книга DipMaster-Shop.RU
поиск
карта
почта
Главная На заказ Готовые работы Способы оплаты Партнерство Контакты F.A.Q. Поиск
Гипотетическая разность между средними ( Контрольная работа, 10 стр. )
Гостиничный рынок Санкт-Петербурга и его статистическое исследование ( Курсовая работа, 34 стр. )
Государственные статистические регистры ( Контрольная работа, 8 стр. )
Группировка магазинов №№ 1 ... 18 по признаку размера товарооборота ( Контрольная работа, 21 стр. )
Группировка по атрибутивным признакам как первичный анализ ( Курсовая работа, 26 стр. )
Группировка предприятий по уровню производительности труда и корреляционный анализ ( Контрольная работа, 29 стр. )
Группировка предприятий по уровню производительности труда е3522 ( Контрольная работа, 22 стр. )
Группировка предприятий по уровню производительности труда и корреляционный анализ 56 ( Контрольная работа, 29 стр. )
Группировка предприятий по окупаемости затрат на производство продукции 32424224 ( Курсовая работа, 33 стр. )
Группировка статистических данных ( Контрольная работа, 13 стр. )
Группировка товаров ( Контрольная работа, 17 стр. )
Данные выборочного обследования о разрывном усилии хлопчатобумажных тканей, в кг ац4211 ( Контрольная работа, 19 стр. )
Данные о повседневных площадях и урожайности зерновых культур по хозяйству за два периода. ке44224 ( Контрольная работа, 12 стр. )
Данные о повседневных площадях и урожайности зерновых культур по хозяйству за два периода. е353533 ( Контрольная работа, 12 стр. )
Данные о численности работников универмага, начавшего свою работу 22 января (чел.) 789655 ( Контрольная работа, 23 стр. )
Данные об обороте, числе магазинов и их торговой площади за два периода 555667 ( Контрольная работа, 24 стр. )
Данные статистического анализа потребления населением России товаров и услуг за 1995 – 2004 г.г. ( Курсовая работа, 34 стр. )
Дать определение выборочного наблюдения и видов выборки. Назвать методы расчета предельной ошибки выборки для средней и для доли с вероятностью, и границы, в которые попадает генеральная или средняя доля ( Курсовая работа, 34 стр. )
Двухмерное и многомерное распределение. Корреляция признаков ( Контрольная работа, 14 стр. )
Демографическая статистика ( Контрольная работа, 2 стр. )
Денежная и банковская статистика Вар 3 ( Контрольная работа, 18 стр. )
Динамика выпуска продукции (млн. условных единиц) представлена в табл. 2. 85452 ( Контрольная работа, 6 стр. )
Динамика выпуска продукции (млн. условных единиц) представлена в табл. 1. 566 ( Контрольная работа, 29 стр. )
Динамика младенческой смертности в г.Москве 1996-2006 гг ( Дипломная работа, 52 стр. )
Динамика показателей сельскохозяйственных предприятий ( Курсовая работа, 25 стр. )

Содержание

1. Теоретическая часть 3

Применение метода «Дельфи» для составления прогнозов методом экспертиз 3

1. Понятие метода Дельфи и его применение 3

2. Исторический аспект применения метода Дельфи 5

3. Этапы использования метода Дельфи 14

2. Практическая часть 18

Список литературы 21

1. Теоретическая часть

Применение метода «Дельфи» для составления прогнозов методом экспертиз

1. Понятие метода Дельфи и его применение

Метод Дельфи — многоэтапный метод, предусматривающий первоначальное изолированное вынесение экспертами своих суждений и дальнейшую многократную их корректировку на базе ознакомления каждого эксперта с суждениями других экспертов до тех пор, пока величина разброса оценок не будет находиться в рамках заранее устанавливаемого желаемого интервала варьирования оценок.

Получаемые посредством данных методик оценки носят статичный и одноразовый характер, в результате чего возникает необходимость повторного обращения к экспертам при составлении прогноза доли рынка на последующие периоды. Кроме того, метод внутреннего и внешнего экспертного прогнозирования характеризуется определенной степенью субъективности.

Надежность метода "Дельфи" считается высокой при прогнозировании на период как от 1 до 3 лет, так и на более отдаленный период времени. В зависимости от цели прогноза для получения экспертных оценок может привлекаться от 10 до 150 экспертов.

