5. Прогнозирование рынка с помощью метода экспертных оценок

Методы экспертных оценок используются для анализа и оценки результатов опросов, представленных экспертами, для прогнозирование хода развития событий и явлений в будущем, для выдачи заключений на маркетинговые исследования.

Область применения экспертных методов:

а) в условиях отсутствия достаточно представительной и досто­верной статистики характеристики объекта;

б) в условиях большой неопределенности среды функционирования объекта;

в) при средне- и долгосрочном прогнозировании объектов;

г) в условиях дефицита времени или экстремальных ситуациях.

Экспертная оценка необходима, когда нет надлежащей теоретической основы развития объекта. Степень достоверности экспертизы устанавливается по абсолютной частоте, с которой оценка эксперта в конечном итоге подтверждается последующими событиями. Существует две категории экспертов - это узкие специалисты и специалисты широкого профиля, обеспечивающие формулирование крупных проблем и построение моделей. Выбор экспертов для прогноза производится на основе их репутации среди определенной категории специалистов.

«Эксперт» в дословном переводе с латинского языка означает «опытный». Поэтому и в формализованном, и в неформализованном способах определения эксперта значительное место занимают профессиональный опыт и развитая на его основе интуиция. Перечислим некоторые требования, которым должен удовлетворять эксперт:

1) оценки эксперта должны быть стабильны во времени и транзитивны; 2) наличие дополнительной информации о прогнозируемых признаках лишь улучшает оценку эксперта; 3) эксперт должен быть признанным специалистом в данной области знаний; 4) эксперт должен обладать некоторым опытом успешных прогнозов в дан­ной области знаний.

Характеризуя экспертов, следует иметь в виду, что в результате выработки оценок могут иметь место ошибки двух видов. Ошибки первого вида известны как систематические, ошибки второго вида — как случайные.

При решении задачи формирования экспертной группы необходимо выявить и стабилизировать работоспособную сеть экспертов. Способ стабилизации экспертной сети заключается в следующем. На основе анализа литературы по прогнозируемой проблеме выбирается любой специалист, имеющий несколько публикаций в данной области. К нему обращаются с просьбой назвать 10 наиболее компетентных, по его мнению, специалистов по данной проблеме. Затем обращаются одновременно к каждому из десяти названных специалистов с просьбой указать 10 наиболее крупных их коллег-ученых. Из полученного списка специалистов вычеркиваются 10 первоначальных, а остальным рассылаются письма, содержащие указанную выше просьбу. Данную процедуру повторяют до тех пор, пока ни один из вновь названных специалистов не добавит новых фамилий к списку экспертов, т. е. пока не стабилизируется сеть экспертов. Полученную сеть экспертов можно считать генеральной совокупностью специалистов, компетентных в области прогнозируемой проблемы. Однако в силу ряда практических ограничений оказывается нецелесообразным привлекать всех специалистов к экспертизе. Поэтому необходимо сформировать репрезентативную выборку из генеральной совокупности экспертов.

Экспертная оценка часто носит характер деловой игры. При решении сложных проблем маркетингового исследования один специалист не в состоянии учесть все факторы и взаимосвязи между ними или оценить вероятности большого числа альтернатив. Использование мнений группы экспертов предполагает, что организованное взаимодействие между специалистами позволит компенсировать смещения оценок отдельных членов группы и что сумма информации, имеющейся в распоряжении экспертов, будет больше, чем информация любого члена группы.

Процедура проведения экспертизы. Подготовкой и проведением экспертизы, как правило, занимается рабочая группа специалистов, которая действует по программе, включающей следующие основные этапы:

• определение цели и задач экспертизы;

• формирование экспертной группы;

• составление опросных листов, определение способа и процедуры опроса экспертов;

• проведение опроса;

• обработка и анализ информации, полученной от экспертов.

Рассмотрим способы оценки компетентности экспертов на конкретных примерах.

Пример 11. Фирма изготовитель зубных щеток обратилась к двум независимым экспертам для исследования десяти моделей зубных щеток по предпочтениям потребителей. Оценку модели эксперты провели по 10 бальной шкале (табл. 80). Необходимо оценить правильность выбора экспертов маркетологами фирмы для решения поставленной задачи.

