Содержание
1.
Теоретическая часть. 3
Применение метода «Дельфи» для составления прогнозов
методом экспертиз 3
1. Понятие метода Дельфи
и его применение. 3
2. Исторический
аспект применения метода Дельфи. 5
3. Этапы
использования метода Дельфи. 14
2. Практическая часть. 18
Список литературы.. 21
1. Теоретическая часть
Применение метода «Дельфи» для составления прогнозов
методом экспертиз
1. Понятие метода Дельфи
и его применение
Метод Дельфи — многоэтапный метод, предусматривающий первоначальное
изолированное вынесение экспертами своих суждений и дальнейшую многократную их
корректировку на базе ознакомления каждого эксперта с суждениями других
экспертов до тех пор, пока величина разброса оценок не будет находиться в
рамках заранее устанавливаемого желаемого интервала варьирования оценок.
Получаемые посредством данных методик оценки носят статичный
и одноразовый характер, в результате чего возникает необходимость повторного
обращения к экспертам при составлении прогноза доли рынка на последующие
периоды. Кроме того, метод внутреннего и внешнего экспертного прогнозирования
характеризуется определенной степенью субъективности.
Надежность метода "Дельфи" считается высокой при
прогнозировании на период как от 1 до 3 лет, так и на более отдаленный период
времени. В зависимости от цели прогноза для получения экспертных оценок может
привлекаться от 10 до 150 экспертов.
Методы Дельфи характеризуются
следующими чертами [2,с . 167]:
·
анонимность мнений экспертов;
·
регулируемая обработка, связь, которая осуществляется
аналитической группой за ряд туров опроса, причем результаты каждого тура
сообщаются экспертам;
·
групповым ответом, который получается с помощью статистических
методов и отображает обобщенное мнение участников экспертизы
Метод Дельфи является наиболее формальным из всех
методов экспертного прогнозирования и наиболее часто используется в
технологическом прогнозировании, данные которого используются затем в
планировании производства и сбыта продукции. Это групповой метод при котором
проводится индивидуальный опрос группы экспертов относительно их предположений
о будущих событиях в различных областях, где ожидаются новые открытия или
усовершенствования.
Опрос проводится с помощью специальных анкет
анонимно, т.е. личные контакты экспертов и коллективные обсуждения исключаются.
Полученные ответы сопоставляются специальными работниками, и обобщенные
результаты снова направляются членам группы. На основе такой информации члены
группы, по-прежнему сохраняя анонимность, делают дальнейшие предположения о
будущем, причем этот процесс может повторяться несколько раз (так называемая
многотуровая процедура опроса). После того как начинает появляться совпадение
мнений, результаты используются в качестве прогноза.
Применение метода Дельфи можно проиллюстрировать
на следующем примере №1: компания, занимающаяся морским нефтяным
промыслом хочет получить информацию о том, когда можно будет использовать
роботов вместо водолазов для проверки платформ под водой. Для начала
прогнозирования по этому методу компания должна войти в контакт с рядом
экспертов. Эти эксперты должны быть представителями самых разных областей
данной отрасли промышленности, включая водолазов, инженерно-технических
работников из нефтяных компаний, капитанов кораблей, инженеров по
техобслуживанию и конструкторов роботов. Им объясняется стоящая перед компанией
задача, и каждого эксперта спрашивают, когда по его мнению можно будет заменить
водолазов роботами. Первые ответы дадут, вероятно, очень большой разброс
данных, например, от 2000 до 2050 года. Эти ответы обрабатываются и
возвращаются экспертами. При этом каждого эксперта просят пересмотреть свою
оценку в свете ответов других экспертов. После повторения этой процедуры
несколько раз мнения могут сблизиться, так что около 80% ответов даст срок от
2005 до 2015 года, что будет достаточным для целей планирования производства и
реализации роботов.
