| ← Июнь 2004 → | ||||||
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
|
|---|---|---|---|---|---|---|
|
8
|
9
|
10
|
11
|
12
|
13
|
|
|
15
|
16
|
17
|
18
|
19
|
20
|
|
|
22
|
23
|
24
|
25
|
26
|
27
|
|
|
29
|
30
|
|||||
За последние 60 дней 8 выпусков (3-4 раза в месяц)
Сайт рассылки:
http://orlovs.pp.ru/ivst.php
Открыта:
29-06-2000
Адрес
автора: science.humanity.econometrika-owner@subscribe.ru
Статистика
0 за неделю
Эконометрика - выпуск 177
| Информационный Канал Subscribe.Ru |
|
Здравствуйте, уважаемые подписчики! * * * * * * *
В этом, 177-м выпуске рассылки "Эконометрика" от 14 июня 2004 года вашему вниманию предлагается подборка статей, опубликованных в 1994-95 гг. в международной газете "Наука и технология в России". Приятно отметить, что они отнюдь не потеряли своей актуальности. Эти статьи послужили основой для многих других публикаций. Образно говоря, они были семенами, из которых выросли высокие растения. Однако именно в них сформулированы исходные идеи. И познакомиться с этими идеями быстрее и легче при чтении зародышевых кратких статей, чем развернутых сочинений. В рассылку включены следующие статьи: 1. Современный подход к экономическому образованию (1995). 2. Исторический шанс средней школы (1994). 3. Сертификация и статистические методы (1995). 4. Современные методы экспертных оценок (1995). Все вышедшие выпуски Вы можете посмотреть в Архиве рассылки по адресу http://www.subscribe.ru/archive/science.humanity.econometrika. * * * * * * *
Современный подход к экономическому образованию Гражданам России необходимо современное экономическое образование. В статье впервые рассказывается о проекте "Математическая экономика - школьникам и студентам". Цель этого проекта - разработка современной системы экономико-математического образования (в старших классах средней школы и на экономических факультетах вузов), использующей как западную традицию, так и достижения отечественной экономико-математической мысли. Проект развивается сотрудниками и аспирантами экономико-математического факультета Московского государственного института электроники и математики (технического университета) с 1993 г. К предыстории относятся методические разработки 70-80-х годов по экономико-математической и вероятностно-статистической тематике [1]. А также пропаганда необходимости широкого введения вероятностного и статистического (в частности, эконометрического) образования в средней школе, развернутая Российской ассоциацией по статистическим методам [2,3]. Экономическое образование в России: состояние и перспективы Как современные западные экономические концепции проникали в Россию? Вначале появились краткосрочные (неделя - две недели - месяц) образовательные структуры, нацеленные на конкретные прикладные знания по основам менеджмента, бухучета, деятельности налоговой, таможенной и других служб, правилам регистрации предприятий и т.д. Следующий этап - издание западных вводных курсов по экономике "низшего уровня", т.е. не предполагающих знания математики даже в объеме современной российской средней школы. В них, в частности, не использовалось понятие производной. Отметим, что соответствующий раздел математики изучается в российской средней школе. Появились также отечественные компиляции на ту же тему. Все эти сочинения обычно переведены с большим числом погрешностей, а отечественные страдают различными ошибками, ибо написаны неквалифицированными в экономике авторами (ср.[3]). К сожалению, в настоящее время на русском языке практически отсутствуют учебные книги "промежуточного" и "высокого" уровня, в которых экономика излагалась бы на том математическом уровне, который имеют старшеклассники и студенты-младшекурсники институтов типа МГИЭМ. Следует отметить, что западная экономика гораздо более математизирована, чем отечественная. Она примерно эквивалентна нашей "математической экономике". Недаром западные образовательные структуры по экономике устраивают для российских учащихся вступительные экзамены по математике, а не по экономике. Поэтому мы употребляем как синонимы термины "экономическое образование" и "экономико-математическое образование". На русском языке имеется достаточно обширная математическая литература по экономико-математическим методам и моделям, наработанная, прежде всего, Центральным экономико-математическим институтом АН СССР, Московским государственным университетом, Вычислительным Центром АН СССР и многими другими научными центрами. К сожалению, она плохо приспособлена для начального преподавания из-за сложности математического аппарата и, во многих случаях, оторванности от проблем реальной жизни. При внедрении в преподавание современных экономико-математических методов в настоящее время приходится вести борьбу на два фронта. Во-первых, с плохо осведомленными в современной экономике и абсолютно не знающими математики "экономистами", в ряде случаев предпочитающими свое невежество выдавать за эталон экономической мысли. Поскольку в образовательных структурах больших кадровых изменений не было и не могло быть (откуда взять новых образованных экономистов - их надо готовить не менее 10 лет!), то с сожалением приходится констатировать, что разнообразные гранты Сороса и другая зарубежная помощь в основном пошли на пропитание невежд и конъюнктурщиков. Написанными ими учебными материалами, по нашему мнению, пользоваться нецелесообразно. Во-вторых, приходится "выяснять отношения" с математиками - специалистами по доказательству теорем в области математических моделей экономики, которые зачастую искренне, но ошибочно считают, что их теоремы нужны для реальной экономической работы. Дай им волю - они научат школьников и студентов многообразным теоремам, доказанным высококвалифицированными математиками, которым по тем или иным причинам желательно заявить о пользе своих работ для экономики. В результате студенты попадут в реальную жизнь без каких-либо полезных знаний, поскольку обсуждать практические проблемы применения своих методов математики не хотят, да и не могут. Впрочем, это и не дело математиков. Мы создаем учебные курсы и разрабатываем учебно-методическую литературу, стараясь обучить экономике и полезным для решения её проблем математическим методам и моделям, не скатившись при этом ни в один из описанных уклонов. В силу научных биографий членов нашего коллектива наиболее опасно скатиться в сторону бесплодной теоретизации и математизации. Некоторой гарантией от него служит опыт собственной предпринимательской деятельности. Современная концепция экономико-математического образования Мы считаем полезным выделить четыре составляющие: вводный курс, математические методы в экономике, математические модели в экономике, конкретные экономические дисциплины. При этом учитываем, что обучение экономико-математическим дисциплинам происходит на фоне математического, компьютерного и общего образования. Содержание вводного курса описано ниже. Математические методы в экономике мы делим на методы оптимизации, вероятностно-статистические методы, дискретные методы и методы системного анализа (включая, в частности , репрезентативную теорию измерений, теорию нечетких множеств, общую схему устойчивости [4] и т.