CC BY
90
СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ИСХОДНОЙ ИНФОРМАЦИИ С ПОМОЩЬЮ ЭКСПЕРТНО-АНАЛИТИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Покровский А.М. Хайрулин И.Г., Российская экономическая академия им. Г.В. Плеханова
Статья посвящена анализу возможностей экспертно-аналитических систем Expert Decide и Expert Solution применительно к решению задач сравнительной оценки инновационных проектов в условиях сильной неопределенности исходной информации. Показано, что для риск-анализа могут быть использованы обе системы: они позволяют проводить опрос группы экспертов в интерактивном режиме с контролем результатов обработки их суждений о значимости видов риска и альтернативных проектов, а также формирования групповых оценок приоритетов.
Ключевые слова: инновационный проект, экспертно-аналитическая система, неопределенность исходной информации, риск-анализ, прямая иерархия, обратная иерархия, сетевая модель, обратная связь.
COMPARISON OF INNOVATION PROJECTS UNDER UNCERTAINTY INITIAL INFORMATION USING EXPERT ANALYSIS SYSTEMS
Pokrovsky A.
Khairulin I., Plekhanov Russian economic Academy
This article analyzes the possibilities of expert-analytical systems Expert Decide and Expert Solution in relation to the challenges of comparative evaluation of innovative projects in the context of strong uncertainty source information. It is shown that for risk analysis can be used both systems: they allow to interview a group of experts in interactive mode with the results of the processing of their judgments about the significance of risks and alternative projects, as well as the formation of groups of evaluations priorities.
Keywords: innovative design, expert-analysis system, the uncertainty of the initial information, risk analysis, direct hierarchy, inverse hierarchy, network model, feedback.
Основной задачей любого руководителя является принятие решений, и применение адекватных методов принятия решений играет большую роль в повышении эффективности его работы. Существуют разные определения понятия «решение», но во всех случаях это - выбор альтернативы.
В современных условиях развития российской экономики особое значение приобретает принятие решения о правильном выборе инновационного проекта из альтернативных вариантов, что сводится к сравнительному анализу их эффективности. Однако в большинстве случаев принятие управленческих решений осложнено высокой степенью неопределенности исходной информации, и комплексное принятие решений при наличии нескольких целей сталкивается со значительными трудностями. Как правило, выработка подходящих направлений действий при этом достигается путем коллективного обсуждения возникших проблем, однако это требует много времени и, как образно выразился В.Г. Литвин, генеральный директор консалтинговой группы МБИ (Менеджмент, Бизнес, Инвестиции) [1], «может находиться «во власти» лидера, что снижает значимость мнений других участников совещаний».
Альтернативой такому подходу может служить метод анализа иерархий (analytic hierarchy process - АНР, в русскоязычной литературе - МАИ), предложенный специалистом в области исследования операций Т. Саати [2]. Метод АНР (МАИ) обеспечивает интеграцию многих факторов, вовлеченных в решения, упрощает поиск решений путем представления сложной проблемы в виде последовательного анализа более простых задач.
В основе МАИ лежит идея парного сравнения, по которым делают заключение об относительной важности элементов иерархии. Важно, что при этом могут учитываться как количественные факторы, характеризующие деятельность предприятия или организации, так и опыт, и интуиция его руководства. Проводимое с помощью МАИ структурирование сложности позволяет формализовать процесс выбора и заменить длительные совещания анализом логики как своих, так и чужих решений. И, несмотря на ряд проблем обоснованности применения МАИ, которые стали причиной критики некоторых специалистов (см., например, [3], данный метод имеет значительные практические преимущества перед другими подходами к решению многокритериальных задач, что и делает его весьма популярным среди управленцев-практиков. В МАИ особенно импонирует то, что этот метод применим в случаях сильной стохастики событий и малых выборок, когда субъективные суждения о парном сравнении элементов иерархической модели даются экспертами при весьма высокой ступени неопределенности исходной
информации (шестой из семи по классификации, предложенной норвежским экономистом К. Борхом [4]).
