автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Технология экспертного прогнозирования

ВВЕДЕНИЕ

ЧАСТЬ I. ТЕХНОЛОГИЯ ЭКСПЕРТНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ (ТЭП) И ЕЁ СИСТЕМНО-ОБРАЗУЮЩИЕ ЭЛЕМЕНТЫ

ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ПОСТРОЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ ЭКСПЕРТНОГО ПРОГНОЗА, ВЫТЕКАЮЩИЕ ЗАДАЧИ И ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ 1.1. Технология экспертного прогнозирования, как объект системного анализа.

§ 1.2. Основные определения экспертологии и прогностики, используемые в диссертации '

§ 1.3. Общая схема технологии получения экспертного прогноза.

§ 1.4. Задачи, стоящие перед специалистами, участвующими в экспертном прогнозировании, трудности в их- работе, недостатки и заблуждения.

ГЛАВА 2. СИСТЕМНО-ОБРАЗУЮЩИЕ ЭЛЕМЕНТЫ ТЭП £ 2.1. Основные экспертные процедуры и методы их организации.

§ 2.2. Основные принципы проведения экспертизы

§ 2.3. Экспертные оценки первого рода.

§ 2.4. Подходы к определению меры уверенности эксперта в своей оценке и экспертные оценки второго рода.

§2.5. Алгоритмические операции, процедуры и методы позволяющие получать выбранный вид экспертной оценки.

§ 2.6. Критерии отбора специалиста в экспертную группу.

§ 2.7. Способы формирования экспертных групп.

§ 2.8. Способы опроса экспертов и виды показателей ошибок.

ЧАСТЬ И. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ПОДХОДЫ К ПРЕОБРАЗОВАНИЮ СИСТЕМНО-ОБРАЗУЮЩИХ ЭЛЕМЕНТОВ ТЭП В СИСТЕМНО-СОСТАВЛЯЮЩИЕ

ГЛАВА 3. СОПОСТАВИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПО ТОЧНОСТИ И АПРИОРНАЯ ОЦЕНКА СТЕПЕНИ ВАЖНОСТИ. $ 3. 1. Апостериорная оценка точности экспертных прогнозов.

§ 3. 2. Подбор вида показателя ошибки.

§ 3.3. Априорная оценка степени важности независимой переменной в прогностической процедуре полилинейного типа.

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ ГИСТОГРАММНЫХ ОЦЕНОК 4.1. Изучение свойств индивидуальных гистограммных оценок.

§ 4.2. Изучение свойств групповых гистограммных оценок.

ГЛАВА 5. ПОДХОДЫ К ВЫБОРУ МЕТОДА ЭКСПЕРТНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. £ 5.1. Систематизация методов экспертного прогнозирования.

§ 5.2. Модель итеративной групповой экспертной процедуры.

ГЛАВА 6. ПОДХОДЫ К ПОДБОРУ ПРОСТЕЙШИХ ВИДОВ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК. £ 6.1. Матричная классификация простейших видов экспертных оценок.

§ 6.2. Обоснование выбора простейшего вида экспертных оценок.

ЧАСТЬ III. ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МАТЕРИАЛОВ ДИССЕРТАЦИИ НА ПРАКТИКЕ

ГЛАВА 7. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА ДВУХУРОВНЕВОГО СЦЕНАРИЯ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ПРОГНОЗА БЕЗРАБОТИЦЫ В РФ НА 1994 ГОД. $ 7.1. Безработица в РФ, как объект прогноза.

§ 7. 2. Метод двухуровневого сценария.

§ 7.3. Разработка прогноза безработицы РТ РФ на основе методики двухуровневого сценария и его верификация.

ГЛАВА 8. ДРУГИЕ ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МАТЕРИАЛОВ ДИССЕРТАЦИИ НА ПРАКТИКЕ 8.1. Использование сопоставительного анализа для определения качества краткосрочных прогнозов мировых цен на сырьевые товары.

§ 8.2. Сводная таблица описаний использования материалов диссертации.

Переход от административно-командных к рыночным методам хозяйствования потребовал кардинального изменения технологии принятия правовых и управленческих решений, резко изменил представления о значимости, возможностях и необходимых масштабах прогнозирования, и, что особенно важно, значительно ужесточил требования к точности и надежности прогнозов. Мы считаем, что, прогнозы делаются либо непосредственно на основе мнений экспертов, либо опосредованно - на основе модели прогнозируемого объекта или процесса, разработанной с помощью экспертов.

В диссертации: разработана технология получения прогнозов непосредственно на основе мнений экспертов; сформулированы общие для прогностики и экспертологии закономерности, позволяющие объяснять ранее существующие методические противоречия; на основе сформулированных закономерностей решена крупная народнохозяйственная проблема - повышение уровня качества социально-экономических экспертных прогнозов.

Одной из наиболее актуальных проблем, возникающих в настоящее время при управлении социальными и экономическими системами, является повышение качества экспертных прогнозов.

Рассмотрим конкретную предметную область, где актуальна данная проблема. Например, важность качественных прогнозов безработицы в России несомненна по той причине, что занятость населения относится к экономическим категориям, тесно связанным с колебаниями экономической среды, то есть, является своеобразным "барометром" состояния экономики.

Другая причина, обуславливающая необходимость разработки высокоточного прогноза безработицы, связана с тем, что число 6 безработных в некоторых регионах России может оказаться стабильно большим. Мнение о будущем у тех, кто давно именуется безработным, сопоставимо с представлением людей о «конце света». По мироощущениям к ним близка и большая часть людей, выполняющих работу за мизерную плату, или же имеющих достаточно высокую оплату, но ощущающих непривычную шаткость своего положения на работе. Все это может привести к резкому ослаблению экономической деятельности подобного региона. Даже привлекая большие инвестиции, очень трудно изменить ожидания людей и вывести экономику региона из кризиса. Таким образом, точные прогнозы в данной сфере являются не только информацией для лиц принимающих решения (ЛПР), но и «политическим оружием» этих лиц в случае регулярного освещения в печати таких прогнозов и их осуществления.

Роль й место прогнозирования на основе мнений экспертов за последние годы в нашей стране изменяется таким образом, что актуальность нашего исследования возрастает.

Конечно, прогнозирование может играть принципиально разную роль в различных социально-экономических условиях. Роль прогнозирования зависит и от характера самого управления, и от типа ответственности за принятие решений, и от господствующего в обществе менталитета, и от уровня развития демократии.

Изменение роли и места прогнозирования на основе мнений экспертов в России связано не только с изменением государственного устройства.

Оно, прежде всего связано с возрастанием роли объективных критериев при оценке достижений современной науки и техники, совершенствования технологий во всех отраслях социальной и экономической жизни. Кроме того, резко возрастают масштабы негативных последствий от ошибочных решений на основе экспертных заключений. 7

Экспертное прогнозирование как деятельность существенно зависит от социальной инфраструктуры, в рамках которой принимаются и реализуются решения. В одних условиях оно может быть чисто формальным и демонстративным, вырождаясь в имитацию подлинного прогнозирования, в других, напротив, играет роль действенного фактора управления.

Изложенные соображения определяют несомненную актуальность выполненного в диссертации исследования.

СТЕПЕНЬ РАЗРАБОТАННОСТИ ПРОБЛЕМЫ.

Деятельность по получению высококачественного прогноза носит творческий характер, часто средства её обеспечения уникальны и эвристичны, ориентированы на решение конкретных прогнозных задач и слабо поддаются алгоритмизации.

Мы исходим из положения, что повышение точности экспертных прогнозов не ухудшает оценку ее качества.

В научной литературе по прогнозированию и экспертизе описано немало методик, процедур и приемов, предназначенных для повышения точности экспертных прогнозов.

В российской литературе, это работы Алескерова Ф.Т. [5,6], Буркова В. Н. [25,26,27], Вишнева С.М. [35], Долныковой Р.Н. [50], Дорофеюка A.A. [51,52], Ларичева О.И. [73-76], Литвака Б.Г. [79-82], Мартино Дж. [88], Орлова А.И. [110,111], Панковой Л.А. [112], Петровского С.А. [8,9,116,117], Полякова В.В. [168], Тейла Г. [173,174], Тюрина Ю. Н. [177180], Хвастунова Р.Н. [189,190], Цыгичко В.Н. [192], Шнейдермана М.В. [200-202], Янча Э. [211], и других.

Из зарубежной литературы, это работы Bernstein G.B., Cetron M.G. [221], Brown В., Cochran S. and Dalkey N. [226], Dalkey N.C., Helmer O. [239,240], Ford D.A. [250], Gordon T.Y., Helmep O. [255], Gordon W.J.J. [256] и других. 8

Качество экспертного прогноза часто бывают неудовлетворительным несмотря на использование проверенных методик, процедур или приемов и привлечение высококвалифицированных экспертов. Это происходит потому, что:

• уровень знания как ЛПР, так и экспертов в соответствующих областях, пока не достаточно высок;

• высокая квалификация отдельного эксперта еще не означает, что его оценка близка к истине, она лишь обещает большую "вероятность" этого;

• кроме использованной методики (выбранной чаще всего произвольно), необходимо было рассмотреть и учесть другие элементы технологии проведения экспертного прогноза.

Нельзя сказать, что в научной литературе нет попыток, подойти к технологии проведения экспертного прогноза. Нам известна работа С.Д. Бешелева и Ф.Г. Гурвича в близкой области - экспертизе. Авторы предложили выделить следующие "основные этапы проведения экспертизы, последовательность и конкретное содержание которых меняется в зависимости от целей экспертизы:

- формулирование цели экспертизы и разработка процедуры опроса;

- формирование группы специалистов-аналитиков (организаторов экспертизы);

- отбор и формирование группы экспертов;

- проведение опроса;

- анализ и обработка информации, полученной от экспертов;

- синтез объективной априорной информации и информации, полученной в результате экспертизы, с целью приведения их в форму, удобную для принятия решения" [18].

