Экспертные оценки обоснования значимости качественных признаков – факторов эконометрической модели (ЭМ)

Для оценки качественных признаков следует руководствоваться следующими положениями. Все качественные признаки можно разделить на две группы: альтернативные и нарастающие. Альтернативные признаки характеризуются тем, что они или присутствуют или отсутствуют. Нарастающие изменяются, возрастают от какой-то величины. Примером альтернативного качественного признака является сорт растений, который присутствует или отсутствует в посевах. Наряду с альтернативными имеют место и нарастающие качественные признаки. Спеецифика их состоит в том, что они формируются под влиянием нескольких элементов, взаимосвязанных между собой. Взаимосвязь элементов обычно не является линейной, поэтому вывести формулу оценки нарастающего качественного признака очень сложно, хотя в условиях рыночной системы хозяйствования роль качественных признаков в результатах хозяйствования постоянно возрастает. Приимером нарастающего качественного признака может быть квалификация специалиста, ее элементами является образование, стаж работы и др.

В зависимости от поставленной задачи экспертные оценки делят на 2 уровня использования: качественный и количественный.

На качественном уровне выбирается наиболее предпочтительный или вероятный объект, будь то определение возможного развития ситуации, или выбор окончательного варианта решения и пр. Он считается более надежным, в отличии от количественного, когда тому или иному объекту ставятся оценки, например при контроле качества продукции. Эта ситуация возникает вследствие того, что те методы, используемые многими экспертными группами сегодня, не уделяют достаточно внимания обоснованию выбранной схемы интегрирования количественных оценок, полученных на основе использования нескольких критериев, по которым ведется оценка состояния исследуемого объекта. Кроме того, очень часто выбор групповых решений на основе оценок отдельных экспертов проводится без анализа правомерности получения такого решения.

Противники метода экспертных оценок утверждают, что невозможно синтезировать и даже рассматривать вместе разрозненные индивидуальные мнения каждого эксперта. Но к высказанным экспертами мнениям можно относиться аналогично показаниям приборов в физическом эксперименте, когда существует ряд погрешностей, таких как погрешность измерения или погрешность, обусловленная проведением опыта, влиянием внешних факторов и т.д. Эти погрешности снижаются путем дублирования измерений, повторения опыта, использованием различных измерительных приборов.

Таким образом, в случае экспертных оценок самих экспертов можно рассматривать как своего рода измерительные приборы, и если совокупность мнений экспертов включает правильное решение, то все множество ответов может быть приведено к обобщенному мнению, которое и является решением задачи.

Точность решения задачи можно повысить с помощью более надежных методов, в частности использующих парные сравнения и ранжирование. В этом случае на основе суждений и оценок экспертов строится статистика, которая достаточно точно приближается и оценивается.

В любом случае, оценивая поведение какого-то объекта или вероятность возникновения ситуации, эксперты могут рассматривать лишь некоторую выборку, однако каждый случай уникален и имеется элемент неопределенности. Поэтому классической статистики не может быть, даже если выборка охватывай сотни событий. Тем не менее, исследуя выборку какого-либо параметра, эксперт отмечает, что для большинства объектов значения данного параметра группируется внутри некоего расчетного диапазона вблизи некоторых наиболее ожидаемых значений факторов. Данная закономерность дает возможность эксперту делать выводы о законе распределения и позволяет подыскивать этому закону вероятностную форму и предположить значение параметра.

Аналогичные рассуждения можно провести, если эксперт наблюдает один параметр единичного объекта, но во временном интервале. Очевидно, в таком случае статистическая однородность наблюдений отсутствует, поскольку со временем непрерывно меняется окружающая среда и другие внешние и внутренние факторы. Тем не менее, эксперт, оценивая некоторое достаточно приличное количество наблюдений, может сказать, что «это состояние типично для объекта, это нет, т.е. не соответствует, а это не могу классифицировать». В данном случае эксперт высказывается о законе распределения параметра таким образом, что классифицирует все наблюдения нечетким способом, и это представляет собой факт генерации информации, немаловажной для принятия решений.