Методы Дельфи характеризуются следующими чертами[2,с . 167]:

• анонимность мнений экспертов;

• регулируемая обработка, связь, которая осуществляется аналитической группой за ряд туров опроса, причем результаты каждого тура сообщаются экспертам;

• групповым ответом, который получается с помощью статистических методов и отображает обобщенное мнение участников экспертизы

Метод Дельфи является наиболее формальным из всех методов экспертного прогнозирования и наиболее часто используется в технологическом прогнозировании, данные которого используются затем в планировании производства и сбыта продукции. Это групповой метод при котором проводится индивидуальный опрос группы экспертов относительно их предположений о будущих событиях в различных областях, где ожидаются новые открытия или усовершенствования.

Опрос проводится с помощью специальных анкет анонимно, т.е. личные контакты экспертов и коллективные обсуждения исключаются. Полученные ответы сопоставляются специальными работниками, и обобщенные результаты снова направляются членам группы. На основе такой информации члены группы, по-прежнему сохраняя анонимность, делают дальнейшие предположения о будущем, причем этот процесс может повторяться несколько раз (так называемая многотуровая процедура опроса). После того как начинает появляться совпадение мнений, результаты используются в качестве прогноза.

Применение метода Дельфи можно проиллюстрировать на следующем примере №1: компания, занимающаяся морским нефтяным промыслом хочет получить информацию о том, когда можно будет использовать роботов вместо водолазов для проверки платформ под водой. Для начала прогнозирования по этому методу компания должна войти в контакт с рядом экспертов. Эти эксперты должны быть представителями самых разных областей данной отрасли промышленности, включая водолазов, инженерно-технических работников из нефтяных компаний, капитанов кораблей, инженеров по техобслуживанию и конструкторов роботов. Им объясняется стоящая перед компанией задача, и каждого эксперта спрашивают, когда по его мнению можно будет заменить водолазов роботами. Первые ответы дадут, вероятно, очень большой разброс данных, например, от 2000 до 2050 года. Эти ответы обрабатываются и возвращаются экспертами. При этом каждого эксперта просят пересмотреть свою оценку в свете ответов других экспертов. После повторения этой процедуры несколько раз мнения могут сблизиться, так что около 80% ответов даст срок от 2005 до 2015 года, что будет достаточным для целей планирования производства и реализации роботов.

Метод Дельфи назван в честь дельфийского оракула в Древней Греции. Он разработан Олафом Хельмером, видным математиком из корпорации “РЭНД”, и его коллегами и вероятно поэтому, по сравнению с другими творческими подходами, дает достаточную точность прогноза[3, с. 144].

Метод Дельфи относится к классу количественных методов групповых экспертных оценок. Опрос экспертов проводится в 3-4 тура, состоящих из серии анкет, вопросы конкретизируются от тура к туру. Для проведения этого метода необходимо также создать аналитическую группу, которая после каждого тура производит статистическую обработку полученной информации.

Прежде всего, аналитики определяют область предпочтительных количественных значений объектов.

Список литературы

1. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. «Прикладная статистика: исследование зависимостей. / Справочное издание под ред. Айвазяна С.А. — М.: Финансы и статистика, 1985. — 471 с.

2. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. «Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных». / Справочное издание под ред. Айвазяна С.А. — М.: Финансы и статистика, 1983. — 471 с.

3. Грибовский С.В. «Оценка доходной недвижимости». — СПб: «Питер», 2001. — 336 с.

4. Доугерти К. «Введение в эконометрику» / Пер. с англ. — М.: «ИНФРА», 2001. — 402 с.

5. «Оценка стоимости предприятия (бизнеса): Учебное пособие» / Под ред. Абдулаева Н.А., Колайко Н.А. — М.: «ЭКМОС», 2000. — 352 с.

6. «Оценка стоимости предприятия (бизнеса): Учебное пособие» / Под ред. Абдулаева Н.А., Колайко Н.А. — М.: «ЭКМОС», 2000. — 352 с.

7. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. «Статистический анализ данных на компьютере» / Под. ред. Фигурнова В.Э. — М.: «ИНФРА», 1998. — 528 с.

8. Фёрстер Э., Рёнц Б. «Методы корреляционного и регрессионного анализа: Руководство для экономистов». — М.: «Финансы и статистика», 1983. — 302 с.

9. «Эконометрика: Учебник» / Под. ред. Елисеевой И.И. — М.: «Финансы и статистика», 2001. — 344 с.

нет введения.

2000-2024 © Copyright «DipMaster-Shop.ru»