Необходимость в ряде случаев учитывать связи между элементами иерархии привела к разработке метода аналитических сетей (МАС), представляющего собой развитие метода анализа иерархий [5]. В частности, этот метод применяется, когда не только важность критериев влияет на приоритеты альтернатив, но и важность альтернатив влияет на приоритеты критериев, т.е. когда необходимо учитывать обратные связи.
Применению на практике обоих методов - МАИ и МАС - способствуют информационные технологии, поддерживающие их алгоритмы. Так, мировое признание и широкое распространение за рубежом получил пакет программ Expert Choice; в нашей стране используются такие программные продукты, поддерживающие алгоритмы МАИ, как система Expert Decide [6], система «Император» [7], программа «MPRIORITY» [8] и др.
Наиболее известным аналогом системы Expert Choice является экспертно-аналитическая система Expert Decide, разработанная в 2000-2001 гг. специалистами Орловского государственного технического университета и Орловской региональной академии государственной службы. Эта система авторами отнесена к классу систем поддержки принятия решений (СППР) и, согласно руководству по эксплуатации [6], при ее разработке большое внимание уделялось графическому интерфейсу. Это было вызвано тем, что система предназначалась для работы с группой экспертов из 5-7 человек, и достижение консенсуса требовало массы итераций. В частности, в версии Expert Decide 2.2 для визуального просмотра соблюдения условия консенсуса была предусмотрена специальная графическая процедура - визуализация вектора отклонений суждений каждого эксперта от группового вектора.
В настоящее время интенсивная работа по созданию программного продукта, поддерживающего алгоритмы МАИ и МАС, проводится на кафедре математических методов в экономике Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова [9]. Особенностью этого программного продукта является его направленность на решение практически важного класса задач - сравнительную оценку инновационных проектов.
Целью данной публикации является сравнение возможностей, предоставляемых СППР Expert Decide, с одной стороны, и разработкой РЭА им. Г.В. Плеханова, получившей авторское название экспертно-аналитической системы Expert Solution, с другой. В качестве контрольного примера принята задача оценки рисков альтернативных инновационных проектов в автомобилестроении [10].
Рис. 1. Концептульная модель риск-анализа проектов (копия экрана, полученная в системе Expert Decide)
В работе [10] оценка проводилась без учета обратных связей, и в этой связи мы обратились к системе Expert Solution, поддерживающей алгоритмы и МАИ, и МАС. Задача при этом сформулирована следующим образом: на данном примере сравнить результаты анализа рисков проектов, полученные с помощью этих двух эксперт-но-аналитических систем, и выявить дополнительные возможности, предоставляемые системой Expert Solution.
Содержание первого этапа анализа рисков проектов в обеих системах - создание концептуальной и информационной моделей. В системе Expert Decide этот этап подразделяется на два подэтапа: 1) создание концептуальной модели и 2) наполнение концептуальной модели экспертными знаниями, т.е. создание информационной модели. В системе Expert Solution создание концептуальной модели и ее наполнение экспертными знаниями проводится одновременно.
Соответственно, в программной среде системы Expert Decide вначале строится концептуальная иерархическая модель - рис. 1, представляющий собой копию экрана, полученную в системе Expert Decide.
Поясним концептуальную иерархическую модель. На верхнем уровне цель - фокус «Инвестиционный риск», на среднем - факторы риска (финансовый риск, риск сбыта, политический, производственный и рыночный риски). Нижний уровень составляют сравниваемые проекты - «Ford Focus II», «KIA Rio 2» и «Тойота Кам-ри». По умолчанию приоритеты видов риска равны между собой и составляют по 0,200 (1/5), приоритеты проектов также равны между собой и составляют по 0,333 (1/3, но расчеты проводятся с точностью до тысячных долей единицы, поэтому в сумме мы получаем не 1, а 0,999).
Затем концептуальная модель предъявляется экспертам, которые выполняют парные сравнения - вначале факторов риска по их
значимости на инвестиционным риск, затем - альтернативных проектов по уровню каждого из пяти видов риска. Результатами работы каждого из экспертов являются шесть матриц - матрица парных сравнений факторов риска и пять матриц парных сравнений альтернативных проектов по уровню каждого вида риска.
