Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Особенности ценообразования на услуги в области дистанционного обучения 13
1.1 Система дистанционного образования на базе Internet. Открытое образование 13
1.2 Основы теории и практики ценообразования 39
1.3 Затратный и ценностный подходы к ценообразованию 47
Глава 2 Разработка методики ценообразования на электронные обучающие курсы на основании ценностного подхода 61
2.1 Методы определения цен на электронные обучающие курсы 61
2.2 Методологические основы использования экспертных методов для оценки факторов 67
2.3 Принципы групповой экспертизы 72
2.4 Проверка согласованности и достоверности экспертных оценок 81
2.5 Анализ некоторых методов сравнения альтернатив и принятия решений для использования в процессе ценообразования 92
Глава 3 Модель ценообразования на электронные курсы в области дистанционного обучения 107
3.1. Определение потребительной ценности электронного курса 107
3.2. Методика расчета рейтинга вузов и специальностей 117
3.3. Формализация лингвистической переменной «Уровень качества курса». 123
3.4. Кластерный анализ потребительной ценности электронных курсов 128
3.5. Расчет цены на электронные обучающие курсы 133
Заключение 144
Библиографический список использованной литературы 148
Приложения 153
- Затратный и ценностный подходы к ценообразованию
- Методологические основы использования экспертных методов для оценки факторов
- Анализ некоторых методов сравнения альтернатив и принятия решений для использования в процессе ценообразования
- Формализация лингвистической переменной «Уровень качества курса».
Введение к работе
Актуальность темы исследования
Быстрые темпы научно-технического прогресса в мире привели к тому, что многие, прежде всего прикладные, знания устаревают в течение 3-5 лет. Справиться с таким объемом новой и постоянно изменяющейся информации и успешно ее использовать невозможно без соответствующей образовательной подготовки. В XXI веке роль образования в экономике будет еще более возрастать. Одним из самых ценных и эффективных факторов производства (наряду с традиционными - землей, сырьем и финансово-промышленным капиталом) становится «человеческий капитал», выражаемый в знаниях людей.
В качестве иллюстрации роли «человеческого капитала» в экономике можно привести результаты расчетов Всемирного банка: для Северной Америки «человеческий капитал» составляет 76% ее национального богатства, физический (воспроизводимый) - 19% и природный -5%; в Западной Европе соответственно - 74%, 23% и 2%; Ближний Восток - 43%, 18%, 39%; Северная Африка - 69%, 26% и 5%; Южная Азия - 65%, 19%, 16%; Россия - 50%, 10%, 40%. В денежном выражении это составляет: для Северной Америки стоимость «человеческого капитала» - 250 тыс.$; в Западной Европе -177 тыс.$; Ближний Восток - 65 тыс.$; Северная Африка - 38 тыс.$; Южная Азия - 14 тыс.$; Россия - 200 тыс.Ф.1 Относительно меньшая доля «человеческого капитала» в национальном богатстве России связана с тем, что она обладает еще большим природным богатством. В то же время следует отметить, что в XXI век Россия вошла с количеством студентов на 550 тыс. меньшим, чем имела в 1980 г.
Во всем мире сейчас наблюдается рост интереса к использованию новых технологий в образовании, например, к созданию электронных обучающих курсов. Под термином «электронные обучающие курсы» в диссертации понимается набор услуг, связанных с передачей знаний учащимся с использованием современных информационных технологий. Электронные обучающие курсы являются базовым элементом систем дистанционного и открытого образования, которые обладают рядом преимуществ перед традиционными формами обучения.
Неотъемлемой частью современного образования и профессиональной деятельности являются знания и навыки в области информационных технологий. Информационные технологии используются сейчас в учебном процессе многих высших учебных заведений.