Метод Дельфи назван в честь дельфийского оракула
в Древней Греции. Он разработан Олафом Хельмером, видным математиком из
корпорации “РЭНД”, и его коллегами и вероятно поэтому, по сравнению с другими творческими
подходами, дает достаточную точность прогноза [3, с. 144].
Метод Дельфи относится к классу количественных
методов групповых экспертных оценок. Опрос экспертов проводится в 3-4 тура,
состоящих из серии анкет, вопросы конкретизируются от тура к туру. Для
проведения этого метода необходимо также создать аналитическую группу, которая
после каждого тура производит статистическую обработку полученной информации.
Прежде всего, аналитики определяют область
предпочтительных количественных значений объектов.
2. Исторический аспект
применения метода Дельфи
Метод Дельфи применим практически в любой
ситуации, требующей прогнозирования, в том числе если для принятия решения
недостаточно информации.
Существует несколько модификаций метода Дельфи,
в которых основные принципы организации экспертизы имеют много общего. Различия
связаны с попытками усовершенствовать метод за счет более обоснованного отбора
экспертов, введения схем оценки их компетентности, улучшенных механизмов
обратных связей и т.п. Для удобства обработки информации все модификации, как
правило, предполагают возможность выражения ответа в виде числа, количественной
оценки.
Но у него есть недостатки - например,
субъективность мнений специалистов, участвующих в опросе, он не позволяет сталкивать в споре мнения
экспертов и на него затрачивается много времени [5,с . 187].
Некоторые недостатки метода Дельфи связаны с
нехваткой времени, которое отведено эксперту на обдумывание проблемы. В этом
случае эксперт может согласиться с мнением большинства, чтобы уйти от
необходимости объяснения, в чем заключается отличие его решения от остальных
вариантов. Эти недочеты устраняются совершенствованием организации экспертиз
путем создания автоматизированных систем обработки результатов опроса.
Техническая реализация такой системы основана на использовании ЭВМ с внешними
терминалами (дисплеями). ЭВМ обеспечивает представление вопросов экспертам
(общающимся с ней через их персональные дисплеи), сбор и обработку результатов
ответов, запрос и выдачу аргументации и другой необходимой информации для
подготовки ответов.
Кроме
того, некоторые специалисты считают, что «предположение о том, чтобы те, кто
резко расходится с мнением большинства, обосновали свою точку зрения, может
привести к усилению эффекта приспособления, а не уменьшить его, как это было
задумано». Но все же многие ученые утверждают, что метод Дельфи превосходит
«обычные» методы прогнозирования, по крайней мере, при разработке краткосрочных
прогнозов.
Метод
Дельфи впервые был описан в «Докладе об изучении долгосрочного прогнозирования»
американской корпорации «Рэнд» в 1964 г. Объектами исследования явились:
научные прорывы, рост населения, автоматизация, исследование космоса,
возникновение и предотвращение войн, будущие системы оружия. За истекший период
круг прогнозируемых процессов с помощью метода Дельфи значительно расширился,
но несомненно, что наибольшее применение этот метод нашел в областях, связанных
с научно-техническим прогрессом [6, с. 123].
В
частности, в нашей стране данный метод применялся для определения основных
направлений научных исследований в области средств вычислительной техники и
прогнозирования их характеристик, для оценки перспектив развития отраслей. В
последнем случае с помощью данного метода могут быть решены следующие задачи:
-
определение сроков выполнения работ от выдачи технического задания на работу до
начала эксплуатации объекта;
-
определение приоритетных направлений развития предприятий отрасли (по
технологии производства, важнейшим экономическим характеристикам — объему
производства, числу занятых, объемам фондов и т.п.);
-
определение критериев оценок значимости научных разработок и др. От метода
Дельфи по организации работы экспертов принципиально отличается метод,
получивший название «мозговой штурм», который также называют методом «мозговой
атаки», методом коллективной генерации идей. Этот метод подразумевает получение
решения как продукта коллективного творчества специалистов в ходе
заседания-сеанса, проводимого по определенным правилам, и последующего анализа
его результатов. Его сущность состоит в том, что при обосновании прогноза
дифференцированно решаются две задачи:
-
генерирование новых идей в отношении возможных вариантов развития процесса;
-
анализ и оценка выдвинутых идей.