В табл. 1 приведена матрица парных сравнений факторов риска, полученная в результате опроса одного из экспертов, а в табл. 2 - матрица парных сравнений альтернативных проектов по уровню финансового риска (остальные четыре матрицы не приводятся ради сокращения объема публикации).
В шапке таблиц приведен основной показатель согласованности матриц - отношение согласованности ОС, значение которого выводится на экран в результате первичной обработки матриц парного сравнения. Видно, что отношение согласованности для обеих матриц меньше, чем 0,1 (0,01 и 0,05 для матрицы парных сравнений факторов риска и матрицы парных сравнений альтернативных проектов по уровню финансового риска), что говорит о достаточно хорошей согласованности суждений данного эксперта.
В системе Expert Decide предусмотрен интереактивный диалог «программа - эксперт», в ходе которого эксперт после введения в систему суждений о попарной важности элементов среднего и нижнего иерархических уровней может просмотреть вектор приоритетов и, при необходимости, ввести коррективы.
Пример визуализации векторов приоритетов приведен на рис. 2 (для большей наглядности и с учетом основного назначения системы Expert Decide - для учебных целей, диаграммы выполнены в цвете).
Как отмечалось выше, в системе Expert Solution создание концептуальной модели и ее наполнение экспертными знаниями проводится одновременно. Последовательность действий при этом такова: вначале формулируется цель исследования и перечень срав-
Таблица 1. Матрица парных сравнений видов риска (получена в системе Expert Decide)
ИНВЕСТИЦИОННЫЙ РИСК - сравнение элементов 2 уровня oc=o,oi
ФИНАНС. СБЫТА ПОЛИТИЧ. ПРОИЗВОЛ. РЫНОЧНЫЙ
ФИНАНС. 1,000 1,000 4,000 4,000 1,000
СБЫТА 1,000 1,000 3,000 4,000 1,000
ПОЛИТИЧ. 0,250 0,333 1,000 2,000 0,500
ПРОИЗВОЛ. 0,250 0,250 0,500 1,000 0,333
РЫНОЧНЫЙ 1,000 1,000 2,000 3,000 1,000
Таблица 2. Матрица парных сравнений альтернатив по финансовому риску
ФИНАНСОВЫЙ РИСК - сравнение элементов 3 уровня
OC=0,05
Ford Focus II KIA Rio 2 Toyota Camry
Ford Focus II 1,000 0,333 0,333
KIA Rio 2 3,000 1,000 0,500
Toyota Camry 3,000 2,000 1,000
Н 0.301 ФИНАНСОВЫЙ □ 0.28 СБЫТА НО 105 ПОЛИТИЧЕСКИЙ Н о 069 ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ Н О 245 РЫНОЧНЫЙ
ФИНАНСОВЫЙ СБЫТА ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ
Вектор приоритетов лтах - 3.05 ИС = 0.03 ОС - 0.05
Ford Focus II KIA Rio 2 Toyota Camry
Рис. 2. Диаграммы векторов приоритетов: а - факторов риска; 6 - альтернативных проектов по уровню финансового риска
Таблица 3. Матрица парных сравнений видов риска (получена в системе Expert Solution)
Финансовый риск Риск сбыта Политический риск Производственный риск Рыночный риск
Финансовый риск 1,000 1,000 4,000 4,000 1,000
Риск сбыта 1,000 1,000 3,000 4,000 1,000
Политический риск 0,250 0,333 1,000 2,000 0,500
Производственный риск 0,250 0,250 0,500 1,000 0,333
Рыночный риск 1,000 1,000 2,000 3,000 1,000
Рис. 3. Диаграммы векторов приоритетов, полученные в системе Expert Solution: а - факторов риска; б -
уровню финансового риска
альтернативных проектов по
ниваемых альтернатив и критериев сравнения. Затем эксперту предъявляется матрица парных сравнений критериев, заполненная единицами, что отвечает их равной значимости, и эксперт на выплывающей шкале сравнений выбирает суждение о фактическом соотношении значимости критериев. И здесь, как и в системе Expert Decide, имеется возможность просмотра вектора приоритетов, причем как в цвете, так и в штриховом варианте, предназначенном для монохромной печати. Имеется также возможность экспорта в Word и другие приложения Microsoft Office матриц парного сравнения.
