Методы прогнозирования национальной экономики

МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ.

Введение

В моём реферате рассматриваются методы прогнозирования национальной экономики. Представлена классификация методов прогнозирования. Раскрывается сущность формализованных методов: экстраполяции, моделирования, интуитивных методов: индивидуальных экспертных оценок, коллективных экспертных оценок. Даются методы отбора экспертов.

1. Классификация методов прогнозирования В настоящее время существует приблизительно 150 методов прогнозирования, но на практике используются около 20−30 основных методов.

Метод прогнозирования — это способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогнозов. Методика прогнозирования — это совокупность специальных приемов и правил разработки конкретных прогнозов. Прием прогнозирования — это математическая или логическая операция, направленная на получение конкретных результатов в процессе разработки прогнозов.

Классификация методов прогнозирования осуществляется по трем основным признакам:

1) по степени формализации методов;

2) по общему принципу действия;

3) по способу получения прогнозной информации.

По степени формализации методы прогнозирования делятся на формализованные и интуитивные.

Формализованные методы используются в том случае, когда информация об объекте прогнозирования носит в основном количественный характер, а влияние различных факторов можно описать с помощью математических формул.

Интуитивные методы применяются тогда, когда информация количественного характера об объекте прогнозирования отсутствует или носит в основном качественный характер и влияние факторов невозможно описать математически.

В свою очередь эти две группы можно разделить по общему принципу деятельности и способу получения прогнозной информации. Формализованные методы подразделяются на методы экстраполяции и методы моделирования.

К методам экстраполяции относятся метод скользящей средней, метод экспоненциального сглаживания, метод наименьших квадратов, а к методам моделирования — методы информационного моделирования (патентный и публикационный), статистического моделирования, логического моделирования (прогнозной аналогии, «дерево целей»).

Интуитивные методы прогнозирования делятся на индивидуальные и коллективные экспертные оценки. Причем индивидуальные экспертные оценки основаны на обобщении мнений отдельных экспертов, выраженных независимо друг от друга. К ним относятся: метод интервью, метод анкетного опроса, аналитический метод, метод написания сценария. Коллективные экспертные оценки базируются на получении объединенной оценки от всей группы специалистов-экспертов, выработанной при непосредственном контакте. К таким методам относятся метод Дельфи, метод «мозговой атаки», метод экспертных комиссий.

В экономическом прогнозировании применяются два принципиально отличающихся друг от друга подхода — поисковый и нормативный.

Поисковый прогноз можно определить как условное продолжение в будущее наблюдаемых тенденций исследуемого явления или процесса, закономерности развития которых в прошлом и настоящем достаточно хорошо известны. Причем, если возможные организационные решения способны существенно видоизменить наметившиеся тенденции, от них следует абстрагироваться. Основная цель поискового прогноза состоит в том, чтобы выяснить, что может произойти, какие проблемы могут возникнуть при сохранении существующих тенденций развития.

Нормативный прогноз основан на экстраполяции от будущего к настоящему, т. е. на определении оптимального состояния изучаемого объекта на период прогнозирования с использованием средств целеполагания по заранее сформулированным критериям. При нормативном прогнозе сначала задается некоторая цель развития объекта прогнозирования, а затем определяется траектория движения прогнозируемого процесса или явления. Цель данного подхода — выявление альтернативных путей достижения оптимума.

Поисковый и нормативный прогнозы не взаимоисключают, а дополняют друг друга. Как правило, поисковый прогноз составляет первый этап разработки прогнозного исследования, на котором получается сравнительная оценка возможных вариантов развития. На втором этапе осуществляется разработка нормативного прогноза, который исходит из познанных общественных закономерностей, тенденций, потребностей развития, а также формулировка программы возможных путей, мер и условий для достижения поставленных целей с привлечением необходимых ресурсов и средств.

2. Формализованные методы прогнозирования.

