Типичные ошибки, связанные с применением экспертных методов разработки УР

1. Использование некомпетентных экспертов;

2. Недостаточная информированность экспертов о конкретном объекте экспертизы;

3. Нечеткая постановка задачи перед экспертами;

4. Стремление оставаться в рамках одной экспертной процедуры.

При отсутствии достаточного опыта организации и проведения экспертиз для ее проведения часто выбирается одна из наиболее известных технологий экспертного оценивания, например, процедуры метода Дельфи, мозговая атака, метод комиссий и т.д., хотя это и не всегда соответствует характеру и целям проведения экспертизы. Так, к примеру, может потребоваться не только подготовка альтернативных вариантов решений, но и выбор среди них наиболее предпочтительного. Естественно, что в рамках одного метода эта задача, как правило, решена быть ее может.

Кроме того, могут возникнуть принципиально новые, не встречавшиеся ранее ситуации, Для организации и проведения экспертиз в таких ситуациях может потребоваться разработка принципиально новой или частично модифицированной экспертной технологии.

5. Излишнее увлечение количественными оценками.

Разумеется, количественные оценки более информативны. Однако когда они получены в ущерб достоверности оценок (эксперты иногда затрудняются дать оценки в виде чисел, а могут, например, лишь сравнить объекты экспертизы по предпочтительности), такая дополнительная информация сомнительна.

6. Неправильная обработка результатов экспертизы, Нередко обработка экспертной информации производится с нарушением основных принципов теории измерений. Особенно часто такие нарушения встречаются при несоблюдении принципа адекватности преобразования экспертной информации.

Иногда для выбора наиболее предпочтительного объекта используется правило простого большинства, согласно которому наиболее предпочтительным объявляется объект, признанный наиболее предпочтительным наибольшим экспертов. Понятно, что такой способ несовершенен.

7. Конформизм экспертов.

Если в составе экспертной комиссии имеются явные лидеры, специалисты, имеющие значительный авторитет и возможности, то высказываемые ими суждения и оценки могут оказывать влияние на суждения и оценки других экспертов.

8. Неучет влияния фактора конъюнктурности.

С явлением конъюнктурности эксперта можно столкнуться, когда организаторы экспертизы недостаточно тщательно относятся к процедуре формирования экспертных комиссий, включая в их состав экспертов, явно заинтересованных в результатах экспертизы.

9. Некорректная обработка результатов экспертизы.

Встречаются случаи, когда организация и проведение экспертизы служит единственной цели – подтвердить подготовленное ЛПР управленческое решение и носит явно выраженный конъюнктурный характер.

Количественные методы выбора оптимального варианта решений

Методы, применяемые для РУР можно разделить на 2 класса: качественные и количественные. Качественные методы используются для РУР, по которым отсутствует полная количественная информация. В подобных случаях менеджеры применяют качественные методы: эвристические (основаны на интуиции) и экспертные (дискуссионные и анкетные методы). Когда зависимость между элементами проблемы может быть выражена численно, применяются количественные методы.

Для решения последних строятся модели, которые впоследствии решаются определенными методами.

Модель – это условный образ какого-либо объекта, отражающий основные, наиболее существенные свойства этого объекта.

Экономико-математическая модель – это абстрактное представление процессов деятельности исследуемой экономической системы, выраженное в математической форме.

Цель ЭММ:

1. досконально изучить ситуацию;

2. определить проблему;

3. выделить максимально выраженные и второстепенные факторы;

4. определить возможность нескольких решений, варианты развития ситуации;

5. найти оптимальное решение;

6. проследить влияние различных факторов на объект.

Преимущества моделирования:

1. Чтобы построить модель, лучше изучаются свойства исследуемого объекта.

2. Можно рассмотреть не один, а несколько вариантов развития ситуации, решения. Можно посмотреть, к каким последствиям приведет изменение исходных условий при принятии решений.

3. Можно найти с большей вероятностью оптимальное решение.

Недостатки моделирования:

1. Существуют определенные требования к информации, используемой для построения модели.

2. Существуют факторы, не поддающиеся строгой формализации, но являющиеся существенными для правильного решения задач.