По оценкам экспертов ожидается, что в связи со стремительным развитием информационного общества, например, только в США за период с 1998 по 2004 год какую-либо форму переобучения или повышения квалификации должны пройти около 25 миллионов работников1. При этом возникает ряд серьезных проблем. Одна из них заключается в том, что за указанный промежуток времени даже все вместе взятые традиционные университеты США не смогут переобучить такого количества дополнительных студентов с использованием традиционных образовательных технологий и существующей системы образования, и поэтому возникает острая необходимость срочного поиска новых образовательных технологий и новой системы образования. Другая проблема заключается в том, что работники компаний (особенно в возрасте после 35-40 лет), во-первых, не смогут посещать дневные занятия в традиционных университетах в течение 1 года или 2 лет и быть оторванными от основного вида профессиональной деятельности, а во-вторых, в соответствии с имеющейся многолетней статистикой, ожидается, что те же работники сравнительно часто не смогут посещать вечерние лекции и лабораторные занятия в университете в связи с имеющимися обязательствами перед компанией (например, требующими частых иногородних командировок работника) или ввиду непредвиденных семейных обстоятельств (например, болезни детей дошкольного и школьного возрастов). Решение этой проблемы также основывается на поиске новых форм образования работников на их рабочих местах или у них дома.
Дополнительной проблемой является тот факт, что все большее число студентов-очников хотят: сократить сроки своего образования; максимально сконцентрировать свое образование на желаемой прикладной области и желаемых учебных курсах; создать сравнительно комфортные условия для своего обучения, позволяющие студентам подрабатывать или даже работать вплоть до полной 40-часовой рабочей недели для оплаты образования2.
Подобные проблемы, связанные с необходимостью быстрой переподготовки или повышения квалификации большого количества работников в сжатые временные сроки, при ограниченных возможностях традиционных образовательных учреждений, актуальны для многих развитых стран.
Реальный выход из этого положения дает получающее в настоящее время все большее распространение дистанционное и открытое образование с помощью компьютерных сетей. Этому способствовало распространение персональных ЭВМ и быстрое расширение числа пользователей компьютерных сетей, что обеспечило большую потенциальную аудиторию, а главное, те значительные преимущества, которыми обладает образование с помощью компьютерных сетей. К таким преимуществам, прежде всего, относятся возможность предоставления всего объема графической, текстовой и звуковой информации пользователю, находящемуся у себя дома или в офисе в независимости от расстояния до преподавателя. Обучающие программы, электронные учебники, тесты, базы знаний становятся сейчас современной компонентой учебного процесса по любой специальности.
Взаимодействие преподавателя и студентов осуществляется при помощи телефона, факса, электронной почты. Для обеспечения разработки и распределения компьютерных и видеокурсов используется также система телеконференц-связи.
Подавляющее большинство курсов дистанционного образования (ДО) действует в сети Internet, которая является одной из самых новых и динамично развивающихся технологий конца XX века и может серьезно изменить нашу жизнь. Если в первой сети, созданной в конце 60-х, было объединено 4 больших ЭВМ, в 1985 - около двух тысяч, а в 1994 она объединяла 2,2 млн. активных компьютеров, и ее рост продолжается с все возрастающими темпами [6,67]. В 1997 году сеть Internet объединяла свыше 50 млн. пользователей и 16 млн. серверов в более чем 140 странах мира, а уже в 2000 г. сеть Internet охватывала около 400 млн. пользователей [76].
Хотя в России число пользователей по ряду причин не столь велико, но и у нас Internet развивается быстрыми темпами. По оценкам РОЦИТ (Региональный общественный центр Интернет-технологий), основанным на данных статистики членов этой организации и опросах экспертов, число пользователей Internet в России росло следующим образом: январь 1997 г. - 300 тыс.; октябрь 1997 г. - 600 тыс.; июль 1998 г. -1 млн. По оценкам Группы monitoring.ru по состоянию на 1 квартал 2001 года максимальная аудитория Internet составляла 12,8 млн. человек в возрасте старше 18 лет [50].
Сейчас сеть Internet уже вышла из области чисто научной и образовательной сети, для нее не существует границ, она не принадлежит конкретному владельцу. Существует несколько агентств, регулирующих ее работу, но центральное управление или владение Internet отсутствует.
В России в услугах в области дистанционного обучения в первую очередь нуждаются следующие социальные группы населения:
- менеджеры различного уровня;
- руководители региональных органов управления;
- военнослужащих, готовящихся к отставке и не имеющих конкурентоспособной гражданской специальности;
- уволенные и сокращаемые лица, зарегистрированные в Федеральной службе занятости;
- лица, желающие получить второе образование или пройти переквалификацию;
- лица, желающие повысить свою квалификацию в какой-то области знаний;
- лица с ограниченной свободой перемещения;
- инвалиды;
- русскоязычное население в зарубежных странах (СНГ и дальнего зарубежья).
