Методика определения весовых коэффициентов

Весовые коэффициенты факторов (групп факторов, элементов) определяется либо известными методами (например, методом попарных сравнений) либо другими соображениями экспертов при обязательном выполнении условия равенства 1 суммы «весов» всех факторов в группе (групп факторов в элементе, элементов в системе оценки). При этом исходят из следующего: например, чем сильнее влияние того или иного фактора на групповой элемент системы оценки тем больше «вес» этого фактора. Если оценить «вес» конкретным числом сразу трудно, то также может быть использована вербально-числовая шкала.

Рассмотрим метод попарных сравнений (версия Т. Саати).

Рассматриваемая модификация предназначена для определения структуры изучаемого объекта. Опишем метод парных сравнений (точнее модификацию по Т. Саати). В данной модификации, как и в классическом варианте метода парных сравнений, производится сравнение изучаемых факторов между собой. Причем в данном методе факторы сравниваются попарно по отношению к их воздействию («весу», или «интенсивности») на общую для них характеристику. Пусть в конкретной задаче необходимо определить состав некоторого объекта. Причем пусть A1, A2, …, An основные факторы, определяющие состав объекта. Тогда для определения структуры объекта заполняется матрица парных сравнений.

Таблица 4

Если обозначить долю фактора Ai через w_i, то элемент матрицы a_ij= w_i/ w_j. Таким образом, в предлагаемом варианте применения метода парных сравнений, определяются не величины разностей значений факторов, а их отношение. При этом очевидно a_ij= 1/a_ji. Следовательно, матрица парных сравнений в данном случае является положительно определенной, обратносимметричной матрицей, имеющей ранг равный 1. Работа экспертов состоит в том, что, производя попарное сравнение факторов A1, …, An эксперт заполняет таблицу парных сравнений. Важно понять, что если w₁, w₂, …, w_n неизвестны заранее, то попарные сравнения элементов производятся с использованием субъективных суждений, численно оцениваемых по шкале, а затем решается проблема нахождения компонента w. В подобной постановке задачи решение проблемы состоит в отыскании вектора (w₁, w₂, …, w_n).

Существует несколько различных способов вычисления искомого вектора. Каждый из методов позволяет кроме непосредственного нахождения вектора отвечать еще на некоторые дополнительные вопросы. Подробнее об этом будет написано ниже. Подчеркнем, что эксперт сравнивая n факторов реально проводит не n (как это происходит при заполнении обычных анкет) сравнений, а= n*(n-1)/2 сравнений. Но это еще не все. На самом деле (учитывая соотношение a_ij=a_iк* aкj справедливое для всех значений индекса k) производится опосредованное сравнение факторов Ai и Aj через соответствующие сравнения этих факторов с фактором Ak.

Принимая во внимание сделанное замечание можно утверждать, что в действительности эксперт производит значительно больше сравнений, чем даже показывает первая оценка равная n*(n-1)/2. Таким образом, каждая клетка матрицы парных сравнений реально содержит не одно число (результат непосредственного сравнения), а целый вектор (с учетом всех опосредованных сравнений через сравнения с другими факторами). Учет этих дополнительных сравнений позволяет значительно повысить надежность получаемых результатов, или позволяет значительно уменьшить количество необходимых экспертов.

Один из основных методов отыскания вектора w основывается на одном из утверждений линейной алгебры.

Очевидно, что искомый вектор является собственным вектором матрицы парных сравнений, соответствующим максимальному собственному числу (l_max). В этом случае по одному из большого max, а затем достаточно решитьколичества существующих алгоритмов отыскивается векторное уравнение A*w=l_max*w. Здесь необходимо отметить следующее. Из линейной алгебры известно, что у положительно определенной, обратносимметричной матрицы, имеющей ранг равный 1, максимальное собственное число равно размерности этой матрицы (т.е. n).

При проведении сравнений в реальной ситуации вычисленное максимальное собственное число l_max будет отличаться от соответствующего собственного числа для идеальной матрицы. Это различие характеризует так называемую рассогласованность реальной матрицы. И, соответственно, характеризует уровень доверия к полученным результатам. Чем больше это отличие, тем меньше доверие. Таким образом, эта модификация метода парных сравнений содержит внутренние инструменты позволяющие определить качество обрабатываемых данных и степень доверия к ним. Эта особенность данной методики выгодно отличает его от большинства обычно применяемых при исследовании рынка методов. Другой подход в определении вектора w состоит в следующем. Суммируются по строкам элементы матрицы парных сравнений (для каждого значения i вычисляется сумма.

a_i=a_i1+ a_i2+…+ a_in (37).

Затем все a_i нормируются так, чтобы их сумма была равна 1. В результате получаем искомый вектор w. Таким образом.

wi=ai/(a1+ a2+…+ an) (38).

Этот способ нахождения вектора w, значительно проще в реализации, но он не позволяет определять качество исходных данных.