Таблица 80

Расчетные данные

Эксперты	Товары
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
1	3,3	4,3	4,4	6,5	4,3	6,2	7,3	6,7	7,5	7,8
2	2,4	5,5	5,2	7,2	5,5	4,9	5,5	6,1	6,7	8,4

Найдем степень согласия экспертов по оценке зубных щеток фирмы. Для этого определим расстояние d между рангами r по формуле d_i=r_1i-r_2i, где r_ji - оценочный ранг i товара j экспертом. Решение представим в табл. 81.

Таблица 81

Приведенные данные

Эксперты	Товары и их оцененные ранги (r)
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
1	3,3	4,3	4,4	6,5	4,3	6,2	7,3	6,7	7,5	7,8
2	2,4	5,5	5,2	7,2	5,5	4,9	5,5	6,1	6,7	8,4
di	0,9	-1,2	-0,8	-0,7	-1.2	1,3	1,8	0.6	0,8	-0,6
di2	0,81	1,44	0,64	0,49	1,44	1,69	3,24	0,36	0,64	0,36
R(di2)	11,11

Итоговый ранг определится по формуле . В нашем примере

R(d²)= (0,81+1,44+0,64+0,49+1,44+1,69+3,24+0,36+0,64+0,36)=11,11.

Далее находим коэффициенты парной ранговой корреляции:

,

где m – число товаров. В нашем примере количество моделей зубных щеток фирмы m=10. Тогда коэффициент парной ранговой корреляции определится как

В методике анализа принято, что при существует низкий риск, независимые эксперты компетентны, им можно доверять. При - высокий риск, независимые эксперты некомпетентны принимать решение.

В нашем случае фирма может доверять и верить мнению независимых экспертов и полагаться на их оценки в дальнейшем.

Пример 12. Фирме недостаточно мнения 2-х экспертов и она пригласила восемь разных независимых экспертов для исследования потребительского предпочтения по десяти моделям зубных щеток (см. задачу 1). Найдем степень согласия экспертов по оценке зубных щеток фирмы по 10-ти бальной шкале (табл. 82).

Таблица 82

Данные экспертной оценки 10 моделей зубных щеток

Эксперты	Товары
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
1-й	3,3	4,3	4,4	6,5	4,3	6,2	7,3	6,7	7,5	7,8
2-й	2,4	5,5	5,2	7,2	5,5	4,9	5,5	6,1	6,7	8,4
3-й	2,5	4	4,5	6,1	4	6	7	6	7	7,4
4-й	2,2	4,9	5,1	7,1	5	4,8	5	6,7	6,8	8,1
5-й	2,4	4,5	5	7	4,5	6,1	7,2	6,3	6,5	8
6-й	2,8	4,7	4,9	5,9	4,2	5,3	5,9	6,5	7,1	8,2
7-й	2,1	5,1	4,6	6.3	5,4	4	5,3	5,9	6,9	7,8
8-й	1,8	4,3	4,8	7,2	4,8	5,9	5,8	6,4	7,2	7,9

Решение.

1.Определим суммарный ранг экспертных оценок по каждой модели щеток по формуле: и занесем результаты в табл. 83.

Таблица 83

Расчетные данные

Эксперты	Товары
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
1-й	3,3	4,3	4,4	6,5	4,3	6,2	7,3	6,7	7,5	7,8
2-й	2,4	5,5	5,2	7,2	5,5	4,9	5,5	6,1	6,7	8,4
3-й	2,5	4	4,5	6,1	4	6	7	6	7	7,4
4-й	2,2	4,9	5,1	7,1	5	4,8	5	6,7	6,8	8,1
5-й	2,4	4,5	5	7	4,5	6,1	7,2	6,3	6,5	8
6-й	2,8	4,7	4,9	5,9	4,2	5,3	5,9	6,5	7,1	8,2
7-й	2,1	5,1	4,6	6.3	5,4	4	5,3	5,9	6,9	7,8
8-й	1,8	4,3	4,8	7,2	4,8	5,9	5,8	6,4	7,2	7,9
Ri	19,5	37,3	38.5	53,3	37,7	43,2	49,0	50,6	55,7	63,6
di	-24,5	-6,7	-5,5	9,3	-6,3	-0,8	5,0	6,6	11,7	19,6
di2	600,25	44,89	30,25	86,49	39,69	0,64	25,00	43,56	136,89	384,16
R(di2)	1391,82

2.Рассчитаем вспомогательное среднее число a по формуле , где N- число экспертов, m- число моделей зубных щеток (а=8(10+1)/2=44).

3.Определим расстояние между рангами по формуле и запишем данные в строки табл. 83.