2.1 Сущность методов экстраполяции Экстраполяция — это метод научного исследования, который основан на распространении прошлых и настоящих тенденций, закономерностей, связей на будущее развитие объекта прогнозирования. Методы экстраполяции наиболее распространенные в группе формализованных. Цель методов экстраполяции — показать, к какому состоянию в будущем может прийти объект, если его развитие будет осуществляться с той же скоростью или ускорением, что и в прошлом. Методы экстраполяции достаточно широко применяются на практике, так как они просты, дешевы, и не требуют для расчетов большой статистической базы. Использование методов экстраполяции предполагает два допущения: а) основные факторы, тенденции прошлого сохранят свое проявление в будущем; б) исследуемое явление развивается по плавной траектории, которую можно выразить, описать математически. Названные допущения в большинстве случаев характерны для экономических процессов.

Как поступить, если условия формирования тренда (тренд — тенденция, определяющая общее направление развития) изменились? В этом случае предполагается использование такого искусственного приема, как исправление тренда. Отсекаются показатели ряда, которые были сформированы отжившими факторами, но при разделении старых и новых тенденций следует быть осторожным (можно воспользоваться экспертными оценками).

Прогноз должен иметь высокую точность, ошибка прогноза будет тем меньше, чем меньше период (срок) упреждения и чем больше база прогноза.

Период (срок) упреждения — это интервал времени, на который разрабатывается прогноз. База прогноза — это статистическая информация за ряд лет, на которую мы опираемся при построении расчетов. Срок упреждения должен составлять не менее 1/3 базы прогноза.

Построенные с помощью методов экстраполяции прогнозы нельзя рассматривать как конечный этап прогнозирования, ибо полученный показатель следует оценить с помощью экспертов и в случае необходимости скорректировать, если экономические, политические и другие условия в стране (городе) меняются.

Процедура экстраполяции — это чисто механический прием, следовательно, большое значение здесь имеет расчет доверительного интервала, т. е. диапазона отклонения полученной прогнозной оценки. Доверительный интервал рассчитывается двумя способами: формальным и неформальным. Формальный основан на применении специальных математических формул, а неформальный — на использовании экспертных оценок, заключений.

Метод скользящей средней дает возможность выравнивать динамический ряд на основе его средних характеристик. При экстраполяции с помощью среднего уровня ряда используется принцип, при котором прогнозируемый уровень принимается равным среднему значению уровней ряда в прошлом.

Данный метод дает прогнозную точечную оценку и более эффективно используется при краткосрочном прогнозировании. Преимущество данного метода состоит в том, что он прост в применении и не требует обширной информационной базы.

Метод экспоненциального сглаживания дает возможность выявить тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения, и позволяет оценить параметры модели, описывающей тренд, который сформировался в конце базисного периода. Этот метод адаптируется к меняющимся во времени условиям, а не просто экстраполирует действующие зависимости в будущее.

Метод экспоненциального сглаживания наиболее эффективен при разработке краткои среднесрочных прогнозов. Его основные достоинства заключаются в простоте вычисления и учете весов исходной информации, т. е. новые данные или данные за последние периоды имеют больший вес, чем данные более отдаленных периодов.

При использовании для прогнозирования данного метода возникают следующие затруднения: а) выбор значения параметра сглаживания; б) определение начального значения экспоненциально взвешенной средней.

Метод наименьших квадратов основан на выявлении параметров модели, которые минимизируют суммы квадратических отклонений между наблюдаемыми величинами и расчетными. Модель, описывающая тренд, в каждом конкретном случае подбирается в соответствии с рядом статистических критериев. На практике наибольшее распространение получили такие функции, как линейная, квадратическая, экспоненциальная, степенная, показательная.

Преимущества метода наименьших квадратов заключаются в том, что он прост в применении и реализуется на ЭВМ. К недостаткам метода можно отнести жесткую фиксацию тренда моделью, небольшой период упреждения, сложность подбора уравнения регрессии, который осуществляется с помощью использования типовых компьютерных программ, например Excel.

2.2 Методы моделирования Методы информационного моделирования были разработаны и впервые использованы для построения прогнозов, связанных с НТП. В настоящее время эти методы все более и более применяются при прогнозировании экономических процессов.

Методы информационного моделирования (или опережающего прогнозирования) основаны на свойстве научно-технической информации предварять внедрение достижений НТП в практическую деятельность.

В группе методов информационного моделирования рассмотрим два вида: патентный и публикационный.

Патентный метод — это опережающий метод прогнозирования, позволяющий рассчитать момент внедрения в практику изобретений по динамике даты их патентования и даты внедрения.

