Элиминирование внутреннего убеждения экспертов при комплексной оценке инвестиционных проектов на основе применения рекуррентных алгоритмов

Элиминирование внутреннего убеждения экспертов при комплексной оценке инвестиционных проектов на основе применения рекуррентных алгоритмов

В практической деятельности часто возникает необходимость, так называемой, многокритериальной оптимизации, то есть оценки инвестиционных проектов по комплексу признаков.

Обычно при этом используется метод ранжирования показателей, объединенных в группы и вычисление интегрального показателя на основании установления весов групп. Данный метод является частным случаем метода анализа иерархий. Не смотря на то, что при составлении рейтингов показателей используются объективные показатели и шкалы, веса показателей не могут быть назначены абсолютно объективным способом.

Внутреннее убеждение эксперта - сложное многогранное понятие, которое выступает как предпосылка, как процесс, как результат познавательной деятельности эксперта. Внутреннее убеждение одновременно является основой для формирования экспертом выводов. Существенную роль в формировании внутреннего убеждения играют такие разные по сущности понятия, как интуиция и правосознание[1].

Наиболее полно понятие «внутреннего убеждения эксперта» рассмотрено относительно правоприменительной практики.

В литературе отсутствует единая точка зрения относительно природы и понятия внутреннего убеждения, а также факторов, влияющих на него. И. Я. Фойницкий и В. К. Случевский [2] рассматривали внутреннее убеждение не как озарение, посетившее субъекта оценки доказательств, а как мыслительный акт, который связывали с сознанием и обстоятельствами дела, как основным критерием формирования внутреннего убеждения. М. С. Строгович рассматривал внутреннее убеждение применительно к судьям как субъективное выражение объективной истины, как критерий, процесс, метод и результат оценки доказательств. [3].

Внутреннее убеждение всегда органически связано с его мировоззрением, с его правосознанием, являющимся в данном обществе господствующим. [4].

А.Р. Ратинов и М. С. Строгович рассматривают внутреннее убеждение как предпосылку, процесс и результат познавательной деятельности субъекта. На этой основе они выделяют гносеологический, логический и психологический аспекты внутреннего убеждения. [5].

В литературе также высказывается мнение, в соответствии с которым внутреннее убеждение следует рассматривать как начало, принцип, как метод оценки и как результат оценки. 6].

Особая точка зрения на сущность убеждения высказывается Ю. В. Кореневским. [7] В частности, он считает, что «Критерием истины в правосудии может быть только внутреннее убеждение следователя, прокурора и главное судьи» [8]. В научной литературе также отмечается этический аспект внутреннего убеждения. «Внутреннее убеждение как этическая категория представляет собой рациональную основу нравственной деятельности личности, позволяющую ей совершать тот или иной поступок сознательно, с разумным пониманием необходимости и целесообразности определенного поведения». [9].

Внутреннее убеждение как нравственная, этическая категория связано с другой этической категорией совести. Совесть проявляется в форме разумного осознания нравственного значения совершаемых действий. Человек судит о своих поступках как бы от своего собственного имени, исходя из своих собственных представлений о справедливости, долге, правом или неправом [10].

В литературе обращается внимание еще на один аспект внутреннего убеждения, на обязательность его внешнего выражения в аргументированности, обоснованности принятого решения [11].

В данной работе не ставилась задача идентификации или коррекции внутренних убеждений эксперта, а лишь предпринята попытка за счет рекуррентных алгоритмов, если не элиминировать полностью, то хотя бы частично скорректировать отражение внутреннего убеждения экспертов относительно назначения весовых коэффициентов отдельных параметров оцениваемого проекта. Что должно обеспечить повышение объективности общей оценки инвестиционного проекта.

Процесс оценки проекта по комплексу признаков в самом общем виде может быть представлен формулами:

(1).

где I — интегральный показатель (ранг) проекта;

k - число уровней иерархии k = 1,2 и т. д.;

l, m - число групп в k-ом уровне иерархии;

Bkz - ранг z-ой группы в k-ом уровне иерархии;

n - количество показателей в группе;

ai — ранг показателя в группе;

Xi — оценка (балл) показателя.

При этом оценка показателя вычисляется как:

(2).

где Xmax - максимальное значение показателя в генеральной совокупности;

Xmin — минимальное значение показателя в генеральной совокупности;

Pmax - максимальный балл для данного показателя;

Pmin - минимальный балл для данного показателя;

Xr — значение показателя.

Пример формы для расчета по данной методике, выполненной в MS Excel для четырех проектов, представлен на рисунке 1. При этом суммарно загрязнение является интегральным показателем по блоку экологических показателей и рассчитывается как сумма отношений концентраций в зоне загрязнений к предельно допустимой концентрации по данному загрязнителю. Суммарный уровень загрязнения и объем налоговых льгот (возможность уменьшения доходной части бюджета при сохранении профицита) являются «стоп-факторами», то есть лимиты по ним не могут быть превышены вне зависимости от других показателей проектов. В условиях ограниченности объема льгот они будут предоставлены предприятиям (проектам), имеющим более высокий ранг, то есть отвечающим желательной динамики развития региона.

Представленная методика является типовой и приемлема как на уровне предприятий, так и регионов, однако ее существенным недостатком является чрезмерная «жесткость», невозможность учета индивидуальных состояний экспертов и увязки оценок с определенной институциональной системой. Предложенная ниже методика организации экспертной оценки проектов на основании нечеткой рекуррентной модели позволяет в определенной мере преодолеть данные недостатки.