Мы рассмотрим схему Бешелева С.Д. и Гурвича Ф.Г. лишь, как первый шаг на пути создания технологии разработки экспертных прогнозов, позволяющей повышать уровень качества прогнозных оценок 9 на систематической основе. Наша задача была разработать такую технологию. Нам не было известно решение такой задачи.

Одна из возникающих проблема при решении вышеуказанной задачи состояла в том, что, большое разнообразие задач при разработке даже несложных прогнозов затрудняет формализацию процедуры их подготовки и реализации. В случае же больших комплексных прогнозов ситуация существенно усложняется. Проблемы, возникающих при этом, рассмотрены в работе [35].

Естественно, что весь процесс разработки экспертного прогноза должен быть четко организован и иметь определенную структуру, которая будет рассмотрена ниже.

Специфика технологии экспертного прогнозирования состоит в том, что она алгоритмизует деятельность всех субъектов, участвующих в разработке экспертного прогноза, и поэтому может быть многократно используема, тиражирована для решения сходных прогнозных задач.

В диссертации реализован подход к технологии экспертного прогнозирования как к системе и выявлены её системно-образующие элементы, а также рассмотрены возможности преобразования их в системно-составляющие.

Использование системного подхода к технологии экспертного прогнозирования осуществляется впервые. Мы осознаем, насколько сложно использовать этот подход в такой неформализованной области. Нам известно, что, попытки применения системного анализа к социальным проблемам часто были неудачны. Анализ причин этих неудач рассмотрен в работах О.И. Ларичева и Е.М. Мошкович [76], а также А. Хус [258].

Конечно, для повышения качества решений, принимаемых на основе экспертных оценок, необходимо использовать весь комплекс всевозможных мер, способствующих этому на всех этапах принятия решений. Мы понимаем, что вклады в повышение уровня качества экспертного прогноза: организационного, правового, социально

10 психологического и прочих видов обеспечения, а также прочих стимулов и факторов - существенны. Но в данной работе мы рассмотрим лишь технологическое обеспечение, а точнее ту ее часть, которая затрагивает технологию разработки прогноза группой экспертов. Мы полагаем, что прогнозирование, в том числе и на основе мнений экспертов, является составной частью процесса управления.

РАССМАТРИВАЕМАЯ ПРОБЛЕМА (главная задача нашего исследования) - повысить на постоянной основе уровень качества социально-экономических экспертных прогнозов.

ПРЕДМЕТ ИССЛЕДОВАНИЯ - технология экспертного прогнозирования

ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ - прогнозы, разработанные на основе оценок экспертов.

СПЕЦИФИКА ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ ЭКСПЕРТНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ.

Моделирование и статистические методы в настоящее время являются основными инструментами, которые успешно применяются для прогнозирования в социально-экономических сферах.

Данная технология разработки прогноза используется либо в тех случаях, когда затруднительно или невозможно выполнять прогноз с помощью статистических методов или с использованием специальных экономико-математических моделей, либо когда желательно разрабатывать прогноз с помощью нескольких подходов.

Использовать моделирование объекта для разработки прогноза его развития может быть затруднительно или невозможно, например, по следующим причинам:

• очень дорого и(ли) долго разработать модель вообще или специальную экономико-статистическую модель, в частности;

• структура объекта меняется быстрее, чем разрабатывается модель;

11

• недостаток информации для построения модели.

Использовать статистические методы для разработки прогноза развития объекта может быть затруднительно или невозможно, например, по следующим причинам:

• ряды наблюдений короткие;

• рассматриваемая выборка редко является репрезентативной по отношению к генеральной совокупности в целом;

• величины ошибок экспертов редко погашаются взаимно в массе данных, а самим ошибкам не свойственны нормальный или даже логнормальный закон распределения;

• часто количество экспертов в группе не достаточно для того, чтобы пытаться использовать статистические методы;

• развитие объекта определяется слишком большим числом взаимосвязанных факторов.

Возможно, а в ряде случаев и необходимо, чтобы моделирование и(ли) статистические методы дополнялись экспертными методами.

В диссертации сформулированы общие для прогностики и экспертологии закономерности, позволяющие объяснять ранее открытые противоречия, на основе которых рассмотрена и решена крупная народнохозяйственная проблема - повышения на постоянной основе уровня качества социально-экономических экспертных прогнозов.

Структура работы.

Диссертация состоит из Введения, восьми глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Выводы.

После обработки данных Табл. 8.1. получаем, что прогнозные значения цен на кофе, медь, свинец и пшеницу, подготовленные ВНИКИ МВТ, оказались существенно лучше, нежели Рабочей группы.

321

Вместе с тем прогноз, подготовленный по рынку какао, оказался хуже аналогичного прогноза Рабочей группы.

При сопоставлении по каждому виду сырья использовались два подхода.

Во-первых, определялось, какой из прогнозов чаще бывал точнее, и, во-вторых, суммарная ошибка какого из прогнозов была меньше.

Перейдем к подробному положению выводов, по отдельным товарным рынкам.

Рынок кофе.

Во-первых, в восьми квартальных прогнозах из девяти более точным был прогноз ВНИКИ МВТ СССР и лишь в одном - Рабочей группы.

Во-вторых, сумма ошибок прогнозов ВНИКИ МВТ СССР меньше суммы ошибок прогнозов Рабочей группы.

Таким образом, получаем, что в рамках обеих подходов прогнозный ряд цен на кофе, полученный ВНИКИ МВТ СССР за девять кварталов рассматриваемого периода, был существенно лучше, нежели Рабочей группы.

Рынок меди.

Во-первых, в восьми квартальных прогнозах из девяти более точным был прогноз ВНИКИ МВТ СССР, и лишь в одном - Рабочей группы.

Во-вторых, сумма ошибок прогнозов ВНИКИ МВТ СССР меньше суммы ошибок прогнозов Рабочей группы.

Таким образом, получаем, что в рамках подходов прогнозный ряд цен на медь, полученный ВНИКИ МВТ СССР за девять кварталов рассматриваемого периода, был существенно лучше, чем Рабочей группы.

Рынок свинца.

322

Во-первых, в шести квартальных прогнозах более точным был прогноз ВНИКИ МВТ СССР, в одном - Рабочей группы, и в двух не удалось выяснить, какая из прогнозных оценок точнее.

Во-вторых, сумма ошибок прогнозов ВНИКИ МВТ СССР меньше суммы ошибок прогнозов Рабочей группы.

Таким образом, получаем, что в рамках двух подходов прогнозный ряд цен на свинец, полученный ВНИКИ МВТ СССР за девять кварталов рассматриваемого периода, был лучше, нежели Рабочей группы.

Рынок пшеницы.

Во-первых, в восьми квартальных прогнозах более точным был прогноз ВНИКИ МВТ СССР и лишь в одном - Рабочей группы.

Во-вторых, сумма ошибок прогнозов ВНИКИ МВТ СССР меньше суммы ошибок прогнозов Рабочей группы.

Таким образом, получаем, что в рамках двух подходов прогнозный ряд цен на пшеницу, полученный ВНИКИ МВТ СССР за девять кварталов рассматриваемого периода, был существенно лучше, нежели Рабочей группы.

Рынок какао-бобов.

Во-первых, из девяти рассматриваемых квартальных прогнозов более точным был прогноз Рабочей группы, в трех - ВНИКИ МВТ и в одном не удалось выяснить, какая из прогнозных оценок точнее.

Во-вторых, математическое ожидание суммы ошибок прогнозов ВНИКИ МВТ оказалось больше аналогичной характеристики прогнозов Рабочей группы при условии, что случайная величина 0 - равномерно распределена на отрезке [0, \5/ 2-1].

323

Таким образом, мы получаем, что в рамках обеих подходов прогнозный ряд цен на какао, полученный ВНИКИ МВТ СССР на девять кварталов рассмотренного периода, был хуже, нежели Рабочей группы.

324

§ 8.2. Сводная таблица описаний использования материалов диссертации.

В дополнение к описанным ранее внедрениям предлагается сводная таблица описаний использования других материалов диссертации.

Все нижеуказанные работы проводились под руководством и при непосредственном участии автора диссертации. Подтверждающие документы, включая Договора, представлены в Приложении 3.

Название темы, в рамках которых, использовались материалы диссертации Основание Примечание

1 Комплексный подход к проблеме повышения качества жизни населения регионов России. Договор за № 1/98 от 01 апреля 1998 года между НЦПП и ЗАО "РОДИНА-ПРО" Работа включала разработку прогноза на 2001 год изменения качества жизни населения и основных условий, влияющих на него: развития внешнеэкономических связей, финансово -кредитной системы, занятости населения. | научно-технической политики.

2 Макроэкономичес ! Договор между НЦПП кий обзор и ! и Банком Внешней прогноз к 2000 г. | торговли за № 1202/2 от 14 октября 1997 ! года. !Работа включала разработку прогнозов Российской экономики в целом, денежно-кредитной и внешнеэкономической сфер к 2000г.

3 Комплекс работ по разработке концепции и подпрограммы (научно-методическая часть) государственной поддержки малого пре д пр и н и м ател ьст ва в депрессивных районах РФ Договор за № 1 БФМ -25/97 от 04 июля 1997 г. между НЦПП и Федеральным фондом поддержки малого предпринимательства.