Для того чтобы построить прогноз данным методом, необходимо рассмотреть и проанализировать следующую информацию:

1) дату патентования изобретения;

2) дату внедрения изобретения в производство или в любую другую деятельность;

3) разрыв во времени между первой и второй датой.

Публикационный метод аналогичен и базируется на оценке взаимосвязи между датой опубликования информации о каком-либо достижении НТП и датой внедрения его на практике.

В основу применения методов информационного моделирования положены следующие два допущения:

1) существует связь между динамикой предоставления научно-технической информации и динамикой внедрения достижения в производство;

2) научно-техническая информация на некоторый интервал времени опережает внедрение достижения в производство.

Основными источниками информации, используемой в опережающих методах прогнозирования, являются:

1) патентная документация (патенты, свидетельства);

2) патентно-ассоциируемая документация (лицензии, коммерческая информация, каталоги, прайсы и т. д.);

3) публикации в периодической печати и издания научно-технической литературы, используемые при публикационном методе.

Ретроспективная обработка названных источников информации позволяет проанализировать динамику патентования и опубликования. В результате анализа исследователи решают две задачи: 1) определяют возможную дату внедрения технического решения в производство; 2) оценивают перспективу различных направлений науки и техники.

В настоящее время данные методы широко используются при экономических прогнозах. С их помощью исследователи-прогнозисты выявляют и изучают взаимосвязь между появлением публикаций о правительственных перестановках и ростом цен на определенные товарные группы, изменением курса национальной валюты, в результате чего получают довольно точные результаты, уходя от сложных математических расчетов.

Методы логического моделирования. К данной группе методов прежде всего относятся методы прогнозирования по аналогии и метод «дерево целей».

Методы прогнозирования по аналогии приемлемы в том случае, когда появление одного события сопровождается появлением другого и эта взаимосвязь носит устойчивый характер — характер закономерности. В группе прогнозирования по аналогии рассмотрим два метода: 1) математической аналогии; 2) исторической аналогии.

Метод математической аналогии основан на установлении аналогии математических описаний различных по природе объектов (например, закона гравитации и торгового тяготения городов). Для математического описания и прогнозирования менее изученного явления (торгового тяготения) используется математическое описание более изученного явления (гравитации).

Метод исторической аналогии — это метод прогнозирования, основанный на выявлении и использовании аналогии объекта прогнозирования с одинаковым по природе объектом, опережающим объект прогнозирования в своем развитии.

Применяя метод исторической аналогии в прогнозировании, следует иметь в виду, что этот метод не основан на неизбежности и необходимости полного повторения событий. Он базируется на допущении, что основные события прошлых лет повторятся в будущем, если факторы, их порождающие, сохранят свое значение.

Применение аналогии в прогнозировании связано со следующими трудностями: часто сложно отличить истинную причину от мнимой, что ведет к ошибкам; для повышения точности прогнозов необходимо обеспечить представительность выборки (наблюдений), достаточно полно отражающей совокупность всех возможных ситуаций, которые могут иметь место в будущем. Прогнозирование по аналогии обычно применяется в сочетании с другими методами (экспертных оценок).

Метод «дерево целей» используется для прогнозирования сложных экономических процессов, систем, в которых возможно выделение многих структурных или иерархических уровней.

Процедура построения «дерева целей» представляет собой формулировку генеральной цели прогноза с последующим разбиением ее на ряд подцелей 1-го уровня, который является результатом реализации подцелей 2-го уровня, и т. д. При этом разбиение генеральной цели происходит как бы из будущего в настоящее с установлением промежуточных событий и фиксацией причинно-следственных связей между ними.

«Дерево целей» формируется с помощью экспертов, причем при переходе от уровня к уровню состав экспертов меняется. При приближении к более высокому уровню остаются более крупные эксперты в конкретных областях. В обязанности экспертов входят: а) формулировка системы целей (подцелей); б) присвоение коэффициентов относительной важности или весов элементам различных уровней «дерева целей». Построение «дерева целей» заканчивается, когда мы доходим до конкретных практических мероприятий, которые нельзя представить как результат реализации других мероприятий.

