Проверяемый текст
[стр. 207]

В двух последних строках таблицы 4.5 приведены соотношения приоритетов сценариев развития ситуации, рассчитанные исходя из целей и политик всех акторов, с одной стороны, и основных акторов, с другой, а также значения прироста вероятности сценария при сохранении политик акторов.
Этим величинам можно дать следующее толкование: сценарий «статус-кво» имеет отношение приоритетов 115%, т.е.
относительный прирост вероятности данного сценария при сохранении политик всех акторов составляет 15% и требуются дополнительные усилия со стороны основных акторов для снижения вероятности осуществления этого сценария.
С другой стороны, сценарий «зарубежные заказы» имеет отношение приоритетов 92%, т.е.
относительный прирост вероятности данного сценария при сохранении политик всех акторов составляет -8%, имеет место «дефицит» осуществления этого сценария и требуются дополнительные усилия со стороны основных акторов для повышения вероятности его осуществления.
Таким образом, рассчитанные величины можно интерпретировать как индикаторы политик акторов, заинтересованных в повышении вероятности реализации желаемых сценариев развития рынка.
Полученные результаты дополняет оценка последствий от принятия наиболее вероятных сценариев и оценка обобщенного сценария.
В работе
[7, с.
4] эта процедура (иначе называемая «градуировка») осуществляется непосредственно по целям акторов в соответствии с их формулировкой в иерархической модели.
Т.
Саати при оценке обобщенного сценария использует «самостоятельный» набор характеристик, необязательно совпадающих с целями акторов.
Например, при планировании будущего высшего образования в США (1985-2000 гг.) градуировка характеристик учебных заведений производится по следующим показателям
[163, с.
6]: число; тип; управляющая структура; эффективность; доступность; культура и досуг; денежные средства, в то время как среди целей указываются лишь постоянство традиций и финансовая обеспеченность.
[стр. 107]

107 < 0.139 0.18 0.147 0.123 0.126 0.313 0.292 0.155 0.287 0.321 0.497 0.478 0.651 0.544 0.509 ч 0.051 0.05 0.047 0.045 0.044 ' 0.24 л 0.173 0.313 0.292 0.155 0.287 0.321 А = Act = 0.12 0.089 V 0.089 r 0.104 ^ 0.198 0.374 V 0.034 у После нормирования результирующего вектора А $шп(деления матрицыстолбца на сумму его элементов 0,711) получаем: ' 0.147 ^ 0.279 Asum := А • Act Asum = sAsum = 0.711 Asumn = 0.526 0.048 Выполним сравнение компонент нормированного результирующего вектора A sumn с интегральными приоритетами сценариев, рассчитанными исходя из целей и политик всех акторов рынка (табл.
10).
Т а б л и ц а 10 — Приоритеты сценариев будущего развития ЗАО, рассчитанные по целям основных и всех акторов, индикаторы политик Оценка приоритетов Прио зитет сценариев будущего Статускво Внутренний рынок Зарубежные заказы Банкротство Исходя из целей всех акторов рынка (интегральные приоритеты) 0,169 0,295 0,485 0,050 Исходя из целей основных акторов (компоненты вектора A sum n) 0,147 0,279 0,526 0,048 Соотношение приоритетов, % 115,0 105,7 92,2 104,2 Прирост вероятности сценария при сохранении политик акторов, % 15,0 5,7 -7,8 4,2 В двух последних строках табл.
10 приведены соотношения приоритетов сценариев развития ситуации, рассчитанные исходя из целей и политик всех акторов, с одной стороны, и основных акторов, с другой, а также значе

[стр.,108]

ния прироста вероятности сценария при сохранении политик акторов.
Этим величинам можно дать следующее толкование: сценарий «статус-кво» имеет отношение приоритетов 115 %, т.е.
относительный прирост вероятности данного сценария при сохранении политик всех акторов составляет 15 % и требуются дополнительные усилия со стороны основных акторов для снижения вероятности осуществления этого сценария.
С другой стороны, сценарий «зарубежные заказы» имеет отношение приоритетов 92 %, т.е.
относительный прирост вероятности данного сценария при сохранении политик всех акторов составляет -8 %, имеет место «дефицит» осуществления этого сценария и требуются дополнительные усилия со стороны основных акторов для повышения вероятности его осуществления.
Таким образом, рассчитанные величины можно интерпретировать как индикаторы политик акторов, заинтересованных в повышении вероятности реализации желаемых сценариев развития рынка.
Полученные результаты дополняет оценка последствий от принятия наиболее вероятных сценариев и оценка обобщенного сценария.
В работе
[9, с.113-120] эта процедура (иначе называемая «градуировка») осуществляется непосредственно по целям акторов в соответствии с их формулировкой в иерархической модели.
Т.
Саати при оценке обобщенного сценария использует «самостоятельный» набор характеристик, необязательно совпадающих с целями акторов.
Например, при планировании будущего высшего образования в США (1985-2000 гг.) градуировка характеристик учебных заведений производится по следующим показателям
[115, с.
1511: число; тип; управляющая структура; эффективность; доступность; культура и досуг; денежные средства, в то время как среди целей указываются лишь постоянство традиций и финансовая обеспеченность.
Имеются некоторые особенности в применяемых методиках градуировки.
На начальном этапе развития методологии оценки обобщенного сценария использовались интервальные шкалы, т.е.
градуировка рассматривав108

[стр.,128]

нологии могут быть применены для решения задач управления экономическими процессами, предусматривающих не только оценку вероятностей сценариев их развития, но и оценку путей реализации желаемого сценария.
Предложены индикаторы политик акторов, заинтересованных в повышении вероятности реализации желаемых сценариев развития рынка: 1) соотношения приоритетов сценариев развития ситуации, рассчитанные исходя из целей и политик всех акторов, с одной стороны, и основных акторов, с другой, 2) значения прироста вероятности сценария при сохранении политик акторов.
7.
При оценке экспертами степени изменения характеристик предприятий (переменных состояния) предложено использовать интервальную шкалу в лингвистических характеристиках градаций их изменения в целых числах между —8 и +8.
Показано, что в случае незначительного изменения переменных состояния в будущем, обратной процесс планирования можно не проводить и ограничиться результатами прямого планирования.
8.
Представленные примеры иерархических моделей и их наполнения экспертными знаниями определили основные направления применения экспертных систем на базе метода анализа иерархий: анализ путей устойчивого развития экономики региона в целом и отдельных отраслей (инновационные процессы в регионе, межрегиональные связи); определение приоритетов альтернатив проектов; прогнозирование развития конкретных экономических проектов; решение задачи оптимального распределения ресурсов; расчет соотношения эффективность/затраты вариантов решений; планирование от достигнутого; планирование от конечного результата; решение задач управления (анализ маргинальных приоритетов).
Последнее особенно важно при решении задач управления процессами, в том числе через механизм их корректировки по результатам мониторинговых экспертных опросов.
9.
Выполнен сравнительный анализ отечественных информационноаналитических и информационно-прогнозных технологий, предназначенных для использования на федеральном уровне для решения задач анализа поли128

[Back]