Методы экспертных оценок имеет смысл рассматривать в гораздо более широком смысле, нежели просто опрос экспертов, сбор и получение среднего из собранных точек зрения, полученных произвольным образом из недостоверных источников, что как раз и является ошибочным. Упомянутые выше способы корректного сбора информации и получения обобщенных суждений и входят в, так называемое, научное направление экспертных оценок.

Ранжирование – упорядочивание объектов исследования по значимости, влиянию на поставленную проблему или в соответствии какому-либо признаку, исследуемому в данном опросе.

При изучении взаимосвязей между явлениями встречаются с функциональными (полными) и стохастическими (неполными) связями. При функциональной связи значение результативного признака однозначно определяется значениями факторных признаков. При этом результативный признак принимает строго определенное значение, которое можно рассчитать по формуле, выражающей эту функциональную связь. К функциональным зависимостям можно отнести формулы для расчета тех или иных экономических показателей. Например, производительность труда есть частное от деления доходов от реализации услуг продукции на численность работников W=Д/T, себестоимость услуг определяется делением затрат на производство услуг на их объем в натуральном выражении с=Э/q и т.д.

В действительности взаимосвязи в социально-экономических явлениях значительно сложнее, они транзитивны, многофакторны и не носят функционального характера. Так, производительность труда определяется не просто величиной доходов от реализации услуг и численностью работников, а, в первую очередь, уровнем организации производства и маркетинговой деятельности, степенью прогрессивности оборудования, автоматизации труда, сбалансированной тарифной политикой; каждая из этих причин в свою очередь также многофакторна.

Перечислить все факторы, влияющие на изучаемые явления, невозможно; тем более невозможно создать окончательную или общую для всех случаев формулу, устанавливающую взаимосвязь между результативным и факторным показателями.

Для характеристики реальных взаимосвязей, проявляющихся в общем, среднем, при большом числе наблюдения, статистика прибегает к изучению стохастических зависимостей, частным случаем которых, является корреляционная связь. Корреляционной называется такая связь, которая проявляется только в среднем, когда каждому значению факторов соответствует среднее значение результативного показателя. "Корреляция" в переводе с позднелатинского (correlatio) означает "соотношение", "соответствие", "взаимосвязь", "взаимозависимость". Она заключается в том, что изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением значений факторных признаков.

Корреляционные связи проявляются при достаточно большом числе наблюдений. Только в массе достигается устойчивость средних величин, что обусловлено действием закона больших чисел. Корреляционные связи – это неполные связи, поскольку результативный признак зависит еще от множества факторов, не учтенных уравнением корреляционной связи. Корреляционные связи в общественных и социально-экономических явлениях необратимы. Так, доходы отрасли связи зависят от спроса и потребностей клиентуры в ее услугах, рентабельность – от эффективности использования ресурсов производства, а не наоборот, хотя формальное сравнение вариации этих показателей может показать их согласованную изменчивость.

При исследованиях корреляционных связей важно помнить, что лишь после того, как выяснена сущность явления, установлены причинно-следственная связь и ее форма, а также определено, что первично, а что вторично, имеет смысл количественно оценивать взаимосвязи между явлениями и моделировать закономерности их развития с помощью приемов статистики.

Применение математического аппарата корреляции и регрессии к изучению показателей работы организаций связи обусловливает необходимость последовательного решения трех задач:

1. обоснование теоретической формы связи;

2. определение параметров аналитического уравнения связи;

3. количественное измерение тесноты связи между результативным и факторными признаками.

Все явления и процессы хозяйственной деятельности предприятий находятся во взаимосвязи, взаимозависимости и обусловленности. Каждый результативный показатель зависит от многочисленных и разнообразных факторов. Чем более детально исследуется влияние факторов на величину результативного показателя, тем точнее результаты анализа и оценка деятельности предприятий. Отсюда важным методологическим вопросом в анализе хозяйственной деятельности является изучение и измерение влияния факторов на величину исследуемых экономических показателей.