диссертация (1169896), страница 17
Текст из файла (страница 17)
Поэтому стоит пояснить концепцию качественныхшкал ранжирования и количественных методов их расчета.Самый элементарный метод – простое ранжирование, заключающееся впоследовательном упорядочивании важности критериев с назначением j-мукритерию − + 1 баллов, где – общее количество критериев, и ихпоследующей нормировкой:Лотов, А.В. Многокритериальные задачи принятия решений / А.В. Лотов, И.И.Поспелова: учеб. пособие. – М.: МАКС Пресс, 2008. – 73 с.8598 =−+1.∑=1 (33)Другой принцип ранжирования – установление соотношения 0 междукритериями. Оно может быть представлено в форме качественного сравнения припомощи простых лингвистических переменных (больше и меньше) или другихболее сложных интервальных шкал, которые затем преобразованы к численномувиду, так и непосредственно в виде количественных закономерностей ифункциональных зависимостей .
= 0 ( , (1 , … , )).(34)При анализе и количественной оценке критериев и коэффициентов ихсущественности необходимо стремиться к согласованности критериев междусобой. Данную задачу можно описать как требование отсутствия некоторогодоминирующего главного критерия. Так как, если бы он существовал, то задачаоптимизации теряет свой математический смысл. Формальное выражение длятребований можно представить так:(35)∑ ( ) → max, ∄( ) > ( ).Принципы математической алгоритмизации, предложенные Саати86,позволяют интерактивно производить поиск наилучшего решения для проекта,представленного множеством количественных и качественных показателей,численнопредставить«лингвистические»оценкиэкспертов,сопоставитьварианты с неравной ценностью, формализовать и, в итоге, согласовать участие истепень значимости каждого свойства в вычисляемом глобальном показателе. Втакой постановке многокритериальная оптимизация сводится к максимизациилинейной свертки критериев:∃ ∗ : ∗ = max ∑ ( ),(36)=1где: – возможные варианты, ( ) – некоторые функции ранжированияСаати, Т.
Принятие решений при зависимостях и обратных связях. Аналитическиесети. – М.: Ленанд, 2018. – 360 с.8699вариантов, – некоторые весовые коэффициенты, ∗ – выбираемый вариант.Далее аналитик производит попарное сопоставление элементов каждогослоя иерархическихструктур(подструктур), посредством преобразованияразноформатных мнений экспертов в численное выражение, акцентируя вниманиена взаимоотношении компонент внутри рассматриваемого в данный момент слоя(субслоя). Вычисленные значения локальных компонент составляют матрицу ,называемую «матрицей попарных суждений»:11| ⁄ℎ12 = 1⁄ℎ| …131⁄ℎ1ℎ12ℎ13…1ℎ23… ℎ2 |1…1⁄ℎ… ℎ3 ,… …|… 11⁄ℎ23…1⁄ℎ23ℎ1(37)ℎ = 1, ℎ = 1⁄ℎ ;Если мнения экспертов представлены в лингвистической форме, то дляпреобразования их в количественные значения применяется 9-балльная шкала длясопоставления относительной значимости компонент с численными оценками.Таким образом, формируются «вычислимые» показатели значимости компонент,согласованности их друг с другом, а также локальные и глобальные численныехарактеристики компонент каждого уровня моделей.
Количественное сравнение исинтез выполняется для каждой подструктуры модели иерархии.Экспертная оценка ключевых выгод и рисков по десятибалльной шкале постранам-участницам МГЭО ЕАЭС приведена в Таблице 10 и Таблице 11. При этомстраны сгруппированы по степени интеграции в МГЭО, а именно: участие в ОЭР(группа 1), стадия переговоров (группа 2), стадия заинтересованности (группа 3).Расчет показателей ключевых выгод и рисков в Таблице 10 и Таблице 11 былвыполнен с использованием процедуры экспертного оценивания. Использованиеряда экспертных взглядов позволяет оперативно выполнить многофакторныйанализ совокупной структуры факторов, оказывающих различное влияние напроект, сформулировать описательную модель рисков и, в итоге, выразить их вколичественной форме.100При использовании методов из теории экспертного оценивания важнымаспектом субъективного анкетирования и консолидации выводов становятсяключевые параметры процесса качественного и количественного исследования, аименно – достаточность сформированной экспертной группы, обоснованность ихрешений и согласованность их мнений.Таблица 10.Оценка выгод стран-участниц МГЭО ЕАЭСУровень интеграцииКритерииСтранаP1 P2 P3 P4 P5 P6P7P8 P9 P10 P111.
Стадия участия вРоссия8877810 1061087ОЭРБеларусь68774312671Казахстан677662868942. СтадияКыргызстан45545314461переговоровАрмения698922142553. СтадияМолдова333413112222444211646125442186441заинтересованности ТаджикистанУзбекистанИсточник: составлено автором на основе выполненного анализаТаблица 11.Оценка рисков стран-участниц МГЭО ЕАЭСУровень интеграцииСтранаКритерииR1R2R3R4R5R6R7R8R9R101. Стадия участия вРоссия2242244445ОЭРБеларусь2121346545Казахстан4444365765Кыргызстан457549798102. Стадия101переговоровАрмения82382221343. СтадияМолдова7528462457заинтересованностиТаджикистан457561079810Узбекистан4575797879Источник: составлено автором на основе выполненного анализаЗадачудостаточностиколичестваэкспертоввгруппеможносформулировать в форме нахождения наименьшего размера экспертного совета,предлагаемые решения которого является адекватными и надежными дляразработки управленческих мероприятий. С формальной стороны концепцияочевидна: недостаточное привлечение экспертов предложит лишь односторонние,личные мнения участников опроса; значительное привлечение советников станетсложным и высокозатратным мероприятием.