Пример матрицы парного сравнения, сгенерированной в системе Expert Solution, приведен в табл. 3, а на рис. 3 представлен пример визуализации векторов приоритетов в штриховом варианте.
Рассмотрим теперь дополнительные возможности риск-анализа проектов в системе Expert Solution. К ним относятся, во-первых, возможность уточнения оценок приоритетов критериев путем наполнения экспертными знаниями обратной иерархической модели, во-вторых, возможность учета обратной связи компонент сетевой модели.
Необходимость реализации обратной иерархической модели определяется несимметричностью надежности информационной модели, полученной на предыдущем этапе риск-анализа: если глобальный вектор приоритетов уровня риска альтернативных проек-
тов является результатом взвешивания локальных вектор приоритетов с учетом весов соответствующих видов рисков, и, соответственно, определен достаточно надежно, то вектор весов видов рисков определен менее надежно. Очевидно, однако, что соотношение значимости видов риска для различных проектов может отличаться. Поэтому, наряду с прямой иерархической моделью риск-анализа, следует рассматривать обратную иерархическую модель, у которой на нижнем уровне - виды риска, а на среднем - альтернативные проекты. Соответственно, меняется и цель иерархии, теперь она формулируется как оценки приоритетов видов риска.
Конечно, такую иерархическую модель можно создать и в системе Expert Decide, но в системе Expert Solution она создается в автоматическом режиме, без участия организатора экспертизы.
Как видно из рис. 5, концептуальная модель обратной иерархии отличается от концептуальной модели прямой иерархии только расположением уровней критериев и альтернатив, приоритеты же по умолчанию по-прежнему остаются равными 0,333 для альтернатив и 0,200 для видов риска.
На следующем этапе эксперту предлагается заполнить матрицы парных сравнений - одну для альтернатив размером 3x3, три -для видов риска размером 5x5. Опуская промежуточные операции, приведем полученную в результате обработки суждений одного из экспертов информационную модель обратной иерархии - рис. 6.
а
1ШВЕСИЩИОННЫЙ РИСК
б
Рис. 4. Информационная модель риск-анализа альтернативных проектов: а - копия экрана рабочего файла в системе Expert Decide; б
- сгенерированная системой Expert Solution
Рис. 5. Концептуальная модель обратной иерархии, сгенерированная системой Expert Solution
Рис. 6. Концептуальная модель обратной иерархии, полученная в системе Expert Solution в результате опроса одного из экспертов
Таблица 4. Расчет глобального вектора приоритетов видов риска
Проект Приоритет Вид риска
Финансовый Сбыта Политический Производственный Рыночный
Ford Focus II 0,196 0,296 0,296 0,085 0,078 0,244
KIA Rio 2 0,493 0,304 0,268 0,107 0,074 0,247
Toyota Camry 0,311 0,301 0,280 0,105 0,069 0,245
Глобальный вектор приоритетов 0,301 0,277 0,102 0,073 0,246
Таблица 5. Суперматрица сетевой модели риск-анализа
а
б
Вектор приоритетов альтернатив. Сетевая модель
Вектор приоритетов критериев. Сетевая модель
^ 0,301 Финансовый риск И 0,278 Риск сбыта ® 0,102 Политический риск И 0,073 Производственный риск ЕЭ 0,246 Рыночный риск
Рис. 7. Диаграммы глобальных векторов приоритетов, полученные в результате реализации сетевой модели в системе Expert Solution:
а - альтернативных проектов; б - факторов риска
Видно, что если вектор приоритетов рисков альтернативных проектов изменился весьма заметно, то глобальный вектор весов видов риска почти не изменился. В данном случае это вызвано тем, что эксперт почти не изменил суждения относительно парной значимости видов риска, высказанные им на этапе анализа прямой иерархической модели.
С учетом полученных результатов, можно полагать, что будут между собой близки также и глобальные векторы видов риска -табл. 4.