Приведенное выше описание метода является разработкой собственно Т. Саати и его группы. При всех его достоинствах данная версия не лишена некоторых недостатков. На этих недостатках мы и остановимся.

Как уже отмечалось, рассматриваемая версия метода парных сравнений, позволяет определить качество исходных данных. Причем Саати рекомендует при плохо согласованной матрице либо сменить экспертов, либо найти дополнительные данные, либо решать проблему другим методом. Эта возможность является серьезным достоинством данного метода, но на наш взгляд в некоторых случаях данное преимущество переходит в свою противоположность. В том случае, когда проблема не в экспертах, а в собственно объекте изучения. Рассогласованность матрицы парных сравнений может быть вызвана, по крайней мере двумя факторами:

ѕ личными качествами эксперта;

ѕ степенью неопределенности объекта оценки.

Поэтому рассогласованность матрицы выступает как результат взаимодействия этих факторов. И, следовательно, игнорирование такой структуры причин рассогласования приводит к тому, что рекомендуемые мероприятия по повышению согласованности матрицы проводятся не только в ситуациях, когда большая рассогласованность является следствием низкой профессиональности эксперта, но и в случаях, когда подобная неоднозначность является неотъемлемой частью изучаемого объекта, что, как правило, и происходит при изучении рынка недвижимости. В последнем случае необходимо изучать объект такой, какой он есть со всеми присущими ему неопределенностями. Для того, чтобы выделить ту составляющую рассогласованности, которая определяется собственно экспертом, необходимо несколько изменить взгляд на объект и на ожидаемый результат обработки исходных данных.

Прежде всего, необходимо признать, что объекту исследования (в частности, рынку) присуща некоторая неопределенность. И, как следствие, ожидать однозначного результата было бы не разумно. Ответ может и должен быть сформулирован на языке вероятности, т. е. либо в виде доверительных интервалов, либо в виде вероятности реализации интересующего результата, либо в виде математического ожидания результата и его дисперсии и т. д. Построить алгоритм обработки матрицы сравнений, представляющий результаты в необходимой форме, позволяет отмеченное выше свойство матрицы сравнений: каждый элемент матрицы является, по сути, целым вектором, составленным из различных сравнений (прямых и опосредованных) соответствующих факторов. Учитывая это свойство можно для каждого элемента матрицы сопоставить его среднее значение и его стандартное квадратичное отклонение (СКО).

Далее пользуясь методами стохастического моделирования можно построить последовательности матриц сравнения, каждая из которых будет соответствовать одной из возможных реализаций отношений характерных для данного объекта в рамках его неоднозначности и компетентности оценивающих его экспертов. Определяя для каждой такой матрицы вектор w, получим достаточно большой набор векторов, представляющих возможные реализации структуры объекта в соответствии с его неоднозначностью и компетентностью оценивающих его экспертов. Воспринимая, построенный подобным образом, набор векторов, как статистическую выборку, можно получить необходимый результат в том виде, который необходим в конкретном случае.

В частности легко можно получить средние значения компонент вектора w и значения их СКО. Полученные таким образом значения СКО и являются следствием степени рассогласованности матрицы парных сравнений. Чем больше рассогласованность, тем больше значения СКО. Казалось бы, что для того чтобы определить уровень рассогласованности не нужны подобные нагромождения, что можно обойтись способом, предложенным Т. Саати и описанным выше. Но все это нагромождение позволяет решить важную проблему, связанную с причинами возникновения этой самой рассогласованности. Дело в том, что, заполняя матрицу сравнений эксперт может заполнить ее только выше главной диагонали. Остальная ее часть рассчитывается с учетом обратной симметричности. Но если эксперт заполняет не только верхнюю, но и нижнюю часть матрицы, то появляется дополнительная информация, позволяющая оценить степень личной компетентности данного эксперта.

Действительно, при сравнении фактора Ai с фактором Aj эксперт поставит оценку a_ij, а при сравнении фактора Aj с фактором Ai эксперт поставит оценку a_ji. При этом на взаимное соотношение этих оценок не влияет состояние рынка, а только профессионализм эксперта (в идеальном случае, как уже отмечалось, должно выполняться равенство a_ji=1/ a_ij). Таким образом, отклонение a_ji от 1/ a_ij является случайной величиной и ее СКО соответствует уровню профессионализма эксперта. Следовательно, учитывая свойства дисперсии, можно из оценок элементов матрицы сравнений убрать влияние непрофессионализма эксперта и в результате уменьшить СКО компонентов вектора w. В итоге вектор w, точнее средние значения его компонент и их СКО, будет соответствовать данному объекту (в частности рынку) и адекватно описывать его.

Для проведения субъективных парных сравнений Т. Саати была разработана шкала относительной важности (таблица 4 .).

Таблица 5

В приложении 1 представлены таблицы для определения всех весовых параметров экспертами для коэффициентов в рамках данного методического подхода.