Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Метод экспертных оценок




Методы экспертных оценок используются для анализа и оценки результатов опросов, представленных экспертами, для прогнозирование хода развития событий и явлений в будущем, для выдачи заключений на маркетинговые исследования.

Область применения экспертных методов:

а) в условиях отсутствия достаточно представительной и достоверной статистики характеристики объекта;

б) в условиях большой неопределенности среды функционирования объекта;

в) при средне- и долгосрочном прогнозировании объектов;

г) в условиях дефицита времени или экстремальных ситуациях.

Экспертная оценка необходима, когда нет надлежащей теоретической основы развития объекта. Степень достоверности экспертизы устанавливается по абсолютной частоте, с которой оценка эксперта в конечном итоге подтверждается последующими событиями. Существует две категории экспертов - это узкие специалисты и специалисты широкого профиля, обеспечивающие формулирование крупных проблем и построение моделей. Выбор экспертов для прогноза производится на основе их репутации среди определенной категории специалистов. Однако не следует забывать и того обстоятельства, что первоклассный специалист не всегда может достаточно квалифицированно рассмотреть и понять общие, глобальные, вопросы. Для этой цели нужно привлекать экспертов хотя и недостаточно узко информированных, но обладающих способностью к дерзанию и воображению.

«Эксперт» в дословном переводе с латинского языка означает «опытный». Поэтому и в формализованном, и в неформализованном способах определения эксперта значительное место занимают профессиональный опыт и развитая на его основе интуиция. Перечислим некоторые требования, которым должен удовлетворять эксперт:

1) оценки эксперта должны быть стабильны во времени и транзитивны;

2) наличие дополнительной информации о прогнозируемых признаках лишь улучшает оценку эксперта;

3) эксперт должен быть признанным специалистом в данной области знаний;

4) эксперт должен обладать некоторым опытом успешных прогнозов в данной области знаний.

Характеризуя экспертов, следует иметь в виду, что в результате выработки оценок могут иметь место ошибки двух видов. Ошибки первого вида известны как систематические, ошибки второго вида — как случайные. Эксперт, склонный к ошибкам первого вида, выдает значения, которые устойчиво отличаются от истинного в сторону увеличения или уменьшения. Полагают, что ошибки этого вида связаны со складом ума экспертов. Для коррекции систематических ошибок можно применять поправочные коэффициенты или же использовать специально разработанные тренировочные игры.

Ошибки второго вида характеризуются величиной дисперсии. Исходя из анализа основных видов ошибок при вынесении экспертных суждений, можно добавить к рассмотренному ранее перечню требований к экспертам еще одно. Смысл его состоит в том, что следует предпочесть эксперта, оценки которого имеют малую дисперсию и систематическое отклонение средней ошибки от нуля, эксперту со средней ошибкой, равной нулю, но с большей дисперсией. К сожалению, априори определить способность человека делать правильные экспертные оценки невозможно. Важным средством подготовки экспертов являются специальные тренировочные игры.

Организация форм работы эксперта может быть программированной или непрограммированной, а деятельность эксперта может осуществляться в устной (интервью) либо в письменной форме (ответ на вопросы специальных таблиц экспертных оценок или свободное изложение по заданной теме).

Программирование формы работы эксперта предполагает:

- построение граф-модели объекта на базе ретроспективного ана­лиза; определение структуры таблиц экспертных оценок или программы интервью на базе граф-модели объекта и целей экспертизы; определение типа и формы вопросов в интервью;

- определение типа шкалы для вопросов; учет психологических особенностей экспертизы при определении последовательности вопросов; учет верифицирующих вопросов; разработка логических приемов для последующего синтеза прогнозных оценок в комплексных прогнозах объекта.

Организация стимулирования работы эксперта состоит в разработке:

- эвристических приемов и способов, облегчающих поиск прогнозной экспертной оценки; правовых норм, гарантирующих эксперту оформление приоритета и авторства, а также неразглашения всех научно-технических идей, выдвигаемых им в процессе экспертизы;

- форм моральной, профессиональной и материальной заинтересо­ванности эксперта в экспертных оценках; организационных форм работы эксперта (включение в план работы и т. п.).