325

4 Разработка проекта Федерального закона «Об экспертизе и экспертной деятельности в РФ». Распоряжение № 26 от 23 июня 1997 г. Экспертного совета Правительства РФ о введении Сидельникова Ю.В. в состав рабочей группы. Разработка базовых принципов экспертизы и основных определений.

5 Прогнозирование размеров убыточности в долгосрочном периоде. Договор № 75-АП от 26 мая 1997 г. между НЦПП и Страховой компанией «ЛУКОЙЛ»

6 Основные принципы государственной экспертизы Распоряжение государственного комитета РФ по науке и технике от 17 марта 1997 г. за № 1414ф. <

7 Анализ и прогноз финансовых рынков. Договор № 7-АП от 3 февраля 1997 г. между НЦПП и Страховой компанией «ЛУКОЙЛ»

8 Разработка методического обеспечения прогноза рынка труда для региональных звеньев службы занятости. Договор № 5896/ 09 о г | Предложена единая методика 1.03.96 между НЦПП и выполнения прогноза Ценгром учебных и состояния рынка груда и информационных регионе. Разработка технологий Службы 1СХНО.Ю1ИН решения занятости России комплекса задач пропюза рынка груда. Разработка сценарного подхода.

9 Концепция статистики России в условиях системных преобразований Договор №5/ 95 ог 01. Дана опенка с!смени развития 11. 1995 г. между динамики экономической НЦПП и Управлением системы страны и финансов, обеспечения направлении рыночных! статнстичес. системы преобразований. Предложены Государствен- ного ¡нечисловые характеристики Комитета РФ по экономических показателей, статистике.

10 Разработка организационного и методического обеспечения анализа рынка труда для региональных звеньев службы занятости. Договор № 14295/ 09 от 10.07.95 между НЦПП и Центром учебных и информационных технологий Службы занятости России. :

326

11 Формулировка комплекса задач анализа рынка труда, реализуемых средствами АИС «Занятость» Договор № 2895/ 09 от 01.02.95 между НЦПП и Центром учебных и информационных технологий Службы занятости России Предложена технология решения комплекса задач анализа рынка труда и разработан алгоритм преобразования исходных данных в выходные во всех аспектах.

12 Методическое обеспечение экспертного прогнозирования. Прогноз основных тенденций в сфере НИОКР, соответствующих различным сценариям социально-экономического развития России на 1996-2005 г. Распоряжения Министерства науки и технической политики РФ от 11 и 12 октября 1994 г. за № 4959ф и 4992ф, а также от 25 января 1995 г. за № 7929ф

13 Разработка автоматизированн ого рабочего места «Прогноз» Договор № 203-к/ 94 от 30 марта 1994 г. между НЦПП и Республиканс-ким исследовательским научно-консультативным центром экспертизы.

14 Разработка автоматизированн ого рабочего места аналитика по экспертизе (АРМ-АЭ) Договор № 1 от 13.12.93г. между НЦПП и Государственным Комитетом РФ по антимонопольной политике и поддержке новых экономических структур.

15 Проект положения «О государственной экспертизе в сфере наук и» Договор X» 1/н от 30.04.91г. между ВТК в лице руководителя Сидельникова Ю.В. и Научного методического Центра при Госкомнауке и высшей школы РСФСР Проект положения включал: технологическую схему проведения экспертизы; перечень методологических иметодических ограничений при проведении экспертизы; ; совокупность организационных и правовые аспектов экспертизы.

327

16

Создание базы данных на ЭВМ для прогнозирования конъюнктуры рынка биотехнологического оборудования и разработка автоматизированной подсистемы контроля качества прогнозов

Договор с 1.0931.12.1988 года между ИМЭМО РАН руководитель Сидельников Ю.В.) и на-учнопроизводственным объединением

Биотехника».

Индивидуальные внедрения

1. Разработанные программные продукты (РКООЫ 1 и РЯСЮЫ 2) использовались при обработке эмпирических данных в исследовании, описанном в шестой главе.

Программы были внедрены в Техническом управлении Главмикробиопрома при Совете Министров СССР, на кафедре экономико-математических методов и прогнозирования, а также кафедре машинной обработки экономической информации и АСУ Новосибирского института народного хозяйства, Омском государственном Университете. (Акты прилагаются).

Первый вариант программ был опубликован в [117], последний вариант обсуждался на двухдневной сессии, проводимой комиссиями научного совета по комплексной проблеме «Кибернетика» и ВСНТО (материалы опубликованы в работе [33]).

2. Методика сопоставительного анализа, разработанная автором и описанная в третьей главе диссертации, была внедрена и использовалась в Новосибирском институте народного хозяйства, Всесоюзном научно-исследовательском конъюнктурном институте МВТ, Московском научно-исследовательском институте гигиены. (Акты прилагаются в Приложении №3).

328

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Итогом выполненного диссертационного исследования является создание основанной на принципах системного анализа технологии экспертного прогнозирования (ТЭП), которая может быть использована при управлении социальными и экономическими системами. При решении данной проблемы автором впервые:

1. Рассмотрен подход к ТЭП как к системе. Выделены восемь системно-образующих элементов ТЭП и предложены механизмы их преобразования в системно-составляющие, что позволило при разработке прогнозов учесть специфику рассматриваемого объекта или процесса, уровень понимания конечного пользователя и эксперта, а также цели основных участников разработки прогноза и ограничения (финансовые, временные, кадровые);

2. Предложена модель вопроса, начинающегося со слов типа «Как», и адресованного к таким ключевым понятиям, как эксперт, заключение эксперта и группа экспертов, что позволило структурировать материалы диссертационного исследования, и подтвердило корректность использования предложенных системно-образующих элементов ТЭП;

3. Определены основные понятия в области прогностики и экспертологии, что позволило взаимно увязать их и четко разграничить, а также выявить содержание исследуемых понятий, и тем самым смысл используемых терминов;

4. Разработана система взаимосвязанных утверждений сопоставительный анализ по точности, позволяющая, на основе аксиоматически введенных понятий, для широкого класса простейших видов экспертных оценок, корректно осуществлять верификацию экспертных прогнозов выраженных в этих видах. Сопоставительный анализ позволяет выяснять, при каких условиях и в какой степени вывод

329 об относительном уровне точности экспертных оценок зависит от вида показателя ошибки;

5. Для того, чтобы решить вопрос о подборе показателя ошибки прогноза, в соответствии с целью исследования и с учетом характера исследуемого явления или объекта рассмотрены допустимые преобразования и операции с показателями ошибки и способы их получения. Предложена процедура, позволяющая подобрать вид показателя точности (ошибки) для апостериорной оценки качества экспертного прогноза;

6. Решена задача определения априорной оценки степени важности независимой переменной в прогностической процедуре полилинейного типа и тем самым выявлены те переменные, которые следует уточнять в первую очередь для того, чтобы это уточнение наилучшим образом сказалось на уточнении результирующей оценки;

7. Экспериментально исследованы свойства индивидуальных и коллективных гистограммных оценок; показана целесообразность их использования экспертами; на основе найденных закономерностей повышена точность групповой экспертной оценки; показана целесообразность выделения ядерных (плотных) подгрупп и5 сравнительно небольших групп, состоящих из 6-20 гистограммных оценок. (Для утих исследований разработано программное обеспечение на )ВМ, аксиоматически введена мера близости типа Спирмена на векторах предпочтения и множестве ранжирований и доказана ее единственность);

8. Для выбора процедуры организации деятельности экспертных групп, адекватной объекту исследования и отвечающей дополнительным ограничениям, предложено разбиение всего массива групповых экспертных процедур на пять совокупностей. Каждая из совокупностей описана либо моделью поиска новой информации, либо характеристическим описанием методов, включенных в данную

330 совокупность, либо моделью итеративной процедуры. Последняя модель, разработанная автором, позволяет анализировать эти итеративные процедуры, сравнивать их, искать новые и улучшать имеющиеся;

9. Разработана совокупность приемов, позволяющих повысить уровень качества экспертных оценок благодаря расширению возможностей субъектов прогностики выбирать наиболее подходящий из предложенных автором системно-образующих элементов ТЭП. (Для реализации приема, позволяющего найти наиболее подходящий вид экспертной оценки, построена матричная классификация простейших видов экспертных оценок);

10. С целью обоснования выбора вида экспертных оценок формально вводятся операторы информативности и надежности простейших видов экспертных оценок, и аксиоматически задается принцип их взаимосвязи. На этой основе ставится задача выбора наилучшего вида экспертных оценок из заданного множества видов.

11. Полученные теоретические и экспериментальные результаты использованы при разработке и внедрении:

• экспертных прогнозов;

• нормативно - методических документов, разработанных с участием автора диссертации;

• автоматизированных рабочих мест: «Прогноз»; аналитика по экспертизе (АРМ-АЭ); базы данных на ЭВМ для прогнозирования конъюнктуры рынка биотехнологического оборудования; автоматизированной подсистемы контроля качества прогнозов;

• а также при организации учебного процесса.

На основе ТЭП и выявленных общих для прогностики и

331 экспертологии закономерностей, позволяющих объяснять ранее существующие методические противоречия, в диссертации дано решение крупной народно-хозяйственной проблемы - повышение уровня качества социально-экономических экспертных прогнозов.

332

1. Азгальдов Г.Г. Теория и практика оценки качества товаров. М.: Экономика, 1982. - 256 с.

2. Алимов Ю.И. Альтернатива методу математической статистики. -М.: Знание, 1980. 64 с.

3. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974.- 240 с.

4. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. М.: Наука, 1970. -384 с.

5. Алескеров Ф.Т. Критериально-турнирное представление функций выбора. /Теория, методология и практика системных исследований. Тезисы докладов Вс. Конф. 29-31 января 1985 г., РИО ВНИИСИ., стр.5-6.

6. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов: основы теории. -М.: Наука, 1990.

7. Айзерман М.А., Малишевский A.B. Проблемы логического обоснования в общей теории выбора вариантов. М.: Инс=т пробл. упр., 1982.- 72 с.

8. Анализ на проблемных сетях. Вып. 1 / П/р. С.А. Петровского. М.: ИМЭМО, 1980.- 156 с.

9. Анализ на проблемных сетях. Вып. 2 / П/р. С.А. Петровского. М.: ИМЭМО, 1982.- 149 с.

10. Бабаева Ю.Д., Тюрин Ю.Н. О решении экспертами классификационных задач//1-е Вс. сов. С ДАНИ ЭО ДО, Москва-Алма-Ата, 1981.-с. 406-407.

11. Баваров A.C. Метод сценариев, как разновидность интуитивно -логических методов прогнозирования /Тез. докл. Всесоюз. сов. "Пути повышения качества прогнозов", М Л., 1990. - с. 34 - 35.

12. Баваров A.C. Международно-политическая ситуация, как объект исследования методом сценариев". /Проблемы международных отношений333и внешней политики капиталистических государств.- М. ИМЭМО АН СССР,1984.

13. Баваров A.C., Сидельников Ю.В. Сценарий как метод организации прогнозных исследований. Труды юбилейной международной научно-практической конференции «Теория активных систем» 15-17 ноября 1999 г. Москва, ИЛУ РАН, стр. 289-290.

14. Бирюков Б.В. Творческая активность сознания в процессе интеллектуальной коммуникации (логические аспекты) /Творческая природа научного познания. М.: Наука, 1984.

15. Бреев Б.Д., Сидельников Ю.В. Использование метода двухуровневого сценария при разработке прогноза безработицы в РФ на 1994 год. Вестник Академии Прогнозирования (ИБ), №7, 2001, Вып. 4.,Типография «АП», стр. 14-21.

16. Белкин. А.Р. Нечеткая классификация на основе лингвистических переменных и задачи дифференциальной диагностики //Вопросы кибернетики. 1989. - Вып. 151. - с. 91 - 108.

17. Белкин А.Р. Проблемы нечеткой дифференциальной диагностики и классификации //Труды 1 международного симпозиума по компьютерной поддержке медицинской диагностики. Варшава: Международный центр медико - биологических исследований, 1989.

18. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки в принятии плановых решений. М.: Экономика, 1976. - 79 с.

19. Бешелев С. Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. 2-е изд., перераб. и доп. М,: Статистика, 1980. - 263 с.

20. Биркгоф Г. Теория решеток. М.: Наука, 1984. - 564 с.

21. Бичаев Б.П. Анализ взаимодействия операторов для решения задачи их обучения //Вопр. психологии. 1969. - N 6 - с. 110 - 114.

22. Борисовский П., Миркин Б., Черный Л. К анализу экспертных оценок в терминах пространства разбиений. /Распознавание образов и334регрессионный анализ в экономических исследованиях. Новосибирск, Наука, 1972.

23. Бреев Б.Д. Человек и производство. -М., 1989.

24. Бушмарин И.В. Рынок труда на Западе и в России. М. 1993

25. Бурков В.Н. Методы теории активных систем в экспертных оценках //Экспертные оценки в задачах управления. М. Инс=т пробл. упр. 1982. -с. 5-10.

26. Бурков В.Н. и др. Большие системы: моделирование организационных механизмов. М.: Наука, 1989.

27. Бурков В.Н., Панкова J1.A., Шнейдерман М.В. Получение и анализ экспертной информации. Препринт. М.: Инс=т пробл. упр., 1980. - 50 с.

28. Бэкон Ф. Новый Органон. М.,Соцэкгиз, 1938. 40 с.

29. Вартазаров И.С., Горлов И.Г., Жиромский B.C., Минаев Е.В., Собиняков Б.А., Хвастунов P.M. Анализ методов коллективной экспертизы, применяемых при разработке ОАСУ "Энергия" (Обзор). М.: Информэнерго, 1975.

30. Вартазаров И.С. Горлов И.Г., Мартишкин В.В., Столяров A.B., Хвастунов P.M., Черняк М.М. Комплексные показатели и экспертные кривые в задачах управления энергетики (обзорная информация). М.: Информэнерго, 1979. - 63 с.

31. Вартазаров И.С., Ерошкина Л.И., Липник Л.Г., Хвастунов P.M. Некоторые вопросы преобразования экспертных кривых, проводимых по совокупности точек /1-е Вс. сов. СДАНИ ЭО ДО, Москва Алма-Ата, 1981.-с. 378 - 380.

32. Вартанян A.A. Моделирование экспертных процедур при помощи обобщенной модели итеративной экспертной процедуры. Тез. докл. в Междунар. н.-п. конф. "Управление большими системами. 22-26 сентября 1997 г. М.: ИПУ РАН, с. 370.335

33. Васькова Jl.П., Сидельников Ю.В., Хвастунов P.M. Сессия "Математическое обеспечение обработки экспертных оценок и задач анализа нечисловых данных". Кибернетика. 1984, № 5, с. 130-131.).

34. Векслер М.А., Шнейдерман М.В. Формирование списка технологических переменных на основе экспертной процедуры с индивидуальной обратной связью /Методы анализа данных, оценивания и выбора: Сб. тр. М.: ВНИИСИ, 1984. Вып. 11. - с. 85 - 92.

35. Вишнев С.М. Основы комплексного прогнозирования. М.: Наука, 1977.-289 с.

36. Воробьев H.H. Вопросы математизации принятия решений на основе экспертных оценок /I симпозиум по кибернетике Ч. 3, Тбилиси, 1972. - с. 47-51.

37. Высоцкий B.C. К основаниям теории измерений /Экспертные методы в системных исследованиях: Сб. тр. М.: ВНИИСИ, 1979. - Вып. 4 -с. 84-95.

38. Глотов В.А., Гречко В.М., Павельев В.В. Экспериментальное сравнение некоторых методов определения коэффициентов относительной важности. /Многокритериальные задачи принятия решений. М: Машиностроение, 1978.

39. Глушков В.Н. О прогнозировании на основе экспертных оценок //Кибернетика. 1969. - N 2.

40. Гордон Т. Дж. Новые подходы к методу "Дельфи" / Научно- техническое прогнозирование для промышленности и правительственных учреждений. М.: Прогресс, 1972. - с. 84 - 99.

41. Горбов Ф.Д. Экспериментальная групповая психология /Проблемы инженерной психологии. Л.: Изд. Л. унив., -1966. -Вып. 4. - с. 3 - 16.

42. Горелова В.Л. Проблемы определения объектов и методов прогнозирования /Научно практическая конференция по надежности научно - технических прогнозов (3 Сибирская), Новосибирск, 1984. - с. 143- 145.336

43. ГОСТ 23554. 1-79. Экспертные методы оценки качества промышленной продукции. Организация и проведение экспертной оценки качества продукции. 1 изд. офиц. Госстандарт СССР. - М.: Изд. станд., -1980.-28 с.

44. ГОСТ 23554. 2-81. Экспертные методы оценки качества промышленной продукции. Обработка значений экспертных оценок качества продукции. 1 изд. офиц. Госстандарт СССР.-М.: Изд. станд., 1982.- 66 с.

45. Гражданников Е.Д. Экстраполяционная прогностика. М.: Наука СО, 1988.- 142 с.

46. Гусев JI.A., Смирнов И.М. Размытые множества. Теория и приложения (обзор) // Автоматика и телемеханика. 1973. - N 5. - с. 66 -85.

47. Джини К. Средние величины. М.: Статистика, 1970.

48. Добров Г.М. Прогнозирование науки и техники. М.: Наука, 1977. - 209 с.

49. Докторов Б.З. О надежности измерений в социологическом исследовании. Л.: Наука, Ленингр. отд=ние, 1979. - 128 с.

50. Долныкова Р.Н. Методология и методика прогнозирования внешней политики несоциалистических государств. М., - Наука, 1986. - 254 с.

51. Дорофеюк A.A. Методы автоматической классификации в задачах получения экспертной информации //Статистика. Вероятность. Экономика. Учен, записки по статистике. М. Наука, 1985. - Т. 49.- с. 137 - 145.

52. Дорофеюк A.A., Черняковский А.Л. Опыт использования экспертных комиссий в задачах организационного управления //Методы и алгоритмы анализа данных. М.: ИПУ, 1986. - с . 5 - 16.

53. Дубровский С.А. Определение компетентности экспертов в методе парных сравнений /Вопросы кибернетики. Экспертные оценки. НСК АН СССР. М.: 1979.- Вып. 58. - с. 157 -162.337

54. Дэвид Г. Метод парных сравнений. (Пер. Н. Космарской и Д. Шмерлинга). М.: Статистика, 1978.

55. Елтаренко Е.А., Крупинова Е.К. Обработка экспертных оценок. Уч. пос. М.: МИФИ, 1982.

56. Жеребин В.М. Проблемы моделирования экономического языка //Экономическая семиотика. П/р. Н.П. Федоренко. М.: Наука, 1970. - с. 22 -35.

57. Заде JL Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. - 165 с.

58. Зайцева М.И. Анкета как инструмент конкретно-социологического исследования // Социальные исследования. М., 1970. - Вып. 5. - с. 266 -287.

59. Инженерная психология. М.: Изд. МГУ, 1964. - 396 с.

60. Кан Г. Год 2000. Проблемы и перспективы. -N. Y., 1969 г.

61. Квейд Э. Анализ сложных систем. М.: 1969.

62. Кемени Дж. Снелл Дж. Кибернетическое моделирование. М.: Сов. радио, 1972, - 192 с.

