WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Методология моделирования и инструментальной поддержки процесса экспертной оценки товаров сложной структуры

Автореферат докторской диссертации по экономике

 

волгоградский государственный технический

университет

На правах рукописи

Терелянский Павел Васильевич

МЕТОДОЛОГИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ

И ИНСТРУМЕНТАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕССА

ЭКСПЕРТНОЙ ОЦЕНКИ ТОВАРОВ СЛОЖНОЙ СТРУКТУРЫ

08.00.13 - «Математические и инструментальные методы экономики»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук

Волгоград 2009


Работа выполнена в ГОУ ВПО «Волгоградский государственный технический университет»

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор

Барановская Татьяна Петровна

доктор физико-математических наук, профессор

Гусятников Виктор Николаевич

доктор физико-математических наук, профессор

Красе Максим Семенович

Ведущая организация ФГОУ ВПО Ставропольский государственный аграрный университет.

Защита состоится 11 декабря 2009 г. в 10.00 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.028.07 при Волгоградском государственном техническом университете по адресу: 400131, Россия, Волгоград, пр. Ленина 28, ВолгГТУ, ауд. 209.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Волгоградского государственного технического университета.

Автореферат разослан «11» октября  2009 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета                                                     Попкова Е.Г.

2


Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. Деятельность лиц, которые принимают системные, стратегические и тактические решения о вступлении в товарно-денежные отношения, как между представителями индивидуальных хозяйств, так и между субъектами, представляющими предприятия всех организационно-правовых форм, основывается на анализе большого количества показателей, критериев, факторов и неявных зависимостей, влияющих на оптимальность принятого решения. При этом оптимальным решение должно быть не только в момент его принятия, но и на протяжении всего своего жизненного цикла. Накопление статистических данных, описывающих надсистему, в которой действует лицо, принимающее решение (ЛПР), представляет длительный процесс, кроме того, собранные факты не всегда возможно представить в виде числовых рядов, пригодных для математической обработки. Поэтому ЛПР для многокритериального обоснования своих действий часто используют качественную, неполную и слабоструктурированную информацию. Существуют области человеческой деятельности и промышленного производства, где использование инструментальных методов количественной экспертизы мало говорит об оптимальности принятого решения. Классическим примером использования только экспертных суждений является оценка эстетических показателей продукции с целью определения конкурентоспособности. Органолептические показатели (например, вкус) могут определяться современными технологиями лишь в самом грубом приближении - с использованием индикаторных химических реакций. Для некоторых продуктов сложных технологий потребительское качество определяют, используя инструментальные методы измерений только на начальном этапе, оптимизация качества осуществляется исключительно на основе экспертного оценивание. Таковы, например, технологии сжатия звука Moving Picture Experts Group - MPEG-1 Layer 3 (mp3 и подобные) и видеоизображений (семейство MPEG-1,2,3,4,7 и подобные). На экспертном оценивании качества звучания целиком строятся технологии компаний Dolby Laboratories, Inc. (Dolby Digital, Dolby Stereo, Dolby Noise Reduction), DTS, Inc. (Digital Theater System), Power Technology (DFX Audio Enhancer) и THX (Tomplinson Holman experiment). При этом сами методики субъективного экспертного оценивания и анализа результатов экспертизы весьма сложны.

Практически все существующие методики и инструментальные средства многокритериального анализа и прогнозирования основаны на методах классического математического экстраполирования числовых рядов (как, например, Statistica от StatSoft Inc., SPSS от SPSS Inc., MathCad от Parametric Technology Corp., Excel от Microsoft Corp. и д.р.) и не рассматривают возможность привлечения слабоструктурированных знаний экспертов о слож-ноформализуемых зависимостях, существующих на рынке. С другой стороны, существует обширный класс программных систем предназначенных для

3


анализа именно экспертных данных (такие как Expert Choice, СППР «Император» от ЗАО «Нейросплав», Criterium DecisionPlus от InfoHarvest Inc. и подобные). При этом такие программные комплексы не учитывают динамику экспертных оценок (возможность их изменения во времени), а задачу прогнозирования в динамических системах предпочтений сводят к выбору стратегии, наиболее оптимальной на какой-либо один момент времени. Следовательно, существует необходимость в создании математических методов, алгоритмов, программных и инструментальных средств, позволяющих объединять в себе как методы анализа множеств числовых, так и нечисловых данных.

Поскольку субъекты рыночных отношений всех видов собственности заинтересованы, прежде всего, в увеличении текущей прибыли и снижении издержек производства, что ведет в свою очередь к приращению капитала -основной цели игроков рынка, то и результаты планирования, прогнозирования и экспертного оценивания в конечном итоге также должны выражаться в денежных единицах. Федеральный стандарт оценки №1 в пункте 27 и Постановление Правительства РФ от 06.07.2001 №519 «Об утверждении стандартов оценки» в пункте 19 прямо требуют результат оценочной деятельности выражать единой величиной (одним числом) в рублях. Следовательно, возникает необходимость создания методов и инструментальных средств, позволяющих отображать множество динамических экспертных оценок в строго определенную рыночную стоимость.

В связи с тем, что производительность персональных компьютеров с начала 80-х годов возросла примерно на шесть порядков (с 6,9 KFLOPS для IBM PC/XT на базе процессора Intel 8086 до 48 GFLOPS для PC на базе процессора Core2Quad Q9450 3.5ГГц), в области информационных технологий наблюдается тенденция к увеличению сложности вычислительных алгоритмов, математических моделей и реализующих их инструментальных средств. При этом сам процесс взаимодействия пользователя с компьютером (интерфейс) становится всё более простым и менее формализованным. Не только в области в управления прикладными программами, но и в управлении аппаратно-программными комплексами происходит отказ от ввода буквенно-числовой информации и переход к WIMP-интерфейсам, что в приложении к методам теории принятия решений требует пересмотра самих методик извлечения экспертных знаний и соответственно математических методов их обработки. Уже не вызывают сомнения способы представления и анализа сведений об исследуемой проблеме в виде нечетких множеств, интервальных данных, массивов ранговых оценок, парных вербальных предпочтений, сравнений с лингвистическими стандартами, последовательностей предикатов и даже аудио-визуальных образов (в частности, элементов цвето-вербальных шкал, а также входных образов для нейронных сетей). Причем такие методики не только не отрицают применения классических статистических методов обработки исключительно числовой ин-

4


формации, но, напротив, базируются на их основе и существенно расширяют рамки применения субъективных экспертных методов и, в конечном итоге, дают больше возможностей для интерактивного анализа ситуации и ученым-исследователям, и инженерам-экономистам, и рядовым субъектам товарно-денежных отношений. Следовательно, появляется необходимость в создании и разработке методик организации экспертиз с применение современных компьютерных технологий интерактивного когнитивного ввода, многокритериального анализа и визуализации экспертных данных, заданных не только в виде статических величин, но и функциональных динамических зависимостей.

Степень проработанности проблемы. Теоретические, методологические положения диссертации и разработанные инструментальные средства строились на основе анализа широкого спектра работ отечественных и зарубежных ученых из разных областей научного знания. В области квали-метрии проведен анализ работ Г.Г. Азгальдова, А.В. Гличева, Н.Н. Карповой, Э.П. Райхмана, В.Н. Спицнаделя, Н.В. Хованова; в области статистики, эконометрики и экономико-математического моделирования - Дж. Бокса, Т.П. Барановской, Е.С. Вентцель, Г. Дженкинса, А.Н. Ильченко, В.В. Иван-тера, В.А. Кардаша, М. Кендэла, М.С. Красса, В.Л. Макарова, А. Райтса, Е.Л. Торопцева, Д. X. Уилкинсона, Дж. Ханка, Г.Н. Хубаева; в области экспертизы - И.Т. Балабанова, B.C. Болдырева, Г.В. Бромберга, К. Гриффита, Г.М. Десмонда, Р.Э. Келли, А.Н. Козырева, Н. Ордуэй, К. Уилсона, Д. Фишмена, Д. Фридмана, П. Шеннона Пратта; в области стратегического менеджмента и маркетинга - И. Ансоффа, П.С. Завьялова, Д. Клиланда, Р. Олдкорна, Л.С. Шаховской. Исследование базировалось на анализе работ А.В. Андрейчикова, О.Н. Андрейчиковой, Р. Беллмана, Д. Дюбуа, Л. Заде, СП. Капицы, Дж. Кемени, А. Кофмана, О.И. Ларичева, Г.Г. Малинецкого, А.О. Недосекина, А.И. Орлова, В.А. Острейковского, П.П. Подиновского, Д.А. Поспелова, А. Прада, Ю.П. Пытьева, Т. Л. Саати, Э.А. Трахтенгерца, Р.Я. Ягера в области системного анализа, теории принятия решений и обеспечивающих их информационных технологий. В области теории измерений - Г.И. Брызгалина, Д.М. Кранца, И. Пфанцагля, П. Суппеса. В приложении к бихевористской составляющей исследования рассматривались теоретические основы когнитивной и прикладной психологии, изложенные в работах Р. Аткинсона, Е. Галантера, Д. Зиглера, Т.П. Зинченко, Р.Д. Лью-са, Г.А. Миллера, В.Ф. Петренко, Ж. Пиаже, П. Фресса, Л. Хьелла.