При решении задачи формирования экспертной группы необходимо выявить и стабилизировать работоспособную сеть экспертов. Способ стабилизации экспертной сети заключается в следующем. На основе анализа литературы по прогнозируемой проблеме выбирается любой специалист, имеющий несколько публикаций в данной области. К нему обращаются с просьбой назвать 10 наиболее компетентных, по его мнению, специалистов по данной проблеме. Затем обращаются одновременно к каждому из десяти названных специалистов с просьбой указать 10 наиболее крупных их коллег-ученых. Из полученного списка специалистов вычеркиваются 10 первоначальных, а остальным рассылаются письма, содержащие указанную выше просьбу. Данную процедуру повторяют до тех пор, пока ни один из вновь названных специалистов не добавит новых фамилий к списку экспертов, т. е. пока не стабилизируется сеть экспертов. Полученную сеть экспертов можно считать генеральной совокупностью специалистов, компетентных в области прогнози­руемой проблемы. Однако в силу ряда практических ограничений оказывается нецелесообразным привлекать всех специалистов к экспертизе. Поэтому необходимо сформировать репрезентативную выборку из генеральной совокупности экспертов.

Экспертная оценка часто носит характер деловой игры. При решении сложных проблем маркетингового исследования один специалист не в состоянии учесть все факторы и взаимосвязи между ними или оценить вероятности большого числа альтернатив. Использование мнений группы экспертов предполагает, что организованное взаимодействие между специалистами позволит компенсировать смещения оценок отдельных членов группы и что сумма информации, имеющейся в распоряжении экспертов, будет больше, чем информация любого члена группы. Помимо погрешностей, возникающих вследствие недостатка информации, большое влияние на результаты экспертизы оказывают смещения, вносимые процедурой сбора и анализа мнений экспертов. Основными этапами проведения экспертизы являются:

1. Формулирование цели экспертизы и разработка процедуры опроса. Наличие ясности цели является обязательным условием обеспечения надежного результата экспертизы. Основой для выбора цели является описание предыстории проблемы и ее специфические особенности. Необходимо учесть и личные цели экспертов. Если целей несколько, то оценки по различным шкалам нужно свести к единой шкале, например, за счет установления цели более высокого уровня.

2. Формирование группы специалистов-аналитиков для разработки метода и модели опроса, отбор экспертов, проведение опроса, анализ и обобщение информации. Группа аналитиков, разрабатывая метод опроса, подготавливает перечень оцениваемых событий и устанавливает совокупность устойчивых факторов, характеризующих эти события. Аналитики должны подготовить вспомогательные вопросы, позволяющие экспертам определить совокупность признаков на разных уровнях детализации. Следует отметить, что излишняя детализация проблемы может привести к снижению надежности информации, полученной от экспертов.

Важное значение имеет формулировка вопросников (анкет), которая должна обеспечить их единственное толкование и выражение ответа на каждый вопрос в виде количественной оценки. В случаях когда отдельным качественным признакам трудно приписать количественную оценку, нужно оценивать сравнительную интенсивность признака с помощью методов упорядочения.

Все вопросы анкеты в зависимости от их содержания можно разделить на три группы:

-объективные анкетные данные о самом эксперте;

-мотивы, которыми руководствуется эксперт при оценке;

-основные вопросы, касающиеся существа исследуемой проблемы.

По форме различают следующие типы вопросов: открытые и закрытые; прямые и косвенные. Вопрос называется открытым, или свободным, если ответ на него может быть дан в любой форме, т. е. ответ ничем не регламентирован. Вопрос называется закрытым, если в его формулировке содержатся варианты возможных ответов (перечень альтернатив) и эксперт должен остановить свой выбор на одном (или нескольких) из них. Одной из разновидностей закрытого вопроса является дихотомический, в котором перечень возможных во­просов исчерпывается альтернативой «да — нет».

Конкретный вопрос с определенным набором ответов на него называется признаком анкеты. Набор ответов может быть качественного характера, когда задача эксперта заключается в выборе одного ответа из «веера» возможных, и количественного характера, когда ответам на вопросы анкеты присваиваются числовые оценки.

Достоинство открытых вопросов заключается в возможности обнаружения с помощью экспертов новых, порой совершенно неожиданных для аналитиков аспектов проблемы. Недостатки этого метода заключаются в том, что, во-первых, повышается вероятность произвольной интерпретации вопроса со стороны экспертов, что может привести в конечном счете к несопоставимости данных, полученных от группы экспертов, и, во-вторых, в том, что анализ ответов на открытые вопросы — дело чрезвычайно трудоемкое.

В противоположность этому преимущество закрытых вопросов состоит как раз в том, что они строго и однозначно интерпретируются и требуют относительно меньших затрат труда на заполнение и обработку анкет. Вместе с тем анкета с закрытыми вопросами таит в себе опасность навязывания эксперту ответов, особенно в тех случаях, когда по тому или иному вопросу он вообще не имеет своего сложившегося мнения или же когда его мнение не совпадает с ответами анкеты.

