Для оценки качественных признаков следует руководствоваться следующими положениями. Все качественные признаки можно разделить на две группы: альтернативные и нарастающие. Альтернативные признаки характеризуются тем, что они или присутствуют или отсутствуют. Нарастающие изменяются, возрастают от какой-то величины. Примером альтернативного качественного признака является сорт растений, который присутствует или отсутствует в посевах. Наряду с альтернативными имеют место и нарастающие качественные признаки. Спеецифика их состоит в том, что они формируются под влиянием нескольких элементов, взаимосвязанных между собой. Взаимосвязь элементов обычно не является линейной, поэтому вывести формулу оценки нарастающего качественного признака очень сложно, хотя в условиях рыночной системы хозяйствования роль качественных признаков в результатах хозяйствования постоянно возрастает. Приимером нарастающего качественного признака может быть квалификация специалиста, ее элементами является образование, стаж работы и др.

В зависимости от поставленной задачи экспертные оценки делят на 2 уровня использования:качественный и количественный .

На качественном уровне выбирается наиболее предпочтительный или вероятный объект, будь то определение возможного развития ситуации, или выбор окончательного варианта решения и пр. Он считается более надежным, в отличии от количественного, когда тому или иному объекту ставятся оценки, например при контроле качества продукции. Эта ситуация возникает вследствие того, что те методы, используемые многими экспертными группами сегодня, не уделяют достаточно внимания обоснованию выбранной схемы интегрирования количественных оценок, полученных на основе использования нескольких критериев, по которым ведется оценка состояния исследуемого объекта. Кроме того, очень часто выбор групповых решений на основе оценок отдельных экспертов проводится без анализа правомерности получения такого решения.

Противники метода экспертных оценок утверждают, что невозможно синтезировать и даже рассматривать вместе разрозненные индивидуальные мнения каждого эксперта. Но к высказанным экспертами мнениям можно относиться аналогично показаниям приборов в физическом эксперименте, когда существует ряд погрешностей, таких как погрешность измерения или погрешность, обусловленная проведением опыта, влиянием внешних факторов и т.д. Эти погрешности снижаются путем дублирования измерений, повторения опыта, использованием различных измерительных приборов.

Таким образом, в случае экспертных оценок самих экспертов можно рассматривать как своего рода измерительные приборы, и если совокупность мнений экспертов включает правильное решение, то все множество ответов может быть приведено к обобщенному мнению, которое и является решением задачи .

Точность решения задачи можно повысить с помощью более надежных методов, в частности использующих парные сравнения и ранжирование. В этом случае на основе суждений и оценок экспертов строится статистика , которая достаточно точно приближается и оценивается.

В любом случае, оценивая поведение какого-то объекта или вероятность возникновения ситуации, эксперты могут рассматривать лишь некоторую выборку, однако каждый случай уникален и имеется элемент неопределенности. Поэтому классической статистики не может быть, даже если выборка охватывай сотни событий. Тем не менее, исследуя выборку какого-либо параметра, эксперт отмечает, что для большинства объектов значения данного параметра группируется внутри некоего расчетного диапазона вблизи некоторых наиболее ожидаемых значений факторов. Данная закономерность дает возможность эксперту делать выводы о законе распределения и позволяет подыскивать этому закону вероятностную форму и предположить значение параметра.

Аналогичные рассуждения можно провести, если эксперт наблюдает один параметр единичного объекта, но во временном интервале. Очевидно, в таком случае статистическая однородность наблюдений отсутствует, поскольку со временем непрерывно меняется окружающая среда и другие внешние и внутренние факторы. Тем не менее, эксперт, оценивая некоторое достаточно приличное количество наблюдений, может сказать, что «это состояние типично для объекта, это нет, т.е. не соответствует, а это не могу классифицировать». В данном случае эксперт высказывается о законе распределения параметра таким образом, что классифицирует все наблюдения нечетким способом, и это представляет собой факт генерации информации, немаловажной для принятия решений.

Методы экспертных оценок имеет смысл рассматривать в гораздо более широком смысле, нежели просто опрос экспертов, сбор и получение среднего из собранных точек зрения, полученных произвольным образом из недостоверных источников, что как раз и является ошибочным. Упомянутые выше способы корректного сбора информации и получения обобщенных суждений и входят в, так называемое, научное направление экспертных оценок .

Ранжирование – упорядочивание объектов исследования по значимости, влиянию на поставленную проблему или в соответствии какому-либо признаку, исследуемому в данном опросе.

При изучении взаимосвязей между явлениями встречаются с функциональными (полными) и стохастическими (неполными) связями . При функциональной связи значение результативного признака однозначно определяется значениями факторных признаков. При этом результативный признак принимает строго определенное значение, которое можно рассчитать по формуле, выражающей эту функциональную связь. К функциональным зависимостям можно отнести формулы для расчета тех или иных экономических показателей. Например, производительность труда есть частное от деления доходов от реализации услуг продукции на численность работников W=Д/T, себестоимость услуг определяется делением затрат на производство услуг на их объем в натуральном выражении с=Э/q и т.д.

В действительности взаимосвязи в социально-экономических явлениях значительно сложнее, они транзитивны, многофакторны и не носят функционального характера. Так, производительность труда определяется не просто величиной доходов от реализации услуг и численностью работников, а, в первую очередь, уровнем организации производства и маркетинговой деятельности, степенью прогрессивности оборудования, автоматизации труда, сбалансированной тарифной политикой; каждая из этих причин в свою очередь также многофакторна.

Перечислить все факторы, влияющие на изучаемые явления, невозможно; тем более невозможно создать окончательную или общую для всех случаев формулу, устанавливающую взаимосвязь между результативным и факторным показателями.