Еще одна возможность, предоставляемая системой Expert Solution - реализация сетевой модели, позволяющей учесть обратную связь между компонентами иерархии. В участии эксперта при этом нет необходимости - система генерирует основной математический конструкт метода аналитических сетей - блочную суперматрицу - автоматически.
В рассматриваемом случае суперматрица имеет вид, изображенный в табл. 5: верхний правый блок размером 3x представляет собой матрицу, столбцами которой являются пять локальных векторов весов риска альтернативных проектов, нижний левый блок размером 5x3 - матрицу, столбцами которой являются три локальных вектора весов видов риска альтернативных проектов, а на главной диагонали суперматрицы - две нулевые матрицы, одна третьего, другая - пятого порядка. Верхняя левая нулевая матрица отражает отсутствие взаимосвязи альтернативных проектов, нижняя правая - отсутствие взаимосвязи видов риска.
Система Expert Solution в автоматическом режиме генерирует результаты моделирования - глобальный вектор риска альтернативных проектов и глобальный вектор видов риска - рис. 7. Видно, что глобальный вектор риска альтернативных проектов, полученный в результате реализации сетевой модели, идентичен глобальному вектору риска альтернативных проектов, полученному в модели прямой иерархии, а глобальный вектор видов риска, полученный в сетевой модели, - глобальному вектору видов риска в модели обратной иерархии.
Таким образом, выполненные исследования показали, что для построения информационных моделей риск-анализа инновационных процессов в условиях сильной неопределенности исходной информации в рамках метода анализа иерархий в равной мере может быть использованы как СППР Expert Decide, так и экспертно-аналитическая система Expert Solution. Обе системы позволяют проводить опрос группы экспертов в интерактивном режиме с возможностью контроля результатов первичной обработки их суждений о значимости элементов иерархических уровней - видов риска и альтернативных проектов, а также формирования групповых оценок приоритетов элементов иерархической модели.
По сравнению с Expert Decide, система Expert Solution позволяет строить модели обратной иерархии, а также сетевые модели, учитывающие обратную связь между компонентами - уровнями иерархической модели. Реализация сетевых моделей обеспечивает
повышение надежности оценок приоритетов видов риска и альтернативных проектов. Положительным свойством системы Expert Solution является автоматизация процесса построения концептуальных моделей, тогда как система Expert Decide более удобна для проведения исследований моделей риск-анализа. Тем самым эти системы хорошо дополняют друг друга, и могут быть рекомендованы как для практического применения, так и для решения исследовательских задач в области риск-анализа в условиях сильной неопределенности исходной информации.
Литература:
1. Литвин В.Г. Метод анализа иерархий на службе менеджеров российских предприятий // Экономика и коммерция. 2003. №1-2.
2. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.
3. Ногин В.Д. Принятие решений при многих критериях. Учебно-методическое пособие. СПб.: Изд-во «ЮТАС», 2007.
4. Тихомиров Н.П., Тихомирова Т.М. Риск-анализ в экономике. М.: Экономика, 2010.
5. Саати Т. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. Пер. с англ. / Науч. ред. А.В. Андрей-чиков, О.Н. Андрейчикова. М.: Издательство ЛКИ, 2008.
6. Кузнецов А.И., Шуметов В.Г. Expert Decide для Windows 95, 98, NT, 2000, Me. Версия 2.2. Руководство пользователя. Орел: Изд-во ОРАГС, 2001.
7. Технологии принятия решений: метод анализа иерархий // Электронный ресурс. Режим доступа: http://citforum.ru/consulting/ BI/resolution/.
8. Абакаров А.Ш., Сушков Ю.А. Программная система поддержки принятия рациональных решений «MPRIORITY 1.0» // Электронный научный журнал «Исследовано в России». 2005. С.2130-2146.
9. Покровский А.М. Алгоритмы экспертно-аналитического метода сравнительной оценки инновационных проектов // Инновационная экономика: информация, аналитика, прогнозы. 2010. №1(1).
10. Сельскова Т.В. Методы оценки привлекательности инвестиционных проектов в автомобилестроении: Автореф. дис. ... к-та экон. наук. М.: ГАСИС, 2005.