Поэтому, если у аналитиков нет твердой уверенности в том, что все возможные альтернативы исчерпаны, следует предоставлять возможность эксперту выдвигать свою альтернативу или уклониться от ответа на некото­рые из поставленных вопросов.

Цель экспертизы может быть замаскирована, и тогда признаки анкеты могут быть косвенными. Такие анкеты применяются чаще всего в случаях, когда нет твердой уверенности, что эксперт по данному вопросу сумеет (захочет) дать определенную информацию.

Каждый метод опроса экспертов должен быть осно­ван на учете взаимосвязи явно выраженных признаков и скрытой (латентной) переменной, связанной с опреде­ленным отношением эксперта к исследуемой проблеме. Эта взаимосвязь лучше всего может быть описана в тер­минах среднего балла признака для данного шкального балла. Для дихотомических признаков, когда позитивная реакция эксперта на признак получает балл 1, а негативная — 0, средний балл признака xi эквивалентен вероятности реакции p(xi).

Методами, позволяющими оценить реакцию эксперта на косвенные признаки, занимаются психологи и социологи. Практические успехи использования этих методов в настоящее время ограничены громоздкостью математических вычислений, часто не окупающихся точностью получаемых результатов. Однако дальнейшее развитие этих методов может служить предпосылкой повышения на­дежности экспертных оценок.

Серьезного внимания требует подбор признаков (вопросов), которые желательно включить в анкету. Различают три вида вопросов, по которым дается экспертная оценка:

1) вопросы, ответы на которые содержат количественную оценку;

2) вопросы, требующие содержательного ответа в сжатой форме;.

3) вопросы, требующие содержательного ответа в развернутой форме.

Чтобы уточнить содержание, формулировки вопросов, их последовательность, выяснить, не утомляет ли анкета опрашиваемых, не нужно ли включить дополнительные и исключить «неработающие» вопросы, заменить вопросы, допускающие двойное толкование, производится ее проверка. Для этого подбираются «разноплановые» эксперты (по стажу работы, по специализации и т. п.). Проверка осуществляется в форме личного интервью.

Полное совпадение мнений экспертов, стереотипность их ответов являются, как правило, результатом привычной, стандартной постановки вопроса. Многочисленность ответов типа «не понял», «не знаю» указывает на их усложненность. Наличие большого числа неуместных замечаний свидетельствует о неудачной формулировке вопросов анкеты. Множество отказов от ответов означает, что плохо разработана вводная часть анкеты, в которой должны быть разъяснены правила ее заполнения, сформулирована цель экспертизы, оговорены гарантии анонимности экспертов.

3. Отбор и формирование группы экспертов. Набор экспертов начинают с анализируемой проблемы и ее степени важности. Составляя список экспертов исходят прежде всего из их компетентности в решении стоящей проблемы. Один из способов анализа пригодности экспертов к оценке является проведение тестирования, отвечая на вопросы которых они должны показать свою эрудицию и аналитические способности.

Точность групповой оценки существенно зависит от числа экспертов в группе (рис.). Уменьшение числа экспертов ведет к снижению точности оценки, поскольку на групповую оценку излишнее влияние оказывает оценка каждого из экспертов. В тоже время при очень большом числе экспертов становиться сложно выявить их согласованное мнение из-за уменьшения роли тех суждений, которые, хотя и отличаются от мнения большинства, однако далеко не всегда оказываются ошибочными.

Между этими величинами существует обратная связь, заключающаяся в том, что средняя групповая ошибка монотонно убывает с возрастанием средней самооценки. Из этого вытекает следующий вывод. Пусть, например, группа кандидатов в эксперты со средней оценкой С разделена на две подгруппы, из которых подгруппа А имеет более высокую самооценку, чем группа в целом, а подгруппа В — более низкую. Тогда подгруппа А будет в среднем более точной, чем вся группа, а подгруппа В — менее точной (рис. 13).

 

 


 

 

 

В С А

Число членов группы

 

Рис. 13. Роль численности группы в принятии ошибки

С другой стороны, различные подходы к оценке компетентности экспертов можно рассмотреть и с иных позиций. Экспертные оценки носят субъективный характер, оценка компетентности экспертов — также. Возникает вопрос: повышает ли точность результатов экспертизы наложение субъективных оценок компетентности экспертов? Может быть, проще определять окончательные оценки без формализованного учета компетентности экспертов? Только при этом следует на этапе отбора экспертов уделить больше внимания неформальной оценке уровня их квалификации, а затем, при подведении результатов экспертизы, считать их всех равнокомпетентными, и в качестве интегральной оценки рассматривать среднеарифметическое их отдельных оценок. Часто на практике поступают именно таким образом.

