- не могут учесть скачкообразные изменения, ведущие к скачкообразным изменениям в количестве.
Формализованные методы включают в себя методы прогнозной экстраполяции и методы моделирования.
Охарактеризуем методы прогнозной экстраполяции.
Метод наименьших квадратов – статистический метод определения параметров генеральной совокупности путем минимизации критериев суммы квадратов отклонений между фактическими и расчетными данными.
Метод экспоненциального сглаживания предназначен для прогнозирования динамики показателей, заданных в виде динамических рядов, путем экстраполяции тенденций (трендов), выявленных по данным прошлых лет. Метод экспоненциального сглаживания является развитием трендовых методов и базируется на построении уравнений тренда с коэффициентами, меняющимися на горизонте прогнозирования.
Метод скользящих средних. Это один из самых старых и широко известных способов сглаживания временного ряда. Сглаживание представляет собой некоторый способ локального усреднения данных, при котором несистематические компоненты взаимно погашают друг друга. Так, метод скользящей средней основан на переходе от начальных значений ряда к их средним значениям на интервале времени, длина которого выбрана заранее (данный интервал времени часто называют "окном"). При этом сам выбранный интервал скользит вдоль ряда. Получаемый таким образом ряд скользящих средних ведет себя более гладко, чем исходный ряд, за счет усреднения отклонений исходного ряда. Таким образом, эта процедура дает представление об общей тенденции поведения ряда. Ее применение особенно полезно для рядов с сезонными колебаниями и неясным характером тренда.
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 |
Основные порталы (построено редакторами)