По данным, которые привел в своем докладе на открытии 3-ей Всероссийской конференции по дистанционному образованию ректор Московского государственного университета экономики, статистики и информатики В. П. Тихомиров: «ДО дешевле традиционного образования как минимум на 10-20%, и эта экономия особенно ощутима при массовом стремлении населения к получению высшего образования... На первом этапе необходимо заниматься инвестициями (для российских университетов, по нашим оценкам, величина инвестиций, необходимых для развития ДО составляет 5 млн. дол.). Что касается стоимости образования в зависимости от количества студентов при сравнении классического (очного) и дистанционного обучения, то видим, что для очного обучения это линейная зависимость с изломом: сначала нужно сделать инвестиции - построить здания, сооружения, создать необходимые условия, а дальше стоимость возрастает линейно в зависимости от числа студентов. При дистанционном обучении при возможно несколько больших начальных инвестициях далее расходы при увеличении числа студентов практически не увеличиваются. Это важно, поскольку, несмотря на сложное экономическое положение в России, интерес к высшему образованию постоянно растет»1.
Хотя Россия располагает одной из самых крупных и авторитетных образовательных систем в мире, ее пропускная способность и формы предоставления образовательных услуг уже не соответствуют потребностям. Так, в результате высокого конкурса в высшие учебные заведения каждый год около 1,5 млн. абитуриентов остаются за пределами высшей школы. В силу сложных экономических условий студенты вынуждены совмещать учебу с работой и не всегда могут регулярно посещать занятия. В переподготовке по направлениям высшего образования ежегодно нуждаются до 2 млн. человек. Примерно 2/3 взрослого населения страны не охвачены никакими формами дополнительного образования и просвещения. В сложной ситуации с получением образования, особенно высшего, находятся наши соотечественники в странах СНГ и Балтии.
Ожидаемый в XXI в. переход к постиндустриальному обществу предполагает, что согласно общемировой тенденции не менее 40—50% населения должны обладать высшим образованием. Развитие системы образования может стать одним из ключевых моментов в подъеме российской экономики. Без повышения уровня образования немыслимо развитие высокотехнологических отраслей экономики, которые определяют уровень конкурентоспособности государства и могут привести к подъему жизненного уровня населения. Современный работник для выполнения своих производственных функций должен постоянно обновлять свои знания без отрыва от производственной деятельности.
Решение задачи повышения образовательного уровня населения в рамках использования традиционных методов обучения требует непомерных финансовых затрат и отвлечения от активной деятельности недопустимо большого количества людей. Реальная альтернатива этому -развитие системы открытого образования, в которой важнейшую роль играют технологии дистанционного обучения. Вместе с тем внедрение технологии дистанционного обучения требует разработки методики ценообразования, которая позволит найти компромисс между интересами вузов и населения и определить доступные цены на образовательные услуги для привлечения широких слоев населения к образованию.
В России 115 крупных вузов (с числом студентов более 5000), способных в принципе вести крупномасштабную деятельность в области дистанционного обучения1.
Опыт многих стран показывает, что форма дистанционного обучения весьма привлекательна и эффективна (например, 70% образования Швеции - дистанционное)1. Это объясняется следующими факторами:
- низкой стоимостью обучения (в 5-10 раз ниже, чем при очной форме обучения) за счет отсутствия затрат ученика на дорогу, использование основных фондов учебного заведения, расходов на общежитие и т.п.;
- возможностью получить образование по любой специальности в удобное для ученика время и в удобном для него месте. При этом время обучения не имеет ограничений и может прерываться в зависимости от желаний ученика и его финансовых возможностей.
Другим важным направлением развития высшего образования является развитие системы открытого образования, которое предоставляет населению такие возможности как: бесконкурсное поступление в вузы, свобода в выборе места, времени и темпов обучения, выбор индивидуальной траектории обучения, переход от принципа «Образование на всю жизнь» к принципу «Образование в течение всей жизни».