Обычно
все специалисты в ходе заседания разделяются на две группы, состоящие из одних
и тех же или разных представителей так, что одна группа генерирует идеи, а
вторая — их анализирует. При этом в ходе заседания запрещается высказывать
любые критические оценки ценности идеи; приветствуется выдвижение как можно
большего их количества, поскольку предполагается, что вероятность появления
действительно ценной идеи повышается с увеличением их общего числа; поощряется
свободный обмен мнениями, т.е. высказанные мысли должны подхватываться и
развиваться и т.п. Ходом заседания руководит беспристрастный ведущий. Его
задача состоит в том, чтобы направлять развитие дискуссии в нужное русло, к
достижению заданной цели, не сбиваясь на беседу, соревнование в остроумии и
т.п. В то же время он не должен навязывать участникам дискуссии свое мнение,
ориентировать их на определенный способ мышления [6, с. 187].
Для России формулирование
целей и отработка методов отбора приоритетов государственной
научно-технологической политики имеет особое значение. Хотя составление комплексных
прогнозов научно-технического развития страны и мира в СССР началось еще в
начале 1970-х годов, основными ориентирами для них служили интересы оборонного
сектора и партгосаппарата. В настоящее время цели развития безусловно
расширились, но соответствующая им процедура выбора приоритетов не разработана,
не согласована, не имеет нормативной базы и традиций. В этих условиях при
выборе приоритетов и получении соответствующей финансовой и правовой поддержки
могут возобладать смещенные и узкие интересы ведомств, ВПК, регионов или чьи
либо иные, в то время как интересы государства в целом не будут приниматься в
расчет. В этих условиях отработка процедуры выбора приоритетов и изучение опыта
других стран крайне важны.
В большинстве развитых
стран для определения приоритетов научно-технического развития в процессе
прогнозирования и принятия решений о финансировании крупных государственных
программ используются следующие методы [4, с. 109 ]:
o
Дельфи
o
Составление перечня критических технологий.
o
Экспертиза
Технологический прогноз,
основанный на методе Дельфи, — это попытка предсказать развитие
той или иной технологии на длительную перспективу (20-30 лет). Разработанная
впервые в 50-х годах RAND Corp., техника метода Дельфи была использована
впервые для целей национального и отраслевого технологического прогнозирования
Японией (с 1970 г. выполнено уже 6 исследований), а впоследствии, и в
значительной степени по японскому образцу, Германией, Францией,
Великобританией, Испанией, Австрией, Южной Кореей преимущественно в течение
последнего десятилетия (можно говорить о буме этого метода в 90-е годы).
Метод Дельфи заключается
в оценке технологий экспертами, (их число различалось от 123 человек в Испании,
до 25 тысяч на первом этапе — в Южной Корее) на основе предлагаемых схем,
включающих несколько позиций, в том числе уровень научно-исследовательской
активности по данному направлению, участие в создании национального богатства,
повышении качества жизни и конкурентоспособности, ожидаемые сроки реализации
новых достижений. Двух-четырех ступенчатая процедура оценки позволяет экспертам
уточнить или пересмотреть свою точку зрения с учетом мнения коллег и выработать
в результате согласованную, действительно коллективную позицию по всему кругу
поставленных вопросов, число которых на первом этапе, как правило, превышает
тысячу.
Прогнозирование по методу
Дельфи оказывается эффективным и в достижении ряда других, принципиально важных
для выявления приоритетов, результатов. Это познавательный эффект, обучение и
расширение кругозора экспертов — участников опроса, картирование компетенций в
отдельных дисциплинах, технических областях и странах, выработка консенсуса
представителей различных секторов научно-технической сферы и, что не менее
важно, стимулирование широкого обсуждения научной общественностью тенденций
научно-технологического развития своей страны и мира.