63. Кини Р. Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. -М., Радио и связь, 1981.

64. Кирсанов К.А., Песелева Р.И., Сидельников Ю.В. и другие. Прогнозирование научно-технического прогресса в отраслях промышленности. Методические рекомендации Часть II. Методы прогнозирования. М., ВНИИПИ, 1991, 159 стр.

65. Киселев Ю.В. Метод экспертных оценок //Экономика и мат. методы. 1967.-Т. 3, Вып. 3.-с. 391 -396.338

66. Клигер С.А., Косолапое М.С., Толстова Ю.Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации. М.: Наука, 1978.

67. Козелецкий Ю. Психологическая теория решений. М.: Прогресс, 1979. - 504 с.

68. Колмогоров А.Н. Основные понятия теории вероятности. М.: ОНТИ, 1936.

69. Котляр С.Б. Модель коллективного принятия решения при локальном взаимодействии //VI Симпозиум по кибернетике. Ч. III. Тбилиси: Инс. киб. АН ГССР, 1972. с. 98 - 99.

70. Крылов Е.М. Структурно аналитические модели, алгоритмы и программное обеспечение классификационной обработки данных в пространстве ранговых оценок для автоматизации принятия решений //Автореф. дис. канд. техн. наук. - Харьков. ХИР, 1984.

71. Кузьмин В.Б. К описанию термов и модификаторов лингвистических значений переменных /Методы анализа данных, оценивания и выбора, Сб. тр. М.: ВНИИСИ, -1984. - Вып 11. - с. 78 - 85.

72. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М: Наука, 1979.-196 с.

73. Ларичев О.И. Анализ процессов принятия человеком решений при альтернативах, имеющих оценки по многим критериям//АиТ. 1981.-N8.

74. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. М.: Наука, 1987. - 143 с.

75. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений.- М.: Наука, 1997.

76. Лимер Э. Статистический анализ неэкспериментальных данных. -М., 1983.- 381 с.

77. Лисичкин В.А. Теория и практика прогностики. М.: Наука, 1972. -224 с.339

78. Литвак Б.Г. Меры близости на метризованных отношениях. В кн.: Прикладной многомерный статистический анализ, М., 1978, с. 78 - 93.

79. Литвак Б.Г. Анализ на проблемных сетях и метризованные отношения //Анализ на проблемных сетях. Вып. I, М.: ИМЭМО, 1980. - с. 131-155.

80. Литвак Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. -М.: Радио и связь, 1982. 184 с.

81. Литвак Б.Г. О некоторых проблемах экспертного прогнозирования //Вс. сов. "Пути повышения качества прогнозов." (Тез. докл.). М. Л., 1990.-с. 15-20.

82. Лопухин М.М. ПАТТЕРН метод планирования и прогнозирования научных работ. - М.: Сов. радио, 1971.

83. Льюс Р., Галантер Е. Психофизические шкалы // Психологические измерения. М.: Мир, 1967. - с. 111 - 195.

84. Льюс Р., Райфа X. Игры и решения. Введение и критический обзор: Пер. с англ./Пер. И.В. Соловьева. М: ИИЛ, 1961.

85. Маамяги A.B. Проверка статистической гипотезы о значимом различии двух разбиений заданной совокупности объектов на классы. Случай двух классов //Статистические методы анализа экспертных оценок. -М.: Наука, 1977.-е. 123-131.

86. Макаров И.М., Виноградская Т.М., Рубчинский A.A., Соколов Б.Б. Теория выбора и принятия решений.- М.: Наука, 1982-328 с.

87. Мартино Дж. Технологическое прогнозирование. М.: Прогресс, 1977.-591 с.

88. Методические указания. Система управления качеством продукции. Экспертные методы оценки качества промышленной продукции. Автоматизация экспертной оценки качества продукции. Основные положения РД 50-553-85. М.: Изд. станд., 1985. - 15 с.

89. Математическая Энциклопедия. М., 1985. - Т. 5.340

90. Метод ситуационного анализа. Методические указания. М.: ИМЭМО, 1985.-13 с.

91. Минаев Э.С., Песелева Р.И. и другие. Рекомендации по выбору и комплексованию методов прогнозирования. Минск, 1989.-43 с.

92. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974. -256 с.

93. Миркин Б.Г. Аксиоматическая характеристика расстояния в совокупном пространстве номинальных и ранговых признаков. В кн.: Моделирование в экономических исследованиях. Новосибирск: Наука, 1978, с. 95

94. Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков и структур. М.: Статистика, 1980. - 319 с.

95. Миркин Б.Г., Черных Л.Б. Об измерении близости между разбиениями конечного множества объектов. АиТ, 1970 №:5, с. 120-127.

96. Миркин Б.Г., Черных Л.Б. Некоторые свойства пространства измерений. В кн.: Математический анализ экономических моделей. ИЭ и ОПП со АН СССР, Новосибирск 1972, Ч. 3, с. 126-147.

97. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.-487 с.

98. Моляко В.А. Психология группового решения задач. Киев: Вища школа, 1975.

99. Назаров A.A. Морфологическое прогнозирование развития военной техники. МО СССР. 1986.-248 с.

100. Наумов Г.Е., Подиновский В. В., Подиновский Вик. В. Субъективная вероятность: способы представления и методы получения -Техническая Кибернетика, 1991. 5.

101. Научно практическая конференция по надежности научно -технических прогнозов (Первая областная). - Новосибирск, 1978. - 134 с.

102. Научно практическая конференция по надежности научно -технических прогнозов (Вторая сибирская). - Новосибирск, 1981. - 187 с.341

103. Научно техническая конференция по надежности научно -технических прогнозов (Третья сибирская). - Новосибирск, 1984. - 206 с.

104. Научное открытие и его восприятие/П/р. С.Р. Микулинского и М.Г. Ярошевского. М.: Наука, 1971. - 311 с.

105. Нейман Дж. Фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М: Наука, 1970. - 707 с.

106. Немировский JI.H., Сидельников Ю.В. Формирование научного метода прогностики. В сб. Института Экономики РАН: «Формирование новой парадигмы обществоведения». Москва, Материалы IV Кондратьевских чтений 10 мая 1996 г. стр. 228 231.

107. Никитина А.Г. Предвидение как человеческая способность. -М, 1975.

108. Новиков М.А. Принципы и методы группового отбора // Мат. 3 Всесоюзн. съезда о=ва психологов. М., 1968.- Т. 3, Вып. l.-c. 117 - 119.

109. Орлов А.И. Проблемы устойчивости и обоснованности решений в теории экспертных оценок. В кн. Статистические методы анализа экспертных оценок. - М.: Наука, 1977, с. 7-30.

110. Орлов А.И. Устойчивость в социально экономических моделях. - М.: Наука, 1979. - 296 с.

111. Панкова Л.А., Шнейдерман М.В. Последовательная процедура экспертного опроса // АиТ. 1975. - N 8. - с. 73 - 80.

112. Пасхавер И.С. Средние величины в статистике. М.: Статистика, 1979. - 279 с.

113. Патругин Ю.А. Балльное шкалирование признаков. -Экономика и математические методы. 1970.- Т. VI, N6. - с. 887 - 893.

114. Петровский А.Б., Туровский М.А. Размер группы как социально-психологическая проблема // Вопр. психологии. 1979. - N 2. -с. 36-46.

115. Петровский С.А., Сидельников Ю.В. Об одном эмпирическом исследовании свойств вероятностных экспертных оценок. Тез. докл. 1-го342

116. Всесоюз. Совещ. по статистическому и дискретному анализу нечисловой информации, экспертным оценкам и дискретной оптимизации. М-Алма-Ата, 1981, Ротапринт ВНИИСИ, стр. 140-141.

117. Петровский С.А., Сидельников Ю.В. Эмпирическое исследование некоторых свойств вероятностных экспертных оценок //Анализ на проблемных сетях. Вып. 2. М.: ИМЭМО, 1982. - с. 107 - 148.

118. Пивоваров С.Э. Методология комплексного прогнозирования развития отрасли. Л.: Наука. Ленингр. отд=ние, 1984. - 193 с.

119. Плэтт В. Информационная работа стратегической разведки. Из-во Иностранной литературы. М. 1958 г.

120. Погорелов A.B. Основания геометрии. М.: Наука, 1968. - 312с.

121. Подиновский В.В. Ногин В.Д. Парето оптимальные решения многокритериальных задач. - М.: Наука, 1982. - 254 с.

122. Подиновский Вик. В. Решающее правило лексикографического типа для задач принятия решений в условиях неопределенности // Математические модели и методы оптимизации в исследовании сложных систем. М.: ВИНИТИ, 1985. С. 13-45. — Деп. рукопись.

123. Подиновский Вик. В. Вероятностно-лексикографический максиминный подход для задач принятия решений в условиях неопределенности: Канд. дис. М.: МГУ, 1985.

124. Подиновский Вик. В. Максиминный подход к принятию решений в условиях неполной информации/ Тез, докл. IV Всесоюзной конф. по проблемам управления развитием систем. Рига: НСК АН СССР, 1986.

125. Поспелов Г.С. Вен. В.Л., Солодов В.М., Шафранский В.В., Эрлих А.И. Проблема программно целевого планирования и управления. - М.: Наука, 1980. - 460 с.

126. Психологические проблемы взаимной адаптации человека и машины в системах управления. М.: Наука, 1980. - 320 с.343

127. Пфанцагель И. Теория измерений. М.: Мир, 1976. - 284 с.

128. Рабочая книга по прогнозированию /Под ред. И.В. Бестужева-Лады.- М.: Мысль, 1982. 297 с.

129. Райфа Г. Анализ решений. Введение в проблему выбора в условиях неопределенности. М.: Наука, 1977.