д.). Математические модели в экономике мы делим на - технико-экономические модели (в частности, модели оптимального управления производством и качеством продукции, модели статистического контроля качества и т.д.), - социально-экономические модели (в частности, модели социологических и маркетинговых опросов, экспертных оценок, демографические модели и др.), - макроэкономические и микроэкономические модели (включая модели экономического роста и равновесия, страхования, банковского дела, финансов и инвестиций, экономического риска и др.). Конкретные экономические дисциплины, имеющиеся, в частности, в учебных планах экономико-математического факультета МГИЭМ(ТУ) - это менеджмент, бухгалтерский учет, финансовый анализ и аудит, финансирование и кредитование - и многие другие дисциплины, в которых математические методы и модели хотя и используются, но должны играть подчиненную, служебную роль. Современный курс основ экономики Очевидно, что на уровне общего среднего образования речь должна идти, прежде всего, о вводном курсе основ экономики. Он должен быть замкнут в себе, давать законченное образование на определенном уровне. По нашему мнению, он должен включать: - описательную экономику и избранные вопросы предпринимательства в России (описание реального функционирования экономического механизма, в частности, знакомство с основными типами экономических систем, с договорными отношениями между предприятиями, знакомство с различными видами предприятий (единоличное предприятие, полное партнерство - коммуна, товарищество с ограниченной ответственностью - колхоз - кооператив, акционерные общества закрытого и открытого типов, предприятия в государственной, муниципальной собственности и собственности общественных организаций) и их схемами управления), - основные этапы экономической истории России - подобные сведения обычно содержатся во вводных западных курсах по "economics" (см., например, [5], которые необходимо дополнить российским материалом), - элементы микроэкономики и макроэкономики (теория поведения потребителя, теория фирмы, рыночные структуры и т.д.) с использованием математических методов (в частности, предельные, они же маргинальные или маржинальные, полезности, издержки, доходы и т.п. надо описывать на основе понятия производной), однако этой тематикой, по нашему мнению, не следует особенно увлекаться, поскольку указанные направления экономической теории практически не имеют непосредственных применений в реальной экономической жизни, во многом основаны на излишне упрощенных, а потому нереалистических предпосылках, хотя и полезны для освоения основных проблем и понятий, - примеры математического моделирования экономических явлений и процессов (в 70-е годы мы провели анализ различных экономико-математических теорий с целью выбора наиболее подходящей для начального изучения со школьниками и студентами; при этом математическая модель должна иметь практическую ценность, т.е. применяться с ощутимым экономическим эффектом; она должна быть достаточно развитой в математическом плане и давать возможность для достаточно глубокого и подробного изучения учащимися; математический аппарат должен быть доступен старшеклассникам; удалось найти только одну такую экономико-математическую область - классическую модель Вильсона управления запасами [1], с изучения которой мы начинаем знакомство учащихся с математическими моделями в экономике), - основные понятия эконометрики (вслед за подавляющим большинством зарубежных стран, от США и Японии до Кении и Ботсваны, нашей стране предстоит ввести в среднее образование вероятность и статистику [2], причем достаточно естественно эту тематику вводить на примере неопределенностей в экономических данных - под именем эконометрики; методы математического моделирования неопределенностей экономических явлений необходимы для рассказа о задачах страхования, контроля качества и сертификации, для обоснования результатов социологических и маркетинговых опросов, для организации проведения и обработки данных экспертных опросов и т.д.; в 70-х годах нами разработана схема [6], позволяющая строго, но быстро и без излишних подробностей изложить основные идеи эконометрики), - примеры обработки конкретных экономических данных необходимы как для закрепления теоретического материала, так и для демонстрации связи теории с жизнью (так, расчет индекса инфляции позволяет на основе проведенных учащимися экономических наблюдений рассчитать значения того показателя, о котором постоянно идет речь в средствах массовой информации; экспериментальное определение кривой спроса по собранным школьниками данным - подготовка к проведению маркетинговых исследований, и т.д.; особенно перспективным представляется проведение опросов силами старшеклассников, которые в силу возрастных особенностей весьма подходят на роль интервьюеров, имея "сравнительные преимущества" [5] по сравнению с любым иным контингентом кандидатов в интервьюеры). Разумеется, преподаватели по своему выбору могут добавлять к описанной основе разработанные ими темы. Студенты имеют возможность в рамках проекта проявить творческие способности. Так, работы двух коллективов студентов-второкурсников экономико-математического факультета МГИЭМ(ТУ) по индексам инфляции включены в план научно-исследовательских работ института. Реализация проекта "Математическая экономика - школьникам и студентам" Основные базы проекта - экономико-математический факультет МГИЭМ и средняя школа-лицей No.1140. В частности, описанный выше "вводный курс" реализован на 1-2 годах обучения студентов, а в несколько меньшем объеме - в 10-х и 11-х классах средней школы-лицея No.1140 (при финансовой поддержке Промрадтехбанка). Ряд выпускников лицея, участвовавших в этих занятиях, в настоящее время 1995 г. - А.