Для характеристики реальных взаимосвязей, проявляющихся в общем, среднем, при большом числе наблюдения, статистика прибегает к изучению стохастических зависимостей, частным случаем которых, является корреляционная связь. Корреляционной называется такая связь, которая проявляется только в среднем, когда каждому значению факторов соответствует среднее значение результативного показателя. "Корреляция" в переводе с позднелатинского (correlatio) означает "соотношение", "соответствие", "взаимосвязь", "взаимозависимость". Она заключается в том, что изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением значений факторных признаков.

Корреляционные связи проявляются при достаточно большом числе наблюдений. Только в массе достигается устойчивость средних величин, что обусловлено действием закона больших чисел. Корреляционные связи – это неполные связи, поскольку результативный признак зависит еще от множества факторов, не учтенных уравнением корреляционной связи. Корреляционные связи в общественных и социально-экономических явлениях необратимы. Так, доходы отрасли связи зависят от спроса и потребностей клиентуры в ее услугах, рентабельность – от эффективности использования ресурсов производства, а не наоборот, хотя формальное сравнение вариации этих показателей может показать их согласованную изменчивость.

При исследованиях корреляционных связей важно помнить, что лишь после того, как выяснена сущность явления, установлены причинно-следственная связь и ее форма, а также определено, что первично, а что вторично, имеет смысл количественно оценивать взаимосвязи между явлениями и моделировать закономерности их развития с помощью приемов статистики.

Применение математического аппарата корреляции и регрессии к изучению показателей работы организаций связи обусловливает необходимость последовательного решения трех задач:

1. обоснование теоретической формы связи;

2. определение параметров аналитического уравнения связи;

3. количественное измерение тесноты связи между результативным и факторными признаками.

Все явления и процессы хозяйственной деятельности предприятий находятся во взаимосвязи, взаимозависимости и обусловленности. Каждый результативный показатель зависит от многочисленных и разнообразных факторов. Чем более детально исследуется влияние факторов на величину результативного показателя, тем точнее результаты анализа и оценка деятельности предприятий. Отсюда важным методологическим вопросом в анализе хозяйственной деятельности является изучение и измерение влияния факторов на величину исследуемых экономических показателей.

Часто обоснованию темы не придают большого значения, ошибочно полагая, что это просто формальность. Обоснование научной работы – важнейший этап ее написания.

Грамотное обоснование темы научного исследования значительно облегчает дальнейший процесс работы над диссертацией. Тщательное и подробное составление этого документа позволяет предварительно разобраться в исследуемой проблеме, определить пути ее решения, спрогнозировать результаты, которые должны быть получены.

Не стоит относиться к этому этапу работы как к просто формальности. Это фундаментальная основа всего научного исследования. Без соответствующей аргументации выбора области исследования диссертация не имеет смысла.

Как обосновать тему диссертации

Чтобы обоснование стало действительно хорошим заделом и помощником в дальнейшей работе, нужно ответственно подойти к его написанию.

В процессе обоснования необходимо провести подробный анализ информационных источников по теме, выяснить какие исследования уже проводились и определить степень изученности проблемы. Следует просмотреть имеющиеся по теме исследования авторефераты, научные статьи и монографии. Желательно изучить не только отечественные источники, но и зарубежные.

При этом необходимо выполнить конструктивную критику имеющихся исследований и предлагаемых в них разработок, и обосновать необходимость поиска новых актуальных и востребованных решений.

Основной упор следует сделать на доказательство полезности прогнозируемых результатов, на их востребованность в производстве и науке.

При составлении обоснования следует обращаться за помощью к научному руководителю. Затем обоснование обсуждается на заседании кафедры, а тема диссертации утверждается на ученом совете.

Этапы обоснования темы диссертации

Обоснование темы диссертации осуществляется в несколько этапов, каждый из которых должен быть продуман и грамотно оформлен.

Формулировка темы

Правильная формулировка темы исследования – залог ее успешного написания. Тема должна соответствовать Паспорту специальностей ВАК – это главный критерий правильности ее выбора и формулирования. Следует помнить, что в процессе написания диссертации тема может корректироваться. На начальном этапе формулирования темы основная задача – отразить новизну, предмет и цель проведения работы. При прочтении темы у читателя не должно остаться сомнений о содержании работы.

Актуальность темы

В части обоснования, где требуется доказать актуальность выбранной темы следует ответить на вопрос “для чего нужна данная диссертация?”. Уделять внимание необходимо не только практической ценности, но и востребованности именно научной проработки проблемы.

Определение цели и задач исследования

Цель работы отвечает на вопрос о том, каким способом будет достигнуто решение проблемы. Цель должна коррелировать с темой диссертации и органично исходить из актуальности.

Задачи работы составляются таким образом, чтобы стало ясно, после решения каких вопросов цель исследования будет достигнута.

Предполагаемая новизна исследования

Необходимо обозначить в чем будет заключаться инновационность проводимого исследования и его отличие от уже существующих работ.

Предполагаемая практическая значимость

В этом разделе указывается востребованность решения проблемы на практике, возможность использования результатов в производстве. Желательно уточнить где конкретно можно будет применить полученные разработки.

Пример обоснования темы магистерской диссертации

обновлено: Февраль 15, 2019 автором: Научные Статьи.Ру

Весомая часть финансового анализа со специальной формой оценки воздействия показывает, как написать экономическое обоснование. Пример использования такой формы, прослеживающий процесс изменения чистых финансовых потоков, которые возникают как результат реализации мер, будет представлен в этой статье. Такого плана оценка денежных потоков в корпоративных программах должна быть направлена на позитивные изменения социально-экономической сферы.

Закон

Российская законотворческая практика чётко обозначила, как написать экономическое обоснование, пример которого представлен в статье 105 (Регламент Госдумы РФ), и касается он финансовой целесообразности при внесении законопроектов, требующих для реализации определённых материальных затрат. Правительство рассматривает до представления законопроекта соответствующие материалы.