Поэтому идентификация требуемогоколичества участников для принятия обоснованных управленческих решенийявляется первостепенной проблемой и существенным шагом в проектированиивсей процедуры экспертного оценивания для рассматриваемого проекта.За показатель результативности экспертного оценивания рациональновыбрать функцию, отражающую точность прогнозируемого вследствие экспертизыитога. Традиционные методы оценки необходимого размера экспертного советаисходят из довольно спорных предположений и статистический упрощений,основанных на гипотезе, что согласованные мнения будут представленынормальным распределением. Исходя из этого, можно представить разнообразныепринципы расчета количества экспертов в зависимости от требуемойсогласованности в суждениях в форме разнородных отклонений от «среднегоожидаемогомнения»относительноколичестварассматриваемыхобъектов(количества испытаний) 87:Рупосов, В.Л.
Методы определения количества экспертов / В.Л. Рупо-сов // ВестникИркутского государственного технического университе-та. – 2015. – №. 3 (98). – 286-292 c.8710212 ∑ 2√ (2 − 1)⁄=∗ =~√ ,= ( )2= ( )2{}…(38)где: – математическое ожидание, – дисперсия, – среднее квадратическоеотклонение, – коэффициент вариации, – относительная ошибка среднейвеличины, ∗ – условный обобщенный показатель достоверности статистическогоэксперимента,–значениекритерияСтьюдентаподостоверностистатистического эксперимента.Эти математические закономерности будут использоваться в формеконтрольных значений, а процедура экспертного оценивания будет выполнятьсяна основе эмпирического опыта аналогичных проектов и практическихорганизационно-экономических ограничений.Вработерассмотренырезультатыэкспертногооценивания14компетентных участников (экспертов) из разных областей стратегическогопланирования: экономика, внешняя политика, государственное управление,безопасность, инфраструктура, наука и технология, промышленность, энергетикаи пр.Результаты экспертного оценивания ключевых рисков для Россииприведены в Таблице 12.Для количественного изучения совокупного мнения экспертов (42) и (43)выполним расчеты ранговых результатов (39) и статистических параметровотклонений (40) между субъективными ответами.
∗ ≜ ∑ ; (39)∗ ≜ ∑ ∑ .Дляанализаотклоненийвполученныхответахвоспользуемся103традиционными показателями абсолютных отклонений– математическиможиданием и дисперсией:∑⁄ = ;(40)∑ ∑⁄ . = ∑ −Далее вычисляется число совпадений и инверсий в рассматриваемойвыборке:∑ ∑⁄ )2 . = ∑(∑ −(41)Таблица 12.Результаты экспертного оценивания ключевых рисков для РоссииПриоритетыR1R2R3R4R5R6R7R8R9R10Эксперт 12242244445Эксперт 22121243545Эксперт 34244143365Эксперт 44231243445Эксперт 51231224444Эксперт 62421142458Эксперт 72434224345Эксперт 82231244545Эксперт 92221144444Эксперт 102131144445Эксперт 112444244445Эксперт 122425144445Эксперт 132123145364Эксперт 141126144465 ∗303239352152525563701042,12,3-14,9 -12,92,82,51,53,73,73,94,55,0-5,9-9,9-23,97,17,110,118,125,1∗4492252,90,14217,56Источник: составлено автором на основе выполненного анализаДля целей оценки взаимоотношений мнений экспертов в работе будетиспользоваться коэффициент согласованности (конкордации) Кендалла: =12 ∑=1 2 2 ( 2 − 1)(42),где: – количество рассматриваемых факторов; – количество экспертов; –дисперсия отклонений.Дляоценкидостоверностистатистическихиспытанийнеобходимосравнить полученное итоговое значение с нормативными параметрами проверкистатистических гипотез на основе критерия согласия Пирсона:2 = ∙ ∙ ( − 1).(43)В результате, сверяясь с табличными значениями для значения t-30%,расчетное значение22 = 17.56 > крит= 16.2, следовательно, в указаннойполосе уровня значимости достоверность расчета подтверждается.
Но полученноезначение CC = 0,14 отражает малую согласованность суждений экспертов, что вданномслучаеявляетсяположительнымрезультатом,доказывающимобъективность оценок. Оценка рисков по другим странам-участницам МГЭО, атакже оценка их выгод была выполнена аналогично. Итоговые результаты сведеныв Таблицы 8 и 9.Полученные результаты экспертно-аналитической оценки приоритетов ирисков стран участниц МГЭО ЕАЭС позволяют перейти к решению задачсценарного анализа проекта МГЭО ЕАЭС.105ВЫВОДЫ ПО ВТОРОЙ ГЛАВЕ1. В соответствии с поставленной научной задачей в диссертацииразработана структура и определен состав научно-методического аппарата оценкиэффективности проектов интеграции электроэнергетических рынков стран ЕАЭС.В него включены три взаимосвязанные методики для оценки эффектовэкономическойсинергиивмежгосударственныхэлектроэнергетическихинтеграционных проектах; теоретико-игрового моделирования интеграционныхобъединенийвэлектроэнергетике;оценкивыгодирисковпроектамежгосударственного электроэнергетического объединения ЕАЭС.2.Методика оценки эффектов экономической синергии в проектахмежгосударственной электроэнергетической интеграции позволяет на основестатистических данных по электроэнергетическим профилям стран-участницоценить экономическую эффективность их интеграции.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