4. Метод Дельфи. Одним из наиболее перспективных методов формирования групповой оценки экспертов является метод Дельфи, получивший название от греческого города Дельфи и мудрецов, славившихся в древности предсказа­ниями будущего. Метод представляет собой ряд последовательно осуществляемых процедур, направленных на формирование группового мнения по проблемам, по которым ощущается недостаток информации.

Процедуры, используемые в методе Дельфи, характеризуются тремя основными чертами: анонимностью, регулируемой обратной связью и групповым ответом. Анонимность достигается применением специальных вопросников или другими способами индивидуального опроса, например контактом экспертов с ЭВМ Регулируемая обратная связь осуществляется за счет проведения нескольких туров опроса, причем результаты каждого тура обрабатываются с помощью статистических методов и сообщаются экспертам. С помощью статистических методов определения группового ответа можно уменьшить статистический разброс индивидуальных оценок и получить групповой ответ, в котором правильно отражено мнение каждого эксперта.

Если анонимность опроса является способом ослабления влияния отдельных «доминирующих» экспертов, то регулируемая обратная связь позволяет снизить «шумы», под которыми понимается влияние индивидуальных и групповых интересов, не связанных с решаемыми проблемами. Кроме того, введение обратной связи вносит элемент объективности и делает оценки более надежными.

Проведение опроса в несколько туров, в течение которых осуществляется ряд последовательных итераций (экспертов информируют о результатах предыдущих этапов опроса и предлагают в ряде случаев обосновать свое мнение), позволяет уменьшить колебания в индивидуальных ответах, ограничивает внутригрупповые колебания и имеет несомненные преимущества по сравнению с «простым» статистическим объединением индивидуальных мнений с помощью средних.

В основе метода Дельфи положены следующие предпосылки:

1) поставленные вопросы должны допускать возможность выражения ответа в виде числа;

2) эксперты должны располагать достаточной информацией для того, чтобы дать оценку;

3) ответ на каждый из вопросов (оценка) должен быть обоснован экспертом.

Выявление преобладающих суждений с помощью метода Дельфи позволяет сблизить точки зрения экспертов. Вместе с тем учитывается, что, несмотря на сближение оценок, различие будет существовать и в конце опроса.

Рассмотрим, как используется метод Дельфи при подготовке прогнозов.

Первый тур опроса. Первая анкета может быть подлостью бесструктурной и допускать любые ответы. Целью такой анкеты является составление перечня событий для прогноза в определенной области маркетингового исследования. У этого подхода есть некоторые недостатки, которые рассматриваются ниже. Однако он обладает и значительными преимуществами, хотя и возлагает большую ответственность на экспертов. Ведь предполагается, что специалисты гораздо лучше, чем организаторы экспертизы, знают соответствующую область маркетинга.

Если анкета для первого тура опроса составлена так, что она ограничивает участников экспертизы в постановке проблем, то это может привести к тому, что группа не учтет или опустит некоторые события, которые, вполне возможно, имеют более важное значение для организатора, чем события, которые он представляет на рассмотрение группы. Полученный перечень событий становится основой второй анкеты.

Второй тур опроса. Экспертам направляют сводный перечень событий и просят оценить даты, когда может произойти реализация этих событий. Их просят также привести соображения, по которым они считают свои оценки правильными, т. е. указать причины того, почему, по их мнению, то или иное событие не должно произойти раньше или позже прогнозируемой ими даты. Данная ими оценка даты наступления события может включать слово «никогда» или просто «позже», если для оценки был установлен какой-либо временной горизонт.

После того как прогнозы и оценки дат, сделанные членами группы, вернулись к организатору, последний должен подготовить статистическую сводку мнений экспертов, упоминая аргументы и доводы в пользу того, что рассматриваемое событие произойдет раньше или позже «средней» оценки.

После второго тура опроса аналитики производят обработку полученных оценок: уточняют перечень событий и анализируют характеристики ряда, т. е. рассчитывают медианы и квартили. Величины этих квартилей в первом приближении равны значениям оценок ряда в интервале, равном 25% от начала и 25% от конца ряда. Таким образом медиана и два квартиля разбивают на оси ряда четыре интервала, среди которых квартили лежащие от медианы считаются наиболее предпочтительными.

