Оценка точности методов экспертных оценок

В качестве меры точности экспертных методов принимается среднее значение относительной погрешности: V = х / с. Это связано с тем, что математическое ожидание х и дисперсия с прогнозируемой характеристики часто дают несопоставимые результаты для различных типов вопросов в таблицах экспертных оценок.

Среднее значение относительной погрешности V показывает как эффективность прогнозных расчетов, так и их точность и надежность: чем ниже его значение, тем ближе подходит расчетная линия регрессии к эмпирической.

При этом в качестве эмпирических точек используются усредненные экспертные оценки прогнозируемых характеристик по годам времени упреждения. Увеличение вариации дисперсий экспертных оценок по годам времени упреждения характеризует закономерность уменьшения точности прогнозов во времени в абсолютном выражении. Однако дисперсии оценок весьма чувствительны к типам вопросов для экспертов. Поэтому среднее значение относительной ошибки V, определяемое как отношение дисперсии к математическому ожиданию экспертной оценки, может служить основным показателем меры точности прогнозов. Этот показатель дает возможность сопоставлять прогнозы различных характеристик объекта и менее чувствителен к типу вопросов.

В качестве примера приведем вычисленные значения V в прогнозе развития технологических процессов на предприятиях Минтяжмаша. По характеру функции V = /(£) были выделены четыре типа вопросов.

Средние значения относительной погрешности по годам для вопросов различных типов с учетом объективной оценки компетентности экспертов

Вопросы типа I (п = 11)

	2010	2015	2020	2025	2030	2035
V	0,00514	0,0482	0,1137	0,1577	0,2793	0,3302
	0,0002645	0,00239	0,01033	0,022	0,041158	0,0480
	0,01627	0,04889	0,1016	0,1483	0,2028	0,2191
То же,%
V	0,514	4,82	11,37	15,77	27,93	33,02
	0,026	0,24	1,03	2,20	4,12	4,80
	1,63	4,89	10,16	14,83	20,28	21,91
Вопросы типа II (п = 6)
	2010	2015	2020	2025	2030	2035
V	1,58	2,43	2,045	1,427	1,375	1,276
П	2,875	0,725	0,688	0,1272	0,1001	0,1305
	1,695	0,8515	0,8295	0,3567	0,3163	0,3613
То же,%
V	158,0	243,0	204,5	142,7	137,5	127,6
п	287,5	72,5	68,8	12,7	10,0	13,1
	169,5	85,2	83,0	35,7	31,6	36,1
Вопросы типа III (п = 3)
	2010	2015	2020	2025	2030	2035
V	0,7885	0,6348	0,487	0,593	0,654	0,766
п	0,5078	0,3356	0,1609	0,2021	0,1295	0,1305
	0,7126	0,5793	0,4011	0,4495	0,3599	0,3613
То же,%
V	78,9	63,5	48,7	59,3	65,4	76,6
п	50,8	33,6	16,1	20,2	13,0	13,1
	71,3	57,9	40,1	45,0	36,0	36,1

Вопросы типа IV (п = 5)
	2010	2015	2020	2025	2030	2035
V	1,015	1,049	1,313	1,860	1,870	2,420
	0,1640	0,1320	0,3832	0,750	0,749	0,404
	0,405	0,3633	0,6191	0,8660	0,8654	0,6356
То же,%
V	101,5	104,9	131,3	186,0	1 07 0	242
п	16,4	13,2	38,3	75,0	7 4,9	40,4
	40,5	36,3	61,9	86,6	86,5	63,6

Из теории статистики известно, что уменьшение V характеризует повышение точности прогнозных вычислений, а увеличение V — уменьшение точности прогнозных расчетов. Приведенные выше экспериментальные данные показали, что увеличение V во времени описывается кривой параболического типа.

Поэтому закономерность уменьшения точности прогнозов во времени также должна описываться кривой второго порядка с отрицательными показателями степени (для учета обратной пропорциональности). Параболический характер изменения V во времени экспериментально подтверждает теоретический вывод о том, что точность прогнозирования обратно пропорциональна квадрату времени упреждения.

Указанная закономерность дает возможность оценки допусков точности прогнозирования для различных классов вопросов. Выявление допусков (или класса) точности прогнозирования имеет принципиальное значение, так как открывает возможность априорной оценки точности получаемых результатов без проведения кропотливых вычислений больших объемов информации.

В табл. 3.16 представлены значения допусков на V для различного времени упреждения. По допускам на V различают четыре класса точности прогнозных расчетов в зависимости от степени новизны прогнозируемого объекта. Для объектов с минимальной неопределенностью (достаточно изученный класс машин или систем) пользуются классом I. Для объектов с максимальной неопределенностью (новые физические, к примеру, эффекты или принципы действия машин или систем) пользуются классом IV.

Таблица 3.16

Классы точности прогнозных вычислений по МЭП (допуски по коэффициенту вариации),%

Время упреждения Т, годы	I	II	Ш	IV
5	1-9	10-36	37-81	82-144
10	1-16	17-49	50-100	101-169
15	1-25	26-64	65-122	123-196
20	1-36	37-81	82-144	145 - 225
25	1-49	50-100	101-169	170 - 256

…

<< | >>

↑

Источник: Лисичкин В.А., Лисичкина М.В.. СТРАТЕГИЧЕСКИЙ МЕНЕДЖМЕНТ: — М.: Изд. центр ЕАОИ. — 329 с.. 2007

Еще по теме Оценка точности методов экспертных оценок:

- Инновационный менеджмент - Исследование систем управления - Контроллинг - Маркетинг - Менеджмент - Менеджмент организации - Мотивация - Организационное поведение - Основы менеджмента - Реклама и рекламная деятельность - Стратегический менеджмент - Теория организации - Теория управления - Управление качеством -

- Здоровье и правильное питание - Менеджмент и маркетинг - Социология - Технические науки - Финансы - Экономика - Юриспруденция -