Соответствие темы диссертации требованиям паспорта специальностей ВАК (по экономическим наукам). Исследование выполнено в рамках специальности 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики»: п. 1.1 - «Разработка и развитие математического аппарата анализа экономических систем: математической экономики, эконометрики, прикладной статистики, теории игр, оптимизации, теории принятия решений, дискретной математики и других методов, используемых в экономико-

5


математическом моделировании», п. 1.2. - «Теория и методология экономико-математического моделирования, исследование его возможностей и диапазонов применения: теоретические и методологические вопросы отображения социально-экономических процессов и систем в виде математических, информационных и компьютерных моделей» и п. 2.3. -«Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях».

Цели и задачи исследования. Целью исследования является разработка теоретико-методологических положений и инструментальных средств для выявления закономерностей зависимости рыночной стоимости от комплекса показателей качества товаров на основе многокритериального анализа динамических экспертных предпочтений, с учетом множества случайных факторов воздействия внешней среды и асимметрии информации на рынке.

В соответствии с целью поставлены следующие основные научные задачи:

  1. провести анализ методик построения комплексного показателя качества, способов определения весовых коэффициентов единичных показателей на основе методик субъективного шкалирования, применяемых в психологических, социологических и маркетинговых исследованиях, а также обзор способов ранжирования нечисловых объектов (градаций качественных признаков, ранжировок, разбиений, парных сравнений, нечетких предпочтений, интервальных данных);
  2. на основе анализа методов теории принятия решений, осуществляющих многокритериальную оптимизацию, выявить ограничения, вводимые методиками субъективного шкалирования на количество сравниваемых альтернатив, сложность исследуемых сетевых структур и вычислительных алгоритмов;
  3. разработать методику анализа и построения сетевых структур для определения зависимости рыночной стоимости от качества объектов сложной структуры на основе не противоречащих друг другу вербальных (лингвистических), визуальных, а также параметрически и функционально заданных динамических экспертных суждений;
  4. разработать программные системы поддержки принятия решений для анализа многокритериальных задач, предпочтения в которых изменяются со временем, а также программные системы и базы данных, предназначенные для моделирования зависимости цена-качество, с учетом динамики этой зависимости;
  5. разработать методику распределенных и локальных экспертиз, которая осуществляет расчет рыночной стоимости товаров на основе комплексной оценки дерева показателей качества с использованием предложенных программных систем.

6


Объектом исследования являются предприятия всех организационно-правовых форм, в процессе функционирования которых принимаются системные, стратегические и тактические решения о вступлении в товарно-денежные отношения в условиях информационной асимметрии.

Предметом исследования является процесс поддержки многокритериального принятия решений, связанных с комплексной оценкой качества (полезности) для определения стоимости товаров сложной структуры с учетом динамических сложноформализуемых влияний рынка.

Теоретической и методологической основой исследования явились методологические принципы, теоретические положения и выводы, содержащиеся в фундаментальных и прикладных исследованиях отечественных и зарубежных авторов по проблемам экспертного оценивания, системного анализа, экспертно-аналитического прогнозирования, квалиметрии, эконометрики, программно-информационного обеспечения, методам принятия решений в условиях неопределенности, прикладной и когнитивной психологии. В процессе исследования применялся методический аппарат экономико-математического моделирования, системного анализа, статистики, теории принятия решений. Обработка информации, ее анализ и расчеты осуществлялись с использованием созданных автором программных систем.

Информационно-эмпирической базой исследования явились труды отечественных и зарубежных ученых-экономистов, разработки научно-исследовательских учреждений, материалы научных конференций и личные наблюдения автора. Разработка методик оценивания строилась на основе анализа нормативных и подзаконных актов РФ, государственных стандартов, стандартов предприятия и рабочих документов отраслей промышленности. Источниками исходной информации послужили сведения, полученных в ходе экспертного оценивания и анализа экспертных суждений специалистов технического и социо-экономического профиля. Основные положения, выносимые на защиту:

1.   Методология моделирования процесса динамического экспертного

оценивания товаров со сложной структурой качества, учитывающая слож-

ноформализируемые закономерности рынка и множество случайных факто

ров воздействия внешней среды.

2.    Методика построения и анализа сетевых структур для выявления и

моделирования зависимости рыночной стоимости от качества товаров

сложной структуры.

  1. Информационная технология распределенной и сосредоточенной многокритериальной оценки для определения рыночной стоимости объектов сложной структуры.
  2. Метод многокритериальной оценки качества с использованием непрерывной шкалы, задающей функциональные зависимости величины приоритетов от времени.

7


  1. Метод анализа числовых множеств, элементами которых являются функциональные зависимости, отражающие динамические экспертные оценки качества товаров.
  2. Структуры баз данных, сосредоточенных и распределенных программных систем поддержки принятия решений (СППР) для прогнозирования динамики приоритетов и программных систем для моделирования зависимости «цена-качество».

Научная новизна диссертации состоит в разработке новых теоретико-методологических положений, математического аппарата и программных систем поддержки принятия решений, позволяющих проводить многокритериальный анализ экспертных предпочтений, заданных в виде функциональных зависимостей и строить на их основе прогнозы изменения приоритетов с целью определения рыночной стоимости объектов сложной структуры.

Конкретное приращение научного знания заключается в следующем:

  1. Разработана методология моделирования и инструментальной поддержки процесса экспертного оценивания объектов со сложной структурой качества, отличающаяся возможностью учета сложноформализируемых закономерностей рынка, множества случайных факторов воздействия внешней среды и динамических потребительских предпочтений, что позволяет выявлять закономерности изменения соотношения цены и качества товаров на исследуемых рынках.
  2. Разработана методика построения и анализа сетевых структур, представляемых в форме взвешенных ориентированных графов, описывающих качество товаров сложной структуры, дополненных системой вербальных, графических и нечетких шкал, что позволяет формализовать процедуру выявления зависимости рыночной стоимости от множества единичных показателей качества.
  3. Разработан метод многокритериальной оценки объектов сложной структуры, отличающийся использованием непрерывной вербальной шкалы, позволяющий наглядно отображать функциональную зависимость в пространстве «время-приоритет-альтернатива», что обеспечивает возможность прогнозировать и анализировать динамику предпочтений экспертов.
  4. Предложены информационная технология и инструментальные средства поддержки процесса многокритериальной оценки, предоставляющие возможность организации сосредоточенной (локальной) или распределенной экспертизы, что обеспечивает повышение объективности экспертного оценивания.
  5. Разработан метод анализа числовых множеств, элементами которых являются функциональные зависимости, параметрически моделирующие субъективные представления экспертов, что позволяет когнитивизировать динамику изменения качества альтернатив во времени.

8


  1. Разработаны программные СППР для ранжирования альтернатив модифицированным методом парных сравнений, динамика приоритетов в котором задается в виде нелинейных зависимостей на плоскости предпочтений. СППР отличаются возможностью параметрического задания предлагаемых трендов предпочтений, интерактивного подбора и параметризации функциональных зависимостей путем анализа множества реперных точек, что обеспечивает прогнозирование приоритетности альтернатив на основе полученных зависимостей.
  2. Разработаны программные системы, реализующие параметризацию временных зависимостей «цена-качество», выявленных с использованием предложенной методологии. Входными параметрами программной системы являются множества цен в исследуемом сегменте рынка и динамических оценок комплексного качества товаров сложной структуры, что позволяет прогнозировать вероятную цену согласия отторжения товара в условиях информационной асимметрии.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что предлагаемые математический аппарат, методы его применения и разработанные инструментальные средства могут использоваться не только для определения рыночной стоимости на основе многокритериального анализа комплексных показателей качества товара, но и для повышения обоснованности управленческих решений на всех уровнях экономики. При этом обоснование решений будет базироваться не только на методах классического статистического анализа множества рыночных индикаторов, но будет строиться преимущественно на анализе всей совокупности знаний экспертов с учетом множества случайных факторов воздействия внешней среды и сложноформализируемых зависимостей, существующих в рамках реального сектора экономики.