Этапы построения «Дерева целей»: 1) формулировка генеральной цели прогноза; 2) формулировка перечня подцелей различных уровней; 3) непосредственно построение «дерева целей»; 4) установление коэффициентов относительной важности различных узловых моментов «дерева целей» (с помощью экспертов); 5) разработка конкретных мероприятий по реализации поставленных целей прогноза; 6) выбор наиболее оптимальных мероприятий; 7) определение состава и объема ресурсов, необходимых для реализации выбранных мероприятий.

прогнозирование экстраполяция моделирование экспертный.

3. Интуитивные методы прогнозирования.

3.1. Сущность интуитивных методов прогнозирования. Методы отбора.

экспертов Интуитивные методы прогнозирования применяются для тех процессов, которые невозможно описать математическими формулами. Использование данных методов дает возможность получить прогнозную оценку состояния развития объекта в будущем независимо от информационной обеспеченности. Сущность интуитивных методов заключается в построении рациональной процедуры интуитивно-логического мышления человека в сочетании с количественными методами оценки и обработки полученных результатов. Решение проблемы в этом случае базируется на обобщенном мнении экспертов.

Методы экспертных оценок широко применяются на практике и имеют характерные особенности: 1) научно обоснованная организация проведения всех этапов экспертизы, обеспечивающая наибольшую эффективность работы на каждом этапе; 2) применение количественных методов как при организации экспертизы, так и при оценке суждений экспертов и формальной групповой обработке результатов.

Организация процедуры экспертной оценки включает несколько этапов: формирование репрезентативной экспертной группы; подготовку и проведение экспертизы; статистическую обработку полученных результатов опроса.

Методы отбора экспертов. В практике прогнозирования нередки случаи, когда количественная информация об объекте либо отсутствует, либо носит ограниченный характер. В этих условиях применение формализованных методов затруднено, им на смену приходят интуитивные методы или экспертные оценки.

Слово «эксперт» — латинского происхождения и означает опытный, сведущий. Интуитивные методы в отличие от формализованных появились очень давно. Один из наиболее распространенных интуитивных методов — метод Дельфи — получил свое название по названию города Дельфы, который прославился своими мудрецами и предсказателями, жившими в нем еще до нашей эры. Формализованные методы разработаны и нашли свое применение лишь в ХХ веке.

На способность эксперта строить прогноз оказывают влияние внутренние и внешние факторы. Внутренние факторы зависят от индивидуальных качеств эксперта, т. е. от его опыта, знаний, интеллекта, способности предвидеть будущее. Внешние факторы — это те, которые в значительной степени не зависят от личности эксперта, а определяются внешними условиями, ограничениями, например, степенью доступа эксперта к информации; правильностью постановки задаваемых вопросов; погрешностью модели опроса.

При отборе экспертов, как правило, необходимо руководствоваться следующими основными критериями:

1) степень компетентности эксперта. При ее оценке следует учитывать должностное положение эксперта, ученое звание, количество опубликованных работ, количество ссылок на эти работы;

2) стаж работ эксперта в области, связанной с объектом прогнозирования;

3) устойчивость взглядов кандидата в эксперты, умение отстаивать свои позиции и преодолевать ранее сложившиеся стереотипы;

4) способность к нелинейному мышлению, к рассмотрению проблемы с разных сторон, с разных позиций.

Из всего разнообразия методов отбора экспертов можно выделить:

а) документальный метод — предусматривает подбор экспертов с учетом их научных знаний, стажа работы, возраста, количества публикаций и ссылок на них, т. е. изучается вся документально подтверждаемая информация о кандидате в эксперты;

б) экспериментальный метод — заключается в проверке эффективности работы эксперта в прошлом;

в) метод самооценкиэксперту предлагается самостоятельно оценить свою компетентность в области объекта прогнозирования;

г) методы голосования (имеют несколько разновидностей: прием исключения, попарное сравнение кандидатов, метод «приятелей»).

Прием исключения. Несколько специально подобранных выборщиков (специалистов) составляют предварительный список кандидатов. Организаторы изучают его, выделяя наиболее ценные кандидатуры.

Попарное сравнение кандидатов. Из предварительного списка берется произвольно два кандидата, и при сравнении один из них обязательно исключается.

Метод «приятелей» предполагает отбор экспертов из числа знакомых. Эксперты-выборщики предлагают свои кандидатуры, дальше эти кандидаты предлагают свои кандидатуры — нарастание числа потенциальных кандидатов происходит по принципу «снежного кома».