4. Итоговый ранг определится по формуле . В нашем случае:

R(d²) = (600,25+44,89+30,25+86,49+39,69+0,64+25+43,56+136,89+384,16) = =1391,82.

5. Найдем коэффициент конкордации , т.е. показатель степени согласия экспертов, где коэффициент . Тогда

Значение коэффициента конкордации в 26,4% свидетельствует: данные эксперты невысокого качества и не подходят фирме для оценки потребительских свойств ее моделей щеток.

Пример 13. Необходимо определить риск выпуска нового товара по данным следующих экспертных оценок (табл. 84).

Таблица 84

Данные экспертных оценок

№	Факторы риска	Баллы R	Ранги W
1	Емкость рынка – большая	2	0,10
2	Тенденции спроса – рост с некоторым ускорением	3	0,10
3	Устойчивость цен – цены неустойчивы	7	0,10
4	Конкурентоспособность товара – достаточная	3	0,20
5	Финансово-кредитный потенциал фирмы – значительный, но есть большая дебиторская задолженность	6	0,10
6	Надежность и привлекательность дистрибьютора	5	0,05
7	Эффективность маркетинговой службы – большой опыт по изучению рынка	1	0,05
8	Уровень сервиса – высокий	3	0,05
9	Интенсивность конкуренции – высокая	9	0,20
10	Имидж фирмы – высокий	3	0,05

Требуется охарактеризовать общий уровень риска в соответствии со следующей шкалой границ риска (табл. 85).

Таблица 85

Шкала границ риска

Границы зон риска	0 – 2,5	2,6 – 5,0	5,1 – 7,5	7,6 – 10,0
Зоны риска	Минимального	Повышенного	Критического	Недопустимого

Решение. Совокупный риск рассчитывается по формуле:

.

В нашем случае

.

По шкале из табл. 85 это значение соответствует повышенному риску.

Пример 14. Необходимо составить краткосрочный прогноз объема продаж, являющийся основной частью сбытовой программы торгового предприятия «Магнат». Для прогнозирования объема продаж принято решение использовать метод экспертных оценок. Данные проведенного опроса экспертов о перспективах объема продаж продукции группы С представлены в таблице 86.

Таблица 86

Данные анкетного опроса экспертов о перспективе объема сбыта продукции С предприятия «Магнат»

Эксперты	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14
Сбыт продукции С, тыс. у.е.	10	11	15	12	16	17	19	13	14	16	15	9	11	20

Продолжение табл. 86

Эксперты	15	16	17	18	19	20	21	22	23	24	25	26	27	28
Сбыт продукции С, тыс. у.е.	22	24	19	18	17	15	14	12	18	20	10	14	13	21

На основе данных табл. 86 составим краткосрочный прогноз объема продаж продукции С.

Решение. Прежде всего следует выполнить статистическую обработку данных, полученных в результате опроса экспертов. С помощью вариационного ряда осуществляется упорядочение полученной информации. Величины возможного объема продаж записываются в виде интервального вариационного ряда ..., , , где - нижний уровень интервала вариационного ряда; - верхний уровень интервала вариационного ряда.

Далее определим количество интервалов полученного вариационного ряда и величину интервала . Рекомендация: при численности совокупности менее 100ед. не рекомендуется образовывать более 10 интервалов. В данном случае наиболее целесообразно взять 5 интервалов. Величина интервала ( ) определяется по формуле , где ; - соответственно максимальная и минимальная величины прогнозируемого объема продаж в данном ряду; n- количество интервалов.

В данном примере при пяти интервалах его величина составит:

Результаты можно представить в виде табл. 87:

Таблица 87

Расчетная таблица

Величина объема продаж в интервальном вариационном ряду	9-12	12-15	15-18	18-21	21-24
Среднее значение интервала ( )	10,5	13,5	16,5	19,5	22,5
Частоты интервалов (количество экспертов, отдавших предпочтение данному варианту) ( )	7	8	6	5	2

Далее определяется средняя величина прогнозируемого объема продаж по формуле: Она определяет наиболее вероятную величину показателя, поскольку ее расчет исходит из упорядочения разнообразных тенденций и мнений. В нашем примере

тыс. у.е.