Методические материалы и программные системы поддержки принятия решений, разработанные в процессе диссертационного исследования, используются в учебном процессе Волгоградского государственного технического университета для преподавания дисциплин «Теория и методы принятия решений», «Информационные системы в менеджменте», «Информационные системы в экономике», «Теория систем и системный анализ», «Проектирование информационных систем». В течение более чем десяти лет эксплуатации разработанных автором программных систем был защищен ряд диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук и магистра экономики, в каждой из которых в той или иной степени использовались предложенные математический аппарат и информационные технологии для анализа или обоснования выбора альтернативных решений.

Апробация результатов исследований. Основные положения диссертационной работы и предложения по их практической реализации были представлены автором на международных научно-практических конференциях: Международной конференции по проблемам управления (Москва,

9


ИПУ РАН, 1999); IV Международной электронной научной конференции «Современные проблемы информатизации» (Воронеж, 1999); IV международной научно-практической конференции преподавателей, ученых, аспирантов, студентов «Актуальные проблемы развития экономики России: теория и практика» (Нижний Новгород, 2006); XIX Международной научно-технической конференции (Пенза, 2007); IV Mezinarodni vedecko-praktika conference «Veda a technologie: krok do budoucnosti» (Прага, 2008); IV Mezinarodni vedecko-praktika conference «Evropska veda XXI stoleti» (Прага, 2008); IV Mezinarodni vedecko-praktika conference «Perspektywiczne opracowania nauki i techniki» (Перемышль, 2008); Съвременна технология на информации (София, 2008); Постигането на висшето образование (София, 2008); Nauka I inowacja (Перемышль, 2008); «Современные подходы к исследованию и моделированию в экономике, финансах и бизнесе» (Санкт-Петербург, 2009); Второй Международной научной конференции «Инновационное развитие экономики России: ресурсное обеспечение» (Москва, МГУ, 2009) и др.

Основные положения работы также излагались на ежегодных всероссийских, межрегиональных и межвузовских научно-практических конференциях: I Всероссийской научно-практической конференции (Махачкала, 2007), Третья Общероссийская научно-практическая конференция «Молодежь и формирование гражданского общества в России» (Волгоград, 2007), 35-й межвузовской конференции ВолгГТУ (Волгоград, 1998), IV межвузовской конференции студентов и молодых ученых Волгограда и Волгоградской области (Волгоград, 1998). Все стадии исследования докладывались и обсуждались на ежегодных внутривузовских конференциях (с 36 по 46) Волгоградского государственного технического университета, начиная с 1998 по 2009 год.

Рассмотренные методики и алгоритмы расчетов реализованы автором в виде универсальных систем поддержки принятия решений, о чем имеются свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ №№2009611495, 2009611490, 2009611488, 2009611493, 2009611492, 2009611487, 2009611494, 2009611489, 2009611491, 2009612167. Многолетние работы по созданию программных СППР частично поддерживались грантами РФФИ 05-08-01470-а, РФФИ 05-08-01466-а, РФФИ 05-02-20201, РФФИ 04-07-96502-р2004поволжье_в, РФФИ 01-01-00043-а, РФФИ 04-07-96502 и РФФИ 98-07-90007-в.

Публикации результатов исследований. Основные положения диссертационной работы опубликованы в 60 печатных работах общим объемом 76,155 п. л. (в том числе авторских 61,7 п.л.), из них 5 монографий, 28 научных статей, в которых из списка ВАК - 10, свидетельств РОСПАТЕНТа об официальной регистрации программы для ЭВМ - 10, докладов на российских и зарубежных конференциях - 18.

10


Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы (431 наименование) и приложений.

Основное содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы исследования, ее научная новизна, определены цель и задачи, отражена апробация полученных результатов и их практическая значимость.

В первой главе «Рыночная стоимость как функция от качества товаров» проведен анализ федеральных законов, законодательных и подзаконных актов, постановлений Правительства Российской Федерации, государственных стандартов, стандартов предприятий и рабочих документов отраслей промышленности в области экспертной оценки, организации экспертиз, управления качеством продукции, а также в области определения рыночной стоимости движимого и недвижимого имущества, интеллектуальной собственности и методик комплексной оценки бизнеса. Во всех существующих методиках делается попытка сопоставить рыночную стоимость объектов оценки с множеством описаний оцениваемого объекта. Закон «Об оценочной деятельности в РФ» предполагает, что стороны сделки «располагают всей необходимой информацией» об объекте оценки. Однако основная проблема в установлении адекватной рыночной стоимости заключается в именно резкой информационной асимметрии. Во многих случаях и покупатель, и продавец мало знают о тенденциях данного сегмента рынка, кроме того, продавец зачастую сознательно скрывает недостатки товара и преувеличивает его достоинства. Поэтому в классическом акте купли-продажи между продавцом и покупателем неизбежно появляется третий субъект - эксперт. Законы об экспертизе требуют выражать результат оценки только в денежных единицах. Термин «рыночная стоимость» трактуется законом только как вероятная цена отчуждения. Именно в таком «юридическом» ключе рассматривается в данной работе термин «рыночная стоимость», безотносительно к развернутой между разными экономическими школами дискуссии о ценообразовании и смысловой составляющей понятий «стоимость» и «цена». Цена определяет баланс между степенью удовлетворения потребностей объектом (качеством, полезностью) и возможностями заплатить за него. При этом сам продаваемый объект, как правило, не может быть расчленен на независимые составляющие и продан по отдельности - интересы покупателя заключаются в приобретении всего комплекса характеристик, которыми обладает объект в виде неделимого целого. Сложное свойство объектов, которое напрямую связано с рыночной ценой, принято называть качеством. С точки зрения способности товара удовлетворять какую-нибудь человеческую потребность в данной работе применяется понятие «комплексное качество объекта». Такая трактовка в общих чертах совпадает с понятием «субъективная ценность» австрийской школы, сформулированным в работах У. С. Джевонса, Л. Вальраса, К. Мен-

11


гера, О. фон Бем-Баверка, Ф. фон Визера и других. В то же время комплексное качество объекта может рассматриваться как «потребительная ценность» в рамках классической трудовой теории А. Смита, Д. Риккардо и У. Пети, а так же в работах Д. Б. Кларка. К. Маркс использовал термин «потребительная стоимость». В трудах П. Самуэльсона и А. Маршалла такое свойство товаров названо «полезностью» (utility). В формулировках законов Г.Г. Госсена говорится о «потребительской полезности благ». Объект купли-продажи может представлять собой весьма простую сущность с точки зрения его физических и структурных характеристик, однако семантическая структура, характеризующая качество (полезность) этого объекта может быть чрезвычайно сложной системой. Изменение множества показателей качества ведет к изменению цены. Более того, с точки зрения маркетинга, заявленное снижение цены будет являться одним из критериев качества и тоже будет влиять на конечную цену.

Исследованием структуры качества безотносительно к сущности объекта занимается специальное научное направление - квалиметрия. Описание сложных структур экономических, социальных, технических систем осуществляет системный анализ. Изучением экономических связей между различными величинами, а также измерением этих связей количественно при помощи статистических методов занимается эконометрика. Автоматизация вычислений, подготовка и анализ данных осуществляется на базе применения информационных технологий. Методики неколичественного экспертного оценивания предлагает теория принятия решений (ТИР). Объединение этих дисциплин позволит разработать методологию и инструментальные средства многокритериальной оценки в динамических системах предпочтений для определения рыночной стоимости объектов сложной структуры на основе неколичественной экспертизы качества. Объективные и субъективные экспертные оценки величины (интенсивности) исследуемого параметра могут выражаться объектами как числовой (множество всех действительных чисел), так и нечисловой природы (ранги, интервалы, нечеткие множества, лингвистические оценки, графики принадлежности, аудиовизуальные образы и т.п.). Практически во всех существующих методах ТПР ставится ограничение на мощность множества одновременно сравниваемых альтернатив. Однако исследования, проводимые в области анализа способностей человека-оператора ЭВМ работать с многоальтернативным представлением информации в меню Web-сайтов, показали, что проблема выбора в общем случае никак не связана с ограничениями Г. А. Миллера. Следовательно, нет никаких оснований ставить ограничения на количество одновременно сравниваемых объектов.