130. Райхман Э.П. К вопросу оценки показателей качества // Стандарты и качество. 1969. - N 9. - с. 42 - 48.

131. Раушенбах Г.В. Об измерении близости между конечными множествами. Вестн. АМН СССР, 1981, 27 с. Рук. депонир. в ВИНИТИ, № 4250-81.

132. Раушенбах Г.В. Меры близости в пространстве множеств. В кн.: Алгоритмы анализа данных социально-экономических исследований/ ЭИ и ОПП СО АН СССР, Новосибирск, 1982, с. 29-44.

133. Раушенбах Г.В., Филиппов О.В. Экспертные оценки в медицине. Научный обзор. М.: ВНИИ ММТИ Мин. Здрав. СССР, 1983. -80 с.

134. Ревич Ю.В., Шнейдерман М.В. Итеративная экспертная процедура для формирования списка производственных факторов //Анализ нечисловых данных в системных исследованиях: Сб. тр. М.: ВНИИСИ, 1982. - Вып. 10.-с. 145 -150.

135. Резникова А.Я., Шмерлинг Д.С. Переход от ранжировок к вероятностным оценкам //Анализ на проблемных сетях. Вып. 1. М.: ИМЭМО, 1980.-с. 102 -130.

136. Сидельников Ю.В. К вопросу о сравнительном анализе точности экспертных оценок // Проблемы и методы комплексного экспертного прогнозирования. М.: ИМЭМО, 1978. - с. 57 - 69.

137. Сидельников Ю.В. К проблеме взаимозаменяемости критериев экспертной ошибки./ Тез. докл. III Всесоюзной научной школы «Прогнозирование научно-технического прогресса». Часть 1, Минск, Ротапринт НИИ НТИТЭИ, 10-16 марта, 1979, стр. 215 -219.

138. Сидельников Ю.В. К вопросу о повышении надежности прогнозов // Тезисы докладов Второй Сибирской научно практической конференции по надежности научно - технических прогнозов. -Новосибирск, 1981. - с. 95 - 97.

139. Сидельников Ю.В. Показатели ошибок при сопоставительном анализе / Тез. докладов Н-ой Всесоюзной конференции по статистическому и дискретному анализу нечисловой информации и жспергным оценками. М.-Таллинн, Ротапринт ВНИИСИ ГКНТ.1984. стр. 170-173.

140. Сидельников Ю.В. Показатели экспертных ошибок //Анализ задач формирования и выбора альтернатив: Сб. тр. М.: ВНИИСИ, 1986. -Вып. 10.-стр. 108-115.345

141. Сидельников Ю.В. Разработка методов повышения точности экспертных оценок. Авт. дисс. к. т.н.: В над. загл.: М.: ВНИИСИ, 1987. -20 с.

142. Сидельников Ю.В. Классификация видов экспертных оценок. IV Сибирская научно-практическая конференция по надежности научно-технических прогнозов. Новосибирск. 14-16 октября 1987 г. стр. 166.

143. Сидельников Ю.В. К вопросу о повышении качества прогнозов, основанных на экспертных суждениях. Тезисы докладов. XL1II Всесоюзной научной сессии ВСНТО радиотехн, электроники и связи им. A.C. Попова, Часть I, М., 1988, стр. 10-11.

144. Сидельников Ю.В. Возможные недостатки, трудности и заблуждения при экспертном прогнозировании. Материалы семинара «Экономические отношения научных организаций в новых условиях хозяйствования» Ротапринт МДНТП. М., 1990, стр. 78-85.

145. Сидельников Ю.В. Возможные недостатки, трудности и заблуждения при экспертном прогнозировании. Сб. докл. Всесоюиюго совещания «Пути повышения качества прогнозов». Москва-Ленинград, 1990, стр.20-25.

146. Сидельников Ю.В. Теория и организация экспертного прогнозирования. М.: ИМЭМО, 1990. - 195 с.

147. Сидельников Ю.В. Модель итеративной групповой экспертной процедуры. Материалы IV-ой Всесоюзной школы-семинара «Статистический и дискретный анализ данных и экспертное оценивание». Ротапринт Одесского Политех., Университета, 1991, стр. 200-203.

148. Сидельников Ю.В. Слабо структуризованные методы, используемые в экспертном прогнозировании. VI Междисциплинарная дискуссия «Человек, семья, духовный мир на пути к информационному обществу» М., 1994, стр. 97-107.

149. Сидельников Ю.В. Экспертиза сегодня и завтра (сокращенный вариант). В сб. Института Экономики РАН: «Формирование новой парадигмы обществоведения». Москва, Матер. IV Кондратьевских чтений 10 мая 1996 г. стр. 236 247.

150. Сидельников Ю.В. Экспертиз сегодня и завтра. Информационный сборник «Федеральные и региональные программы России». ВИНИТИ. Вып. 4(6), М., 1996, стр.81-103.

151. Сидельников Ю.В. Экспертиза: состояние и тенденции развития/ МЭиМО 1997. Ж.- с. 122 -130.

152. Сидельников Ю.В., Маковецкий А. Знать, чтобы предвидеть. Предвидеть, чтобы мочь. «Банковское дело в Москве», М., №1 (25), январь, 1997. стр. 14-15.

153. Сидельников Ю.В. Истина и заблуждения. Банковские технологии. - 1997,-N4 (26). - с. 34 - 36.347

154. Сидельников Ю.В. Технология экспертного прогнозирования. Материалы международной научно-практической конференции «Управление большими системами» 22-26 сентября 1997 г. Москва, с. 372.

155. Сидельников Ю.В. Заблуждения, трудности и недостатки в экспертном прогнозировании. Сборник докладов научно-практического семинара. Современные технологии управления для администрации городов и регионов. ИПУ РАН, 21-22 мая, 1998, с. 212-228.

156. Сидельников Ю.В. Основные методы и принципы социальной экспертизы. Материалы научно-практической конференции «Российские реформы: социальные аспекты». М., 1998, с. 349-352.

157. Сидельников Ю.В. Системный анализ технологии прогнозирования. Труды юбилейной международной научно-практической конференции «Теория активных систем» 15-17 ноября 1999 г. Москва, ИПУ РАН, с. 310-311.

158. Сидельников Ю.В. Экспертология новая научная дисциплина //АиТ. 2000 №2. с. 107-126.

159. Сидельников Ю.В., Гольберд В.В. Задачи, стоящие перед субъектами экспертного прогнозирования и их заблуждения. Вестник Академии Прогнозирования (ИБ), №5, 2001, Вып. 2.,Типогр. «АП» с. 5664.

160. Сидельников Ю.В. Технология экспертного прогнозирования: системный анализ// \ОиМО (в печати).

161. Синк Д.С. Управление производительностью: планирование, измерение и оценка, контроль и повышение. М.: Прогресс, 1989. - 522 с.

162. Системное прогнозирование мировых товарных рынков. М., ВНИКИ, 1984,- 100 с.

163. Системы сетевого планирования и управления. Программированное введение в ПЕРТ. М.: Мир, 1965. - 146 с.

164. Словик П. На пути к пониманию и улучшению принимаемых решений: Пер. с англ. //Дескриптивный подход к изучению процессов348принятия решений при многих критериях. М.: ВНИИСИ, 1980. - Вып. 9 -с. 3 -26.

165. Статистическое измерение качественных характеристик. М.: Статистика, 1972. - 173 с.

166. Суппес П., Зинес Дж. Основы теории измерений /Психологические измерения. М.: Мир, 1967. - с. 9 - 110.

167. Тейл Г. Прикладное экономическое прогнозирование. М., 1970.-509 с.

168. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений. М.: Статистика, 1971. - 488 с.

169. Терстоун J1.JI. Психофизический анализ //Проблемы и методы психофизики. М.: Изд. Моск. ун., 1974. - с. 33 - 55.

170. Тутубалин В.Н. Теория вероятности. -М.: Изд. Моск. ун., 1972.-230 с. '

171. Тюрин Ю.Н. Непараметрические методы статистики. М.: Знание, 1978.-64 с.

172. Тюрин Ю.Н. Экспертная классификация /Экспертные методы в системных исследованиях. М.: ВНИИСИ,- 1979. - Вып. 4. - с. 5 - 15.

173. Тюрин Ю.Н., Василевич А.П. К проблеме обработки рядов ранжировок /Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука, 1977.-с. 96- 111.

174. Тюрин Ю.Н., Василевич А.П., Андрукович П.Ф. Статистические модели ранжирования /Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука, 1977.-с.30-58.

175. Федулов A.A., Федулов Ю.Г., Цигичко В.Н. Введение в теорию статистически ненадежных решений. М.: Статистика, 1979. - 279 с.

176. Федоров В.А. Основные принципы систематизации методов прогнозирования //Вестн. МГУ. Сер.7, Философия.- 1979.- N2.- с. 34-43.349

177. Фишберн П.К. Измерение относительных ценностей / Статистическое измерение качественных характеристик. -М.: Статистика, -1972.

178. Фишберн П.К. Методы оценки аддитивных ценностей. В кн.: Статистическое измерение качественных характеристик. - М.: Статистика, 1972.

179. Фишберн П.К. Теория полезности// Исследование операций. П/р. Моудера Дж., Элмаграби С.Т. М.: Мир, -1981.

180. Фресс П., Пиаже Ж. Экспериментальная психология. М.: Прогресс, 1966. - 429 с.

181. Фрумкина P.M. О некоторых особенностях экспертного мышления на материалах экспертных оценок психических состояний //Вопросы кибернетики. Экспертные оценки. ИСК АН СССР М., 1979. -Вып. 58.-с. 163 - 172.