Прежде всего готовят пояснительную записку, где изложена концепция законопроекта со всеми предметами законодательного урегулирования. Второй документ демонстрирует, как написать экономическое обоснование. Пример этот не универсален, поскольку рассчитан для конкретного проекта и соблюдает интересы определённого заказчика. Естественно, каждый случай требует индивидуального подхода - всякий раз с другими расчётами и планами, поскольку финансовые обоснования пишутся всюду и всеми - от законодателей Государственной думы до учеников на уроках технологии в средней школе.

ФЭО

Как написать экономическое обоснование? Пример вы можете видеть ниже. Все зависит от объекта, которому оно посвящено: технические ли это регламенты, организации со своими собственными стандартами или даже национальная экономика, ищущая финансовые пути для экономического подъёма. Возьмём, например, техническое регулирование, которое нуждается в чётко прописанных финансовых обоснованиях для изменения норм или технических регламентов.

При внедрении проекта неминуемо будут перераспределяться затраты, выгоды и риски каждого субъекта государства, предприятия или сообщества. Не многие знают, как написать экономическое обоснование. Образец существует для каждого вида деятельности, но его нельзя назвать универсальным. Осуществление такой процедуры требуется на начальном этапе - при проектировании, что позволяет не допустить множества ошибок и приобрести массу возможностей.

Плюсы экономического обоснования

Прежде всего, с написанием обоснования прогнозируются изменения издержек, выявляются риски и выгоды всех субъектов экономики. Это связано с точной оценкой финансового и экономического эффекта в связи с изменением определённых норм. Издержки оптимизируются посредством корректировки направлений развития экономики, а разработка новых норм будет помогать выполнению этой задачи.

Конкретное моделирование обеспеченного воздействия этих разрабатываемых норм пошагово подскажет, как написать экономическое обоснование. Образец вряд ли отражает действительное положение данного предприятия, отрасли, общества. Выявить выигрышные и проигрышные стороны может только человек, находящийся внутри ситуации. Требования перемен должны быть эффективно гармонизированы со всеми системами, подвергающимися техническому регулированию, с использованием всех преимуществ внедрения какого-либо проекта.

Законопроекты

Нормативные правовые акты тоже требуют материальных или финансовых затрат, а потому законодатель, предлагающий новый проект, должен написать экономическое обоснование, то есть предоставить конкретные финансовые расчёты. В этих обоснованиях, прямо связанных с введением новой нормы или изменением правового акта, должны быть прописаны доходы и расходы бюджетов на всех уровнях, затраты каждого субъекта экономики, затраты общества (или третьих лиц), налоговые поступления, указана бюджетная эффективность.

Так делаются все реформы в государстве: изменяются механизмы управления, вводятся саморегулируемые организации, изменяются правила торговли и производства, участниками ассоциаций и объединений предоставляются определённые новые услуги. По правде сказать, эффективность введения любого законопроекта прямому и точному расчёту редко поддаётся, что общество сейчас и наблюдает воочию - множество ошибок и неточностей сопровождают их. Видимо не все законодатели знают, как написать экономическое обоснование проводимых операций. При проведении реформ особенно важен прогноз социально-экономических последствий и эффектов.

Как нужно?

Финансово-экономическая оценка любого нововведения должна быть максимально точной и заблаговременно выявлять политические, административные, экономические и другие эффекты и последствия. Как написать экономическое обоснование отчуждения имущества у государства, лучше всех знают "младореформаторы", а вот последствия этих знаний теперь преодолевает общество - с огромным трудом, болью и потерями. А ведь необходимо было оценить в денежной форме не только свои приобретения, но и наши потери (это из раздела экономического обоснования под названием "дополнительные затраты"). Выявлено ли было воздействие таких изменений на финансы всех заинтересованных сторон и бюджетов абсолютно всех уровней? А это является непременным условием правильного составления экономического обоснования.

Нет, ничего выявлено не было, просто огромное число граждан страны "в рынок не вписались". Как написать экономическое обоснование по нехватке зарплаты, которую люди не видели по несколько месяцев? Надо было провести тщательный анализ всех изменений структуры доходов, расходов и рисков субъектов экономики, всего общества, то есть третьих лиц, и это является незыблемым правилом составления экономических обоснований. Нужен был детальный анализ всего, что связано с изменениями механизмов управления. Необходимо было в этом финансовом расчёте честно оценивать (монетизированно оценивать!) перераспределение выгод, причём для абсолютно всех сторон, заинтересованных или затронутых переменами.

О целесообразности

Именно честный и беспристрастный анализ ситуации ещё до начала каких-либо изменений способен помочь в оценке целесообразности любого проекта прежде всего в денежном отношении. Тогда и даются рекомендации по его соответствию данному положению дел. Процедуры экономических обоснований должны проводиться уже на самом первом этапе, когда проект существует ещё в стадии разработки. Проектирование изменений норм правового регулирования требует достаточно веских обоснований, поскольку лишь тогда прогнозируются риски, выгоды и издержки самых разных субъектов экономики. Лишь экономическое обоснование может расписать расходы, основываясь на ожидаемом повышении доходов или сокращении затрат. Деньги тратятся для того, чтобы в будущем заработать значительно больше или расходовать меньше.

Финансовые тонкости

Как написать экономическое обоснование для банка, чтобы убедить его инвестировать проект? Сначала нужно разобраться с некоторыми непреложными истинами заёмного характера. Учитывает ли написанное обоснование то, что деньги сегодня, как правило, стоят дороже, чем через даже самое короткое время? Ведь банк даст их, разумеется, под процент. Но даже если есть личные свободные суммы, способные покрыть расходы, просчитан ли в обосновании тот процент на депозите, который неминуемо будет потерян при вложении денег в проект?

Как написать экономическое обоснование к договору с банком, чтобы в нём было доказано, что все расходы будут эффективно и с лихвой погашены, то есть будущие доходы окупят проценты по кредиту или превысят процент по депозиту? Нужно найти в данном проекте самые многообещающие стороны и доказать в обосновании, что все предлагаемые расходы на самом деле принесут экономию или доходы, равные запланированным. И не нужно искать готовых форм и распечатанных бланков. Нужно помнить, что твёрдых правил документирования финансово- или технико-экономического обоснования просто не существует.