В плане анализа методик ТПР, оценки значимости в которых изменяются со временем (динамических задач принятия решений), можно сделать вывод, что прогнозирование экспертных предпочтений, по сути, сводится к трем основным направлениям. Во-первых, к построению альтернативных

12


сценариев развития системы на основе интуитивных, крайне субъективных и бездоказательных утверждений эвристического характера, без каких-либо попыток математического или силлогического обоснования. Второе направление сводит решение динамической задачи принятия решений к обыкновенному двухточечному анализу, а множество промежуточных решений строится на основе интуитивного интерполирования. Третий подход заключается в том, что при прогнозировании вообще отходят от принципов системного анализа, и рассматривают исследуемую систему как некую простую математическую точку, траекторию движения которой в её фазовом пространстве пытаются построить методами математического экстраполирования. Подавляющее большинство методов принятия решений разрабатывались в конце 70-х годов XX века, когда технические возможности ЭВМ ставили ограничения на сложность алгоритмов. Поэтому, практически весь математический базис ориентирован на «ручную» обработку результатов экспертизы, что ведет сразу к нескольким негативным последствиям.

Во-первых, к увеличению времени на экспертизу, что в свою очередь ведет к нежеланию экспертов обосновывать транзитивность своих заключений в рамках предлагаемых методов. Выявить эти ошибки можно только в результате постоянного автоматизированного протоколирования работы эксперта. Во-вторых, ручная обработка вынуждает пользоваться при расчетах упрощенными и приближенными методами, которые (по сравнению с точными) дают только совпадение рангов, в то время как многие методики опираются на числовую величину оценки (расстояние между рангами). В-третьих, ручная обработка не позволяет исследовать действительно сложные структуры и ведет к необходимости до предела упрощать исследуемую систему, с целью уменьшения вычислительных операций. В-четвертых, упрощенное описание ведет к потере «дальних» связей в структуре исследуемой системы, а также между системами. В-пятых, трудоемкость анализа не позволяет проводить интерактивные исследования - подбирать путем последовательного приближения нужные параметры, исследовать систему на устойчивость путем ввода «критических данных», оперативно вносить изменения в структуры данных и т.п. В-шестых, математическое ядро классических методов ТПР базируется на анализе рангов альтернатив, представленных в виде числовых баллов, и просто не предусматривают возможность использования когнитивной компьютерной графики.

Во второй главе «Метод экспертных оценок с использованием шкалы предпочтений, выраженных в процентах» предложен метод построения парных сравнений с использованием не противоречащих друг другу вербальных (лингвистических) и визуальных, а также параметрически и функционально заданных экспертных суждений, меняющихся со временем. Учитывать динамику исследуемой системы предлагается путем получения срезов состояния системы в определенные моменты времени, интерполяции данных и построении на их основе экстраполирующих зависимостей, то

13


есть прогноза состояния z системы на момент времени t е Т, z{i)=Z{zn,zhze}, где zn - множество достоверно известных состояний, zt - состояния, полученные в результате интерполяции, ze - экстраполируемые состояния, Т -множество моментов времени существования исследуемой системы. Множество достоверно известных состояний можно получить либо путем накопления информации о состоянии отдельных элементов системы с последующей их интеграцией, либо путем привлечения экспертных оценок.

На основе многолетних исследований поведения экспертов, проведенных автором, в данной работе предлагается для организации экспертиз (с применением методик парных сравнений) использовать семантический дифференциал с непрерывным интервалом от негативной вербальной оценки «минус 100 процентов» до позитивной антагонистической оценки «плюс 100 процентов». Для этого вводится понятие «базового эталона» для парного сравнения, «сравниваемой альтернативы» и «процентной оценки». Базовый эталон всегда лучше сравниваемой альтернативы. Если при парном сравнении альтернатив А и В утверждается, что альтернатива А лучше альтернативы В, то альтернатива А объявляется базовым эталоном, а альтернатива В - «сравниваемой альтернативой». «Процентная оценка» - вербальная оценка, определяющая, на сколько базовый эталон превосходит сравниваемую альтернативу.

Сравниваемый      Относительный вклад в общую



Вклад виель ¦ 27.83 2»               Вклад еиель - 50.00 ^                  Вклад в цель -0.38 %

______________ I      ______________ I     _____________

а)б)в)

Рис. 1. Графическое представление «процентных» оценок:

а)объект А (эталон) превосходит объект В примерно на 60%;

б)между объектом А (эталон) и объектом В нет различий - 0%;

в)объект А имеет абсолютное превосходство и превосходит объект В примерно на 100%

При этом вербальная процентная оценка однозначно определят числовой интервал разницы между вкладом базового эталона в цель и сравниваемой альтернативы (рисунок 1).Величина интервала может быть выражена по желанию эксперта с любым количеством знаков после запятой. Предложенная шкала имеет естественный ноль - когда два объекта совершенно

14


идентичны. Величина 100% является недостижимой, и означает, что у сравниваемой альтернативы отсутствует данная характеристика. Выражение предпочтений в процентах не есть числовая определенность чувств, что было бы неправильно и необоснованно с точки зрения теории измерений, а есть столь же неопределенное утверждение, как и элемент любой другой вербальной шкалы. Вместе с тем, предлагаемая шкала позволяет достаточно точно и единообразно сравнивать разнородные альтернативы и стратегии. При использовании данного метода не ставится ограничение на количество одновременно проводимых сравнений, что является существенным ограничением для других методов. Числовые оценки определяются исходя из следующих соображений. Равное предпочтение (равный вклад объектов в цель) - 0%; объект А лучше объекта В на N процентов (вклад объекта А в общую цель больше на N процентов, чем объекта В) - N%; абсолютное превосходство -100%. Абсолютное превосходство - сколь угодно близкая к 100 % величина. Если при сравнении объекта^ с объектом В, объект В лучше чем^4, то определяется вклад объекта В в общую цель, относительно объекта^, и в соответствующую ячейку матрицы парных сравнений заносится отрицательное значение.

Если оценка отрицательна, расчет производится следующим образом:

0^=100/(100+^),

если оценка положительна:

^=(Ю0-^)/Ю0,

где ciy- процентная оценка в z-й строке^-го столбца.

Столбцы после преобразования матрицы суммируются, и вычисляется вектор приоритетов Wкак процент суммы столбца к общей сумме столбцов.

В качестве примера использования методики и формального её обоснования, приведено попарное сравнение (субъективная оценка параметра) физических весов (объективных значений параметра) пяти предметов по критерию «Вес» (таблицы 1, 2). В практических задачах количественная (кардинальная, aik-akj=ciy) и транзитивная (порядковая) однородность (согласованность) оценок нарушаются. В работе предлагаются специальные методы определения и оценки нарушения согласованности суждений. Данный метод оценивания разрабатывался специально для задач прогнозирования динамики предпочтений. Метод не требует дополнительных преобразований вербальных выражений для получения соответствующих им функциональных (графических) представлений динамики парных оценок на плоскости предпочтений (рисунок 2). Созданная автором программная СППР (св-во №2009611488) позволила определить основные требования к интерфейсу СППР и методам извлечения экспертных знаний.