В рамках предлагаемой системы оценки проектов предполагается проведение следующих расчетов:

(3).

где I — интегральный показатель привлекательности проекта;

Xi — оценка (балл) показателя,.

- для показателей оцениваемых методом шкалирования;

где Xmax - максимальное значение показателя в генеральной совокупности;

Xmin — минимальное значение показателя в генеральной совокупности;

Pmax - максимальный балл для данного показателя;

Pmin - минимальный балл для данного показателя;

Xr — значение показателя.

- для показателей оцениваемых экспертно;

- функция прогнозируемости i-го показателя;

- функция коррекции субъективности в паре «вес — значение»;

- вес i-го показателя в z-ой группе, назначенный j-ым экспертом;

— среднее значение веса i-го показателя в z-ой группе по всем экспертам;

- вес i-го показателя в z-ой группе;

- функция коррекции групповых предпочтений эксперта;

- значение характеристического показателя в идеальной модели данное j-ым экспертом z-ой группы;

- среднее значение характеристического показателя в идеальной модели по всем экспертам;

- вес z-ой группы, назначенный j-ым экспертом;

- вес j-го эксперта по уровню компетентности;

- функция учета эмоционального состояния эксперта;

- средний уровень оценок степени прогнозируемости показателей j-ым экспертом;

- средний уровень оценок степени прогнозируемости показателей всеми экспертами.

Значения лингвистических переменных для корректирующих рекуррентных функций.

- функция прогнозируемости i-го показателя, то есть степени уверенности эксперта в том, что данный показатель определен корректно:

отличная — 5;

хорошая — 4;

средняя — 3;

ниже средней — 2;

плохая — 1.

- функция коррекции субъективности в паре «вес — значение», то есть учет того, что эксперты завышают / занижают значения экспертно оцениваемых показателей, вес которых, по их мнению, в группе наиболее велик;

- функция коррекции групповых предпочтений эксперта, то есть учитывающая субъективность назначения весов групп контролируется на основании построения экспертом «идеальной модели» по характеристическим признакам. Сущность методики заключается в том, что эксперту предлагается выбрать значения признаков (уровень доходности, уровень заработной платы по проекту и т. д.) при идеальном сочетании всех параметров - чем сильнее его показатель отличается от среднего по всем экспертам, тем, очевидно, больший вес группе соответственно социальных или коммерческих показателей им будет выбран.

Шкала отклонений (значения функции нечеткой переменной):

значительно выше / ниже — отклонение на 30% и более;

выше / ниже — в интервале от 15% до 30%;

на среднем уровне — отклонения в пределах 15%.

- функция учета эмоционального состояния эксперта. В простейшем случае основывается на степени уверенности эксперта в уровне прогноза. Если отклонения в пределах 10% по отношению к среднему уровню, можно считать эмоциональный уровень как нейтральный. Выше более чем 10% - эмоциональный подъем — склонность к переоценке; ниже — эмоциональный спад — склонность к недооценке.

- вес j-го эксперта по уровню компетентности при правильной организации экспертизы всегда равен единице, так как возможность неравенства экспертов провоцирует сегрегацию по признаку «свой - чужой».

Аналитический вид (типизация) нечетких функций осуществляется исходя из решаемых задач, то есть желания сделать акцент на учете индивидуальных мнений экспертов или нивелировать их. В простейшем случае принимается функция y = x, то есть корректирующий коэффициент равен баллу, назначаемому значениям лингвистической переменной.

В модели могут быть выделены следующие нечеткие рекуррентные контуры:

• — коррекция групповых весов пропорционально мировоззренческой позиции экспертов;
• — коррекция весов экспертов пропорционально их эмоциональному состоянию;
• — коррекция весов показателей в группе на основе сравнения сочетания «значимость — значение»;
• — коррекция значения показателей пропорционально степени уверенности в точности оценки (прогнозируемости).

Предлагаемая модель оценки привлекательности инновационных проектов может использоваться как при принятии решений об инвестировании (уровень хозяйствующего субъекта), так и при принятии решений о предоставлении гарантий и льгот в рамках программ регионального экономического развития.

инвестиционный портфель алгоритм.

• 1. Кудрявцева А. В. Внутреннее убеждение эксперта и его роль в процессе экспертного исследования // Актуальные вопросы уголовного процесса современной России: Межвузовский сборник научных трудов. Уфа: БашГУ, 2003 [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://kalinovsky-k.narod.ru/b/ufa20033/07.htm
• 2. Фойницкий И. Я. Курс уголовного судопроизводства. Т. 2. Санкт-Петербург, 1996. 3. Строгович М. С. Курс Советского уголовного процесса. Т. 1. М., 1968. С. 345.
• 4. Вышинский А. Я. Теория судебных доказательств в советском праве. М., 1950.
• 5. Ратинов А. Р. Внутреннее убеждение при оценке доказательств // В кн. Теория доказательств в советском уголовном процессе. М., 1973. С. 474-478.
• 6. Резник Г. М. Внутреннее убеждение при оценке доказательств. М., 1977.
• 7. Кореневский Ю. В. Актуальные проблемы доказывания в уголовном процессе // Государство и право, 1999, № 2. С 55-62;
• 8. Кореневский Ю. В. Доказывание в уголовном процессе. М., 2000.
• 9. Москалькова Т. Н. Этика уголовно-процессуального доказывания. М., 1996.
• 10. Словарь по этике Советский энциклопедический словарь. М., 1980.
• 11. Ратинов А. Р. Внутреннее убеждение при оценке доказательств // В кн. Теория доказательств в советском уголовном процессе. М., 1973.