О.) учится на первом курсе экономико-математического факультета МГИЭМ(ТУ). Кроме того, по аналогичным программам идут занятия в Экономико-математическом лицее, организованном на базе МГИЭМ в 1994 г., и на подготовительных курсах МГИЭМ. Целесообразно более широкое внедрение полученных результатов, для чего на основе проекта желательно разработать и издать массовым тиражом ряд учебных пособий. Литература 1. Гусев В.А., Орлов А.И., Розенталь А.Л. Внеклассная работа по математике в 6-8 классах.- М.: Просвещение, 1977(1 изд.), 1984 (2 изд., испр. и доп.). 2. Орлов А.И. Прикладная статистика - "Золушка" научно-технической революции. - Наука и технология в России, 1994, No.1 (3), с.13-14. 3. Орлов А.И. Исторический шанс средней школы. - Наука и технология в России, 1994, No.3 (5), с.28-29. 4. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979, 296 с. 5. Самуэльсон П. Экономика. - М.: МГП "Алгон" - ВНИИСИ, 1992. 6. Орлов А.И. Вероятностное пространство, неравенство Чебышева и закон больших чисел - основа курса теории вероятностей для школьников. - В сб.: Подготовка студентов педагогических институтов к внеурочной работе по математике. - Вологда: ВГПИ, 1976, с.13-29. Публикация: Орлов А.И. Современный подход к экономическому образованию. - Международная газета "Наука и технология в России". 1995. No.4(10). С.23-24. А.И.Орлов, профессор кафедры математической экономики * * * * * * *
Исторический шанс средней школы Свобода приходит нагая... 1. Что это - глупость или преступление? Такими словами кончался каждый абзац речи проф. П.Н.Милюкова в Государственной Думе. Речь, посвященная деятельности Правительства России, была произнесена в ноябре 1916 г. Те же слова и по адресу того же органа управления можно произнести и сейчас. Развал страны и развал экономики беспрецедентны. "Великой депрессии" 30-х годов США далеко до нас. Валовой национальный продукт и реальный доход граждан сократились более чем вдвое. Шесть миллионов жизней - цена происходящего (из-за обвального спада рождаемости россиян сейчас меньше на 6 миллионов, чем следовало бы ожидать по прогнозам демографов). Развал СССР обошелся среднестатистическому россиянину, по нашим расчетам, в 4,5 миллиона рублей, а деятельность Е.Т.Гайдара нанесла каждому из нас ущерб в 3,6 миллиона рублей. Индекс инфляции за 3 года (с марта 1991 г., когда цены примерно соответствовали "застойным", по март 1994 г.) составил, по нашим расчетам, 1523. Зарплата профессора в марте 1994 г. - 65360 руб., что в ценах марта 1991 г. составляет 42 руб. 92 коп. Будучи студентом, я получал в качестве стипендии больше. Если средняя зарплата составляла в тот же период 146000 руб. против 250 руб. три года назад, т.е. номинально выросла в 584 раза, а реально сократилась в 2,6 раза, то зарплата профессора сократилась более чем в 9 раз! Напомним о нашем прогнозе [1]. Он оказался излишне оптимистичным. Зарплата профессора с трудом и лишь в отдельные моменты времени догоняет зарплату уборщицы в метро. За эту заботу профессора искренне благодарны Президенту. Мы ведем наблюдения за ценами и рассчитываем индекс инфляции. По сравнению с мартом 1991 г. к августу 1993 г. цены выросли в 659 раз, к ноябрю - в 1045 раз, к 26 мая 1994 г. - в 2279 раз. С 15 ноября 1993 г. по 14.03.94 индекс инфляции составил 1,46, а за два месяца - с 14.03.94 по 26.05.94 - уже 1,50, т.е. за полгода рост цен - в 2,19 раза! Петр Первый был поумнее нынешних администраторов. Он посылал дворянских недорослей учиться за границу. Сколько нужно учиться экономике рядовому квалифицированному американцу? Средняя школа. Университет - 4 года на степень бакалавра и потом 2-3 - на степень магистра. Высшая ступень - доктор философии (аспирантское обучение) - еще не менее 3 лет. Всего - по крайней мере 9 лет. Мог ли обучиться экономике упомянутый выше Е.Т.Гайдар? В 1988 г. кандидат экономических наук Е.Т.Гайдар работает заведующим отделом политической экономики и экономической политики журнала ЦК КПСС "Коммунист". В статье [2] он яростно отстаивает необходимость безусловного выполнения государственного плана и клеймит тех, кто пытается уклониться от этого под предлогами защиты интересов своего предприятия. Т.е. в 1988 г. Гайдар - активный борец против рыночной экономики. А в 1991 г. он уже действует под флагом внедрения рыночной экономики. Сопоставление дат доказывает, что Гайдар - невежда в экономике. Однако это не освобождает указанное лицо от ответственности за нанесенный ущерб. Не предрешая выводов народного суда, научное сообщество вправе высказаться. В частности, Специализированному совету Центрального экономико-математического института Российской академии наук следовало бы поставить перед ВАК вопрос о лишении Е.Т.Гайдара ученой степени доктора экономических наук, присужденной в ЦЭМИ РАН по госплановской тематике. 2. Ложка меда в бочке дегтя - Исторический Шанс средней школы Многие беды нашей страны - от засилья невежд. Но нет худа без добра - на фоне других отраслей народного хозяйства положение средней школы относительно улучшилось. В условиях планомерной ликвидации науки, особенно прикладной, высвободилось большое число высококвалифицированных специалистов [1], в результате в школу хлынул поток новых преподавателей. Муниципальные власти финансировали школы лучше, чем федеральные - вузы, в результате в 1993/94 учебном году школьный учитель получал больше профессора вуза. Итог: переход преподавателей из вузов в школу. Массовое появление новых сильных педагогических кадров сочетается с некоторым снятием административного зажима со стороны образовательских властей (разгромивших в свое время движение математического просвещения 1960-х годов). В частности, используются разнообразные учебники, разные типы школ работают не по одной, а по различным программам. Появляются новые предметы, например, экономического толка. Так, в московской средней школе-лицее No.1140 развернуто обучение математической экономике по оригинальным программам, сочетающим западный опыт преподавания основ рыночной экономики и отечественные разработки в области экономико-математических методов для старшеклассникам. Российская средняя школа имеет Исторический Шанс выйти на первое место в мире, передвинувшись из-за кулис на авансцену общественной жизни. Предпосылки этого: снят жесткий административный контроль (надолго ли?), появились квалифицированные кадры и всё ещё сохранилось уважение народа к образованию. Оно проявляется в широком распространении полуплатного (например, кружки в школах) и платного (например, подготовительные курсы) обучения, стремления молодежи в вузы (хотя для мальчиков - это и способ избавиться от службы в армии). Перечисленные предпосылки не вечны. Например, хочется верить, что экономическое положение улучшится - а тогда начнется отток из школы наиболее активной части преподавателей. 