15


Таблица 1 - Веса пяти объектов, их процентные соотношения, ранги и субъективное попарное сравнение весов

Объекты

Вес, кг

Приведенный вес, %

Ранг

Попарное сравнение весов, субъективная оценка

А

В

С

D

Е

А

100

7,27

3

0

75

50

-50

-90

В

25

1,81

5

-75

0

-50

-87,5

-97,5

С

50

3,63

4

-50

50

0

-75

-95

D

200

14,54

2

50

87,5

75

0

-80

Е

1000

72,72

1

90

97,5

95

80

0


Таблица 2


- Матрица парных сравнений и вектор приоритетов после преобраз*

Объекты

А

В

С

D

Е

Сумма по строкам

А

1

0,25

0,5

2

10

13,75

В

4

1

2

8

40

55

С

2

0,5

1

4

20

27,5

D

0,5

0,125

0,25

1

5

6,875

Е

ОД

0,025

0,05

0,2

1

1,375

Сумма, S

7,6

1,9

3,8

15,2

76

104,5

W,%

7,27

1,82

3,64

14,54

72,73

100

Ранг

3

5

4

2

1

Точки (В^2,С^2) и (В2>з,С3) характеризуют ситуацию, когда Z<Zmax. Точка В23 описывает два объекта с неповторяющимися комбинациями потребительских характеристик, у которых в результате суммирования по формуле (1) совпали числовые значения Вр. В общем случае утверждается, что комплексный показатель качества В23 однозначно определяет цену С3. В частном, такое совпадение может означать неправильно построенное или взвешенное дерево качества (систему опроса или анкету). Уточнение анкеты приведет к появлению новой группы объектов с числовым значением Вр= ВЛ2, что даст возможность теоретически определить новую цену СЛ2 через коэффициент К, либо если цена С2 определена эмпирически, получить новый элемент множества К - коэффициент КЛ2. Процесс построения графической модели предметной области, а также отображений К, Hhetи Вр на множество положительных действительных чисел является извлечением экспертных знаний по данной проблематике, и осуществляется однократно. Подобная работа может быть выполнена с помощью специализированных программных средств (рисунки 7-9 и 14), разработанных в рамках подготовки диссертации.

21


Рис. 7. Универсальные системы поддержки принятия решений (св-ва об официальной регистрации программы для ЭВМ №№ 2009611487, 2009611490, 2009611492)

Некоторые возмущающие факторы могут быть вынесены за скобки функции Cp=f(BJ),V) в виде аддитивного или мультипликативного члена. Например, постоянный рост цен вследствие инфляции будет приводить к постоянному смещению всей кривой (рисунок 6) на некоторую величину vtвверх по оси ординат с течением времени t: Cp=f(BJ),V,t)+Vi(t). В рамках предлагаемой методологии экспертные оценки могут быть представлены в виде функций, зависящих от времени t. Тогда, если вц (/-я оценка из шкалы Ег) будет представлена как ег-/=ег-/^, то и числовой вес вклада z-й характеристики в комплексное качество объекта Н{ также будет функцией от времени Hj= Hi(t). Следовательно, и вся моделируемая зависимость Ср от комплексного критерия качества Вр будет функцией времени Cp=f(BJ),V,t). Уменьшение величины комплексного показателя качества во времени от Bp(tj) до Bp(t2) из-за уменьшения некоторого единичного показателя (например, вследствие износа или морального старения изделия) будет приводить к уменьшению рыночной стоимости объекта от Cp(tj) до Cp(t2). Увеличение единичного показателя качества должно приводить к увеличению стоимости. Изменение величины стоимости в общем случае не будет пропорционально изменению величины комплексного показателя качества за счет сложной траектории перемещения переходного коэффициента от точки K(tj) до K(t2). На сложность траектории оказывают влияние множества Dи V, а также сложность взаимосвязей в иерархической структуре системы оценок.

22


В четвертой главе «Программные системы поддержки многокритериального принятия решений и прогнозирования» рассматриваются разработанные автором сосредоточенные и распределенные программные системы поддержки принятия решений для анализа многокритериальных задач, предпочтения в которых изменяются со временем, а также программные системы, предназначенные для моделирования динамической зависимости цена-качество, а также базы данных и системы управления базами данных для этих СППР. Начало комплексному анализу применения программных СППР в научной школе кафедры «Информационные системы в экономике» ВолгГТУ было положено в работе автора «Разработка средств прогнозирования технических решений на основе иерархических моделей». Постановка задачи на проектирование, формулировка технических заданий на проектирование систем поддержки принятия решений осуществлялись на основе анализа отечественных и зарубежных СППР. Программные СППР (св-ва о регистрации программ для ЭВМ №№ 2009611495, 2009611488, 20096111491, 2009611489, 2009611494, 2009611487, 2009611493, 2009611490, 2009611492, №2009612167) были разработаны автором специально для решения задач прогнозирования экспертных предпочтений во времени. В процессе постановки задачи на проектирование СППР были учтены все предложения и требования к созданию универсальных СППР, которые сформулированы в диссертации.

Укрупненный граф функционирования СППР приведен на рисунке 8. Номер узла на рисунке соответствует номеру функции в нижеприведенном списке: инициализация программной системы - определение внутренних переменных, открытие служебных файлов, подключение динамических библиотек, поиск и инициализация баз данных и т.д. (1); пользовательское меню - пользователь может выбрать ранее созданную задачу для редакции, создать новую, сохранить редактируемую (2); определение текущей даты (3); создание новой задачи в БД (4); выбор типа исследуемой задачи - статическая (переход к узлу 6) или динамическая (переход к узлу 7) (5); вызов редактора иерархических структур (6); установка интервала прогнозирования и шага на интервале (минута, час, день, сутки, неделя, декада, месяц, год) (7); интерфейс с БД (8); настройка опций (9); определение каталогов, установка совместимости с ранее созданными СППР (10); поиск сведений об экспертах в этой области знаний в БД экспертов (11); подключение новой БД об экспертах (12); выбор шкалы для оценки в БД шкал (13); подключение БД со шкалами оценок (14); интерфейс оценки статических задач методом парных сравнений (15); заполнение матриц парных сравнений (МПС) путем непосредственного ввода числовых оценок с клавиатуры (16); заполнение МПС с использованием подключенной ранее статической шкалы (17); подключение новой шкалы (18); использование ползунка для статического

23


Рис. 8. Укрупненный граф функционирования СППР с прогнозированием динамики предпочтений на основе метода процентных оценок

сравнения с эталоном (19); использование ползунка для статического сравнения по общему вкладу в цель (20); изменение базового эталона (21); очистка МПС (22); перемещения между парными оценками в МПС (23); перемещение по кластерам сравнений (24); расчет вектора приоритетов статической МПС (25); интерфейс оценки динамических задач (26); переключение к плоскости предпочтений для текущего парного сравнения (27); увеличение/уменьшение окна плоскости предпочтений (28); скроллирова-ние плоскости предпочтений по оси времени (29); ввод множества реперных точек мышью (30); выбор предустановленных алгоритмов аппроксимации (31); кусочно-линейная интерполяция множества реперных точек (32); аппроксимации методом наименьших квадратов (33); аппроксимация многочленом Лагранжа (34); аппроксимации кубическим сплайном (35); аппроксимация ортогональными многочленами (36); аппроксимация интерполяционными полиномами Ньютона (37); подключение динамически линкуемых библиотек (DLL) с набором дополнительных методов аппрок-

24


симации (38); установка момента времени для расчета статического вектора приоритетов динамической МПС (39); иерархический синтез для статических задач (40); вывод результатов в виде таблицы локальных векторов приоритетов и глобального вектора приоритетов (41); выбор вектора приоритетов для отображения в виде столбчатой диаграммы (42); вывод вектора приоритетов в виде гистограммы (43); подготовка массивов для расчета динамических векторов приоритетов (44); создание статической МПС из динамической МПС путем подстановки параметра tв аппроксимированную зависимость в каждой ячейке динамической МПС (45); расчет локального вектора приоритетов на момент времени tи формирование соответствующей строки файла-рапорта (46); иерархический синтез на момент времени t(47); формирование вектора глобальных приоритетов на момент времени tи соответствующей строки файла-рапорта (48); циклический переход к узлу 45 (количество переходов равно количеству моментов времени Т на интервале прогнозирования), формирование множества векторов локальных и глобальных приоритетов (49); формирование динамического вектора глобальных приоритетов - аппроксимация множества элементов векторов локальных и глобальных приоритетов методом наименьших квадратов (50); вывод на экран параметрически и графически представленных динамических векторов приоритетов (51); создание и редактирование текстового отчета (файла-рапорта) о ходе решения задачи (52); завершение сеанса работы СППР - сохранение внутренних переменных и запоминание параметров сеанса работы в базе данных (53); установка чувствительности (точности) вводимых оценок - до сотых процента, до десятых, до одного процента, до пяти процентов (54).