В зависимости от организации экспертной оценки и формы опроса экспертов различают методы индивидуальных и коллективных экспертных оценок.

3.2 Методы индивидуальных экспертных оценок Методы индивидуальных экспертных оценок базируются на использовании в качестве источника информации мнения одного человека. К данной группе относятся: метод интервью, метод анкетного опроса, аналитический метод, метод написания прогнозного сценария.

Метод интервью. Основная особенность данного метода заключается в том, что исследователь (опрашивающий) и эксперт находятся в непосредственном контакте. Необходимая информация извлекается в ходе беседы. Направление беседы задает опрашивающей по заранее составленным вопросам относительно перспектив развития прогнозируемого объекта. Ему принадлежит ведущая роль в проведении беседы. Эксперт выступает в роли источника прогнозной информации.

Есть три основные формы проведения интервью: свободная беседа; интервью по типу вопрос-ответ; интервью в форме перекрестного допроса (последняя форма интервью осуществляется с привлечением нескольких интервьюеров, как правило двух. Они стремятся получить максимум информации по проблеме, одновременно проверяя ее на непротиворечивость).

Достоинство метода интервью заключается в том, что непосредственный контакт эксперта и интервьюера позволяет направить беседу в необходимом направлении. Недостатки метода: 1) влияние на прогнозные оценки субъективных факторов (например, психологическое давление интервьюера на эксперта); 2) не каждый эксперт может делать экспромтом хорошие и грамотные заключения.

«Идеальный» интервьюер должен иметь здоровый вид, быть спокойным и уверенным, внушать доверие, быть искренним, веселым, проявлять интерес к беседе, быть опрятно одетым, ухоженным. Эмпирическим путем установлено, что наиболее подходящие интервьюеры это женщины в возрасте 35−40 лет с высшим образованием и достаточным жизненным опытом.

Метод анкетного опроса. Для получения информации эксперту предлагается для заполнения анкета, содержащая набор вопросов, каждый из которых логически связан с центральной задачей исследования. Анкета заполняется экспертами самостоятельно, поэтому все вопросы должны быть сформулированы предельно ясно и однозначно.

В зависимости от целей исследования при составлении анкет используются вопросы двух видов: открытые и закрытые. В формулировке закрытых вопросов содержатся возможные варианты ответов. На вопросы открытые (свободные) ответы экспертом могут быть даны в любой форме.

Достоинство открытых вопросов — возможность обнаружить с помощью эксперта новые, оригинальные варианты решения проблемы, а их недостаткок — трудоемкость анализа ответов, так как возможен широкий диапазон ответов и трудно сформулировать общегрупповое мнение.

Таким образом, использование анкет с вопросами закрытого типа обосновано, когда необходимо получить согласованную позицию экспертов, и нежелательно, когда прогнозируется сложный процесс, у которого может быть несколько вариантов, путей развития.

Анкетирование может быть очным и заочным. Плюсы заочного анкетирования — возможность привлечения экспертов, живущих в разных городах, меньшая нагрузка на организаторов. Минусы — возможное неправильное истолкование вопросов, затяжки с ответами. Минус очного анкетирования — влияние организаторов на эксперта.

Аналитический метод предполагает проведение экспертом логического анализа какой-либо прогнозной ситуации, и его результатом является аналитическая докладная записка. Он предполагает самостоятельную работу эксперта над анализом тенденций, состояния и путей развития прогнозируемого объекта.

Метод написания прогнозного сценария основан на определении логики развития экономического процесса во времени при различных условиях. В сценарии указывается генеральная цель развития объекта прогнозирования, выявляются основные факторы (и положительные, и негативные), влияющие на развитие объекта, формулируются критерии для оценки различных процессов, связанных с развитием объекта прогнозирования. Ценность сценария тем выше, чем меньше степень неопределенности, т. е. чем больше степень согласованности мнений экспертов об осуществимости событий, развитии процесса.

Таким образом, методы индивидуальных экспертных оценок базируются на возможности максимального использования индивидуальных способностей экспертов и минимизации психологического давления, которое может быть оказано на отдельных работников.

3.3. Методы коллективных экспертных оценок Методы коллективных экспертных оценок включают: метод коллективной генерации идей, метод Дельфи, метод экспертных комиссий и др.