3. Чему учить? Как использовать Исторический Шанс средней школы? У нас есть свобода менять ситуацию к лучшему. Как точно сказал Велимир Хлебников,"Свобода приходит нагая..." - на щедрое финансирование рассчитывать не стоит. Но оно и не является решающим. Полагаю, что научному сообществу целесообразно применить свои интеллектуальные возможности для нужд среднего образования. Надо осмыслить программы. Нужна ли в средней школе геометрия в таком объеме и почему в ней нет теории вероятностей и математической статистики? Традиционны претензии к преподаванию английского языка - после 10 лет обучения учащиеся не могут поддерживать разговор. Достается и физике - школьники не умеют починить электропроводку... Стоит подумать о том, как полученные знания будут в будущем использоваться. Успех информатики у школьников объясняется просто - умение работать на компьютерах нужно многим выпускникам школы. А вот надо ли учить стереометрию? Ведь когда-то отказались от латыни и греческого языка. Тренировать навыки рассуждений можно на чем-либо более полезном, чем стереометрия. Исключение из программ устаревших знаний и целых предметов позволит найти время на то, что необходимо: математическую экономику, вероятность и статистику. Тогда мы догоним передовые страны - США, Японию, а также Кению, Ботсвану и десятки иных государств, в которых вероятность и статистика - любимый предмет учителей и школьников [3]. Не менее важно, как учить. Очевидный лозунг: от заучивания - к реальному действию. Например, задание по географии: завтра еду в Бразилию, что взять с собой? 4. Надо менять систему образования В России традиционно имеется резкая грань между средним и высшим образованием. Нужна ли она? На размышления наводит тот факт, что наблюдается реальное размывание границ между школой и вузом. Так, в последние годы в Москве около 70% студентов технических вузов набирают во время досрочных экзаменов в марте-апреле. Многие передовые школы имеют долгосрочные программы сотрудничества с вузами. С другой стороны, последний школьный год обычно посвящается подготовке к вступительным экзаменам. Давайте спросим себя: зачем столько времени тратить на подготовку к вступительным экзаменам? К тому же эти экзамены зачастую не имеют отношения к будущей специальности. Например, зачем сдавать физику будущим экономистам? И даже - крамольный вопрос - кому нужны в работе логарифмические уравнения и теорема о трех перпендикулярах? Разрыв между школой и вузом проявляется и в повторном изучении математического анализа, физики... Напрашивается идея создания комплексов "школа-вуз", в которых школьники без потери времени и сил на подготовку и сдачу вступительных экзаменов становятся студентами. Муниципальные власти могут привлечь лучшие кадры для работы в таком комплексе. В связи с расширением платных форм обучения необходима разработка соответствующих организационных схем, предусматривающих взаимную ответственность учащихся и учебных заведений, возможность выбора предметов обучения, учебных программ, преподавателей... Исторический шанс приведения среднего образования в соответствие с потребностями людей и общества в целом упустить было бы обидно. Литература 1. Орлов А.И. Социологический прогноз развития Российской науки на 1993-1995 гг./ Наука и технология в России. 1993. No.1. 2. Гайдар Е.Т. Курсом обновления/Коммунист. 1988. No.3. 3. The teaching of statistics / Studies in mathematical education, v.7. - Paris: Unesco, 1991. - 258 pp. Публикация: Орлов А.И. Исторический шанс средней школы. - Международная газета "Наука и технология в России". 1994 г. No.3(5). С.28-29. А.И.Орлов, доктор технических наук, * * * * * * *
Сертификация и статистические методы Статистические методы играют ведущую роль в решении задач сертификации и управления качеством товаров и услуг в современных экономических условиях. Сертификация и управление качеством В России намечается всё расширяющаяся тенденция к сертификации продукции, т.е. к официальной гарантии поставки производителем продукции, удовлетворяющей установленным требованиям. Поставщики и продавцы должны иметь сертификаты качества на предлагаемые ими товары и услуги. Маркетинг, т.е. производственная и коммерческая политика, нацеленная на получение максимальной прибыли на основе изучения рынка, создания конкурентоспособной продукции и её полной реализации, включает в себя работы по сертификации. Говоря о сертификации продукции, могут иметь в виду качество конкретной её партии. В ряде случаев это оправдано - рядового потребителя интересует качество лишь той единицы продукции, которую он приобрёл. Однако установление долговременных хозяйственных связей целесообразно лишь в случае, когда поставщик гарантирует высокое качество не одной, а всех партий своей продукции. Для этого должны быть проведены оценка и сертификация технологических процессов и производств. Ещё больше повышается доверие к поставщику, если не только отдельные технологические линии (процессы), но и все предприятие в целом гарантированно выпускает продукцию высокого качества. Это обеспечивается действующей на предприятии системой качества, удовлетворяющей требованиям Международной организации по стандартизации ИСО, сформулированным в международных стандартах ИСО серии 9000 по системам качества. В современных экономических условиях одна из основных характеристик качества товара - его конкурентоспособность. Очевидно, необходимо уметь оценивать конкурентоспособность перед запуском продукции в производство или началом работы по ее продвижению на зарубежный рынок. Одним из основных компонентов конкурентоспособности является технический уровень продукции. В западных учебниках по экономике отмечают, что