Укрупненный граф функционирования серверной части программной системы поддержки непараметрической экспертизы (СПНЭ) приведен на рисунке 9. Номер узла на рисунке соответствует номеру функции в нижеприведенном списке: инициализация программной системы (1); пользовательское меню - пользователь может выбрать ранее созданную анкету для редакции, создать новую, сохранить редактируемую и т.д. (2); загрузка анкеты из базы данных анкет (3); создание и редактирование анкеты (4); ответы на вопросы анкеты (5); сохранение множества ответов (6); ввод и сохранение в БД величины комплексного показателя качества (7); ввод и сохранение в БД рыночной стоимости для уже существующего объекта (8); расчет переходного коэффициента (9); анализ временных зависимостей в переходных коэффициентах, изменение множества коэффициентов для текущего момента времени (10); вывод на экран множества точек - переходных коэффициентов (11); выбор метода аппроксимации зависимостей (12); подключение динамически линкуемых библиотек со множеством алгоритмов аппроксимации (13); линейная аппроксимация (по умолчанию или если в БД меньше трех переходных коэффициентов) (14); кусочно-линейная интерполяция множества переходных коэффициентов (15); аппроксимации

25


множества переходных коэффициентов методом наименьших квадратов (16); аппроксимации множества переходных коэффициентов кубическим сплайном, вывод на экран выбранной аппроксимирующей зависимости (17); определение стоимости на основе пересечения моделируемой зависимости с вертикальной линией - комплексным показателем качества (18); округление до нужного значения (в большую, меньшую сторону, либо не округление) (19); сохранение в БД нового переходного коэффициента (20); подключение дерева качества из программной СППР с прогнозированием динамики предпочтений на основе метода процентных оценок (21); подключение дерева качества из программной СППР с прогнозированием динамики предпочтений на основе метода анализа иерархий (22); подключение дерева качества из программной СППР на основе методов теории нечетких множеств (23); создание новой анкеты (24); ввод и редактирование дерева качества (25); установка и редактирование величины приоритета для каждого единичного показателя качества (26); настройка временных зависимостей (27); создание шкалы для каждого единичного качества, построение системы ответов и установление их весов (28); подключение шкал из других программных СППР(29); настройка нечетких переходных коэффициентов (30); свертка весов единичных показателей качества (31); сохранение анкеты

Рис. 9. Укрупненный граф функционирования серверной части программной СПНЭ

В главе пятой «Информационная технология непараметрической экспертизы качества для определения рыночной стоимости объектов сложной структуры» на основе анализа базовых государственных стандартов, имеющих отношение к определению потребительского качества продукции, литературы по маркетингу, квалиметрии и системному анализу предложена обобщенная методика организации непараметрических экспертиз качества для определения рыночной стоимости объектов сложной структуры. Методика состоит из трех основных направлений - определение дерева показателей качества и построение анкеты, заполнение анкет и согласование результатов анкетного опроса экспертов, определение рыночной стоимости на основе расчета комплексного показателя качества. Для каждо-

26


го из направлений разработаны соответствующие программные системы и методики их применения. Обобщенный граф показателей качества объектов сложной структуры представлен на рисунке 10. Фрагмент таблицы, иллюстрирующий рекомендуемые методы построения системы оценок для показателей безотказности объекта, приведен в таблице 3.

Разная важность может быть не только у единичного (или группового) показателя качества, но может быть разной величина оценки проявления качества. Например, «вероятность безотказной работы» лопатки турбины реактивного двигателя и «вероятность безотказной работы» лампочки освещения места пассажира по ГОСТ 13377-75 рекомендовано рассчитывать именно как математическую вероятность - отношение числа объектов, безотказно проработавших до момента времени tк числу объектов, работоспособных в начальный момент времени t= 0. Для адекватной оценки данного показателя надо знать не только, какова вероятность в числовом выражении, но и какова оценка вероятности с точки зрения вклада в общее качество исследуемого объекта, что можно осуществить на основе применения методов теории нечетких множеств (рисунок 11).

Предпоследним уровнем в каждом построенном дереве качества будут взвешенные вопросы анкеты. Каждому вопросу должен соответствовать взвешенный список ответов. Обобщенная форма анкеты для комплексной экспертизы качества представлена на рисунке 12. В качестве примера приведен фрагмент анкеты для экспертизы комплексного качества подержанного легкового автомобиля (рисунок 13). Для массовых оценок можно рекомендовать упрощенные формы анкет (приведены в приложениях к диссертации), а так же автоматизированные средства анкетирования (рисунок 14).

В заключении приведены основные выводы и результаты диссертационной работы.

В приложения вынесены подробные примеры, иллюстрирующие построение системы анкетной оценки для непараметрической экспертизы товаров вторичного рынка, применение информационной технологии для распределенной экспертизы качества труб большого диаметра, а также графы деревьев качества, методы построения оценочных шкал и анкет качества, созданные на основе анализа государственных стандартов, рабочих документов отраслей промышленности и стандартов предприятий.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Монографии

  1. Терелянский, П. В. Непараметрическая экспертиза объектов сложной структуры : монография / П. В. Терелянский. - М. : Изд.-торг. корп. «Дашков и Ко», 2009. - 221 с. - 14 п. л.
  2. Терелянский, П. В. Системы поддержки принятия решений. Опыт проектирования : монография / П. В. Терелянский ; ВолгГТУ. - Волгоград, 2009.-127 с.-3,88 п. л.
  3. Терелянский, П. В. Информационные технологии прогнозирования технических решений на основе нечетких и иерархических моделей : монография / П. В. Терелянский, А. В. Андрейчиков ; ВолгГТУ. -Волгоград : РПК «Политехник», 2007. - 204 с. - 9,36 п. л. / 7 п. л.

30


4. Андрейчиков, А. В. Информационные технологии прогнозирования технических решений на основе иерархических моделей : монография / А.В. Андрейчиков, П. В. Терелянский, О. Н. Андрейчикова ; ВолгГТУ. -Волгоград : РПК «Политехник», 2004. - 156 с. - 11,86 п. л. / 8 п. л. авт.

5. Андрейчиков, А. В. Нечеткие модели и средства для принятия решений на начальных этапах проектирования : монография / А.В. Андрейчиков, П.

B. Терелянский, А. М. Шахов ; ВолгГТУ. - Волгоград : РПК «Политехник»,

2004. - 140 с. - 8,13 п. л. / 5 п. л.

Статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

  1. Терелянский, П. В. Прогнозирование цены объектов сложной структуры на основе непараметрической экспертизы качества / П. В. Терелянский // Аудит и финансовый анализ. - 2009. - № 1. - С. 104-113. - 2,18 п. л.
  2. Терелянский, П. В. Аппроксимация зависимости цена-качество на основе статистической обработки экспертной информации / П. В. Терелянский // Проблемы современной экономики. - 2009. - № 1. - С. 46-50. - 1,19 п. л.
  3. Терелянский, П. В. Прогнозирование зависимости цена-качество на основе экстраполяции экспертных оценок /П. В. Терелянский // Экономический анализ : теория и практика. - 2009. - № 9. - С. 61-68. -1,3 п. л.
  4. Терелянский, П. В. Программные системы поддержки принятия решений с прогнозированием динамики предпочтений / П. В. Терелянский // Интеграл. - 2009. - № 1. - С. 46-50. - 0,65 п. л.
  1. Терелянский, П. В. Программные системы поддержки принятия социо-экономических и технических решений (опыт создания и проектирования) / П. В. Терелянский // Аудит и финансовый анализ. - 2009. - № 3.- С. 145-161.-3,75 п. л.
  2. Терелянский, П. В. Исследование аппроксимирующей кривой зависимости «цена-качество» / П. В. Терелянский // Вестник ИНЖЭКОНа. Серия: Экономика. - 2008. - Вып. 7. - С. 142-150. - 1,3 п. л.
  3. Терелянский, П. В. Математические и инструментальные средства поддержки принятия решений в экономике / П. В. Терелянский // Аудит и финансовый анализ. - 2008. -№ 6. - С. 461-471. - 2,25 п. л.
  4. Терелянский, П. В. Реализация метода анализа иерархий для оценки конкурентоспособности компьютерных фирм / П. В. Терелянский, С. И. Кременов // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 3. Экономика. Экология. - 2008. -№ 2. - С. 34-42. - 1,3 п. л. / 0,5 п.л.
  5. Декатов, Д. Е. Формализация процедур анализа и оценки инновационных решений на основе математических методов / П. В. Терелянский, Д. Е. Декатов // Аудит и финансовый анализ. - 2009. - № 3. -

C. 128-138.-2,4 п. л./1,6 п. л.

15. Сидунова, Г. И. Анкетная оценка объектов вторичного рынка / Г. И.