182. Фрыгина Н.И., Цуканова Е.В. Взаимовлияние специфики общения и межличностных отношений в процессе совместной деятельности //Экспериментальные и теоретические проблемы психологии обучения, Новосибирск. ун=т, 1979. с. 87 - 115.

183. Хвастунов P.M. Квалиметрия для менеджеров. Экспертные методы квалиметрии. (Части III, IV, V). Учебно-методическое пособие -М.: МАЭП, 1998.- 118 с.

184. Хвастунов P.M., Винокур И.Л., Сидельников Ю.В. и др. Экспертные оценки в медико-гигиенических исследованиях. Методические рекомендации. Ротапринт НИИ МТ Российской Академии Медицинских Наук, М., 1992.- 45 с.

185. Цетрон М.И., Мартино Дж, Роепске Л. Выборы исследовательских программ с помощью количественных методов. //АОРИ, март 1967.

186. Цыгичко В.Н. Прогнозирование социально экономических процессов. - М.: Финансы и статистика, 1986. - 206 с.350

187. Чеботарев П.Ю. Агрегирование предпочтений методом обобщенных строчных сумм. Авт. дисс. к. т.н. М.: -В над. загл.: ИПУ АН СССР, М, 1990.-20 с.

188. Чесноков C.B. Основы гуманитарных измерений: Препринт. -М.: ВНИИСИ, 1985.-66 с.

189. Шеридан Т.Б., Ферелл У.Р. Системы человек машина. - M., 1980.- 399 с.

190. Шляпентох В.Э. Проблемы достоверности статистической информации в социологических исследованиях. М.: Статистика, 1973. -144 с.

191. Шляпентох. В.Э. Как сегодня изучают завтра. М. Изд-во. «Советская Россия» 1975 г.

192. Шмерлинг Д.С. О проверке согласованности мнений экспертов / Статистические методы анализа экспертных оценок. М: Наука, 1977.-с. 77 - 83.

193. Шмерлинг Д.С., Дубровский С.А., Аржанова Т.Д., Френкель A.A. Экспертные оценки. Методы и применение (Обзор) /Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука, 1977. -с. 290- 382.

194. Шнейдерман М.В. Итеративные процедуры сбора экспертных данных (обзор) // АиТ. 1982. - N 4. - с. 170 - 175.

195. Шнейдерман М.В. Экспертная процедура с индивидуальной обратной связью //II Всес. конф. по статистическому и дискретному анализу нечисловой информации и экспертным оценкам (тез. докл.). -Москва Таллин, - 1984. - с. 394 - 395.

196. Шнейдерман М.В. Анализ итеративных экспертных процедур /Анализ данных и экспертные оценки в организационных системах. М.: ИПУ, 1985.-с. 85 -93.

197. Шокин Ю.И. Интервальный анализ. Новосибирск: Наука, Сиб. отд.,-1981. -112 с.351

198. Шошин П.Б. Размытые числа как средство описания субъективных величин /Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука, 1977. - с. 234 - 250.

199. Шрейдер Ю.А. Равенство, сходство, порядок. М.: Наука, 1971.-256 с.

200. Щедровицкий Г.П. Философия. Наука. Методология. М. 1997.

201. Экенроде Р.Т. Взвешенные, многомерные критерии / Статистическое измерение качественных характеристик. М.: Статистика, 1972. - с. 139 - 154.

202. Энциклопедия кибернетики. Т.1. Киев, 1975.

203. Энциклопедия философских наук. Т.1. М., 1974. - с. 281 -282.

204. Юдин Э.Г. Методологическая природа системного подхода //Системные исследования. М., 1973. - с. 43 - 50.

205. Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. -М.: Прогресс,-1970. 568 с.

206. Abelson R.T., Tukey J.W. Efficient utilisation of nonmetrical information in quantitative analysis: general theory and the case of simple order. -Ann. Mathem. Statist., 1963. No 34, pp. 1347-1369.

207. Alberoni F. Contribution to the study of subjective probability. I. J. Gen. Psychol., 1962, 66, P. 241-264.

208. Alpert M., RaifTa H. A progress report on the training of probability assessors. Mimeoc, 1969.

209. Armstrong J.S. Long Range Forecasting for International Markets. In.: R.L. King. (Ed.), Marketing and The New Science of Planning. Homewood, American Marketing Association, 1968.

210. Arrow K.J. Social choice and individual values. New York: Wiley, 1951.-99 p.

211. Attneave F. Psychological probability as a function of experienced, frequency -J. Exp. Psychol., 19 53, 46, p. 81-86.352

212. Ayres R.U. On Technological Forecasting, Report HI 484- DP (Rev.), 17 Jan. 1966, Hudson Institute, Harmon-on-Hudson, N.Y.

213. Benson P. G., Nichols M. L, An investigation of motivational bias in subjective predictive probability distributions// Decision sei. 1982. V. 13.Ns 1.

214. Bernoulli J. Ars conjectandi. Basileae, 1713.

215. Bernstein G.B., Cetron M.G. SEER: a Delphic approach applied to information processing. -Technol. Forecast, and Soc. Change, 1969, No.l.

216. Bild der Woche. JFO- Institut für Wirtschaftsforschumg, München, 1983, № .14 (SD 14/83), s. 4-5.

217. Bredley R.A. and Terry M.E. Rank analysis of incomplete block design. The method of paired comparisons. -Biometrika, 1952, vol. 39, No. 3 -4, p. 324- 325.

218. Bogart K. P. Preference structures I: distances between transitive preference relations. J. Math. Soc., 1973, vol. 3, p. 49-67.

219. Bogart K. P. Preference structures II: distances between asymmetric relations.-SIAM. J. Appl. Math., 1975, vol. 29, No. 2 p. 254262.

220. Brown B., Cochran S. and Dalkey N. The Delphi Method II: structure of experiments. Memorandum RM - 5957 - PR, The Rand Corporation, Santa Monica, California, 1969, June.

221. Cambon J. L'entretien: quelques applications des techniques recentes d'analyse quantitative. -Annee psychol., 1955, 55, p. 103 108.

222. Cetron M.G. QUEST States report IEEE. Trans, on Eng. Manag., v. EM 14, N.l, March, 1967.

223. Chebotarev P.Yu. Aggregation of preferences by the generalised row sum method // Mathematical Social Sciences.-1994.- V. 27.- P. 293-320.36.

224. Chebotarev P.Yu., Shamis E. Characterisations of scoring methods for preference aggregation // Annals of Operations Research, 1998. V. 80. P.299-332.

225. Chebotarev P.Yu., Shamis E. Preference fusion when the number of alternatives exceeds two: Indirect scoring procedures // Journal of the Franklin Institute, 336 (1999), No.2, 205-226.

226. Chesley G. R. Elicitation of subjective probabilities: a review // The accounting review. 1975. V. 50. N 2.

227. Churchman C.W. Problems of value measurement for a theory of induction and decisions. Proceedings of the Third Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, University of California Press, Berkeley, 1955, p. 53 - 59.

228. Clarke F.R. Confidence ratings, second-choice responses and confusion matrices in intelligibility tests. -J. Account. Soc. Amer., 1960, vol. 32, p. 35 -46.

229. Cliesley G. R. Elicitation of subjective probabilities: a review /7 The accounting review. 1975. V. 50. J \2 2.

230. Cook W.E. Forecast and verifications in Western Australia -Monthly Weather Rev., 1906, 34, p. 23 24.

231. Coombs C.H. F theory of psychological scaling. Eng. Res. Inst. Bull., n. 34, Ann Arbour, Univ. Of Mich. Press, 1952.

232. Dalkey N.C. The Delphi Method: an experimental study of group opinion, Memorandum RM 5888 - PR, The Rand Corporation, Santa Monika, California, 1969, June.

233. Dalkey N.C., Helmer O. An experimental application of the Delphi method to the use of experts. Management Science, 1963, Vol. 9, No. 3.

234. David H.A. The method of paired comparisons. London Griffin, 2d. 1969. - 124 p.354

235. Davis R., Buchanan B.G., Shortliffe E.H. Production Rules as representation for a knowledge-based consultation program. Artificial Intelligence, 1977, 8 No. 1, p. 85 - 95.

236. Erleck D.E. Judgements of the relative frequency of a sequential series of two events. -J. Exp. Psychol., 1961, 62, p. 105 112.

237. Fechner G.T. Elemente der psychophysik. Leipzig; Breitkopf und Hartel, 1860.

238. Fine T. Theories of probability. N.Y.: Acad, press, 1973.

239. Finetti B. de. Sul concetto di media. Giornale dell Instituto Ital. degli Attuari, 1931, Anno 11, No. 3, p. 365 - 396.

240. Finetti B. de. Foresight: its logical laws, its subjective sources. 1937. Reprinted in H.E. Kyburg, Jr. and H.G. Smokier (Eds.) Studies in Subjective Probability. New York: Wiley, 1964.

241. Finetti B. de. La prevision ses lois logigues ses sources subjectives// Annales de I'Institute Henri Poincare. 19 37. V.7. № 1.

242. Fisher J. The Concept of Index Numbers: A Rebuttal, Econometrika, and vol. 7. October 1939.

243. Ford D.A. Shang Inquiry as an alternative to Delphi: some experimental findings. -Technol. Forecast, and Soc. Change, 1975, 7 (2), p. 139 164.