фирма, обладающая патентом или новой научно-технической разработкой, имеет более высокий излишек производителя по сравнению с другими фирмами. При выборе направления инвестиционных вложений одна из основных учитываемых характеристик - технический уровень продукции. Для анализа и оценки технического уровня продукции необходимы статистические методы [1]. Из сказанного вытекает, что сертификация материалов и других видов продукции - это современная форма управления качеством продукции. На Западе общепризнано, что основная составляющая в управлении качеством продукции - это статистические методы (см., например, отчет Комитета ИСО по изучению принципов стандартизации [2]). В нашей стране внедрение комплексных систем управления качеством (КС УКП) сводилось во многом к подготовке документации организационного характера. Статистические методы использовались в промышленности недостаточно, а государственные стандарты по этой тематике зачастую содержали грубейшие ошибки (см. конкретные факты в [3]). Ситуация в области применения статистических методов и причины нашего отставания достаточно подробно разобраны в [4]. О развитии статистических методов сертификации в России Более 150 лет статистические методы применяются в России для проверки соответствия продукции установленным требованиям, т.е. для сертификации. Действительный член Петербургской академии наук М.В.Остроградский еще в 1846 г. рассматривал задачу статистического контроля партий мешков муки или штук сукна армейскими поставщиками. За прошедшие с тех пор 150 лет в России кое-что было сделано, особенно в области теории: монографии Ю.К. Беляева и Я.П. Лумельского можно смело назвать классическими. Был выпущен и длинный ряд практических руководств, в основном переводных. С начала 70-х годов стали разрабатываться государственные стандарты по статистическим методам. В связи с обнаружением в них грубых ошибок мы в 1985 г. организовали "Рабочую группу по упорядочению системы стандартов по прикладной статистике и другим статистическим методам". В её работе приняли участие 66 специалистов, в том числе 15 докторов и 36 кандидатов наук. В соответствии с рекомендациями Рабочей группы 24 из 31 государственного стандарта по статистическим методам были отменены в 1986-87 гг. К сожалению, потеряв силу как нормативные документы, ошибочные стандарты продолжают использоваться как научно-технические издания. Полученные Рабочей группой результаты и выводы не были опубликованы, ошибки в стандартах не были публично вскрыты, и авторы дальнейших публикаций продолжают ссылаться на издания с грубейшими ошибками. Поэтому публикация и популяризация результатов и выводов Рабочей группы актуальны и в настоящее время, через 8 лет (писано в 1995 г. - А.О.) после окончания анализа стандартов по статистическим методам. Почему ошибочные стандарты продолжают использоваться как авторитетные научно-технические публикации? Инженеру и работнику прикладной науки несвойственно менять специальность, становиться математиком и самостоятельно повторять выкладки и рассуждения, положенные в основу ГОСТа. Поэтому инженер обычно не может самостоятельно обнаружить математические ошибки в ГОСТе, даже грубейшие. С другой стороны, математику несвойственно анализировать нормативно-техническую документацию. Рабочая группа была уникальным, даже в мировом масштабе, примером совместной работы математиков и инженеров, именно поэтому ей удалось сопоставить тексты стандартов с результатами современной науки. Вполне естественно, что невежды и бюрократы Госстандарта сделали всё, чтобы помешать признанию и исправлению ошибок в государственных стандартах. Например, чтобы скрыть наличие ошибочных стандартов в системе ГОСТов "Прикладная статистика", эта система была отменена полностью; отменив ошибочные отечественные стандарты, оставили без изменений аналогичные стандарты СЭВ и ИСО; формальными и неформальными методами преследовали тех, кто разоблачал ошибки в стандартах, и т.д. В 1988-89 гг. наиболее активная часть Рабочей группы (10 докторов и 15 кандидатов наук) составили "Аванпроект комплекса методических документов и пакетов программ по статистическим методам стандартизации и управления качеством"(сокращенно - "Аванпроект СТАТПРОМ", т.е. "статистика в промышленности"). Это обширное сочинение (около 1600 стр.) и на настоящий момент является наиболее полным руководством по рассматриваемой тематике. К сожалению, Госстандарт не пожелал финансировать реализацию заказанного им "Аванпроекта". Тогда мы решили действовать самостоятельно. В 1989 г. был организован Центр статистических методов и информатики (ЦСМИ). К середине 1990 г. ЦСМИ были разработаны 7 диалоговых систем по современным статистическим методам управления качеством, а именно, СПК, АТСТАТ-ПРП, СТАТКОН, АВРОРА-РС, ЭКСПЛАН, ПАСЭК, НАДИС (описания этих систем приведены в [4]). В работе участвовали 128 специалистов. В дальнейшем к ЦСМИ присоединялись новые группы научно-технических работников, уже к концу 1991 г. нас было более 300. Информация о программных продуктах и другой деятельности ЦСМИ постоянно помещалась в журналах "Заводская лаборатория" и "Надежность и контроль качества". Программные продукты, разработанные Центром статистических методов и информатики, использовались более чем в 100 организациях и предприятиях. Среди пользователей - производственные объединения "Уралмаш", "АвтоВАЗ", "Пластик"; ЦНИИ черной металлургии им.