Третий тур опроса. Третья анкета состоит из перечня событий, групповой медианы дат наступления событий и верхнего и нижнего квартилей для каждого события, а также сводных данных о причинах более ранних или поздних оценок. Участников экспертизы просят рассмотреть аргументы и сформулировать новые оценки предполагаемой даты наступления каждого события. Если новая оценка не попала в интервалы между квартилями, полученными во втором туре опроса, то их просят обосновать свою точку зрения. Если их оценка даты отличается от оценки 3/4 участников экспертизы, их просят подтвердить эту оценку и показать, почему они считают аргументы большинства неправильными или неполными. После того как пересмотренные оценки и новые аргументы возвратились к организатору, он опять должен суммировать оценки группы, рассчитав новые медианы и новые квартили, суммировать аргументы, представленные с обеих сторон, и подготовить на этой основе новый прогноз.

Четвертый тур опроса. Участникам экспертизы вновь передают перечень событий, статистическое описание оценок группы и аргументы обеих сторон. Эксперты должны принять во внимание аргументы и их критику и составить новый прогноз. При необходимости организатор может потребовать от них новые аргументы. Получив прогнозы экспертов, сновa рассчитывают медианы и квартили дат для каждого события. Поскольку этот тур опроса является последним, возможно, нет нужды анализировать аргументы и, следовательно, просить их представить. Если же группа не может прийти к согласо­ванному (единому) мнению, и организатор экспертизы заинтересуется аргументами обеих сторон, он собирает их и анализирует. Сам прогноз состоит из перечня событий с соответствующими медианами и квартилями дат.

Практика показывает, что необязательно проводить все четыре тура опроса. Если эксперты пришли к соглашению во втором туре, то опрос можно прекратить. Это особенна справедливо в отношении тех событий, которые по общему мнению никогда не произойдут.

Анализ и обработка экспертных оценок. При проведении анализа собранных экспертных данных в соответствии с целями исследования и принятыми моделями необходимо определить согласованность действий экспертов и достоверность экспертных оценок. Анализ и обработка экспертных данных подробно рассматривается в /5, 8/.

При рассмотрении некоторых маркетинговых ситуаций оказывается, что факторы, определяющие конечные результаты, не поддаются непосредственному измерению. Расположение этих факторов в порядке возрастания или убывания какого-либо присущего им свойства, называется ранжированием. Ранжирование позволяет выбрать из исследуемой совокупности факторов наиболее существенный.

Ранжирование используется в следующих ситуациях:

1. Когда необходимо упорядочить какие-либо маркетинговые явления (объекты) во времени или пространстве. Это ситуация, когда интересуются не сравнением степени выраженности какого-либо их качества, а лишь взаимным пространственным или временным расположением этих явлений (объектов).

2. Когда нужно упорядочить объекты в соответствии с каким-либо качеством, но при этом не требуется производить его точное измерение.

3. Когда какое-либо качество в принципе измеримо, однако в настоящий момент не может быть измерено по причинам практического или теоретического характера.

Рассмотрим существо процедуры ранжирования подробнее. При ранжировании эксперт должен расположить объекты (альтернативы) в порядке, который представляется ему наиболее рациональным, и приписать каждому из них числа натурального ряда - ранги. При этом ранг 1 получает наиболее предпочтительная альтернатива, а ранг N— наименее предпочтительная.

Следовательно, порядковая шкала, получаемая в результате ранжирования, должна удовлетворять условию равенства числа рангов N числу ранжируемых объектов п.

Бывает так, что эксперт не в состоянии указать порядок следования для двух или нескольких объектов либо он присваивает разным объектам один и тот же ранг, и в результате число рангов N оказывается не равным числу ранжируемых объектов п. В таких случаях объектам приписывают так называемые стандартизированные ранги. С этой целью общее число стандартизированных рангов полагают равным п, а объектам, имеющим одинаковые ранги, присваивают стандартизированный ранг, значение которого представляет среднее суммы мест, поде­ленных между собой объектами с одинаковыми рангами.

Пусть, например, шести объектам (альтернативам, факторам) экспертами присвоены следующие ранги (табл. 11).:

Таблица 11. Исходные результаты анализа

Номер объекта            
Ранг            

 

Тогда объектам 1 и 5, поделившим между собой первое и второе место, приписывается стандартный ранг (вес) R= (1+2)/2=1,5, а объектам 2 и 3, поделившим третье и четвертое место R=(3+4)/2=3,5. В итоге получаем следующую ранжировку (табл. 12).

Таблица 12. Ранжированная таблица

Номер объекта -n            
Ранг -ri 1,5 3,5 3,5   1,5  

 

Таким образом, сумма рангов Rn, полученная в результате ранжирования n объектов, будет равна сумме чисел натурального ряда, т.е.