Япония имеет не только
наиболее длительную историю прогностических оценок технологического развития
своей страны и мира, но и наиболее эффективную практику использования этих прогнозов
для общей ориентации национальной научно-технической сферы, тем более
интересную, поскольку доля государства в финансировании национальной науки
никогда не превышала 20-25%. Управление науки и техники, координирующее через
стратегические исследовательские программы фундаментальные и прикладные
исследования других ведомств, несет ответственность и за технологическое
прогнозирование.
Опрос по методу Дельфи
проводится каждые пять лет с временным диапазоном до 30 лет, постепенно
охватывая все области науки и техники. Если первый опрос, прогнозировавший на
период 1970-2000 гг., смог охватить 5 направлений и 644 темы, то последний,
охватывающий период 1996-2025 гг., уже включал 14 направлений и 1072 темы [7,
с. 231]:
o
материалы и их обработка;
o
информатика;
o
электроника;
o
науки о жизни;
o
здравоохранение и социальное обеспечение;
o
изучение и использование космического
пространства;
o
науки о Земле и океанология;
o
энергетика и природные ресурсы;
o
экология;
o
сельское хозяйство, лесная промышленность и
рыбоводство;
o
промышленное производство;
o
урбанизация и строительство;
o
связь;
o
транспорт.
Респондентам последнего
опроса предлагалось оценить технологические темы с точки зрения их вклада в
социально-экономическое развитие, улучшение качества жизни и решение экологических
проблем, а также их значение в целом. Участники опроса должны были определить
временной диапазон, в течение которого перечисленные технологии будут
реализованы как в Японии, так и других ведущих странах, а также очертить круг
мер, которые необходимо для этого предпринять государственным властным
структурам.
Во Франции в начале 1994
г. при использовании метода Дельфи было проведено широкое обследование
перспектив развития 15 основных научно-технических направлений (электроника,
физика элементарных частиц, проблемы окружающей среды, урбанизации и т.д.). Для
экспертных оценок было привлечено свыше 1 000 специалистов из различных
секторов экономики — 45% представители промышленной науки, 30% государственных
НИИ и 25% сотрудники университетов, что в целом отражало структуру научного
сектора экономики Франции. Этому же принципу следовали при формировании групп
экспертов и большинство стран, начинающих работу над прогнозами и приоритетами.
В 1991 г. Министерство
исследований и технологии Германии провело сравнительный анализ оценок японских
и немецких экспертов, используя японский вопросник. Результаты в целом показали
сходство позиций экспертов для двух стран относительно развития перспективных
технологий, хотя и выявились определенные различия, отражающие национальную
культурную и промышленную специфику этих стран.
В Великобритании с 1994
г. также началось использование метода Дельфи для выбора национальных
научно-технических приоритетов. Однако, в отличие от Германии и Франции, страна
не пошла по пути копирования японского опыта (например, во Франции при опросе
ученых-экспертов в качестве приоритетного ставился вопрос о перспективах
исследований по проблемам рисоводства, напрямую заимствованный из японской
методики).
Новый механизм
определения приоритетов государственной научной политики Великобритании получил
название “Предвидение” (“Forеsight”). Программа предусматривает совместное с
промышленностью определение перспективных рынков и технологий на ближайшие
10-20 лет, а также мероприятий, которые позволят использовать новые возможности
в целях повышения качества жизни и ускорения экономического роста. Цели
“Предвидения”: во-первых, собрать необходимую для принятия решений информацию о
состоянии и направлениях финансируемых государством НИОКР, во-вторых, создать
новую культуру взаимодействия между учеными и бизнесом, в-третьих, определить
ресурсы, необходимые для достижения поставленных задач.
Отличительные особенности
нового подхода — определение не конкретных технологий, а направлений развития,
многовариантность сценариев, непрерывность этапов программы по времени.