Сидунова, П. В. Терелянский // Интеграл. - 2005. -№ 4 (июль-август). -

С. 46-49.-0,75 п. л./0,6 п. л.

Свидетельства о государственной регистрации программ

16. Модуль корреляционного анализа и поиска зависимостей в базе данных

программной системы поддержки принятия решений и прогнозирования,

реализующей анализ динамических матриц парных экспертных сравнений

31


на основе метода анализа иерархий : св-во об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009611494 / П. В. Терелянский. - № 2009610336 ; заявл. 03.02.2009.-М. : РОСПАТЕНТ, 2009.

  1. Расчет вектора приоритетов на основе приближенного расчета правого собственного вектора квадратной обратносимметричной матрицы : св-во об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009611495 / П. В. Терелянский. - № 2009610337. - М. : РОСПАТЕНТ, 2009.
  2. Система поддержки принятия решений и прогнозирования экспертных предпочтений на основе метода процентных оценок : св-во об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009611491 / П. В. Терелянский. - № 2009610333 ; заявл. 03.02.2009. -М. : РОСПАТЕНТ, 2009.
  3. Система поддержки принятия решений и прогнозирования, реализующая анализ динамических матриц парных экспертных сравнений на основе метода анализа иерархий : св-во об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009612167 / П. В. Терелянский. - № 2009610331 ; заявл. 03.02.2009.-М. : РОСПАТЕНТ, 2009.

20.  Система поддержки принятия решений на основе метода анализа

иерархий, реализующая методику анализа и ранжирования количественных

оценок   :   св-во  об  официальной регистрации программы  для  ЭВМ №

2009611487        / П. В. Терелянский. - № 2009610328. - М. : РОСПАТЕНТ, 2009.

  1. Система поддержки принятия решений на основе метода процентных оценок : св-во об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009611489 / П. В. Терелянский. - № 2009610330 ; заявл. 03.02.2009. - М. : РОСПАТЕНТ, 2009.
  2. 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.

23.  Система поддержки принятия решений, реализующая двухточечный

анализ основных и маргинальных парных экспертных суждений на основе

метода анализа иерархий : св-во об официальной регистрации программы

для ЭВМ № 2009611492 / П. В. Терелянский. - № 2009610334 ; заявл.

03.02.2009.-М. : РОСПАТЕНТ, 2009.

24. Система поддержки принятия решений, реализующая ранжирование

альтернатив на основе анализа экспертных суждений выраженных в виде

вербальных стандартов : св-во об официальной регистрации программы для

ЭВМ № 2009611490 / П. В. Терелянский. - № 2009610332 ; заявл.

03.02.2009.-М. : РОСПАТЕНТ, 2009.

25.  Система управления базой данных для программной системы

поддержки принятия решений и прогнозирования, реализующей анализ

динамических матриц парных экспертных сравнений на основе метода

анализа иерархий : св-во об официальной регистрации программы для ЭВМ

№ 2009611493 / П. В. Терелянский. - № 2009610335 ; заявл. 03.02.2009. -

М. : РОСПАТЕНТ, 2009.

32


Научные статьи в сборниках и периодических изданиях

  1. Терелянский, П. В. Аппроксимация эмпирической зависимости цены от совокупности потребительских характеристик товаров вторичного рынка / П. В. Терелянский // Актуальные вопросы развития экономики России : теория и практика : тр. IV междунар. науч.-практ. конф. препод, ученых, аспирантов, студ. (26 нояб. 2006 г.) / ГОУ ВПО "Волжский гос. инж.-пед. ун-т" [и др.]. -Н. Новгород, 2006. -Ч. III. - С. 111-115. - 0,34 п.л.
  2. Терелянский, П. В. Измерение уровня интеллектуального капитала компании при продаже бизнеса / П. В. Терелянский, И. О. Попова // Материалы I Всерос. науч.-практ. конф. : сб. науч. тр. / ДГТУ. - Махачкала, 2007. - С. 313-317.- 0,35 / 0,1 п. л.
  3. Терелянский, П. В. Оценка интеллектуального капитала компании / П.В. Терелянский, И. О. Попова // Молодёжь и формирование гражданского общества в России : матер. 3-й общерос. н.-пр. конф., Волгоград, 27-28 сент. 2007 г. / Ассоц. учеб. заведений Бизнес-образ., Волгогр. ин-т бизнеса. -Волгоград, 2007. - С. 129-131. - 0,3 п. л. / 0,2 п. л.
  4. Терелянский, П. В. Построение функции «цена-качество» на основе анкетных опросов экспертов / П .В. Терелянский // Известия ВолгГТУ. Серия "Актуальные проблемы реформирования российской экономики (теория, практика, перспектива)" : межвуз. сб. науч. ст. / ВолгГТУ. -Волгоград, 2007.-Вып. 7, № 12.-С. 151-155. - 0,7 п. л.
  5. Терелянский, П. В. Применение системного анализа в маркетинговых исследованиях / П. В. Терелянский // Сборник трудов молодых ученых : (по матер. работы 35-й ежегод. науч. конф. ВолгГТУ). Секция "Макроэкономические проблемы устойчивого развития..." / ВолгГТУ. -Волгоград, 1998. - С. 36-42. - 0,47 п. л.
  6. Терелянский, П. В. Формирование цены перепродаваемых объектов / П. В. Терелянский // Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании : сб. ст. XIX междунар. науч.-техн. конф., 24-25 мая 2007 г. / Пензенская гос. технол. академия [и др.]. - Пенза, 2007.-С. 97-100.-0,23 п. л.
  7. Терелянский, П.В. Анализ динамических систем для принятия решений в экономике [Электронный ресурс] / П.В. Терелянский // Современные проблемы науки и образования. - 2008. - Ноябрь. - С. [2 с]. - 0,1 п.л.
  8. Терелянский, П.В. Динамика аппроксимационной зависимости рыночной стоимости объектов сложной структуры от качества / П.В. Терелянский // Современные подходы к исследованию и моделированию в экономике, финансах и бизнесе: матер, конф. молодых учёных (С.Петербург, 10-11 апр. 2009) / Европ. ун-т в С.-Петербурге, С.-Пб. экон.-матем. ин-т РАН. - СПб., 2009. - С. 209-213. - 0,7 п.л.
  9. Терелянский, П.В. Интерполяционный расчёт правого собственного вектора положительной обратносимметричной динамической матрицы [Электронный ресурс] / П.В. Терелянский // Современные проблемы науки и образования. - 2008. - Ноябрь. - С. [2 с]. - 0,1 п.л.

33


  1. Терелянский, П. В. Построение функции "цена-качество" на основе анкетных опросов экспертов / П. В. Терелянский // Известия Волгоградского государственного педагогического университета. Серия "Социально-экономические науки и искусство". - 2009. - № 3. - С. 92-96. -0,7 п. л.
  2. Терелянский, П.В. Методика анализа инноваций на основе динамических систем предпочтений [Электронный ресурс] / П.В. Терелянский // Современные проблемы науки и образования. -2008. -Ноябрь.-С. [2с.].-0,1п.л.
  3. Андрейчиков, А. В. Оценка приоритетов целочисленной шкалой / А.В. Андрейчиков, П. В. Терелянский // Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии : сб. науч. тр. / ВолгГТУ. - Волгоград, 1998. - С. 166-169. - 0,3 п. л. / 0,25 п. л.
  4. Андрейчикова, О. Н. Компьютерная поддержка прогнозирования динамики приоритетов / О. Н. Андрейчикова, П. В. Терелянский // Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии : сб. науч. тр. / ВолгГТУ. - Волгоград, 1998. - С. 154-158. - 0,4 п. л. / 0,3 п. л.
  5. Андрейчикова, О. Н. Применение статистических и математических методов в системах извлечения знаний / О. Н. Андрейчикова, А. П. Кащеев, П. В. Терелянский // Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии : сб. науч. тр. / ВолгГТУ. - Волгоград, 1998. - С. 137-140.-0,3 п. л. /0,1 п. л.
  6. Андрейчикова, О. Н. Система автоматизированного прогнозирования динамики приоритетов (в приложении к трубному производству) / О.Н. Андрейчикова, А. П. Кащеев, П. В. Терелянский // Известия вузов. Машиностроение. - 1999. - № 4. - С. 62-68. - 0,6 п. л / 0,2 п. л. 41.Бахмудов, Р. М. Р. Концепция распределенной системы поддержки принятия решений / Р. М. Р. Бахмудов, П. В. Терелянский // Известия вузов. Машиностроение. - 2004. - № 7. - С. 49-54. - 0,6 п. л. / 0,5 п. л.
  1. Кузнецов, С. Ю. Формирование экспертных групп реализации процедур ФСА / С. Ю. Кузнецов, П. В. Терелянский // Известия ВолгГТУ. Серия "Актуальные проблемы реформирования российской экономики (теория, практика, перспектива)" : межвуз. сб. науч. ст. / ВолгГТУ. - Волгоград, 2007. - Вып. 7, № 12. - С. 142-145. - 0,6 п. л. / 0,3 п. л.
  2. Сидунова, Г. И. Оценка трудового и интеллектуального вклада менеджеров / Г. И. Сидунова, П. В. Терелянский, В. Н. Цыганкова // Экономика развития региона : проблемы, поиски, перспективы : ежегодник / ВолГУ [и др.]. - Волгоград, 2005. - Вып. 6. - С. 523-527. - 0,3 п. л. / 0,1 п.л.