Бардина, НИИ стали, ВНИИ эластомерных материалов и изделий, НИИ прикладной химии, ЦНИИ химии и механики, НПО "Орион", НИЦентр по безопасности атомной энергетики, ВНИИ экономических проблем развития науки и техники, ВНИИ нефтепереработки; МИИТ, Казахский политехнический институт, Ульяновский политехнический институт, Донецкий государственный университет и др. Параллельно ЦСМИ вел работу по объединению статистиков. В апреле 1990 г. в Большом Актовом Зале Московского Энергетического института прошла Учредительная конференция Всесоюзной организации по статистическим методам и их применениям. На Учредительном съезде Всесоюзной статистической ассоциации (ВСА) в октябре 1990 г. в Московском экономико-статистическом институте эта организация вошла в состав ВСА в качестве секции статистических методов. В 1992г. после развала СССР и фактического прекращения работы ВСА на основе секции статистических методов ВСА организована Российская ассоциация по статистическим методам (РАСМ), действующая и в настоящее время. В мероприятиях секции статистических методов ВСА и РАСМ активно участвовали несколько сот человек. А основной тематикой этих специалистов являются, как следует из сказанного выше, статистические методы в сертификации (управлении качеством). В ЦСМИ и РАСМ коллективными усилиями разработан единый подход к проблемам применения статистических методов в сертификации и управлении качеством, на основе которого написана настоящая статья. Классификация статистических методов сертификации Рассмотрим два основания для классификации. Первое - по виду статистических методов. Второе - по этапам жизненного цикла продукции, на которых соответствующий метод применяется. Первое основание привычно для специалистов по разработке статистических методов и соответствующего программного обеспечения, второе - для тех, кто эти методы применяет на конкретных предприятиях. В ЦСМИ сложилось пятичленное деление по первому основанию (в скобках указаны наименования диалоговых систем, разработанных в ЦСМИ): а) прикладная статистика - иногда с дальнейшим выделением статистики случайных величин, многомерного статистического анализа, статистики случайных процессов и временных рядов, статистики объектов нечисловой природы (Система Регрессионного Статистического Моделирования СРСМ, или СТАТМАСТЕР; АДДА, ГРАНТ, КЛАМС, ЭКОНОМЕТРИК, РЕГРЕССИЯ, ЛИСАТИС, ЭКОСТАТ, РЕСТ); б) статистический приемочный контроль (СПК, АТСТАТ-ПРП, КОМПЛАН); в) статистическое регулирование технологических процессов, в частности, методом контрольных карт (СТАТКОН, АВРОРА-РС); г) планирование эксперимента (ПЛАН, ЭКСПЛАН, ПАСЭК, ПЛАНЭКС); д) надежность и испытания (НАДИС, ОРИОН, СЕНС). В стандарте ИСО 9004-87 "Общее руководство качеством и элементы системы качества. Руководящие указания" выделены 11 этапов жизненного цикла продукции. По имеющейся у ЦСМИ информации, в промышленно развитых странах статистические методы широко применяются на всех 11 этапах. Для регулярного решения обширных комплексов задач сертификации и управления качеством на конкретном предприятии в ряде случаев целесообразно создать диалоговую систему, предназначенную для использования именно на этом предприятии. Примерами являются "Автоматизированное рабочее место материаловеда (АРМ материаловеда)" и "Автоматизированное рабочее место математика (АРМ математика)", разработанные ЦСМИ для ВНИИ эластомерных материалов и изделий. Любая фирма, желающая достичь успеха в современных экономических условиях, должна активно использовать современные статистические методы. В частности, без них немыслим современный маркетинг на предприятии [6]. Литература 1. Орлов А.И., Фомин В.Н. Применение статистических методов при анализе технического уровня и качества продукции / Надежность и контроль качества. 1988. No.12. С.3-9. 2. Цели и принципы стандартизации / Под ред. Т. Сандерса. - М.: Изд-во стандартов, 1974. - 132 с. 3. Орлов А.И. О современных проблемах внедрения прикладной статистики и других статистических методов / Заводская лаборатория. 1992. Т.58. No.1. С.67-74. 4. Орлов А.И. Прикладная статистика - "Золушка" научно-технической революции / Наука и технология в России. 1994. No.1(3). С.13-14. 5. Орлов А.И. Внедрение современных статистических методов с помощью персональных компьютеров / Качество и надежность изделий. No.5(21). - М.: Знание, 1992. - С.51-78. 6. Организационно-методические материалы по маркетингу на предприятии. - М.: Всесоюзный центр статистических методов и информатики, 1991. -91 с. Публикация: Орлов А.И. Сертификация и статистические методы. - Международная газета "Наука и технология в России". 1995. No.5(11). С.29-30. А.И.Орлов, доктор технических наук * * * * * * *
Современные методы экспертных оценок На основе более чем двадцатилетнего опыта комиссии "Экспертные оценки" Научного совета АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика" рассматриваются основные проблемы теории и практики экспертных оценок. Современные математические методы экспертных оценок - это в основном методы статистики объектов нечисловой природы [1]. Экспертные оценки как научно-практическая дисциплина Для принятия обоснованных решений необходимо опираться на опыт, знания и интуицию специалистов. После второй мировой войны в рамках теории управления (менеджмента) стала развиваться самостоятельная дисциплина - экспертные оценки. Методы экспертных оценок - это методы организации работы со специалистами-экспертами и обработки мнений экспертов, выраженных в количественной и/или качественной форме с целью подготовки информации для принятия решений ЛПР - лицами, принимающими решения. Для проведения работы по методу экспертных оценок создают Рабочую группу (сокращенно РГ), которая и организует по поручению ЛПР деятельность экспертов, объединенных (формально или по существу) в экспертную комиссию (ЭК). Существует масса методов получения экспертных оценок. В одних с каждым экспертом работают отдельно, он даже не знает, кто ещё является экспертом, а потому высказывает своё мнение независимо от авторитетов. В других - экспертов собирают вместе для подготовки материалов для ЛПР, при этом эксперты обсуждают проблему друг с другом, учатся друг у друга, и неверные мнения отбрасываются. В одних методах число экспертов фиксировано и таково, чтобы статистические методы проверки согласованности мнений и затем их усреднения позволяли принимать обоснованные решения. В других - число экспертов растет в процессе проведения экспертизы, например, при использовании метода "снежного кома" (см., например, [2]). В настоящее время не существует научно обоснованной классификации методов экспертных оценок и тем более - однозначных рекомендаций по их применению. Сначала в нашей стране появились (в 1960-х годах) ученические публикации о простейших методах экспертных оценок. Как обычно бывает, тривиальные соображения широко распространились, вошли в массовое сознание инженеров и управленцев (менеджеров) и стали тормозом на пути внедрения современных результатов в области экспертных оценок. По нашему мнению, наиболее продвинутые результаты в рассматриваемой области были получены в результате работы комиссии "Экспертные оценки" Научного совета АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика" в 1970-2000-х годах. Цели работы экспертов Что должна представить