Программа “Предвидение 1” действовала в 1994-1999 гг. и перешла в “Предвидение
II” — 1999-2004 гг. Каждая программа представляет собой три
“взаимоперетекающих” этапа — анализ, распространение информации и применение
результатов, подготовка к следующей программе. “Предвидение” определяет
государственные приоритеты в научно-технических программах, в подготовке
кадров, в методах государственного регулирования. Вместе с тем, “Предвидение”
не является жестким руководством для госсектора, а для частной промышленности
оно служит “приглашением к действию” как в области участия в кооперационных
программах, так и в сфере стратегического планирования.
На первом этапе 16
тематических групп, в состав которых входят эксперты из промышленности и
госсектора, проанализировали широкий круг рынков и технологий. Практически все
группы возглавляются представителями крупных компаний и действуют в следующих
областях: сельское хозяйство; природные ресурсы и окружающая среда; химические
продукты; средства связи; строительство; оборонная и аэрокосмическая
промышленность; энергетика; финансовые услуги; пищевые продукты;
здравоохранение и науки о жизни; образование и досуг; производственные процессы
и предпринимательство; материалы; розничная торговля; транспорт; морские
технологии). Эксперты с использованием метода Дельфи проанализировали точки
зрения 1000 человек. На основе этих материалов группы представили отчеты,
содержащие оценку будущих рынков и мероприятий, необходимых для сохранения
международной конкурентоспособности Великобритании.
Головная группа,
возглавляемая Главным научным консультантом правительства, на основе 360
рекомендаций, сформулированных отраслевыми группами, выделила 6 межсекторских
стратегических тем:
— коммуникации и
компьютеры;
— новые организмы,
генетические продукты и процессы;
— достижения в
материаловедении, инженерии и технологии;
— повышение эффективности
производственных процессов и
услуг;
— необходимость
сохранения окружающей среды и ресурсов;
— совершенствование
понимания и использования социальных
факторов;
В рамках этих 6
стратегических направлений головная группа выделила 27 общих приоритетных
направлений для сотрудничества научного и промышленного сообщества.
Головная группа также
сформулировала 5 крупных приоритетов в области инфраструктуры:
— необходимость поддержки
высокого уровня образования и профессионального обучения (особое значение
придается уровню подготовки школьных учителей в области науки и техники, от
которого зависит квалификация следующего поколения ученых, инженеров и
технологов);
— дальнейшее поддержание
высокого уровня фундаментальных исследований (особенно в мультидисциплинарных
областях);
— развитие коммуникационной
инфраструктуры, которая позволит Великобритании быть в центре информационных
потоков;
— поддержка
инновационного предпринимательства (финансовые институты и правительство должны
постоянно пересматривать политику долгосрочного финансирования малого
инновационного предпринимательства и изучать влияние финансового климата на
инновационную активность);
— необходимость
постоянной ревизии государственной политики и законодательных рамок (в первую
очередь в таких областях, как защита прав интеллектуальной собственности в
электронных средствах связи, разработка новых генетических организмов,
инвестиции в прогрессивные коммуникационные инфраструктуры).
В разработке приоритетов
участвуют практически все субъекты сферы НИОКР страны. Приоритеты определяются
как бы “снизу” и, в результате, не являются “чуждыми” для научных организаций,
что, как считает Управление науки и технологии (Office of Science and
Technology), облегчает и ускоряет сам процесс переориентации исследований.
Метод Дельфи как попытка
предвосхитить будущее путем коллективной процедуры имеет и ряд недостатков. Это
сомнения в достоверности результатов, полученных путем прямолинейного
агрегирования индивидуальных мнений, в качестве выборки группы экспертов,
представляющей научное сообщество, а также размытость целей и результатов,
высокая вероятность выработки детерминистского и пассивного взгляда на будущее,
а также прямое некритичное копирование зарубежного опыта.
На более низком уровне
агрегирования – региональном, отраслевом или проблемном — в ряде стран,
например в Германии проводится изучение перспективных приоритетов по методу
Мини-Дельфи.
Так,
хотя метод Дельфи очень популярен, его влияние на реальную структуру
приоритетов в большинстве развитых стран следует все же считать ограниченным.
