Давнис В.В. Прогнозные модели экспертных предпочтений

Подождите немного. Документ загружается.

^^Y^.^X,

1,/1

(5.150)

+ll

'~°'

ln^l;

(5.151)

1,5

;А+П

...

я*

' ''

•'

п +1;

(5.152)

^а+<5;

+и

)

У=р

,у||,/,7 = 1,п +

(5.153)

A^fl-M^W^-V^'; (5.154)

А^,^/Г)=аЧДа%//)+(1-а*)А*А,(а\//*); (5.155)

|+1

(а',^)=1-(А^(а',^)Г'-

(5]56)

=(l-B;|

(a\^)X

/+/

„

+B^

(a\

*)^

+u+1

;

(5.157)

[О,

если

< xf

;

[l,

если

х*

/ =

;

г-1

V ,М

Р,

и=К~^(0,*ц, k=l,m,l

l,T,i

l,n

(5.159)

Экспертное

оценивание:

Е(Х,Р) (5.160)

Pt+u =

Й'+//'

«,

А:

М,

/ =

т ;

(5.161)

,=1

х,+ц

Р?+цХ,

i =

;

(5.162)

*Д«

Аг

тах

Ы\/,

(*/+//

**+« )

i =

и,

(5.163)

Расчет значений

комбинированной прогнозной

траектории:

t+l

=(l-B]

(a\^)Y(x,

(a\^)xl

ln +

l^;

(5.164)

х,

л'х,

(I-A')X,

/=П7.

(5.165)

220

VI.

Вычислительная

схема

прогнозирования показателей

j-й под-

группы i-й группы 2-го уровня

дезагрегирования

Инициализация локальных констант:

=10; п

= 2;

n,j, i

= 1

, j =

Диагональная матрица ожидаемых темпов роста показателей

у'-й подгруппы /-Й группы 2-го уровня дезагрегирования по к-му

варианту:

Q,* =

Г kij

Я,\

Я,

kij

Последовательное выполнение

шагов 1—7

вычислительной

схе-

мы

прогнозирования

показателей i-й

группы

1-го

уровня

дезагрегиро-

вания.

Верификация на реальных данных показала, что разработанный

аппарат прогнозирования действительно может использоваться в

практике массовых расчетов, имеющих место при формировании

вариантов социально-экономического развития региона. Более

того,

применение этого аппарата вносит в прогнозные расчеты

элементы системного подхода, что упорядочивает весь многоэтап-

ный процесс и значительно повышает оперативность решения

задач регионального прогнозирования.

Результаты всех расчетов по этой многоуровневой схеме пред-

ставлены в приложениях 3—5.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В монографии получили развитие идеи прогнозирова-

ния экспертных предпочтений, что эквивалентно прогнозированию

в номинальных и ранговых шкалах. До настоящего момента нечис-

ловые данные, получаемые в результате социологических, марке-

тинговых и некоторых других исследований, могли подвергаться

лишь анализу с помощью математического аппарата, без надежды

на их экстраполяцию. В то же время необходимость экстраполя-

ционного решения прикладных задач в номинальных и ранговых

шкалах назрела уже давно в связи с возрастанием роли субъектив-

ного фактора в управлении. Основной барьер в разрешении этой

проблемы — отсутствие адекватного математического аппарата.

Как известно, теоретические и прикладные аспекты моделиро-

вания качественных переменных стали интенсивно разрабатываться

лишь в последнее десятилетие. Аппарат такого моделирования как

раз и был положен в основу реализации идеи прогнозирования

экспертных предпочтений. В монографии детально изложены

проблемы, касающиеся эконометрики качественных зависимых

переменных, которые не достаточно подробно освещены в пере-

водной литературе.

В зависимости от содержательного смысла решаемых задач были

разработаны методики прогнозирования с помощью моделей бинар-

ного выбора, а также моделей множественного выбора с упорядо-

ченными и неупорядоченными альтернативами. Важным этапом их

реализации стало определение правил формирования псевдовыбо-

рочных совокупностей, являющихся специфическим результатом

опросов экспертов. Благодаря таким псевдовыборочным совокуп-

ностям удается достигнуть главной цели — построить модель, по-

зволяющую осуществлять экстраполяцию экспертных предпочтений.