экспертная комиссия в результате своей работы - информацию для принятия решения ЛПР или проект самого решения? От ответа на этот методологический вопрос зависит организация работы экспертной комиссии. Цель - сбор информации для ЛПР. Тогда Рабочая группа должна собрать возможно больше относящейся к делу информации, аргументов "за" и "против" определенных вариантов решений. Полезен метод постепенного увеличения числа экспертов, описанный в [2]. Сначала первый эксперт приводит свои соображения по рассматриваемому вопросу. Составленный им материал передается второму эксперту, который добавляет свои аргументы. Накопленный материал поступает к следующему (третьему) эксперту... Процедура заканчивается , когда иссякает поток новых соображений. Отметим, что эксперты в рассматриваемом методе только поставляют информацию, аргументы "за" и "против", но не вырабатывают согласованного проекта решения. Нет никакой необходимости стремиться к тому, чтобы экспертные мнения были согласованы между собой. Более того, наибольшую пользу приносят эксперты с мышлением, отклоняющимся от массового, поскольку именно от них следует ожидать наиболее оригинальных аргументов. Цель - подготовка проекта решения для ЛПР. Математические методы в экспертных оценках применяются обычно именно для решения задач подготовки проекта решения. При этом зачастую некритически принимают догмы согласованности и одномерности. Эти догмы "кочуют" из одной публикации в другую, поэтому целесообразно их обсудить. Догма согласованности Считается, что решение может быть принято лишь на основе согласованных мнений экспертов. Поэтому исключают из экспертной группы тех, чьё мнение отличается от мнения большинства. Отсеиваются как неквалифицированные лица, так и наиболее оригинальные мыслители, глубже проникшие в проблему, чем большинство. Следовало бы выяснить их аргументы, предоставить им возможность для обоснования их точек зрения. Вместо этого их мнением пренебрегают. Бывает и так, что эксперты делятся на две или более групп, имеющих единые групповые точки зрения. Например, в [2] приведен пример деления специалистов при оценке результатов научно-исследовательских работ на две группы: "теоретиков", явно предпочитающих НИР, в которых получены теоретические результаты, и "практиков", выбирающих те НИР, которые позволяют получать непосредственные прикладные результаты. Иногда заявляют, что в случае обнаружения двух или нескольких групп экспертов (вместо одной согласованной во мнениях) опрос не достиг цели. Это не так! Цель достигнута - установлено, что единого мнения нет. И ЛПР должен это учитывать. Стремление обеспечить согласованность мнений экспертов любой целой может приводить к сознательному одностороннему подбору экспертов, игнорированию всех точек зрения, кроме одной, наиболее полюбившейся Рабочей группе (или даже "подсказанной" ЛПР). Поскольку число экспертов обычно не превышает 20-30, то формальная статистическая согласованность мнений экспертов может сочетаться с реально имеющимся разделением на группы, что делает дальнейшие расчеты не имеющими отношения к действительности. Если же обратиться к конкретным методам расчетов, например, с помощью коэффициентов конкордации на основе коэффициентов ранговой корреляции Кендалла или Спирмена, то необходимо помнить, что на самом деле проверка согласованности таким способом означает ни больше, ни меньше, как отклонение гипотезы о независимости и равномерной распределенности мнений экспертов на множестве всех ранжировок. Другими словами, мы падаем жертвой слов: проверка согласованности в указанном статистическом смысле вовсе не является проверкой согласованности в смысле практики экспертных оценок. (Именно ущербность рассматриваемых методов привела нас к разработке нового математического аппарата для проверки согласованности - непараметрических методов, основанных на люсианах [3].) С целью искусственно добиться согласованности стараются уменьшить влияние мнений экспертов-диссидентов. Жесткий способ борьбы с диссидентами состоит в их исключении из состава экспертной комиссии. Отбраковка экспертов, как и отбраковка резко выделяющихся результатов наблюдений вообще, приводит к процедурам, имеющим плохие или неизвестные статистические свойства. Так, в [4] показана крайняя неустойчивость классических методов отбраковки выбросов по отношению к отклонениям от предпосылок модели. Мягкий способ борьбы с диссидентами состоит в применении робастных (устойчивых) статистических процедур. Простейший пример: если ответ эксперта - действительное число, то резко выделяющееся мнение диссидента сильно влияет на среднее арифметическое ответов экспертов и не влияет на их медиану. Поэтому разумно в качестве согласованного мнения рассматривать медиану. Однако при этом игнорируются (не достигают ЛПР) аргументы диссидента. Догма одномерности Распространен примитивный подход так называемой "квалиметрии", согласно которому объект всегда можно оценить одним числом. Оценивать человека одним числом приходило в голову лишь на невольничьих рынках. Вряд ли даже самые рьяные квалиметристы рассматривают книгу или картину как эквивалент её рыночной стоимости. Альтернативой единственному обобщенному показателю является математический аппарат многокритериальной оптимизации - множества Парето и т.д. В некоторых случаях всё-таки можно глобально сравнить объекты - например, с помощью тех же экспертов. Тогда можно подобрать коэффициенты при отдельных показателях так, чтобы упорядочение с помощью линейной функции возможно точнее соответствовало глобальному упорядочению. Наоборот, в подобных случаях не следует оценивать указанные коэффициенты с помощью экспертов. Эта простая идея до сих пор не стала очевидной для отдельных составителей методик по проведению экспертных опросов и анализу их результатов. Они упорно стараются заставить экспертов делать то, что они выполнить не в состоянии - указывать веса, с которыми отдельные показатели должны входить в итоговый обобщенный показатель. Эксперты обычно могут сравнить объекты или проекты в целом, но не могут вычленить вклад отдельных факторов. Раз организаторы опроса спрашивают, эксперты отвечают, но эти ответы не несут в себе надежной информации о реальности... Математические модели поведения экспертов Теория и практика экспертных оценок весьма математизированы. Можно выделить две взаимосвязанные ветви - математические модели поведения экспертов и математико-статистические методы анализа экспертных оценок. Модели поведения экспертов обычно основаны на предположении, что эксперты оценивают интересующий ЛПР параметр (например, ранжировку образцов изделий по конкурентоспособности) с некоторыми ошибками, т.