Во многих странах этот и другие методы выявления приоритетов часто попадают “на
бесплодную почву”, то есть либо не обеспечены механизмами реализации, либо
уступают место другим приоритетам, выбранным в соответствии с политическими или
какими-либо лоббистскими интересами.
3. Этапы использования метода Дельфи
Процедуру
экспертного опроса по методу "Дельфи" можно выделить в несколько
этапов [3,с . 122].
ЭТАП 1. ФОРМИРОВАНИЕ РАБОЧЕЙ ГРУППЫ
Задача
рабочей группы заключается в организации процедуры экспертного опроса.
ЭТАП 2. ФОРМИРОВАНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ ГРУППЫ.
В
соответствии с методом "Дельфи" группа экспертов должна включать
10-15 специалистов в данной области. Компетентность экспертов определяется
путем анкетирования, анализом уровня реферирования (количества ссылок на работы
данного специалиста), использованием листов самооценки.
ЭТАП 3. ФОРМУЛИРОВАНИЕ ВОПРОСОВ
Формулировки
вопросов должны быть четкими и однозначно трактуемыми, предполагать однозначные
ответы.
ЭТАП 4. ПРОВЕДЕНИЕ ЭКСПЕРТИЗЫ
Метод
"Дельфи" предполагает повторение нескольких шагов проведения опроса.
ЭТАП 5. ПОДВЕДЕНИЕ ИТОГОВ ОПРОСА
Для проведения первого тура экспертам
предлагаются вопросы. Ответы должны быть представлены в виде количественных
оценок на поставленный вопрос. Ответ должен быть обоснован экспертом.
Аналитическая группа проводит статистическую
обработку полученной от всех экспертов информации. Для этого рассчитывается
среднее значение исследуемого параметра, средневзвешенное значение исследуемого
параметра, определяется медиана как средний член общего ряда чисел, полученных
от экспертов и область доверительности. Область доверительности целесообразнее
рассчитывать через показатель квартиль. Значение квартиля равно ¼
разницы между максимальной и минимальной оценок ряда. Сама область доверительности
будет равна как минимальная оценка минус значение квартиля, максимальная оценка
плюс значение квартиля.
Эксперты должны обязательно познакомиться с
результатами и выводами аналитиков, после чего проводится второй (очередной)
тур. Эксперты по результатам представленных расчетов могут увидеть, как
корреспондируется их мнение с мнением всей группы экспертов. Они могут изменить
свои мнения или оставить прежними, но в этом случае выдвинуть контраргументы в
свою пользу. При этом строго соблюдается принцип анонимности. Таким образом
проводится 2-3 тура. В итоге получаем довольно точную групповую оценку.
Пример № 2: Проблема – оценить уровень спроса на товар А в
2003 году. Приглашены 10 экспертов. Каждый эксперт получил анкету с описанием
товара и предполагаемого рынка сбыта. Экспертам предложено дать себе
индивидуальную самооценку в баллах в диапазоне от 0 до 10. Уровень спроса
предлагается оценить в % (процентах) в диапазоне от 0 до 100.
Каждый эксперт работает самостоятельно и
анонимно. После 1-го тура от экспертов были получены следующие результаты:
Таблица 1
|
номер эксперта
|
коэффициент
самооценки
|
уровень спроса
-индивидуальная оценка эксперта
|
|
1
|
10
|
90
|
|
2
|
8
|
100
|
|
3
|
10
|
75
|
|
4
|
7
|
80
|
|
5
|
8,8
|
90
|
|
6
|
10
|
100
|
|
7
|
6,6
|
80
|
|
8
|
8,5
|
80
|
|
9
|
7,4
|
60
|
|
10
|
9,9
|
80
|
Аналитическая группа проводит следующий
расчет:
Среднегрупповая самооценка равна = (10+8+…+9,9) : 10 = 8,61
Среднее значение спроса (простая оценка)
равна ( 90+100+…+80) :10 =83,5%
Cредневзвешенная оценка
спроса равна ( 10х90 +8х100+…+9,9х80) : (10+8+…+9,9) =84,1%
Медиана в данном случае при четном числе
экспертов рассчитывается как среднеарифметическое значение между серединными
оценками и будет равна Ме = (80+80):2=80 [замечание: оценки экспертов по уровню спроса
располагаются по возрастанию]
Область доверительности рассчитается
следующим образом:
Определяется минимальная оценка из набора
экспертизы – 60%;
максимальная оценка -100%.