Метод коллективной генерации идей («мозговой атаки», «мозгового штурма») представляет собой способ получения прогнозных оценок в ходе совместного обсуждения как результата коллективного творчества людей. Он включает два элемента: выявление вероятностных вариантов развития объекта прогнозирования и их оценку.

Следует выделить шесть главных правил проведения «мозговой атаки».

1. Запрещается всякая критика предлагаемых идей на начальных этапах.

2. Время одного выступления ограничено (1−2 минуты).

3. Допустимы многократные выступления одного и того же участника.

4. Приоритет выступления имеет эксперт, развивающий мысль предыдущего высказывающего.

5. Обязательная фиксация всех высказанных идей.

6. Оценка идей, выдвинутых на предыдущих этапах.

Метода «мозговой атаки» реализуется шесть этапов:

1 этап — формирование группы участников «мозговой атаки» (по численности и составу). Число участников может быть различным в зависимости от сложности объекта прогнозирования. Опыт показывает, что наиболее продуктивны группы в 10−15 человек. Группа участников может состоять из лиц одного ранга, если участники знают друг друга, и из лиц разного ранга, если участники не знакомы. Специализация участников в области объекта прогнозирования необязательна, даже рекомендуется на первом этапе привлекать специалистов из разных областей знаний, разбирающихся в вопросах объекта прогнозирования.

2 этап — составление проблемной записки. Проблемная записка составляется рабочей группой (организаторами опроса) и содержит два описания: описание самого метода «мозговой атаки», его правил, приемов; описание проблемной ситуации, которое содержит раскрытие причин возникновения проблемы, их анализ, возможные последствия проблемной ситуации, анализ мирового опыта решения проблемы (если он имеется), некоторые статистические показатели, характеризующие объект прогнозирования, раскрытие целей, которые преследуют организаторы опроса.

3 этап — генерация идей или непосредственно опрос экспертов. Этот этап начинается с того, что ведущий раскрывает содержание проблемной записки, концентрирует внимание экспертов на решаемых вопросах, на правилах проведения метода. Активная роль ведущего предполагается только в начале 3 этапа. После подъема активности участников процесс выдвижения идей идет спонтанно. Третий тур по времени должен занимать от 20 минут до 1 часа в зависимости от активности экспертов. Целесообразно записывать все высказывания.

4 этап — систематизация идей, высказанных на третьем этапе. Последовательность: а) составляется номенклатурный перечень всех высказанных идей; б) определяются дублирующие и дополняющие идеи, которые объединяются и формулируются в виде одной комплексной идеи; в) составляется перечень идей по группам. В каждой группе идеи располагаются от более общих к частным. Это делается рабочей группой (организатором опроса).

5 этап — деструирование (разрушение, критика) систематизированных идей. На этом этапе состав экспертов меняется, рекомендуется оставить небольшое число лиц (5−8 человек), наиболее высококвалифицированных в рассматриваемой области. Экспертам сообщаются результаты четвертого этапа и предлагается высказаться с критическими замечаниями по вопросу практической реализации высказанных идей. Наиболее ценными на данном этапе являются контридеи, высказанные вслед за проведенной критикой. Рекомендации по продолжительности пятого тура — не более 1,5 часов. Данный этап продолжается, пока каждая из систематизированных групп идей не подвергнется критике.

6 этап — оценка критических замечаний и составление списка практически приемлемых идей. Рабочая группа отбирает те идеи, которые не подверглись критике на пятом этапе, или наиболее интересные контридеи, которые и закладываются в основу разработки прогноза.

Достоинствами этого метода являются возможность получения результата за короткий промежуток времени и возможность вовлечения в творческий процесс одновременно большого количества экспертов.

Метод Дельфи — один из наиболее распространенных интуитивных методов прогнозирования. Он был разработан в 1963 г. американской корпорацией «Рэнд» и использован впервые для построения прогноза числа изобретений в различных отраслях науки к 2010 г. В России он начал применятся с 70-х годов.

Метод Дельфи позволяет обобщить мнения экспертов и сформулировать единое групповое мнение. Оценка будущего развития получается в форме ответов на вопросы, задаваемые участникам по несколько раз.