244. Galanter E. The direct measurement of utility and subjective probability. Amer. J. Of Psych., 1962, v. 75, n.2.

245. Gibbard A. Manipulation of voting schemes: a general result // Econometrica. 1974, vol. 41, N 4.

246. Godet. V. From anticipation to action. London. 1993.

247. Goodman J. A., Kruskal W.H. Measures of association for cross-classifications; I-IV. J. Amer. Stat. Assoc., 1954, 49, p. 723-764; 1959, 54, p. 123-163; 1963, 58, p. 310-364; 1972, 67, p. 322-345.355

248. Gordon T.Y., Helmer O. Report on a Long Range Forecasting Study. The RAND Corporation, Report P - 2982, Santa Monica, Calif., Sept. 1964.

249. Gordon W.J.J. Synectics the development of creative capacity. N.Y., Harper, 1961, p. 180.

250. Hogarth R.M. Cognitive processes and the assessment of subjective probability distributions. -J. Amer. Stat. Assoc., 1975, 70, p. 271 294.

251. Hoos I. R. System analysis in public policy. Los-Angeles: Univ. Calif. Press, 1972.

252. Hopkins J.W. Laboratory flavour scoring: two experiments in incomplete blocks. Biometrics, 1953, vol. 9, Nol, p. 131 - 140.

253. Huber G. P. Methods for quantifying subjective probabilities and multi-attribute utilities //Decision sci. 1974. V. 5. № 3.

254. Interval Mathematics, N.Y., 1975 (Lect. Notes Computer Science, vol. 29).

255. Jeffrey's H. Theory of Probability (3 rd Ed). London: Oxford University Press, 1961. - 447 p.

256. Kaufmann A. Introduction a la theorie des sousensembles. Sloua, 2-e ed., Masson, 1977, vol. 1.-432 p.

257. Kemeny J. Mathematics without numbers. Daedalus, 1959, vol. 88, p. 571-591.

258. Keynes J.M. A Treatise of Probability. New York: Harper and Row, 1921.-466 p.

259. Larkin W.D. Rating scales in detection experiments. J. Account. Soc. Amer. 1965, vol. 37, p. 748 749.

260. Luce R.D. Individual choice behaviour. New York, Wiley, 1959.

261. Marshall A.W., Meckling W.H. Predictability of the costs, time and success of development. The Rate and Direction of Inventive Activity. A Report of the National Bureau of Economic Research Princeton, N.J.: Princeton Univ. Press, 1962.356

262. Middendorf W.A. Modified Delphi Method of Solving Business Problems. IEEE Trans. Eng. Manag., 1973, v. EM - 20, N 4, p. 130 - 133.

263. Miller G.A. The magical number seven plus or minus two: some limits on our capacity for processing information. Psychol. Rev., 63, 1956, p. 81 -97.

264. Moore P. G., Thomas H. Measuring uncertainty //Omega 1975.V. 3., № 6.

265. Moulin H. Generalised Condarcet Winner for Singe Peared and Singe - Platean Preferences Soc. Choice Welfare, 1984. N 1. p. 127 - 147.

266. Mucchielli R. Le questionnaire dans l'enquete psychosociale. P., 1967.

267. Murphy A.H. and Winkler R.L. Scoring rules in probability assessment and evaluation. Acta Psychol., 1970, 34, p. 273 - 286.

268. Osborn A.F. Applied imagination. N.Y. 1957.

269. Pendergrass R.N., Bradley R.A. Ranking in triple comparisons. Contributions to probability and statistics. Stanford (Calif): Stanford Univ. Press, 1960.

270. Peterson C.R, Beach L.R. Man as an intuitive statistician. -Psychol. Bull., 1967, 68, p. 29 46.

271. Pinhas M. Deux criteres pour 1' economie de l'incertain: l'inegalite probable et 1'indice de depassement. Univ. Sci. Social. Toulouse, 1973, vol. XX 1, No. 1 - 2.

272. Pitz G.F. The sequential judgement of proportion. -Psychonomic Sci., 1966, 4, p. 397 -398.

273. Pollack I, Decker L.P. Confidence ratings, message reception and the receiver operating characteristics. J. Account. Soc. Amer., 1958, vol. 30, p. 286 - 292.

274. Press S.J Qualitative Control Feedback for Forming Group Judgement and Making Decisions. J. American Statist. Assoc., 1978,. 73, N 363, p. 526- 535.357

275. Ramsey F.P. Truth and probability. In Kyburg and Smokier (Eds). Studies in subjective probability, New York, Willey, 1926.

276. Research methods in the Behavioural Sciences, Ed. by L. Festinger and D. Katz. L., 1954.

277. Robinson G.H. Continuous estimation of a time varying probability. Ergonomics, 1964, vol. 7, p. 7 - 21.

278. Rohn J. Systems of linear equations with coefficients prescribed by intervals. Econom. Mat. Obzor., 1976, vol. 12, p. 311 - 315.

279. Rohn J. Input Output planning with inexact date. Universital Freiburger, L.B.N. 1978, 78/9.

280. Saaty T. L. A scaling method for priorities in hierarchical structures //J. Math. Psychology. 1977. V. 15. JVs 3.

281. Sammon J. W. A non-linear mapping for data structure analysis. IEEE Trans. Computers, 1969, v. 18, n. 5.

282. Satterthwaite M.A. Strategy Proofness and Arrow's Conditions: Existence and Correspondence Theorems for Voting Procedures and Social Welfare Functions // J. of Economic Theory. 1975. Vol. 10, N 2.

283. Savage L.J. The theory of statistical decisions. J. Amer. Stat. Assoc., 1951, vol. 46, p. 55 - 67.

284. Savage L.J. The foundations of statistics, N.Y.: Wiley, 1954.116 p.

285. Savage L.J. The elicitation of personal probabilities and expectations //J. Amer. Stat. Assoc. 1971. Vol. 66, N 3.

286. Scheuch E. Das Interview. Handbuch der Empirischen Socialforschung. Hrsg, Von. R.Konig, Stuttgart, Baud I, 1967.

287. Schlaiffer R. Probability and statistics for business decisions. N. Y.: Mc Graw-Hill, 1969.

288. Schyberger W. Methods of readership research. Lund, 1965. -266 p.358

289. Sen A.K. Collective choice and social welfare. Edinburg Oliver and Boyd, 1970.-225 p.

290. Shantean I. Psychological characteristics of expert decision-makers //Expert Judgements and Expert Systems: Proc. NATO Adv. Res. Workshop, Porto, Ang. 86. Berlin e. a., 1987. - p. 288 - 304.

291. Shepard R.N. Metrical structures in original data. J. Mathem. Psych., 1966, vol. 3, No. 2, p. 287 - 315.

292. Shortliffe E.H., Davis R., Axine S.G., Buchanan B.G., Green C.C., Cohen S.N. Computer based consultations in clinical iherapentics: explanation and rule acquisition capabilities of the MYCIN system. - Computers and Biomedical Research, 1975, vol. 8.

293. Shuford E.H. Percentage estimation of proportion as a function of element type, exposure time, and task. J. Exp. Psychol., 1961, vol. 61, p. 430 -436.

294. Sidelnikov Y.V. Experimental study of histogram expert estimations. // Abstracts. The eleventh world conference of WFSF "Linking present decisions to long-range visions" May 27-31, 1990. Budapest, Hungary, p.8.

295. Sidelnikov Y.V. Comparative Analysis of Experts' Forecasting. In publ.: "Poland in the XXI-St. Century" 1997. Ed. Prof. Lech W. Zacher, International conference "The Coming of the Post-modern Future " 1995, Warsaw, Poland

296. Simpson W. and Voss J.F. Psychophysical judgements of probabilistic stimulus sequences. J. Exp. Psychol., 1961, vol. 62, p. 416 - 422.

297. Slovic P. Value as a determiner of subjective probability. IEEE transactions on human factors in electronics HPE-7, 1966, p. 222 - 224.359

298. Slovic P. Psychological study of human judgement: implications for investment decision making. J. Finance, 1972, vol. 27, No. 4, p. 779 - 800.

299. Slovic P., Fischhoff В., Lichtenstein S. Behavioural decisions theory. //Annu. Psychol. Rev., 1977, vol. 28, p. 112 141.

300. Socal R.R., Sneath P.H.A. Principles of numerical taxonomy. San Francisco, London: W.H. Freeman and Co., 1963.

301. Stevens S. S. Measurement, Psychophysics and Utility. In: Measurement: Definitions and Theories, New York,, J. Willey and Sons, 1959.

302. Thurstone L.L. A Law of comparative judgement. Psychol. Rev., 1927, vol. 34, p. 273 -286.

303. ТончевЛ. Проблемы на прогнозирането в НРБ. София, 1974.

304. Turoff М. Delphi conferencing: Computer based conferencing with anonymity.-Techn. Forecast, and Soc. Change. 1972. - V. 3, N 2.-p. 159204.

305. Tversky A., Kakneman P. Assessing uncertainty. J. Roy. Statist. Soc., 1974, 36, p. 148 -159.

306. Wakker P. Agreeing probability measures for comparative probability structures// Annals stat. 1981. V.9. No. 3.

307. Watson S.S., Rilling M.E. and Bourbon W.T. Receiver operating characteristics determined by mechanical analogy to the rating scale. - J. Account. Sec. Amer., 1964, vol. 36, p. 283 - 288.

308. Week J. K., Bogart K.P. Consensus signed digraphs. SIAM. J. Appl. Math., 1979, vol. 36, N 1, p. 1-14.

309. Whiting Ch. S. Creative thinking. N-Y. 1958.

310. Yager R. R. An eigenvalue method of obtaining subjective probabilities//Beha-viorial sci. 1979. V. 24. N 6.

311. Young H.P., LevenglickA. A consistent extension of Condorset's election principle.- SIAM. J. Appl. Math. 1978, vol.35,No. 2, p. 285-300.

312. Zadeh L.A. Fuzzy sets. Inform. Control, 1965, vol. 8, p. 338 -353.361