Квартиль будет равна (100-60):4=10%.
Следовательно, нижняя граница
доверительной области будет равна 60+10=70%,
верхняя граница будет равна 100-10=90%.
Таблица 2
|
область применения
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
60
|
70
|
75
|
80
|
|
90
|
|
100
|
оценка экспертов
|
|
|
|
80
|
|
|
|
|
|
|
|
|
80
|
|
|
|
|
|
|
|
|
80
|
|
|
|
|
|
Все полученные результаты предлагаются на
рассмотрение экспертам. Если эксперты считают целесообразным откорректировать
свое мнение, то они передают свои коррективы аналитической группе. И
аналитическая группа рассчитывает новые результаты по тому алгоритму, который
был рассмотрен выше.
Итоговое обобщенное мнение является
основой для прогноза по уровню спроса на данный товар А.
При использовании метода «Дельфи» следует
учитывать следующее:
1. Группы экспертов должны быть стабильными и
численность их должна удерживаться в благоразумных рамках.
2. Время между турами опросов должно быть не
более месяца.
3. Вопросы в анкетах должны быть тщательно
продуманы и четко сформулированы.
4. Число туров должно быть достаточным, чтобы
обеспечить всех участников возможностью ознакомиться с причиной той или иной
оценки, а также и для критики этих причин.
5. Должен проводиться систематический отбор
экспертов.
6. Необходимо иметь самооценку компетенции
экспертов по рассматриваемым проблемам.
7. Нужна формула согласованности оценок,
основанная на данных самооценок.
2. Практическая часть
УСЛОВИЕ ЗАДАЧИ
Исходные
данные представлены в таблице 3.
Таблица 3
Исходные данные задачи
|
№ п/п
|
Показатель
|
Обозначение
|
Значение
|
|
1
|
t – критерий Стьюдента расчетный
|
t
рас
|
2,941
|
|
2
|
F – критерий Фишера расчетный
|
F рас
|
16,48
|
|
3
|
t – критерий Стьюдента табличный
|
t таб
|
2,9
|
|
4
|
F – критерий Фишера табличный
|
F таб
|
15,4
|
|
5
|
Стандартное отклонение
|
S 1.2
|
0,021
|
|
6
|
Число наблюдений
|
N
|
10
|
|
7
|
Горизонт прогнозирования
|
T
|
12
|
|
8
|
а
|
а
|
-0,0003
|
|
9
|
В
|
в
|
0,012
|
РЕШЕНИЕ
1)
Устанавливаем
величину доверительных пределов прогноза
при сравнении расчетных и табличных
значений критериев Стьюдента (t) из таблицы 1.
t рас ≥ t таб,
Табличное значение t
таб при условии, что n = N-2= 8, равно 2,9 (из таблиц критерия
Стьюдента)
Тогда, 2,941≥ 2,9 (при вероятности 0,98 )
Так как
расчетное значение больше табличного значения критерия Стьюдента,
то предлагаемая модель прогноза
соответствует выбранному доверительному интервалу.
2)
Проверяем статистическую значимость модели сравнением
расчетного значения критерия Фишера и табличного значения.
F рас≥ F таб,
16,48≥
15,4 (при вероятности 0,98 )
Значит, модель прогноза статистически
значима и может применяться.
3)
Рассчитаем точечный прогноз:
У
(Т) = а+в*Т, (1)
Т = N +m = 10+2 = 12
Где m – величина упреждения (равна 2). Значения а и в возьмем из
таблицы 3.