Тезисы докладов и выступлений

44. Терелянский, П. В. Анализ динамических систем экспертных

предпочтений для принятия решений в экономике / П. В. Терелянский //

Nauka i inowacja - 2008 : mater. IV miedzynar. nauk.-prakt. konf., 07-15

34


pazdziernika 2008 г. Т. 3. Ekonomiczne nauki. - Przemysl, 2008. - С. 3-5. -0,3 п. л

  1. Терелянский, П. В. Интервальное задание экспертных оценок на плоскости предпочтений / П. В. Терелянский // Постигайето на висшето образование-2008 : матер, за IV междунар. науч. практ. конф., 17-25 ноември 2008 г. Т. 3. Икономики. - София, 2008. - С. 34-37. - 0,3 п. л.
  2. Терелянский, П. В. Использование метода парных сравнений в задаче функционально-стоимостного анализа технических систем / П.В. Терелянский, С. Ю. Кузнецов // Evropska veda XXI stoleti-2008 : mater. IV mezinar. ved.-prakt. konf., 16-31 kvetna 2008 r. Dil 4. Ekonomicke vedy. -Praha, 2008. - S. 57-61. - 0,3 п. л. / 0,2 п. л
  3. Терелянский, П. В. Исследование динамических систем для принятия решений / П. В. Терелянский // Современные проблемы информатизации : тез. докл. IV междунар. электрон, науч. конф. / Воронеж, гос. техн. ун-т [и др.]. - Воронеж, 1999. - С. 77-78. - 0,27 п. л.
  4. Терелянский, П. В. Компьютерная система принятия решений с прогнозированием динамики предпочтений /П. В. Терелянский // Международная конференция по проблемам управления, Москва, 29 июня-2 июля 1999г. : тез. докл. - М., 1999. - Т. 2. - С. 342-344. - 0,3 п. л.
  5. Терелянский, П. В. Прогнозирование предпочтений в динамических системах на компьютере / П. В. Терелянский, О. Н. Андрейчикова // IV межвузовского конференция студентов и молодых ученых Волгограда и Волгоград, области, Волгоград, 8-11 дек. 1998 г. : тез. докл. / ВолгГТУ [и др.]. - Волгоград, 1999. - С. 168-169. - 0,125 п. л. / 0,1 п. л.
  6. Терелянский, П. В. Программная реализация анализа экспертных оценок на заданных доверительных интервалах / П. В. Терелянский // Постигането на висшето образование-2008 : матер, за IV междунар. науч. практ. конф., 17-25 ноември 2008 г. Т. 12. Математика. Съвременни технологии на информации. Физика. Здание и архитектура. - София, 2008. - С. 51-54. - 0,3 п. л.
  7. Терелянский, П. В. Программная реализация численного метода прогнозирования динамики приоритетов / П. В. Терелянский // Perspektywiczne opracowania nauki i techniki-2008 : mater. IV miedzynar. nauk.-prakt. konf, 07-15 listopada 2008 r. Vol. 12.- Przemysl, 2008.- S. 59-62. -0,25 п. л.
  8. Терелянский, П. В. Распределённая система поддержки принятия решений на основе метода анализа иерархий / П. В. Терелянский // Evropska veda XXI stoleti-2008 : mater. IV mezinar. ved.-prakt. konf., 16-31 kvetna 2008 r. Dil 16. Technicke vedy. Moderni informacni technologic - Praha, 2008. -S. 55-58. -0,25 п. л.
  9. Терелянский, П. В. Численный метод прогнозирования динамики приоритетов / П. В. Терелянский // Perspektywiczne opracowania nauki i technik-2008 : mater. IV miedzynar. nauk.-prakt. konf, 07-15 listopada 2008 r. -Przemysl, 2008. - S. 47-50. - 0,3 п.л.

35


  1. Кобякова, А. А. Использование теории статистических игр с нечёткими параметрами для определения оптимальной цены / А. А. Кобякова, Д. Е. Декатов, П. В. Терелянский // Veda a technologie: krok do budoucnosti-2008 : mater. IV mezinar. ved.-prakt. konf., 1-15 brezen 2008 r. Dil 4. Ekonomicke vedy. - Praha, 2008. - S. 28-32. - 0,37 п. л. / 0,2 п. л.
  2. Попова, И. О. Проблемы оценки интеллектуального капитала / И. О. Попова, П. В. Терелянский // Veda a technologie : krok do budoucnosti-2008. Dil. 3. Ekonomicke vedy : mater. IV mezinar. vedecko-prakticka konf., (1-15 brezen 2008 roku). - Praha, 2008. - S. 67-70. - 0,375 п. л. / 0,2 п. л.
  3. Tereliansky, P. V Analysis of Dynamic Systems for Decision Making in Economics / P. V. Tereliansky // Nauka i inowacja-2008 : mater. IV miedzynar. nauk.-prakt. konf, 07-15 pazdziernika 2008 r. T. 11. Matematyka. Fizyka. Now. inform, technologie. Budow. i archit. - Przemysl, 2008. - S. 54-56. - 0,3 п. л.
  4. Tereliansky, P. V. Distributed Computer Decision Support System / P. V. Tereliansky // Nauka i inowacja-2008 : mater. IV miedzynar. nauk.-prakt. konf, 07-15 pazdziernika 2008 r. T. 11. Matematyka. Fizyka. Now. inform, technologie. Budow. i archit. - Przemysl, 2008. - S. 51-53. - 0,25 п. л.
  5. Tereliansky, P. V. Extrapolation of Dynamic Systems of Expert's Preferences for Decision Making / P. V. Tereliansky // Nauka i inowacja-2008 : mater. IV miedzynar. nauk.-prakt. konf, 07-15 pazdziernika 2008 r. T. 3. Ekonomiczne nauki. - Przemysl, 2008. - S. 5-7. - 0,3 п. л.

59.  Tereliansky, P. V. Program Application of the Numerical Method of

Predicting of the Dynamics of the Priorities / P. V. Tereliansky //

Perspektywiczne opracowania nauki i techniki-2008 : mater. IV miedzynar.

nauk.-prakt. konf, 07-15 listopada 2008 r. - Przemysl, 2008. - S. 75-79. -

0,3 п. л.

60. Tereliansky, P. V. Program Realization of the Analysis of Expert Estimations

in the Assigned Confidence Intervals / P. V. Tereliansky // Perspektywiczne

opracowania nauki i techniki - 2008 : mater. IV miedzynar. nauk.-prakt. konf,

07-15 listopada 2008 r. - Przemysl, 2008. - S. 72-75. - 0,25 п. л.

Павел Васильевич Терелянский МЕТОДОЛОГИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕССА ЭКСПЕРТНОЙ ОЦЕНКИ ТОВАРОВ СЛОЖНОЙ СТРУКТУРЫ

Автореферат

Подписано в печать___________ . Формат 60x84 1/16.Бумага офсетная.

Гарнитура Тайме. Печать офсетная. Усл. печ. л. 2,21.

Тираж________ . Заказ_________ .

Отпечатано в типографии «Политехник»

Волгоградского государственного технического университета

400131 Волгоград, пр. Ленина, 28, корп. 7.

36

 





© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.