Rn = Sri = n(n+1)/2.

Когда ранжирование производится несколькими (т) экспертами, сначала для каждого объекта подсчитывают. сумму рангов. Rij =, полученную от всех экспертов, а затем исходя из этой величины устанавливают результирующий ранг для каждого объекта. Наивысший (первый) ранг присваивают объекту, получив­шему наименьшую сумму рангов, и, наоборот, объекту, получившему наибольшую сумму, рангов, присваивают самый низкий ранг N. Остальные объекты упорядочивают в соответствии со значением суммы рангов относитёльно объекта, которому присваивается первый ранг.

Точность и надежность процедуры ранжирования в значительной степени зависят от количества объектов. В принципе чем таких объектов меньше, тем выше их «различимость» с точки зрения эксперта, а следовательно, тем более надежно можно установить ранг объекта, Во всяком случае количество ранжируемых объектов п не должно быть больше 20, а наиболее надёжна эта процедура, когда n < 10.

Метод ранжирования редко используется «в чистом виде». Чаще всего он сочетается с другими методами, обеспечивающими более четкое различие между факторами. Одним из них является метод непосредственной оценки и некоторые его модификации.

Например, m экспертов оценили по шкале от 0 до 100 k направлений исследований, с точки зрения важности их для достижения определенной цели.

Для того чтобы проранжировать эти оценки, приписываем каждому из направлений число натурального ряда таким образом, чтобы ранг 1-был приписан максимальной оценке, а ранг k— минимальной (табл. 13).

Таблица 13. Перевод оценок в ранги

Направления исследований                
Оценка                
Ранг                

 

В ряде случаев суммарные оценки рангов нормируются. Нормирование любой меры означает, что представляющее ее число для всего множества в целом принимается равным единице. Нормирование позволяет установить более тесную связь между оценками, приписанными экспертами отдельным объектам. С этой целью оценки по всем объектам суммируются, а затем каждая из них де­лится на полученную сумму. Рассчитанные таким образом нормированные оценки могут быть вновь проранжированы.

Когда в экспертизе участвует несколько экспертов, обычно стремятся получить усредненную оценку (вес) для каждого объекта. Для этого нормированные оценки каждого объекта суммируются, а затем полученная сумма делится на число экспертов.

При наличии нескольких факторов, по которым следует оценить каждый из объектов, средняя оценка pi (вес) каждого объекта может быть рассчитана по формуле

,

где pij – вес i объекта, подсчитанный по оценкам всех экспертов.

,

где xij оценка фактора i, данная экспертом j; п — число факторов; т — число экспертов.

Другой способ установления зависимости между оценками факторов (объектов, характеристик) состоит в том, что важнейшему (с точки зрения экспертов) фактору назначается оценка (вес), равная наперед заданному числу (обычно 1 или 10), а оценка следующих друг за другом по важности факторов определяется последовательно как доля, более важного. Полученные таким образом значения нормируются. Основное достоинство такого способа заключается в том, что он облегчает процесс выбора оценок, поскольку эксперту не нужно каждый раз сопоставлять весь их ряд, а лишь учитывать значение первой и предыдущей по важности оценок. Оценки, полученные от группы экспертов, могут быть усреднены для каждого фактора путем расчета средней арифметической.

В случаях когда группа, состоящая из нескольких экспертов, оценивает ряд факторов, причем у каждого из экспертов имеется своя шкала предпочтений, для нахождении усредненной оценки каждого фактора может быть рекомендована следующая методика.

1. Составляется матрица «эксперты —. факторы», в которой проставляются полученные от каждого эксперта оценки факторов по шкале от 0 до 10 (представим, что два эксперта оценили шесть факторов так, как показано в табл. 14).

Таблица 14. Оценка факторов

Эксперт Факторы
        Итого
           
           

 

2. Рассчитывается относительная значимость (p) всех факторов в отдельности для каждого эксперта. С этой целью оценки, полученные от каждого эксперта, суммируются (по горизонтали), а затем нормируются:

p11 = 8/30; p21=6/30; p31=9/30; p41=7/30;

p12=10/33; p22=8/33; p32=9/33; p42=6/33.

3. Вычисляется усредненная оценка, данная всеми экспертами каждому фактору. Для этого нормированные оценки, полученные в предыдущем шаге, суммируются (по вертикали), а затем рассчитывается средняя ариф­метическая для каждого фактора:

p1=(8/30+10/33)/2=0,285;

p2=(6/30+8/33)/2=0,236;

p3=(9/30+9/33)/2=0,286;

p4=(7/30+6/33)/2=0,207.