Кроме того, в монографии изложен авторский подход к опре-

делению согласованности групповых субъективных прогнозов и

оценке компетентности экспертов.

Особый интерес представляют модели, основанные на идее ком-

бинирования адаптивных принципов и экспертных ожиданий. По-

строенные вычислительные схемы разработанных моделей являются

эффективным инструментом для проведения комплексных прогноз-

ных расчетов. Их верификация на региональном уровне подтверди-

ла универсальность, гибкость и надежность этого инструмента.

222

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

Аведъян Э. Д. Модифицированный алгоритм Качмажа

для оценки параметров линейных объектов / Э. Д. Аведъян // Ав-

томатика и телемеханика. — 1978. — № 5.

А й в а з я н С. А. Прикладная статистика и основы эко-

нометрики: учеб. / С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. — М.:

ЮНИТИ, 1998. - 220 с.

Багриновский К. А. О методах имитационного

моделирования экономических процессов / К. А. Багриновский //

Имитационное моделирование экономических систем. — М.: На-

ука, 1978.

Б а к а е в А. А. Имитационные модели в экономике /

А. А. Бакаев, Н. И. Костин, Н. В. Яровицкий. — Киев: Нау-

кова думка, 1978.

Б а р а н В. И. Определение рыночной доли на основе

парных сравнений / В. И. Баран // Маркетинг в России и за ру-

бежом. - 2001. - №3(32). - С. 12-14.

6. Б е ш е л е в С. Д. Математико-статистические методы экс-

пертных оценок / С. Д. Бешелев, Ф. Г. Гурвич. — М.: Стати-

стика, 1980. - 263 с.

Б о р о д ю к В. П. Статистическое описание промышлен-

ных объектов / В. П. Бородюк, Э. К. Лецкий. — М.: Энергия,

1971.

- 112 с.

8. В о л к о в А. М. Экспертные системы: структурно-функ-

циональный подход к извлечению экспертного опыта / А. М. Вол-

ков,

Ю. Е. Царев, В. С. Федченко. — М.: Мир, 1991. — 156 с.

9. Г л и ч е в А. В. Прикладные вопросы квалиметрии /

А. В. Гличев. — М.: Изд-во стандартов, 1983. — 212 с.

10.

Г л у щ е н к о В. В. Разработка управленческого реше-

ния. Прогнозирование. Планирование. Теория проектирования экс-

периментов / В. В. Глушенко, И. И. Глушенко. — г. Железно-

дорожный, Моск. обл.: ТОО НПЦ "Крылья", 1997. — 400 с.

11.

ГорсткоА. В. К вопросу о содержании понятия "ими-

тационное моделирование" / А. В. Горстко // Имитационное мо-

делирование экономических систем. — М.: Наука, 1978.

12.

Г о х м а н О. Г. Экспертное оценивание: учеб. пособие /

О. Г. Гохман. — Воронеж: Воронеж, гос. ун-т, 1991. — 152 с.

13.

Д а в н и с В. В. Адаптивное прогнозирование: модели и

методы: монография / В. В. Давние. — Воронеж: Изд-во Воро-

неж, гос. ун-та, 1997. — 196 с.

223

14.

Д а в н и с В. В. Прогноз и стратегический выбор: моно-

графия / В. В. Давние, Е. К. Нагина, В. И. Тинякова,

В.

А. Ищенко. — Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2004.

- 216 с.

15.

Д а в н и с В. В. Современные тенденции развития прогно-

стических методов управления экономикой / В. В. Давние,

В.

И. Тинякова // Экономическое прогнозирование: модели и ме-

тоды: Материалы международной научно-практической конференции.

29—30 апреля 2005 г.: в 2 ч. / Под ред. проф. В. В. Давниса. —

Воронеж: Воронеж, гос. ун-т, 2005. — Ч. 1. — С. 29—36.

