В условиях перехода российской экономики на инновационный путь развития все более актуальным становится принятие обоснованных управленческих решений в условиях риска и информационной неопределенности. В свою очередь, это актуализирует потребность в соответствующих информационных технологиях – системах поддержки принятия решений (СППР), среди которых важное место занимают экспертно-аналитические системы (ЭАС), основанные на алгоритмах метода анализа иерархий [14] и метода аналитических сетей [15]. Первый из них – метод анализа иерархий (МАИ) – предназначен для сравнения фиксированного числа заданных альтернатив, когда критерии выбора, зачастую противоречивые, не могут быть измерены в количественной форме. Во втором – методе аналитических сетей (МАС), – в дополнение к этому учитываются связи между элементами и уровнями иерархической модели, что позволяет уточнить экспертные оценки не только относительно сравниваемых альтернатив, но и относительно критериев оценки.
Оба метода, МАИ и МАС, являются экспертными и предполагают опрос экспертов по заданной исследователем-аналитиком иерархической модели, содержащей несколько уровней. В простейшем (базовом) случае их три: цель моделирования (по терминологии автора Т. Саати – фокус иерархии), критерии сравнения (факторы) и сравниваемые альтернативы, но к этим уровням может быть добавлен ряд других – акторы (действующие силы), цели акторов, их политики, сценарии и т.п. В технологическом плане оба метода сводятся к парному сравнению элементов иерархической модели (критериев, акторов, целей акторов, альтернатив, сценариев и т.п.) по предложенной Т. Саати шкале сравнения, получившей в научной литературе название «девятибалльной шкалы Т. Саати». Сторонников МАИ и МАС привлекает как идея декомпозиции сложной задачи многокритериального выбора в условиях неопределенности в виде многоуровневой иерархии, так и его математическая сторона, основанная на усреднении оценок отношений парного предпочтения элементов иерархических уровней, определении меры согласованности оценок и синтезе получаемых результатов.
Основным математическим конструктом в МАИ является обратносимметрическая матрица сравнений размерности не более 7±2 (ограничение на максимальное число сравниваемых элементов, обусловленное психологическими возможностями человека как измерительного инструмента), в результате математической обработки которой в ЭАС автоматически генерируются векторы приоритетов элементов матрицы и показатели согласованности суждений эксперта по строкам матрицы. Автор метода Т. Саати полагает, что при удовлетворительных показателях согласованности суждений эксперта в матрице соотношение приоритетов отражает объективную реальность, и соответствующая модель может считаться адекватной моделируемому объекту или процессу.
Метод анализа иерархий за рубежом нашел широкое применение для решения слабоструктурированных задач еще в 70-е годы прошлого столетия. С 1993 г., как результат публикации русского перевода книги Т. Саати [14], в научной литературе начинают появляться работы отечественных исследователей по экспертно-аналитическому моделированию сложных процессов на базе МАИ в различных областях экономики и управления. Интенсификации работ российсктх исследователей в данной области способствовала публикация в 2001 г. учебного пособия А.В. Андрейчикова и О.Н. Андрейчиковой [2], в котором рассматриваются экспертно-аналитические модели выбора альтернатив в условиях информационной неопределенности. Среди этих работ, в частности, следует упомянуть диссертационные исследования [3, 4], монографии [12, 23], учебные пособия [21, 22].
Развитию отечественных исследований по применению МАИ для решения экономических задач способствовала также разработка в 2000-2001 гг. специалистами Орловского государственного технического университета и Орловской региональной академии государственной службы экспертно-аналитической системы Expert Decide, поддерживающей алгоритмы МАИ, обладающей дружественным интерфейсом и рассчитанной на работу с группой экспертов [6]. Данная система позволяет группе экспертов взаимодействовать между собой по обсуждаемой проблеме и объединять групповые суждения по принципу консенсуса. ЭАС Expert Decide, наряду с расчетными и графическими функциям функциями, выполняет и некоторые аналитические функции, предоставляя эксперту возможность оперативного просмотра результатов, полученных другими экспертами, а также оценки степени их близости или различия. Известны также и другие программные продукты, поддерживающие алгоритмы МАИ, – система поддержки принятия решений MPRIORITY 1.0 (СПбГУ), система «Император» и др. [1, 18, 19].
Впоследствии оказалось, что применение для целей моделирования метода анализа иерархии, который предусматривает строгую подчиненность нижних элементов иерархической модели верхним, в ряде случаев приводит к недостаточно надежным решениям, поскольку при этом не учитываются обратные связи между уровнями иерархии. Не отрицая эффективности МАИ, доказанной не только зарубежной, но и отечественной практикой [5, 7, 8], отметим, что достаточно часто встречаются задачи, для решения которых необходимо применять более совершенный метод аналитических сетей.
В то же время, практическое использование метода аналитических сетей для решения задач сравнительной оценки альтернатив сталкивается с отсутствием на отечественном рынке информационных технологий, поддерживающих алгоритмы этого метода. Поэтому актуальным является разработка программного продукта, поддерживающего как алгоритмы МАИ, так и алгоритмы МАС.