Этот метод имеет три особенности: а) анонимность экспертов, т. е. участники не знакомы, а если знакомы, то не знают, что они участники; б) многотуровая процедура опроса экспертов посредством их анкетирования; в) использование результатов предыдущего тура.

В результате обработки анкет экспертов организаторами формулируется коллективное мнение. Эта информация сообщается экспертам, их просят переосмыслить свои высказывания и в случае несогласия объяснить причины этого. Данная процедура повторяется 3−4 раза, в результате чего организаторы добиваются сужения диапазона экспертных заключений. Статистическая характеристика группового ответа заключается в том, что организаторы составляют прогноз, содержащий точку зрения большинства экспертов.

Американская практика показала, что организация и процедура проведения прогнозов с помощью МД обходится инициаторам в 50% случаев до 5000 долларов, известны случаи и до 100 000 долларов. Общее время реализации процедуры составило в 75% случае от 6 до 8 месяцев.

Этапы (туры) метода Дельфи.

1) определяется коллектив экспертов, им рассылается первый вариант вопросов в специально составленных анкетах;

2) после сбора и получения анкет выделяются те варианты, за которые высказалось большинство. Организаторы оценивают в балльной системе варианты по определенной схеме;

3) все участники получают результаты второго тура, и их просят подумать над вопросом и, если сочтут нужным, поменять свое мнение (выдается анкета другого вида);

4) организаторы собирают анкеты и обрабатывают их. Экспертам вновь выдаются анкеты с тем же вопросом по форме 3-го тура. Задача организаторов — добиться сужения диапазона высказываний экспертов, чтобы четко выделить одно, за которое проголосует большинство. Количество туров может быть 5−6, если оценки экспертов не меняются, то опрос прекращается.

Данный метод имеет следующие недостатки: невозможно учесть влияние, оказываемое организаторами на экспертов при составлении анкет; велики затраты времени и средств.

Метод экспертных комиссий основан на открытой дискуссии по обсуждаемой проблеме для выработки единого мнения экспертов. Дискуссия происходит за круглым столом, рекомендуемое число участников 15−20 человек. Для получения оценки данным методом создается рабочая группа, которая осуществляет назначение экспертов, проведение опроса, обработку материалов, анализ результатов коллективной экспертной оценки.

В процессе работы уточняются основные направления развития объекта, составляется матрица, отражающая генеральную цель, подцели и средства их достижения, т. е. направления научных исследований и разработок, результаты которых могут быть использованы для достижения цели.

Далее разрабатываются вопросы для экспертов, содержание которых определяется спецификой прогнозируемого объекта. Опрос экспертов и статистическая обработка материалов характеризуют обобщенное мнение и степень согласованности индивидуальных оценок экспертов. Полученные данные служат исходной базой для синтеза прогнозных гипотез и вариантов развития исследуемого явления или процесса. Результат представляет собой совокупность оценок относительной важности, назначенных экспертами для каждого из оцениваемых направлений исследования, и разработок, выражающихся в баллах и принимающих значения от 0 до 1, от 0 до 10, от 0 до 100 и т. д. Эти оценки по определенному вопросу сводятся в таблицы, строки которой соответствуют направлениям исследования, а столбцы — порядковым номерам экспертов.

Достоинство метода экспертных комиссий заключается в возможности роста информированности экспертов, так как при обсуждении они обмениваются точками зрения, что благоприятно влияет на точность прогноза. К недостаткам можно отнести следующие факторы: 1) группа экспертов в своих суждениях руководствуется логикой компромисса; 2) отсутствие анонимности может привести к тому, что эксперты присоединят свои голоса к более компетентным, авторитетным лицам при своем отличном мнении и в итоге дискуссия может свестись к полемике авторитетов; 3) существенным фактором при выработке коллективного мнения может стать активность некоторых экспертов, которые не являются наиболее компетентными; 4) в результате отсутствия анонимности некоторые эксперты могут не пожелать изменять свое мнение в результате того, что они его уже высказали публично, хотя большинству удалось их переубедить.

Группа методов коллективных экспертных оценок основана на том, что при коллективном мышлении, во-первых, выше точность результата и, во-вторых, при обработке индивидуальных независимых оценок, выносимых экспертами, могут возникнуть продуктивные идеи.