16.

Д а в н и с В. В. Эконометрический и логико-аналитичес-

кий подходы к задачам и ситуациям по управлению персоналом /

В.

В. Давние, И. Б. Дуракова. — Воронеж: Воронеж гос. ун-т,

2000.

- 50 с.

17.

Доугерти К. Введение в эконометрику: учеб. /

К. Доугерти. - М.: ИНФРА-М, 2004. - 432 с.

18.

Е в л а н о в Л. Г. Экспертные оценки в управлении /

Л.

Г. Евланов, В. А. Кутузов. — М.: Экономика, 1978. — 133 с.

19.

Емельянов А. А. Имитационное моделирование

экономических процессов: учеб. пособие / А. А. Емельянов,

Е. А. Власова, Р. В. Дума. — М.: Финансы и статистика, 2004.

- 368 с.

20.

Е р м а к о в С. М. Метод Монте-Карло и смежные воп-

росы / С. М. Ермаков. — М.: Наука, 1971.

21.

ИващенкоП. А. Адаптация в экономике / П. А. Ива-

щенко. — Харьков: Выща шк. Изд-во при Харьк. ун-те, 1986. — 144 с.

22.

К е н д а л л М. Д ж. Статистические выводы и связи /

М. Дж. Кендалл, А. Стьюарт. — М.: Наука, 1973. — 900 с.

23.

К о б е л е в Н. Б. Основы имитационного моделирова-

ния сложных экономических систем: учеб. пособие / Н. Б. Кобе-

лев.

— М.: Дело,

2003.

- 336 с.

24.

К о р х и н А. С. Многошаговые адаптивные алгоритмы

идентификации экономических систем по временным рядам /

А. С. Корхин // Методологические проблемы анализа и прогноза

краткосрочных процессов. — М.: Наука, 1979.

25.

Л а р и ч е в О. И. Качественные методы принятия реше-

ний: Вербальный анализ решений / О. И. Ларичев, Е. М. Мош-

кович. — М.: Физматлит, 1996. — 207 с.

26.

Л а р и ч е в О. И. Объективные модели и субъективные

решения / О. И. Ларичев. — М.: Наука, 1987.— 143 с.

27.

Л а р и ч е в О. И. Теория и методы принятия решений,

а также Хроника событий в Волшебных странах: учеб. / О. И. Ла-

ричев. — М.: Логос, 2002. — 392 с.

224

28.

Л е в и ц к и й Е. М. Адаптация и моделирование эко-

номических систем / Е. М. Левицкий. — Новосибирск: Наука,

1978.

- 208 с.

29.

Л е д е н е в а Т. М. Модели и методы принятия реше-

ний: учеб. пособие / Т. М. Леденева. — Воронеж: Воронеж, гос.

техн. ун-т, 2004. — 189 с.

30.

Л и Р. Оптимальные оценки, определение характеристик и

управление / Р. Ли. — М.: Наука, 1966.

31.Лисичкин В. А. Теория и практика прогностики:

методологические аспекты / В. А. Лисичкин. — М.: Наука, 1972.

- 224 с.

32.

Л и т в а к Б. Г. Экспертные технологии в управлении /

Б.

Г. Литвак. - М.: Дело, 2004. - 398 с.

33.

Л и т в а к Б. Г. Разработка управленческого решения:

учеб. / Б. Г. Литвак. - М.: Дело,

2003.—

392 с.

34.

Л и т в а к Б. Г. Экспертная информация: Методы полу-

чения и анализа / Б. Г. Литвак. — М.: Радио и связь, 1982. —

184 с.

35.

Л у к а ш и н Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного

прогнозирования / Ю. П. Лукашин. — М.: Статистика, 1979. —

253 с.

36.

Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного

прогнозирования временных рядов / Ю. П. Лукашин. — М.:

Финансы и статистика,

2003.

— 416 с.

37.

М а г н у с Я. Р. Эконометрика. Начальный курс: учеб.

/ Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий. — М.:

Дело,

2004. - 576 с.

