Разработка и принятие управленческих решений

4. Я считаю, что имеются.

5. На мой  взгляд, нет, потому, что основная проблема заключается не в квалификации кадров организации (хотя проблема квалификации работников фирмы «Олкрет» существует), а в привлечении иностранного капитала. Ведь инвесторы отказались от дальнейшего сотрудничества с фирмой «Олкрет» по причине военных действий в Чечне, а не по поводу не квалифицированности работников.

6. Нет, не сможет. Если бы это было в силах самой  фирмы, то в привлечении иностранного капитала не было бы необходимости.

Итак, подходим к непосредственному решению  задачи. Для этого прибегаем к  использованию методики эвристического прогнозирования.

Составим матрицу, где рассматриваются варианты ответов экспертов (в том числе и собственных).

     Вопросы в анкете являются альтернативного  характера. Поэтому используем элементы дисперсионного характера.

     P = M / N, где М – число единиц (положительные ответы)

                      N – общее число параметров.

      Q = L / N, где L – число нулей (отрицательные ответы)

      P + Q = 1  s² = P ^. Q 

      Таблица 1

Варианты  ответов экспертов по основным вопросам.

 

     Проведем  классификацию ответов экспертов, используя принципы таксономии. Для этого определяем коэффициент близости между ответами. Воспользуемся формулой Роджерса и Танимото.

     S = n^(1;1)_i,j / n⁽¹⁾_I + n⁽¹⁾_j – n^(1;1)_i,j , где

     n^(1;1)_i,j – число совпадающих единиц между сравниваемыми рядами.

     n⁽¹⁾_I – число всех единиц в i – том сравниваемом году

     n⁽¹⁾_j – число единиц в j – том сравниваемом ряду

Все последующие  расчеты заносим в Таблицу 2.

 

Таблица 2

 

Для обработки  этой матрицы существуют разные алгоритмы. Возьмем простейший – метод графов. (Рисунок 1)

 
 

Итак, мнение экспертов можно представить  в следующем виде:

     S    P

0.75 –  I, II 0.40 – V, IV  0.67 – I   0.67 - VII

0.67 –  VIII 0.25 – VI  0.50 – II   0.33 - VIII

0.50 –  VII 0.17 – III  0.83 – III   0.50 - V

                              0.50 – IV   0.33 -VI

По этим данным составляем график.

 

    Чтобы определить, насколько существенные различия между мнениями экспертов  и сгруппировать их мнение в таксоны  составим матрицу коэффициентов Фишера. (Таблица 3)

    Коэффициент Фишера определяется через соотношение  дисперсий:

    F = s²_i / s²_j

                                                             Таблица 3

 

     Данные  этой матрицы сравниваем с критическим  значением F_кр = 1,945. Сравнивая коэффициенты Фишера из матрицы с его критическим значением, видим, что эти показатели меньше, следовательно, отличия в мнениях экспертов не существенны и при классификации их можно объединить в один таксон.

     Ознакомившись с прогнозной документацией, эксперты предложили свои варианты расчетов, основываясь на благоприятном (K^min) и неблагоприятном (K^max) прогнозах. Результаты их прогнозов представлены в таблице 4.

                                                             Таблица 4

 

 

      Проведем анализ полученных данных, определим меры близости мнений экспертов. Результаты расчетов представлены в  матрице коэффициентов близости мнений экспертов.

                                                             Таблица 5

 

     Обработка матрицы производится аналогично обработке  матрицы (таблица 2). Получается граф (рисунок 3) с помощью которого строятся таксоны, изображение на графике (рисунок 4).

     Таксоны формируются по коэффициентам близости.  ???????????

       
 
 
 
 
 

 

      Список литературы

1. Виханский О. С., Наумов А. И. Мненджмент: Учебник – 3-е изд. – М: Гардарики, 2002