Форма экономического обоснования должна быть самой простой и с обязательным указанием причины, которая повлияла на решение данной организации выполнять этот проект. А вот обсуждение предполагаемых выгод должно быть очень детальным, с приложением альтернатив, которые, возможно, будут кстати, и подробнейшим финансовым анализом, который определит инвестиционную привлекательность проекта. На практике обычно никто не знает, как написать технико-экономическое обоснование, особенно для проектов, где предполагается значительный риск. Чаще всего оно оформляется как самостоятельный документ и служит приложением к точной форме инициализации данного проекта. Если же, собственно, проект невелик, то все выгоды можно перечислить прямо в форме инициализации.

Отдельные элементы

Обычно определяются и указываются результаты выполнения проекта в его материальном аспекте, то есть все параметры поддаются измерению: экономия по затратам, повышение мощности или производительности, увеличение рынка, повышение доходов и тому подобное. Перед написанием обоснования есть смысл поговорить с людьми, заинтересованными в инвестициях проекта, или с разрешительными органами на предмет того, что именно они хотят в обосновании увидеть, что для них самое важное.

И всё же некоторые материальные элементы нужно иметь в виду в обязательном порядке при написании обоснований. И чем сложнее будет проект, тем большее количество таких элементов будет в нём присутствовать: сокращение издержек, экономия, возможность получения дохода дополнительно, увеличение принадлежащей компании доли рынка, полное удовлетворение клиента, направления денежных потоков. Последнее документируется как главная часть экономического обоснования проекта.

Денежные потоки

Этот анализ имеет целью помощь комитетам или лицам, которые рассматривают проекты, выбрать самые подходящие для реализации. Элементы, поддающиеся измерению, уже перечислены выше, но ими экономическое обоснование не исчерпывается. Есть и нематериальные, и их много. К примеру, из основных можно выделить переходный период и его издержки, расходы на эксплуатацию, изменение бизнес-процесса, замену персонала и тому подобное.

Отдать должное в экономическом обосновании необходимо и альтернативным решениям, перечислив все доступные методы реализации проекта на практике. Например, среди тысяч поставщиков с миллионами предлагаемых одинаковых продуктов практически не бывает одной и той же цены.

Каким образом сделать приобретение выгодным? В экономическом обосновании придётся ответить на многие, часто неудобные или просто трудные вопросы. Выгоднее купить готовое решение или найти альтернативный, собственный вариант. А можно частично купить, частично реализовать его самостоятельно. Именно таких ответов в экономическом обосновании должно быть много.

Опекунство

В зависимости от культуры данной организации экономическое обоснование пишет опекун или сам руководитель проекта. Но несёт ответственность за проект в любом случае опекун, то есть инвестор, именно он отвечает за финансовую эффективность, в то время как руководитель планирует, выполняет и практически реализует. Руководитель - форма, а опекун - содержание, то есть инвестиции. И потому главное - довести до инвестора точный объём затрат на весь проект, обозначить верные сроки окупаемости и спрогнозировать привлекательные результаты работы.

В современной литературе по теории принятия решений существуют разные подходы к классификации методов обоснования управленческих решений. Один из самых распространенных способов классификации представлено на рис 113:

Рис 113. Классификация методов обоснования управленческих решений

Согласно этому способу все методы обоснования управленческих решений делятся на количественные и качественные

Количественные методы (или методы исследования операций) применяют, когда факторы, влияющие на выбор решения, можно количественно определить и оценить

Качественные методы используют тогда, когда факторы, определяющие принятие решения, нельзя количественно охарактеризовать или они не поддаются количественному измерению вообще. К качественным методам относятся ь, в основном, экспертные методи.

Количественные методы в зависимости от характера информации, которую имеет тот, кто принимает решения, делятся на:

1) методы, применяемые в условиях однозначной определенности информации о ситуации принятия решения (аналитические методы и частично методы математического программирования);

2) методы, применяемые в условиях вероятной определенности информации о ситуации принятия решения (статистические методы и частично методы математического программирования);

3) методы, применяемые в условиях неопределенности информации о ситуации принятия решения (теоретико-игровые методы, которые зависят от того, что вызывает неопределенность ситуации: объективные обстановки ини или сознательные действия противника; делятся на методы теории статистических решений и методы теории игр.

Дадим общую характеристику каждой из приведенных групп методов

Аналитические методы характеризуются тем, что устанавливают аналитические (функциональные) зависимости между условиями решения задачи (факторами) и ее результатами (принятым решением). К аналитическим принадлежит ш широкая группа методов экономического анализа деятельности фирмы (например, построение уравнения безубыточности и нахождение точки безубыточности).

Статистические методы основываются на сборе и обработке статистических материалов. Характерной особенностью этих методов является учет случайных влияний и отклонений. Статистические методы включают методы теории и речи верности и математической статистики. В управлении широко используют такие методы этой группы: корреляционно-регрессионный анализ; дисперсный анализ; факторный анализ; кластерный анализ, методы статистического ного контроля качества и надежности тощощо.

Методы математического программирования. Математическое программирование - это раздел математики, который содержит теорию и методы решения условных экстремальных задач с несколькими переменными. В задачах математического прогр рамування необходимо выбрать значение переменных (т.е. параметров управления) так, чтобы обеспечить максимум (или минимум) целевой функции при определенных ограничениях. Наиболее широко методы математического программу ния применяются в сферах планирования номенклатуры и ассортимента изделий; определении маршрутов изготовления изделий; минимизации отходов производства; регулировании запасов; календарном планировании в иробництва тощощо.