38.

М е с к о н М. Основы менеджмента / М. Мескон,

М. Альберт, Ф. Хедоури. - М.: Дело ЛТД, 1995. - 704 с.

39.

М и р к и н Б. Г. Анализ качественных признаков и струк-

тур / Б. Г. Миркин. — М.: Статистика, 1980. — 319 с.

40.

М и р к и н Б. Г. Проблема группового выбора / Б. Г. Мир-

кин. — М.: Наука, 1974. — 256 с.

41.

О р т е г а Д ж. Итерационные методы решения нелиней-

ных систем уравнений со многими неизвестными / Дж. Ортега,

В.

Рейнболдт.— М.: Мир, 1975.

42.

П а н к о в А. Р. Рекуррентное оценивание параметров

линейной модели по нескольким группам измерений / А. Р. Пан-

ков,

А. М. Скуридин // Автоматика и телемеханика. — 1979.

43.

ПанковаЛ. А. Организация экспертиз и анализ экс-

пертной информации / Л. А. Панкова, А. М. Петровский,

М. В. Шнейдерман. — М.: Наука, 1984. — 120 с.

225

44.

П е р м и н о в С. Б. Имитационное моделирование про-

цессов управления в экономике / С. Б. Перминов. — Новоси-

бирск: Наука, 1981. — 214 с.

45.

П ф а н ц а г л ь И. Теория измерений / И. Пфанцагль.

- М.: Мир, 1976. - 248 с.

46.

Р а й б м а н Н. С. Адаптивные модели в системах управ-

ления / Н. С. Райбман, В. М. Чадеев. — М.: Советское радио,

1966.

- 157 с.

47.

С а у ш е в А. В. Экспертный анализ: методы теории экс-

перимента / А. В. Саушев. — СПб.: Питер, 1996.

48.

С и д е л ь н и к о в Ю. В. Теория и организация экс-

пертного прогнозирования / Ю. В. Сидельников. — М.: ИМЭМО

АН СССР, 1990. - 196 с.

49.

С к в и р с к и й В. Я. Экспертиза: теория, технология,

практика / В. Я. Сквирский. — М.: Прогресс, 1994.

50.

С о б о л ь И. М. Метод Монте-Карло / И. М. Соболь.

- М.: Наука, 1968. - 64 с.

51.

Т е й л Г. Экономические прогнозы и принятие решений

/ Г. Тейл. — М.: Статистика, 1971. — 488 с.

52.

Т е о р и я прогнозирования и принятия решений: учеб.

пособие / Под ред. С. А. Саркисяна. — М.: Высш. шк., 1977.

- 351 с.

53.

Т и н я к о в а В. И. Прогнозирование лингвистических

переменных с помощью моделей бинарного выбора / В. И. Тиня-

кова, С. И. Мокшина // Экономическое прогнозирование: модели

и методы: Материалы Всероссийской научно-практической конферен-

ции. 18—19 марта 2004 г.: В 2 ч. / Под ред. проф. В. В. Давниса.

- Воронеж: Воронеж, гос. ун-т, 2004. — Ч. 2. — С.

296—301.

54.

Т и х о м и р о в Н. П. Эконометрика: учеб. / Н. П. Ти-

хомиров, Е. Ю. Дорохина. — М.: Экзамен,

2003.

— 512 с.

55.

Ц и г и ч к о В. Н. Прогнозирование социально-экономи-

ческих процессов / В. Н. Цигичко. — М.: Финансы и статисти-

ка, 1986.

56.

Ш е н н о н Р. Имитационное моделирование систем —

искусство и наука / Р. Шеннон. — М.: Мир, 1978.

57.

Эконометрика: учеб. / Под ред. И. И. Елисеевой. — М.:

Финансы и статистика, 2005. — 576 с.

58.

А га е га i у а Т. Qualitative response models: a survey /

Т. Amemiya // Journal of Economic Literature. — 1981. — Vol. 19,

№ 4. - P. 1483-1536.

59.