Тогда, У (Т) = -0,0003+0,012*12 =
0,1437
Прогнозируемое значение показателя У в
12 м периоде от начала планирования равно 0,1437.
4)
Рассчитаем доверительные интервалы прогноза
Выполненная оценка доверительных
пределов позволяет сделать вывод о том, что истинное значение прогнозируемого показателя будет
находиться в пределах от 0,04 до 0,25 с вероятностью 0,98, что свидетельствует
о низкой точности модели, используемой
для прогнозирования.
В таблице 4 отражена динамика значения
диапазона доверительных пределов
при изменении числа наблюдений N.
Таблица 4
Динамика диапазона доверительных пределов при изменении числа наблюдений
|
N
|
T
|
Y(T)
|
Sa2
|
Sb2
|
Ydown
|
Y up
|
|
10
|
12
|
0,1437
|
0,00004410
|
0,00005243757
|
-0,116
|
0,404
|
|
11
|
13
|
0,1557
|
0,00004009
|
0,00000006559
|
0,091
|
0,220
|
|
12
|
14
|
0,1677
|
0,00003675
|
0,00000007635
|
0,103
|
0,232
|
|
13
|
15
|
0,1797
|
0,00003392
|
0,00005960748
|
-0,162
|
0,521
|
|
14
|
16
|
0,1917
|
0,00003150
|
0,00000009537
|
0,127
|
0,256
|
|
15
|
17
|
0,2037
|
0,00002940
|
0,00000010438
|
0,139
|
0,269
|
|
16
|
18
|
0,2157
|
0,00002756
|
0,00000011472
|
0,150
|
0,281
|
|
17
|
19
|
0,2277
|
0,00002594
|
0,00000012250
|
0,162
|
0,293
|
|
18
|
20
|
0,2397
|
0,00002450
|
0,00006625203
|
-0,237
|
0,716
|
|
19
|
21
|
0,2517
|
0,00002321
|
0,00000013573
|
0,185
|
0,318
|
|
20
|
22
|
0,2637
|
0,00002205
|
0,00000014579
|
0,197
|
0,331
|
ОТВЕТ
Истинное значение прогнозируемого
показателя будет находиться в пределах от -0,116 до 0,404 с вероятностью 0,98.
Список литературы
1. Айвазян С.А.,
Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. «Прикладная статистика: исследование
зависимостей. / Справочное издание под ред. Айвазяна С.А. — М.: Финансы и
статистика, 1985. — 471 с.
2. Айвазян С.А.,
Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. «Прикладная статистика: Основы моделирования
и первичная обработка данных». / Справочное издание под ред. Айвазяна С.А. —
М.: Финансы и статистика, 1983. — 471 с.
3. Грибовский С.В.
«Оценка доходной недвижимости». — СПб: «Питер», 2001. — 336 с.
4. Доугерти К.
«Введение в эконометрику» / Пер. с англ. — М.: «ИНФРА», 2001. — 402
с.
5. «Оценка
стоимости предприятия (бизнеса): Учебное пособие» / Под ред. Абдулаева Н.А.,
Колайко Н.А. — М.: «ЭКМОС», 2000. — 352 с.
6. «Оценка
стоимости предприятия (бизнеса): Учебное пособие» / Под ред. Абдулаева Н.А.,
Колайко Н.А. — М.: «ЭКМОС», 2000. — 352 с.
7. Тюрин Ю.Н.,
Макаров А.А. «Статистический анализ данных на компьютере» / Под. ред.
Фигурнова В.Э. — М.: «ИНФРА», 1998. — 528 с.
8. Фёрстер Э.,
Рёнц Б. «Методы корреляционного и регрессионного анализа: Руководство для
экономистов». — М.: «Финансы и статистика», 1983. — 302 с.
9. «Эконометрика:
Учебник» / Под. ред. Елисеевой И.И. — М.: «Финансы и статистика»,
2001. — 344 с.