Подобная экспертно-аналитическая система, под авторским названием Expert Solution, разработана на кафедре математических методов в экономике Российского государственного университета им. Г.В. Плеханова специально для сравнения альтернативных инновационных проектов, реализуемых в условиях неопределенности исходной информации [9, 11]. В результате анализа возможностей программного продукта Expert Solution 1.0 и их сравнения с прототипом – ЭАС Expert Decide – было показано, что уже первая версия этой системы обеспечивает большую надежность [10]. Программный продукт Expert Solution 1.0, по сравнению с Expert Decide, имеет более дружественный пользовательский интерфейс, что позволяет организатору экспертизы проектов или пользователю, возложив на ЭАС реализацию вычислительных и графических процедур в автоматическом режиме, сосредоточиться на содержательной стороне решения поставленной задачи.
Эта положительная сторона ЭАС Expert Solution 1.0, однако, ограничивает область ее применения. Как и в Expert Decide, в ней предусмотрена возможность опроса группы экспертов в интерактивном режиме, но исключительно по базовой трехуровневой модели «цель» – «критерии» – «альтернативы». В то же время, часто появляется потребность в учете большего количества критериев оценки альтернатив, и тогда из-за ограничений на максимальное число элементов каждого уровня необходимо «расщеплять» уровень критериев на два подуровня – критериев первого (групп критериев) и второго уровня. Кроме того, в ЭАС Expert Solution 1.0 учитываются прямые и обратные связи между уровнем критериев и уровнем альтернатив, но не предусмотрена возможность взаимодействия элементов каждого из этих уровней. Если это практически несущественно для альтернатив, ибо сам термин «альтернатива» подразумевает их независимость, то далеко не всегда удается обеспечить независимость критериев, и неучет их взаимодействия приводит к искажению соотношения приоритетов критериев.
Из сказанного следует, что перед разработчиками программного обеспечения экспертно-аналитического моделирования лежит широкое поле деятельности [8, 9, 20]. Укажем некоторые из перспективных направлений.
- Необходимость принятия управленческих решений в условиях высокой информационной неопределенности актуализирует всестороннюю оценку их последствий. Эффективным здесь является обращение к таким экспертно-аналитическим методам системного анализа, как метод анализа иерархии и метод аналитических сетей, предложенным Т. Саати. Эти методы широко применяются за рубежом для обоснования управленческих решений, но их использование в отечественной практике существенно затруднено из-за отсутствия методических разработок, адаптированных к российским условиям высокой динамичности социально-экономических процессов, а также из-за отсутствия адекватных информационных технологий, поддерживающих алгоритмы сравнительной оценки вариантов управленческих решений в условиях риска. Результатами работ в данном направлении должна быть информационная система подготовки управленческих решений в условиях риска и неопределенности, которая позволит значительно повысить обоснованность принимаемых управленческих решений.
- В мировой науке, несмотря на все многообразие, методологическую основу большинства методов управления риском составляют три концепции: минимизации риска, приемлемого риска, риска как ресурса [16]. В рамках концепции минимизации риск рассматривается как сугубо негативное явление, и управлением им заключается в полной нейтрализации или сведении его уровня до минимально возможного значения. Негативное восприятие и управление риском «преодолевается» в концепции управления риском как ресурсом. В этой концепции выделяется особый вид экономического риска – ресурсно-подобный, реализация которого сопряжена с получением дополнительных выгод. Управление им должно заключаться в проведении мер по поддержанию его на оптимальном уровне. Как и по первому направлению, результатами работ в данном направлении должна быть информационная система оценки управления хозяйственным риском производственного предприятия, поддерживающая эту концепцию.
- Необходимость реализации инновационных проектов в условиях риска и неопределенности актуализирует оценку последствий принимаемых управленческих решений на разных уровнях и этапах управления экономикой. Здесь также эффективным является обращение к экспертно-аналитическим методам системного анализа – методу анализа иерархии и аналитических сетей. Результатами работ в данном направлении должно быть совершенствование методики сравнительной оценки инновационных проектов в условиях риска и неопределенности, а также разработка соответствующей информационной системы, что позволит значительно повысить обоснованность выбора инновационных проектов.
Разработка информационных технологий, поддерживающих алгоритмы перечисленных направлений, а также их внедрение в практику позволят существенно повысить качество управленческих решений, принимаемых в условиях риска и информационной неопределенности.
Список литературы:
- АбакаровА.Ш., Сушков Ю.А. Программнаясистема поддержки принятия рациональных решений “MPRIORITY 1.0” // Исследовано в России. Электронный научный журнал. 2005. С.2130-2146.
- Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2001.
- Атаев А.М. Управление рисками инновационного проекта на основе экспертно-аналитических методов. Автореф. дис. … к-та экон. наук. М.: ГАСИС, 2012.
- Батин Б.А. Развитие методов оценки рисков инвестиционных проектов промышленного предприятия на основе экспертно-аналитического моделирования. Автореф. дис. … к-та экон. наук. М.: ГАСИС, 2009.