Методы теории статистических решений используются, когда неопределенность ситуации обусловлена??объективными обстоятельствами, которые либо неизвестны, либо носят случайный характер

Теория игр используется в случаях, когда неопределенность ситуации обусловлена??сознательными действиями умного противника. Подробнее теоретикоигрови методы рассматриваются ниже

Конкретными инструментами реализации методов обоснования управленческих решений, которые широко используются на практике, являются: прогнозирование, платежная матрица,"дерево решений"

Под прогнозом понимают обоснованное утверждение о возможном состоянии объекта в будущем, об альтернативных путях достижения такого состояния. Прогнозирование управленческих решений тесно связано с планирования ям. Прогноз в системе управления является перед плановой разработкой многовариантных моделей развития объекта управленияня.

Целью прогнозирования управленческих решений является получение научно обоснованных вариантов тенденций развития проблемных ситуаций

В научной литературе приводятся различные классификации методов прогнозирования. Практическое применение тех или иных методов определяется такими факторами, как объект прогноза, точность прогноза, наличие вы ихиднои информации. Среди методов прогнозирования управленческих решений выделяют количественные и качественные. К первой группе относят: нормативный метод; параметрический метод, метод экстраполяции; индексный м етотод.

Ко второй группе методов относят: экспертный метод; функциональный метод, метод оценки технических стратегий

Метод платежной матрицы позволяет дать оценку каждой альтернативы как функции различных возможных результатов реализации этой альтернативы

Основными условиями применения метода платежной матрицы являются:

Наличие нескольких альтернатив решения проблемы

Наличие нескольких ситуаций, которые могут иметь место при реализации каждой альтернативы

Возможность количественно измерить последствия реализации альтернатив

В концепции платежной матрицы ключевым является понятие"ожидаемого эффекта"Ожидаемый эффект - это сумма возможных результатов ситуаций, которые могут возникнуть в процессе реализации альтернативы, умноженных на имя мовирнисть наступления каждой из них. В методе платежной матрицы критически важна точная оценка вероятностей возникновения ситуации в процессе реализации альтернативы альтернатив.

Метод «дерева решений» предусматривает графическое построение различных вариантов действий, которые могут быть осуществлены для решения существующей проблемы:

1) три поля, которые могут повторяться в зависимости от сложности самой задачи:

а) поле действий (поле возможных альтернатив). Здесь перечислены все возможные альтернативы действий по решению проблемы;

б) поле возможных событий (поле вероятностей событий). Здесь перечислены возможные ситуации реализации каждой альтернативы и определены вероятности возникновения этих ситуаций;

в) поле возможных последствий (поле ожидаемых результатов). Здесь количественно охарактеризованы последствия (результаты), которые могут возникнуть для каждой ситуации;

2) три компонента:

а) первая точка принятия решения. Она, как правило, изображена на графике в виде четырехугольника и указывает на место, где должно быть принято окончательное решение, то есть место, где должен быть сделан выбо ир курса действий;

б) точка возможностей. Она, как правило, изображается в виде круга и характеризует ожидаемые результаты возможных событий;

в)"ветви дерева"Они изображаются линиями, которые ведут от первой точки принятия решения к результатам реализации каждой альтернативы

Идея метода «дерева решений» состоит в том, что, продвигаясь ветвями дерева в направлении справа налево (т.е. от вершины дерева к первой точке принятия решения), следует:

б) затем, сравнивая эти ожидаемые выигрыши, сделать окончательный выбор наилучшей альтернативы

Использование этого метода предполагает, что вся необходимая информация об ожидаемых выигрышах для каждой альтернативы и вероятности возникновения всех ситуаций была собрана заранее. Метод «дерева решений» с применяют на практике в ситуациях, когда результаты одного решения влияют на последующие решения, то есть, как говорят, для принятия последовательных решенийвних рішень.

Теоретико-игровые методы. В большинстве случаев для принятия управленческих решений используется неполная и неточная информация, которая и образует ситуацию неопределенности. Для обоснования решений в условиях н неопределенности использують:

1) методы теории статистических решений (игры с природой);

2) методы теории игр

Модель задачи теории статистических решений можно описать так: если существует S = (S1, S2, Sn) - совокупность возможных состояний природы, а. Х - (XI,. Х2, хm) - совокупность возможных стратегий руководителя тогда составим матрицу, каждый элемент которой R, является результатом i-й стратегии по j-ого состояния природы. В процессе принятия решения необходимо на основе имеющихся сведений выбрать такую??стратегию, которая обесп ечить максимальный выигрыш при любых состояний природы. Итак, в задачах теории статистических решений уже существует оценка реализации каждой стратегии для каждого состояния природы. Однако совершенно неизвестно, какой из с танив природы реально возникать. Для решения таких задач используются следующие критерии критерії:

1. Критерий пессимизма (критерий. Уолд). Согласно критерию пессимизма для каждой стратегии существует худший из возможных результатов. При этом выбирается такая стратегия, которая обеспечивает лучший из слабо ших результатов, т.е. обеспечивает максимальный из возможных минимальных результатов. Критерий пессимизма в математически формализованном виде можно представить тактак:

2. Критерий оптимизма. Согласно этому критерию, для каждой стратегии есть наилучший из возможных результатов. С помощью критерия оптимизма выбирается стратегия, которая обеспечивает максимальный результат из числа максимально возможныхих:

3. Критерий коэффициента оптимизма (критерий. Гурвица). В реальности лицо, принимающее решение, не является абсолютным пессимистом или абсолютным оптимистом. Обычно она находится где-то между этими крайними по озициямы. Согласно таких предсказаний и используется критерий коэффициента оптимизма. Для математической формализации коэффициента оптимизма в его формуле вводится коэффициент. Я, характеризующий (в долях единицы) степень ощущения лицом, принимающим решение, что она является оптимистом. Выбирается при этом стратегия, которая обеспечиваетпечує:

4. Критерий. Лапласа. С помощью трех предыдущих критериев стратегия выбиралась, исходя из оценки результатов состояний природы, и практически не учитывались вероятности возникновения таких состояний. Критерий и. Лапласа предусматривает расчеты ожидаемых эффектов от реализации каждой стратегии, т.е. суммы возможных результатов возникновения каждого состояния природы, взвешенных на вероятности появления каждого из них выбирает ется при этом стратегия, которая обеспечивает максимальный ожидаемый эффектект:

5. Критерий сожаления (критерий. Сэвиджа). Использование этого критерия предусматривает, что лицо, принимающее решение, должно минимизировать свои потери при выборе стратегии. Иными словами, она минимизирует свою потенций йну ошибку при выборе неправильного решения. Использование критерия сожаления предусматриваетчає:

Построение матрицы потерь. Потери (bij) при этом рассчитываются отдельно для каждой стратегии по формуле:

Выбор лучшей стратегии по формуле:

Использование теории игр. Организации обычно имеют цели, которые противоречат целям других организаций-конкурентов. Поэтому работа менеджеров часто заключается в выборе решения с учетом действий конкурентов. Для в решения таких проблем предназначены методы теории игогор.

Теория игр - это раздел прикладной математики, изучающий модели и методы принятия оптимальных решений в условиях конфликта

Под конфликтом понимают такую??ситуацию, в которой сталкиваются интересы двух или более сторон, преследующих различные (чаще противоречащие) цели. При этом каждое решение должно приниматься в расчете на р разумного противника, который пытается навредить другому участнику игры достичь успеху.

С целью исследования конфликтной ситуации строят ее формализованную упрощенную модель. Чтобы построить такую??модель, необходимо четко описать конфликт, т.е.:

1) уточнить количество участников (участники или стороны конфликта называются игроками);

2) указать на все возможные способы (правила) действий для игроков, которые называются стратегиями игроков;

Основную задачу теории игр можно сформулировать так: определить, какую стратегию должен применить умный игрок в конфликте с умным противником, чтобы гарантировать каждому из них выигрыш, притом так, что в отклонение любого из игроков от оптимальной стратегии может только уменьшить его в игре.

Центральное место в теории игр занимают парные игры с нулевой суммой, т.е. игры, в которых;

Участвуют только две стороны;

Одна сторона выиграет ровно столько, сколько проигрывает другая

Такой равновесный выигрыш, на который имеют право рассчитать обе стороны, если они будут придерживаться своих оптимальных стратегий, называется ценой игры. Решить парную игру с нулевой суммой означает ае найти пару оптимальных стратегий (одну для первого игрока, а вторую - для второго) и цену декабреи.

Две компании Y и Z с целью увеличения объемов продаж продукции разработали следующие альтернативные стратегии:

Компания Y:

Y1 (уменьшение цены продукции);

Y2 (повышение качества продукции);

YЗ (предложение более выгодных условий продажи)

Компания Z

Z2 (открытие новых дистрибьюторских центров);

Z3 (увеличение количества торговых агентов)

Выбор пары стратегий Yi, и Z i определяет результат игры, который обозначим как. Аy и считать его выигрышем компании. В. Теперь результаты игры для каждой пары стратегий. В. ИZ можно записать в виде матрицы, в которой т строк и п столбцов. Строки отвечают стратегиям компании Y, а столбцы - стратегиям компании ZZ:

Таблица 112. Платежная матрица игры

Если игра записана в таком виде, это означает, что она приведена к нормальной форме

Для решения игры рассчитаем верхнюю и нижнюю цену игры и вычислим седловую точку

Нижнюю и верхнюю цену игры находим, руководствуясь принципом осторожности, согласно которому в игре нужно вести себя так, чтобы при наихудших для тебя действиях противника получить наилучший результат (уже известный и нам критерий пессимизма.

Чистые стратеги - это пара стратегий (одна - для первого игрока, а вторая - для второго игрока), которые перекрещиваются в седловой точке. Седловая точка в этом случае и определяет цену игры

Игры, которые не имеют седловой точки, на практике встречаются чаще. Доказано, что и в этом случае решение всегда есть, но оно находится в пределах смешанных стратегий. Найти решение игры без седловой точки ки означает определение такой стратегии, которая предусматривает использование нескольких чистых стратегииій.

В играх с седловой точкой отклонения одного игрока от своей оптимальной стратегии уменьшает его выигрыш (в лучшем случае выигрыш остается неизменным)

В играх, которые не имеют седловой точки, ситуация иная. Отходя от своей оптимальной стратегии, игрок имеет возможность получить больший выигрыш за нижнюю цену игры. Но такая попытка

связана с риском: если второй игрок угадает, какую стратегию применил первый, тогда он также отступит от своей ми-нимакснои стратегии. В результате выигрыш первого игрока будет меньше нижнюю цен на игры. Единственная возможность помешать противнику угадать, какая стратегия используется - это применить несколько чистых стратегий. Отсюда появляется понятие"смешанная стратегияратегія".

Экспертные методы принятия решений применяются в случаях, когда для принятия управленческих решений невозможно использовать количественные методы. Чаще всего на практике применяют такие экспертные мето оды:

1) метод простого ранжирования;

2) метод весовых коэффициентов

Метод простого ранжирования (или метод предоставления преимущества) состоит в том, что каждый эксперт обозначает признаки в порядке предпочтения. Цифрой 1 обозначается важнейший признак, цифрой 2 - следующая за сту под корень важности тощо.

Оценки признаков (a ij), полученные от каждого эксперта, сводятся в табл 113 до такого вида:

Таблица 113. Метод простого ранжирования

Статистические методы контроля качества в настоящее время приобретают все большее признание и распространение в здравоохранении. Терминология, используемая в этой области, заимствована из теории вероятностей и математической статистики; она применяется к производству и использованию предметов потребления и оказанию услуг.

Основной задачей статистических методов контроля является обеспечение производства пригодной к употреблению продукции (медицинских услуг) и оказание этих услуг с наименьшими затратами. С этой целью проводят анализ новых операций или другие исследования, направленные на обеспечение производства пригодной к употреблению продукции.