Рассмотрим применение методов экспертных оценок для анализа конкретных маркетинговых ситуаций. Например, необходимо дать оценку степени привлекательности двух локальных товарных рынков (табл. 15).

Таблица 15. Данные оценки рынка

Критерии привлекательности рынка   Относительная важность критерия     Экспертная оценка Взвешенная оценка
Рынок Рынок
       
1. Размер рынка 0,3     1,5 0,9
2. Скорость роста рынка 0,25     2,0 2,25
3. Легкость входа и выхода 0,15     0,3 0,6
4. Прибыльность 0,3     2,7 2,1
Итого: 1,0     6,5 5,85

 

Из таблицы 6.7 видно, что рынок 1 по взвешенной оценке привлекательнее рынка 2 в 6,5/5,85=1,11 или на 11%.

Рассмотрим еще пример применения экспертных методов. Необходимо дать оценку силы бизнеса фирмы «А» и «Б», действующих на товарном рынке города «С» (табл. 16).

Таблица 16. Оценка силы бизнеса

Критерии силы бизнеса Относительная важность критерия Экспертная оценка Взвешенная оценка
А Б А Б
1. Доля рынка 0,3     1,5 2,1
2. Конкурентная цена 0,15     1,35 0,9
3. Использование инвестиций 0,25     1,0 0,5
4. Эффективность продвижения 0,2     1,8 1,0
5. Квалификация персонала 0,1     0,8 0,6
Итого: 1,0     5,27 5,1

 

Из итоговой графы взвешенной оценки видно, что бизнес фирмы «А» выглядит более внушительно, чем бизнес фирмы «В».

Композиционный метод бальной оценки. Для многих маркетинговых решений стоит задача необходимости выбора из нескольких альтернатив оптимального решения. Набор критериев отражает весь перечень факторов, определяющих успех реализации альтернатив. Альтернативы оцениваются по одинаковым критериям и одним способом. В бальном методе выбор производится на базе специально отобранных значимых критериев, взвешенных в соответствии с их значением. Оценка производится с помощью шкалы, имеющей от 3 до 10 значений.

 

Таблица 17. Матрица бальной оценки силы бизнеса фирм «А» и «В»

Характеристики, влияющие на принятие решения Относительный вес Коэффициент Взвешенная оценка  
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0  
«А» «В»  
1. Доля рынка 0,3 · · 0,03 0,06  
2. Конкурентная цена 0,15 · · 0,105 0,135  
3. Использование инвестиций 0,25   · ·   0,062   0,125  
4. Эффективность продвижения 0,2   · ·   0,04   0,18  
5. Квалификация персонала 0,1 · · 0,03 0,05  
Итого: 1,0   0,267 0,55  
Шкала оценки: 0 – 0,4 плохо; 0,41 – 0,75 удовлетворительно; 0,76 – 1,0 хорошо  
Фирма «А» Фирма «В»  

 

Экстремальное значение шкалы обозначаются «очень сильно», «очень слабо». Общая оценка альтернативы производится путем суммирования оценок по отдельным критериям, умноженным на вес соответствующих критериев. В конце выбирается альтернатива с наибольшим суммарным оценочным значением. Она представляет лучшее значение в данной ситуации.

Рассмотрим пример балльной оценки силы бизнеса (табл. 17).Из взвешенной оценки видно, что сила бизнеса фирмы «А» выше Фирмы «В».

Трудности использования ранжирования, непосредственной оценки и метода последовательных сравнений при выявлении предпочтений для большого числа факторов можно в определенной степени уменьшить, если предложить экспертам произвести сравнение этих факторов попарно, с тем чтобы установить в каждой паре наиболее важный. В качестве разновидности композиционного метода используется метод парных сравнений.

В методе парных сравнений объекты сопоставляются попарно экспертом (экспертами), а затем выбирается один из них. Будем говорить, что в этом случае эксперт предпочитает данный объект, хотя выбор не обязательно будет выражать его предпочтение. В общем случае эксперт может установить равенство объектов или зафиксировать свои предпочтения на некоторой шкале.

Основной элементарный акт — сравнение двух объектов А и В одним экспертом — можно распространить на случай, когда несколько экспертов рассматривают более чем два объекта. Производить парное сравнение удобно не только тогда, когда число объектов велико, но и в тех случаях, когда различия между объектами настолько малы, что непосредственное ранжирование или оценка не обеспечивают их разумного упорядочения. Таким образом, метод парных сравнений имеет некоторое преимущество перед другими методами упорядочения в случаях, когда объектов много и (или) они трудно различимы. Чаще всего при парном сравнении двух объектов ограничиваются простой констатацией того, что один из них предпочтительнее другого.