- Ермошин М.А. Оценка конструкторских решений с помощью метода анализа иерархий // 22 Гагар. чтения: Сб. тез. докл. молод. науч. конф., Москва, 2-6 апр. 1996, ч.7.
- Кузнецов А.И., Шуметов В.Г. Expert Decide для Windows 95, 98, NT, 2000, Ме. Версия 2.2. Руководство пользователя. – Орел: ОРАГС, 2001. 48 с.
- Литвин В.Г. Метод анализа иерархий на службе менеджеров российских предприятий // Экономика и коммерция. 2003. №1–2.
- Лукин В.П., Шуметов В.Г., Милых Ф.Г. Метод аналитических иерархий в задачах экономики // Современные аспекты экономики. 2002. №13(26).
- Покровский А.М. Алгоритмы, функции и пользовательский интерфейс экспертно-аналитической системы Expert Solution // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. М.: Изд-во РЭУ. 2012. №1.
- Покровский А.М. Применение новых информационных технологий в общественных науках: состояние и перспективы // Среднерусский вестник общественных наук. 2012. №4.
- Покровский А.М. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2012615377 Expert Solution / И.В. Барбашов, А.М. Покровский. Заявка №2012613211. Дата поступления 24 апреля 2012 г. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 15 июня 2012 г.
- Покровский А.М. Сравнительная оценка инновационных проектов в условиях неопределенности исходной информации. Методология, инструментальные средства, практика: монография. М.: Изд-во «Палеотип», 2013.
- Покровский А.М., Шуметов В.Г. Экспертно-аналитические прогнозные модели в стратегическом менеджменте: методологические подходы и методический инструментарий // Интернет-журнал «Науковедение». Т.7. №2 (2015). Электронный ресурс. Режим доступа: https://naukovedenie.ru/PDF/87EVN215.pdf.
- Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. 278 с.
- Саати Т. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. Пер. с англ. / Науч. ред. А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. – М.: Издательство ЛКИ, 2008. 360 с.
- Строев С.П., Покровский А.М. Математический инструментарий риск-менеджмента экономической несостоятельности производственного предприятия // Ученые записки Орловского государственного университета. Серия: Естественные, технические и медицинские науки. 2012. № 3. С. 58-63.
- Строев С.П., Шуметов В.Г., Лясковская О.В. Экспертно-аналитические методы выбора эффективных решений при модернизации производственных процессов промышленных предприятий // Ученые записки Орловского государственного университета. Серия «Естественные, технические и медицинские науки». Орел: Изд-во ОГУ, 2015. №4 (67). – С. 96-101
- Терелянский П.В. Система поддержки принятия решений, реализующая анализ матриц парных сравнений экспертных суждений на основе метода анализа иерархий: св-во об официальной регистрации программы для ЭВМ №2009611488 / П.В. Терелянский. №2009610329; заявл. 03.02.2009. М.: РОСПАТЕНТ, 2009.
- Технологии принятия решений: метод анализа иерархий. Электронный ресурс. Режим доступа: .
- Шуметов В.Г. Экспертно-аналитическое моделирование – эффективная методология решения задач в сфере управления // Современные проблемы физико-математических наук «СПФМН-2013». Труды междунар. н.-практ. конф. Орел: ФГБОУ ВПО «ОГУ», 2014. С. 74-80.
- Шуметов В.Г., Лясковская О.В. Теория систем и системный анализ: Учебное пособие. Часть 1. Орел: ОРАГС, 2009.
- Шуметов В.Г., Покровский А.М. Математические и инструментальные методы поддержки принятия решений: учебно-методическое пособие. Орел: Орловский филиал РАНХиГС, 2012.
- Шуметов В.Г., Покровский А.М. Управление риском производственных предприятий на основе экспертно-аналитических моделей: Монография. М.: Изд-во «Риалтекс», 2012.[schema type=»book» name=»ЭКСПЕРТНО-АНАЛИТИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ КАК ИНСТРУМЕНТ МОДЕЛИРОВАНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ » description=»Статья посвящена анализу перспективных направлений совершенствования экспертно-аналитических технологий как инструмента моделирования социально-экономических процессов в условиях высокой информационной неопределенности и риска. Рассматриваются три направления: 1) разработка информационных систем подготовки управленческих решений в условиях риска и неопределенности; 2) разработка информационной система оценки управления хозяйственным риском производственного предприятия, поддерживающая концепцию риска как ресурса; 3) совершенствование методики сравнительной оценки инновационных проектов в условиях риска и неопределенности и разработка соответствующей информационной системы. Разработка информационных технологий, поддерживающих алгоритмы перечисленных направлений, а также их внедрение в практику позволят существенно повысить качество управленческих решений, принимаемых в условиях риска и информационной неопределенности.» author=»Шуметов Вадим Георгиевич, Конкин Владислав Алексеевич, Ломанов Александр Олегович» publisher=»БАСАРАНОВИЧ ЕКАТЕРИНА» pubdate=»2017-02-04″ edition=»ЕВРАЗИЙСКИЙ СОЮЗ УЧЕНЫХ_26.09.15_09(18)» ebook=»yes» ]