В данной главе понятие контроль качества будет рассматриваться в связи с планированием, проектированием, разработкой требований к производству медицинских услуг и т.п. Статистические методы контроля качества продукции были внедрены в нескольких ведущих отраслях производства и правительственных учреждениях бывшего СССР, что дало значительные результаты по следующим показателям: повышение качества закупаемого сырья; экономия сырья и рабочей силы; повышение качества производимой продукции; снижение количества брака; снижение затрат на проведение контроля; улучшение взаимосвязи между производителем и потребителем; облегчение перехода производства с одного вида продукции на другой.

Главная задача контроля качества - не просто увеличить количество услуг, а увеличить количество таких услуг, которые бы отвечали запросам потребителей, т.е. пациентов. Хотя качество медицинских услуг во многом зависит от планирования и разработки требований, однако не меньшее значение имеют также качество медикаментов и предметов медицинского назначения, организация процесса производства и контроля производимых медицинских услуг. Одним из основных принципов контроля качества при помощи статистических методов является стремление повысить качество медицинской помощи, осуществляя контроль на различных этапах производственного процесса в ЛПУ.

Существуют два основных понятия в контроле качества медицинской помощи: это измерение контролируемых параметров и распределение. Для того, чтобы можно было судить о качестве медицинской услуги, необходимо измерить такие параметры, как надежность стандарта ее производства, значимость побочных эффектов реализуемой технологии, потенциальная экономичность, показатель эффективности и т.п. Второе понятие - распределение значений контролируемого параметра - основано на том, что нет двух совершенно одинаковых по величине параметров у одних и тех же медицинских услуг, по мере того, как измерения становятся все более точными, в результатах измерений параметров обнаруживаются небольшие расхождения.

Эти расхождения могут иметь какую-то закономерность либо быть хаотичными. Изменчивость «поведения» контролируемого параметра бывает двух видов. Первый случай - когда значения его составляют совокупность случайных величин, образующихся в нормальных условиях; второй - когда совокупность его случайных величин образуется в условиях, отличных от нормальных под действием определенных причин.

Персонал, осуществляющий управление процессом оказания медицинской помощи, в котором формируется контролируемый параметр, должен по его значениям установить несколько параметров.

Во-первых, в каких условиях параметры услуги получены (стандартных или отличных от них). И если они получены в условиях, отличных от стандартных, то каковы причины этих нарушений. Затем принимается управляющее воздействие по устранению этих причин. Таким образом, параметры производства медицинских услуг представить в виде числовых данных достаточно трудно, однако в конечном итоге решение многих, а то и большинства задач по производству качественных медицинских услуг зависит именно от измеряемых данных. С целью преодоления указанных трудностей в теории статистического контроля качества продукции разработан ряд математических моделей.

Правильность управленческих решений зависит от точности исходных данных. Решения, принятые на основании небольшого количества точных данных, правильнее решений, принятых на основании большого количества неточных данных. Даже использование ПЭВМ для анализа большого количества неточных данных приведет только к тому, что неправильное решение будет принято быстрее, чем правильное. Чем точнее данные, которыми мы располагаем при решении какой-либо проблемы, тем скорее мы придем к правильному решению, если сможем их правильно оценить и использовать.

Контроль качества при помощи статистических методов можно с успехом осуществлять в различных областях производства товаров и услуг. Такой контроль используется в управлении таким процессом, при котором одни и те же товары изготовляются серийно в течение длительного периода времени или когда нужно поддерживать определенный уровень качества изделий, поскольку даже небольшое отклонение приводит к большой потере средств.

Статистические методы используются также в контроле при единичном и мелкосерийном производстве. В процентном отношении экономия или прибыль при кратковременных процессах производства медицинских услуг оказывается больше, чем при долговременных. Это значит, что если оборудование возобновляет работу или если процесс повторяется, то полезно знать возможности и недостатки, например, диагностического оборудования и обслуживающего его персонала. При кратковременных процессах важно иметь надежное оборудование, состоящее из минимального количества отдельных частей. Очень важно при этом уметь извлечь максимальную выгоду из небольшого количества данных. В таких ситуациях очень важно «измерение» мнений экспертов.

При анализе мнений экспертов можно применять самые разнообразные статистические методы, описывать их ─ значит описывать всю прикладную статистику. Тем не менее, можно выделить основные широко используемые в настоящее время методы математической обработки экспертных оценок - это проверка согласованности мнений экспертов (или классификация экспертов, если нет согласованности) и усреднение мнений экспертов внутри согласованной группы.

Поскольку ответы экспертов во многих процедурах экспертного опроса - не числа, а такие объекты нечисловой природы, как градации качественных признаков, ранжировки, разбиения, результаты парных сравнений, нечеткие предпочтения и т.д., то для их анализа оказываются полезными методы статистики объектов нечисловой природы.

Почему ответы экспертов носят нечисловой характер? Наиболее общий ответ состоит в том, что люди не мыслят числами. В мышлении человека используются образы, слова, но не числа. Поэтому требовать от эксперта ответа в форме числа - значит «насиловать» его разум. Даже в экономике предприниматели, принимая решения, лишь частично опираются на численные расчеты. Это видно из условного (т.е. определяемого произвольно принятыми соглашениями) характера балансовой прибыли, амортизационных отчислений и других экономических показателей (Орлов А.И., 1995). Поэтому фраза типа «Медицинская клиника стремится к максимизации прибыли» не может иметь строго определенного смысла.

Эксперт может сравнить два объекта (ортопедический протез, медицинская услуга и т.п.), дать им оценки типа «хороший», «приемлемый», «плохой», упорядочить несколько объектов по привлекательности, но обычно не может сказать, во сколько раз или на сколько один объект лучше другого. Другими словами, ответы эксперта обычно измерены в порядковой шкале, являются ранжировками, результатами парных сравнений и другими объектами нечисловой природы, но не числами.