Рассмотрим пример расчета рейтинга рекламной фирмы. Для оценки своей деятельности, фирма должна проводить независимую оценку своего положения на рынке. Путем сравнения фирмы с конкурентами необходимо создать ранжированный ряд вперед ушедших фирм и следующих за фирмой. Численное соотношение множества сравниваемых рекламных фирм по шкале какого-нибудь критерия представляет собой рейтинг, этого множества на шкале ранжирования.

Эксперт заполняет матрицу ||Z|| сравниваемых фирм с установкой числовых значений:

0, если фирма I хуже фирмы j;

Zij = 1, если фирма I равносильна j;

2, если фирма I лучше фирмы j.

Где I-номер строки матрицы, j- номер столбца матрицы. Фирмы I, j входят во множество М=1,2,…n сравниваемых фирм. Сравниваемые пары образуют матрицу ||Z||nxn значений этих соотношений, где n – число сравниваемых рекламных фирм.

Например, проведем сравнение четырех рекламных фирм (М=1,2,3,4) по какому – то критерию – К. Эксперт, путем опарного сравнения фирм заполняет матрицу:

 

  1 2 3 4
  1 0 1 0   0,125
Z= 2 2 1 0 2   0,312
  1 2 1 2   0,376
  2 0 0 1   0,185
     

 

По составленной матрице ||Z||, в качестве первого этапа, производится «грубое» ранжирование путем построчного суммирования чисел , j= 1, 2, …n по каждой строке матрицы. Далее производится суммирование чисел матрицы и определение веса сравниваемой фирмы в виде коэффициента

 
 

По значениям каждой строки образуется вектор , который представляет собой численное соотношение (рейтинги) сравниваемых фирм по критерию – К. На основании вектора Р строится рейтинговая шкала значимости рекламных фирм. Если веса объектов соотносятся как , то ряд предпочтений сравниваемых фирм выглядит I>m>…>n и их рейтинги соответственно r(i)>r(m)>…>r(n) на шкале рейтинга R.

В нашем примере рейтинговая шкала «грубого» ранжирования рекламных фирм по критерию «К» выглядит следующим образом:

 

1 4 2 3

R1

0,125 0,185 0,312 0,376

 
 

Анализ рейтинговой оси R1 позволит определить весовые коэффициенты сравниваемых фирм, которые показывают, во сколько раз фирма i весомее фирмы j на шкале R по выбранному критерию- К или на сколько пунктов фирма I опережает или отстает от фирмы j. Таким образом, рейтинговый порядок фирм выглядит 3 > 2 > 4 > 1, с коэффициентами: фирма 3 лучше 2 в С32 = 0, 376/0,312 = 1,205 или на 20,5%, фирма 2 лучше 4 в С24 = 0,312/0,185 = 1,686 или на 68,6%, фирма 4 лучше 1 в С41 = 0,185/0,125=1,48 или на 48%. Лидер 3 лучше аутсайдера 1 в С31 = 0,376/0,125 = 3,008.

Если рейтинг определяют несколько экспертов, то итоговый вектор значений Р необходимо усреднить по правилам обработки экспертных оценок.

На втором этапе “тонкого” ранжирования осуществляется перемножение матрицы ||Z|| саму на себя с получением новой матрицы Z1= ||Z||x||Z||. С матрицы ||Z||1 проводится аналогичная работа по суммированию строк и построение нового ряда значений векторов Р и R. При «тонком» ранжировании весовые коэффициенты принимают более четкие значения и более утвердительно выглядит рейтинг фирм.

Матрица «тонкого ранжирования для нашего примера выглядит:


Тонкий ” рейтинг первого уровня фирм стал выглядеть следующим образом:

4 1 2 3

R2

0,129 0,148 0,277 0,444

Из сравнения рейтинговых шкал R1 и R2 видно, лидерство сохранилось, аутсайдеры, находясь близко друг от друга, поменялись местами.

Матрица второго уровня «тонкого» ранжирования примет вид


Рейтинговая шкала второго уровня выглядит следующим образом

               
       
 


4 1 2 3

R3

0,131 0,181 0,255 0,431

Таким образом, порядок рейтинга фирм стабилизируется и утверждаются весовые коэффициенты – С. Чем больше производить умножение полученных матриц на исходную ||Z||, тем точнее значения весов Р и весовых коэффициентов – С. Практически перемножение матриц можно закончить на 4 этапе.

 

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-15; Просмотров: 3399; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.156 сек.