е. эксперта рассматривают как особого рода прибор с присущими ему метрологическими характеристиками. Оценки группы экспертов рассматривают как совокупность независимых одинаково распределенных случайных величин со значениями в соответствующем пространстве объектов числовой или нечисловой природы. Обычно предполагается, что эксперт чаще выбирает правильное решение (т.е. адекватное реальности), чем неправильное. В математических моделях это выражается в том, что плотность распределения случайной величины - ответа эксперта монотонно убывает с увеличением расстояния от центра распределения - истинного значения параметра. На математических моделях поведения экспертов основаны методы планирования экспертного опроса, сбора и анализа ответов экспертов. Очевидно, чем больше предположений заложено в модель, тем больше выводов можно сделать на основе экспертных оценок, рассматриваемых как статистические данные - и тем менее обоснованными являются эти выводы, если нет оснований для принятия используемой модели. Математические методы анализа экспертных оценок При анализе мнений экспертов можно применять практически все методы прикладной статистики. В этом утверждении нет ничего нового: поскольку одно из научных направлений желает рассматривать эксперта как прибор, то и экспертные оценки оно сопоставляет с результатами измерений - традиционным видом данных, обрабатываемых с помощью методов прикладной статистики. 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 [1]. 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. Эксперт может сравнить два объекта, 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. Перспективным является использование интервальных экспертных оценок: эксперт называет не число, а интервал в качестве оценки рассматриваемого параметра. Такие процедуры удачно сочетают в себе количественный и качественный подходы в экспертных оценках. Разработанные к настоящему времени математические методы и модели в области экспертных оценок позволят существенно повысить эффективность работы экспертных комиссий и обоснованность заключений экспертиз. Литература 1. Орлов А.И. Нечисловая статистика. - Международная газета "Наука и технология в России", 1994, No.3(5), с.7-8. 2. Панкова Л.А., Петровский А.М., Шнейдерман М.В. Организация экспертиз и анализ экспертной информации. - М.:Наука, 1984. - 120 с. 3. Орлов А.И. Парные сравнения в асимптотике Колмогорова. - В сб.: "Экспертные оценки в задачах управления", М.: ИПУ,1982, с.58-66. 4. Орлов А.И. Неустойчивость параметрических методов отбраковки резко выделяющихся наблюдений. - Ж-л "Заводская лаборатория". 1992. Т.58. No.7. С.40-42. Публикация: Орлов А.И. Современные методы экспертных оценок. - Международная газета "Наука и технология в России". 1995. No.4(10). С.17-19. А.И.Орлов, доктор технических наук * * * * * * *
Вниманию всех программистов! Проект "Disser" (http://kankowski.narod.ru) предлагается к передаче для дальнейшего развития всем желающим. Приобретший пакет получает на него все имущественные и неимущественные права, в том числе право на распространение от своего имени (ограничения и условия минимальны). В случае заинтересованности - пишите по адресу kankowski@narod.ru. * * * * * * *
Книга "PHP: полезные приемы" Знаете, как старые "компьютерщики" учатся новому языку программирования? Они не изучают толстенные учебники, не штудируют конспекты и руководства. Им не нужны премудрые преподаватели, они не корпят над тщательно выполняемыми уроками. Им достаточно всего лишь краткого описания языка и нескольких уже готовых программ, написанных на нем. На основании анализа этого они язык и осваивают. Что надо для такого усвоения? Кроме умения думать и наблюдать, делать выводы - ничего! Ну, вернее, почти ничего. Еще нужны те самые краткое описание языка и несколько примеров. Книга "PHP: полезные приемы" именно их вам и даст. В ней как раз и приводится небольшая справка по языку программирования PHP и текст сценариев, выполняющих наиболее популярные у создателей сайтов задачи. А все сценарии снабжены подробным подстрочным комментарием о предназначении каждой их строчки. Так что вы можете как изучать язык PHP по этой книге, так и сразу же вводить тексты сценариев в компьютер и размещать их на сайте. Цена книги - 100-150 руб. Эту книгу Вы можете купить, не сходя с места - через Интернет-магазин "Болеро". * * * * * * *
На сайте http://antorlov.nm.ru или его зеркале http://www.newtech.ru/~orlov Вы можете найти:
Страница рассылки - http://antorlov.nm.ru/ivst.htm или http://www.newtech.ru/~orlov/ivst.htm. В Москве для работы с сайтом www.newtech.ru/~orlov Вы можете воспользоваться бесплатным демо-доступом компании NewTech. Телефоны: (095)234-94-49, (095)956-37-46. Login: imt или demo. Password: test, Primary DNS: 212.16.0.1, Secondary DNS: 193.232.112.1. Вход под этим логином бесплатный, сеанс связи неограничен. Если Вам отказывают в авторизации, то просто повторите дозвон позже. На сайте http://karamurza.chat.ru представлена книга видного современного философа и политолога С.Г.Кара-Мурзы "Опять вопросы вождям", которая является глубоким научным исследованием проблем западного и российского общества. Книга предназначена всем интересующимся политологическими и социологическими проблемами. "Disser" - это комплект макросов для Word, упрощающих создание рефератов и курсовых. Готовое оформление, титульный лист, содержание создаются несколькими щелчками мыши. Ввод предельно упрощён благодаря автозамене, расшифровывающей популярные сокращения. Также: настройка недокументированных возможностей, дополнительные шаблоны, сборник полезных советов, методичка "Как написать реферат". Сайт: http://kankowski.narod.ru, зеркало: http://e-town.nm.ru. Из книги Максима Калашникова "Битва за Небеса", представленной на сайте http://sw.rus-idea.com, вы узнаете о том, какими должны были стать воздушно-космические силы СССР 2000 года и прочтете о русской авиации 20 века. Удачи вам и счастья! |
| http://subscribe.ru/
E-mail: ask@subscribe.ru |
Отписаться
Убрать рекламу |
| В избранное | ||