Распространенное заблуждение состоит в том, что ответы экспертов стараются рассматривать как числа, занимаются «оцифровкой» их мнений, приписывая этим мнениям численные значения - баллы, которые потом обрабатывают с помощью методов прикладной статистики как результаты обычных физических измерений. В случае произвольности оцифровки выводы, полученные в результате обработки данных, могут не иметь отношения к реальности (Кемени Дж., Снелл Дж., 1972). С позиций репрезентативной теории измерений (Литвак Б.Г., 1982) следует применять алгоритмы анализа данных, результаты работы которых не меняются при допустимом преобразовании шкалы.

Тем не менее, математическая статистика, дает возможность принимать правильные решения руководителям ЛПУ, которые основываются на интерпретации. Интерпретация, в свою очередь, основывается на анализе, анализ ─ на табличных данных, а табличные данные на совокупности собранных данных. Каждый из приведенных этапов зависит от предыдущего. Данные могут быть получены на основании данных экспертизы, анализа реестров (счетов), опроса пациентов и т. д. Формирование выборки осуществляется методом направленного и случайного (рандомизированного) отбора.

Математическая статистика служит для:

· определения, установления или описания характера полученных данных;

· возможности заключения относительно популяции или генеральной совокупности, из которой сделана выборка.

Для системного рассмотрения процесса, выявления проблемы следует использовать графические приемы, такие как причинно - следственные диаграмма, диаграмма алгоритма процесса и другие. Следовательно, непрерывное повышение качества - это научно организованный процесс, основанный на использовании методов математической статистики, в том числе графических приемов.

Основополагающим методом в оценке качества медицинской помощи является экспертиза законченных случаев профилактики, диагностики и лечения, а так же экспертиза качества функционирования протезов клапанов сердца, зубных протезов и т.п., предполагающая определение соответствия конкретных результатов диагностики, лечения, профилактики заболеваний, реабилитации больных и инвалидов - стандартным показателям. В идеале оценку качества медицинской помощи следовало бы проводить на основании конечных показателей здоровья населения. Теоретически отрасль здравоохранения должна использовать системы таких конечных показателей для изучения процессов профилактики, диагностики, лечения и реабилитации, чтобы в результате наблюдений способствовать распространению только тех технологий оказания медицинской помощи, при которых максимальные конечные результаты сочетались бы с минимальными расходами на их достижение.

На практике использование конечных показателей здоровья контингентов населения для измерения качества профилактики, диагностики и лечения имеет значительные ограничения. Более практичным методом измерения качества представляется оценка его промежуточных показателей. Они существенно влияют на конечные результаты и могут служить хорошим их приближением в случае использования конкретных медицинских технологий. Кроме того, они дают возможность непрерывного, а не периодического измерения качества.

Промежуточные показатели должны достоверно отражать ход лечения и максимально исключать колебания в зависимости от особенностей пациентов. Показатели, отражающие окончательные и промежуточные результаты, дают представление о стандартных ситуациях. Вместе с ними находят применение сигнальные показатели, характеризующие единичные ситуации.

Сигнальные показатели показывают, что ситуация требует дополнительного расследования. Для анализа статистической информации применяются обобщающие показатели - средние и относительные. Для того, чтобы статистические показатели правильно отражали изучаемые явления, необходимо выполнять следующие требования:

· Стремиться к тому, чтобы они выражали сущность явлений и давали им точную количественную оценку.

· Добиваться полноты информации, особенно по комплексному отображению всех сторон текущего процесса.

· Обеспечивать сравнимость статистических показателей посредством одинаковых временных интервалов, а также одинаковых единиц измерения.

· Повышать степень точности исходной информации, на основании которой исчисляются показатели, так как данные достоверны только в том случае, если они совпадают с действительными размерами процессов, правильно характеризуют их содержание.

Анализ – это, прежде всего сравнение, сопоставление статистических данных. В результате сравнения получают качественную оценку явлений, которая выражается в виде относительных величин. По своему познавательному значению относительные величины подразделяются на следующие виды: структура, интенсивность, динамика, сравнение, координация. Относительные величины структуры характеризуют состав совокупности. Исчисляются как отношение абсолютной величины каждого из элементов совокупности к абсолютной величине всей совокупности. Например, структура несоблюдения стандартов КСГ по набору диагностических, лечебных мероприятий и т. д. Как правило, показатели структуры выражаются в процентах.

Относительные величины динамики характеризуют изменение изучаемого явления во времени, выявляют направление развития, измеряют интенсивность развития. Расчет относительных величин выполняется в виде темпов роста и других показателей динамики. Относительные величины интенсивности показывают, насколько распространено изучаемое явление в среде, то есть частоту явления.

Рассчитываются показатели интенсивности делением абсолютной величины изучаемого явления на абсолютную величину, характеризующую объем среды, в которой выявлено явление. Относительная величина показывает, сколько единиц одной совокупности приходится на единицу другой совокупности. Например, показатель частоты несоблюдения стандартов КСГ на 100 экспертиз. Промежуточные и окончательные показатели качества также являются относительными.

Основными характеристиками тенденций протекания процесса являются среднее арифметическое (математическое ожидание), мода и медиана, параметры рассеивания. Параметрами рассеивания являются размах, среднеквадратическое отклонение и дисперсия. Среднеквадратическое отклонение определяется по стандартной формуле. Размах ─ это разность между наибольшим и наименьшим значениями в выборке. Он представляет собой случайную величину и подчиняется определенному распределению, характеризующемуся математическим ожиданием. Существуют таблицы отношений математического ожидания размаха к среднему квадратическому отклонению в зависимости от объема выборки. Зная эти коэффициенты, можно по значению размаха оценить величину генерального среднего квадратического отклонения, что часто делается в практике, например, при построении контрольного графика. Следует отметить, что математическое ожидание размаха быстро увеличивается с ростом объема выборки. Поэтому размах для оценки среднеквадратического отклонения применяют, как правило, при использовании выборок малого объема (5-10).