Следует рассчитать также величину объема продаж, за которую высказалось наибольшее количество экспертов (моду). Она характеризует вариант объема продаж, наиболее часто встречающийся в данном вариационном ряду. Этот показатель при прогнозировании объема продаж имеет большое значение, так как с его помощью можно выявить преобладающее суждение специалистов по исследуемому вопросу. Определяется величина объема продаж (мода), за которую высказалось наибольшее количество экспертов по следующей формуле:

где , - соответственно верхняя и нижняя граница того интервала показателя, за который высказалось наибольшее количество экспертов; , , - соответственно частоты предшествующего, данного и последующего интервалов. Т.о. в данном случае прогнозируемое значение объема продаж продукции предприятия определяется путем расчета средней величины и моды.

Опыт проведения экспертных оценок с целью прогнозирования объемов спроса, потребления, товарооборота показывает, что действенность и практическая значимость экспертиз подобного рода значительно повышаются при использовании панели экспертов.

При прогнозировании рынка методом экспертных оценок очень важно правильно выбрать соответствующие способы опроса экспертов и последующего обобщения их мнений. Чаще всего используются два таких способа: индивидуальный и метод Дельфы.

Индивидуальный метод согласования оценок заключается в том, что каждый эксперт дает оценку независимо от других, а затем с помощью какого-либо приема эти оценки обобщаются в одну. Простейший способ получения обобщенной оценки состоит в вычислении средней арифметической.

Индивидуальный метод экономичен и наиболее прост с организационной точки зрения, но его применение ограничено из-за недостаточной достоверности получаемых оценок. На практике экспертам предлагается либо выбрать один из нескольких вариантов прогноза, либо дать собственную количественную оценку. Именно во втором случае выявляется существенный недостаток индивидуального метода, который может быть устранен при использовании другого способа получения и обобщения экспертных оценок - метода Дельфы.

Метод Дельфы является наиболее популярным и эффективным методом анкетирования экспертов, он имеет следующие основные особенности:

- на первом этапе каждый эксперт работает изолированно от других;

- опрос экспертов проводится в несколько туров;

- после каждого прошедшего тура экспертов знакомят с оценками других экспертов и их средним значением при сохранении анонимности экспертов и подробной аргументации минимального и максимального значений оценок.

Решение о необходимости проведения последующих туров экспертизы и достоверности групповой оценки принимается, как правило, исходя из показателя согласованности мнений экспертов. В качестве такого показателя используется коэффициент вариации V, который можно рассчитать по формуле ;

,

где - среднее квадратическое отклонение оценок; y_i - индивидуальная оценка каждого эксперта; y_cp - среднее значение оценки; n — число экспертов, участвующих в экспертизе.

В статистике считается, что если V>40%, то это говорит о больших колебаниях и ненадежности средней величины. При определении согласованности мнений экспертов этот предел снижают и, как правило, считают приемлемым коэффициент вариации, не превышающий 33%.

Для лучшего понимания практического использования данного метода рассмотрим конкретный пример.

Пример 15. Экспертам было предложено определить сумму закупки товара А, который торговля данного региона ранее не реализовала. Результаты экспертных оценок представлены в таблице 88.

Таблица 88

Расчетные данные

Порядковый номер экспертной оценки в ранжированном ряду	Первый тур	Второй тур
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15	50 65 70 75 100 120 130 135 150 160 175 180 190 195 200	75 75 72 90 100 138 130 135 140 160 175 175 150 155 180

Требуется проанализировать данные по методу Дельфы.

Решение. После первого тура коэффициент вариации оказался слишком большим (37%) и было принято решение о проведении второго тура. После второго тура экспертизы коэффициент вариации составил около 21%, что свидетельствует о высокой степени согласованности мнений экспертов и возможности использовать среднее значение оценки второго тура (130 млн. руб.) для принятия решения о закупке товара А. Результаты решения условного примера по использованию данного метода подробно излагаются в табл. 89

Таблица 89

Порядковый номер экспертной оценки в ранжированном ряду	Первый тур	Второй тур
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15	50 65 70 75 100 120 130 135 150 160 175 180 190 195 200	75 75 72 90 100 138 130 135 140 160 175 175 150 155 180
Итого	1995	1950
Среднее значение оценки (у)	133	130
Среднее квадратическое отклонение ( )	49,46	27,50
Коэффициент вариации (V), %	37,20	21,15

Задание по теме:

Задача 1. Экспертным методом, на базе статистического сборника и методами прогнозирования составьте прогноз развития ситуации поступления абитуриентов на специальность маркетинг вашего города.

Задача 2. Экспертным методом оцените (составьте прогноз) рост имиджа маркетолога на рынке труда вашего города.

Задача 3. Доставьте прогнозную функцию роста стоимости образовательных услуг вашего института.