В г о w n R. G. Smoothing, Forecasting and Prediction of

Discrete Time series / R. G. Brown // Englewood Cliffs. — New Jersy:

Prentice-Hall, 1963.

226

60.

В г о w n R. G. The Fundamental Theorem of Exponential

Smoothing / R.G. Brown, R.F. Meyer // Operation Research. —

1961.

- Vol. 5, № 5.

61.

Cosslett R. S. Distribution-Free Maximum Likelihood

Estimator of the Binary Choice Model / R. S. Cosslett //

Econometrica. - 1983. - Vol. 51, №. 3. - P. 765-782.

62.

С о x D. R. The analysis of binary data, 2nd ed. / D. R. Cox,

E.J. Snell— London: Chapman and Hall, 1989.

63.

G r e e n W. H. Econometric Analysis, 4

ed. / W.H. Green

— New York: Macmillian Publishing Company, 2000. — 1004 p.

64.

HausmanJ. Specification Tests for the Multinomial Logit

Model / J. Hausman, D. McFadden // Econometrica. — 1984. —

Vol. 52, № 5. - P. 1219-1240.

65.

H e n s h e r A. D. Sequential and Full Information Maximum

Likelihood Estimation of Nested Logit Model / A. D. Hensher // The

Review of Economics and Statistics. — 1986. — Vol. 68, № 4. —

657-667.

66.

LeeLung-Fei. Identifacation and Estimation in Binary

Choice Models with Limited (Censored) Dependent Variables / Lung-

Fei Lee // Econometrica - 1979. - Vol. 47, № 4. - P. 977-996.

67.

M a d d a 1 a G. S. Introduction to Econometrics. 3

ed.

/ G. S. Maddala. - New York: John Wiley & Sons Ltd., 2001. -

636 p.

68.

P a r к J. Y. Nonstationary Binary Choice / J. Y. Park,

С. В. Phillips // Econometrica. - 2000. - Vol. 68, № 5. -

1249-1280.

69.

S t e r n S. Simulation-based Estimation / S. Stern // Journal

of Economic Literature. - Vol. 35, № 4 (Dec. 1997). - P. 2006-

2039.

70.

W i n t e r s P. R. Forecasting Sales by Exponentially Weighted

Moving Averages / P. R. Winters // Management Sciences. — 1960.

- Vol. 6, № 3.

й ПРИЛОЖЕНИЯ

оо

Приложение 1

Система основных показателей

социально-экономического

развития региона

№

п/п

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

1.6

1.7

2.1

2.1.1

2.1.2

2.1.3

2.1.4

Агрегированные

показатели

ВРП, ДС по отраслям:

Выпуск товаров и

услуг по основным

отраслям:

Показатели 1-го уровня дезагрегирования

Промышленность

Сельское и лесное хозяйство

Строительство

Транспорт и связь (рыночные услуги)

Торговля и общественное питание, оптовая торговля

продукцией производственно-технического назначения

Другие отрасли

Чистые налоги на продукты

Промышленная продукция по подотраслям:

Показатели 2-го уровня

дезагрегирования

Электроэнергетика

Черная металлургия

Химическая и нефтехимическая про-

мышленность

Машиностроение и металлообработка

2.1.5

2.1.6

2.1.7

2.1.8

2.1.9

2.1.10

2.2

2.2.1

2.2.2

2.3

2.4

2.5

3.1

3.2

3.3

3.4

3.5

3.6

3.7

Объем инвестиций по

основным отраслям:

Продукция сельского хозяйства по подотраслям:

Строительство

Торговля и общественное питание, оптовая торговля

продукцией производственно-технического назначения

Транспорт и связь

Промышленность

Сельское хозяйство

Лесное хозяйство

Строительство

Транспорт

Связь

Торговля и общественное питание, оптовая торговля

продукцией производственно-технического назначения

Промышленность строительных

материалов

Лесная, деревообрабатывающая и цел-

люлозно-бумажная промышленность

Легкая промышленность

Пищевая промышленность

Медицинская промышленность

Прочие отрасли

Продукция растениеводства

Продукция животноводства