Выбор темы диссертационной работы обусловлен тем, что ценообразование на электронные обучающие курсы имеет свои характерные отличия, связанные с изменением характера стоимостных затрат. Используемая в настоящее время методика основывается на традиционном затратном подходе к ценообразованию, при котором в качестве отправной точки принимаются фактические затраты на производство и организацию сбыта товаров и услуг. Этот подход обладает серьезным и трудно устранимым недостатком - как правило, величину удельных затрат на единицу продукции, которая должна служить основой цены при затратном подходе, невозможно установить до того, как цена будет установлена. Это связано с тем, что при рыночной организации сбыта продукции уровень цены определяет возможный объем продаж. Но при росте масштабов продаж снижается сумма постоянных затрат, приходящаяся на одно изделие, а следовательно, и величина удельных затрат на производство единицы продукции. Кроме того, затратный подход недостаточно учитывает рыночную конъюнктуру и динамические изменения в потребительском спросе.
В качестве альтернативы в диссертации предлагается использовать ценностный подход к ценообразованию. При ценностном подходе установление цен происходит таким образом, чтобы это обеспечивало получение большей прибыли за счет достижения выгодного для продавца соотношения «ценность/затраты». Продавец услуги должен стремиться правильно определить ценность услуги для покупателя, которую он готов оплатить, и сократить затраты, которые необходимы для предоставления данной услуги.
Необходимость в использовании ценностного подхода к ценообразованию, наряду с традиционным затратным, связана с тем, что при достаточно больших начальных инвестициях, необходимых для обеспечения дистанционного обучения, в дальнейшем при увеличении числа студентов затраты существенно не увеличиваются.
Электронные обучающие курсы являются одним из базовых элементов системы открытого образования. В настоящее время не существует единого научного подхода, рассматривающего ценообразование электронных обучающих курсов как результат комплексной взаимосвязи различных технико-экономических и структурных факторов. Следовательно, задача разработки методики ценообразования электронных обучающих курсов относится к числу актуальных задач, как экономической науки, так и практики. Важность проведения исследования ценообразования отмечается и в опубликованном проекте федеральной целевой программы «Разработка системы открытого образования в России» .
Для решения задачи определения рыночной цены электронных курсов в условиях динамично изменяющихся потребительских предпочтений становится актуальным ценностный подход, который учитывает потребительские качества образовательных услуг на основе применения математико-статистических методов.
Цель и задачи исследования
Целью диссертационного исследования является разработка методики и экономико-математической модели формирования цены образовательных услуг в системе дистанционного обучения, позволяющей, в частности, определять оптимальные границы цен на основе оценки потребительских качеств электронных обучающих курсов. Это даст возможность повысить эф фективность деятельности образовательных учреждений, занимающихся открытым образованием на базе дистанционных технологий.
В соответствии с целью исследования в диссертации решаются следующие основные задачи:
- анализ методов дистанционного обучения в сети Internet, позволяющий выявить отличительные особенности ценообразования на электронные обучающие курсы;
- разработка классификации товаров и услуг, связанных с Internet, с целью определения места образовательных услуг, которое они занимают в системе электронной коммерции;
- анализ существующих экономико-математических методов ценообразования;
- выявление, анализ и разработка структуры факторов, оказывающих влияние на затраты и ценность электронных обучающих курсов;
- разработка методики ценообразования на электронные курсы в системе дистанционного обучения, позволяющей определять оптимальные границы цен на основе оценки их потребительских качеств;
- формализация расчета затрат на электронные обучающие курсы;
- построение экономико-математической модели ценообразования на электронные курсы, основывающейся на ценностном подходе;
- алгоритмизация метода определения базового курса, позволяющая упростить процесс ценообразования на электронные обучающие курсы;
- разработка методики расчета рейтинга вузов, учитывающей наиболее актуальные для региональных вузов показатели;
- обоснование выбора и модификация метода определения групповой экспертной оценки факторов, влияющих на ценность курсов;
- разработка алгоритма ценообразования для принципиально нового электронного курса. Объект и предмет исследования
Объектом исследования является процесс ценообразования на электронные обучающие курсы. В качестве предмета исследования выбраны экономико-математические методы и модели, используемые в процессе ценообразования.
Методологическая основа исследования
Методологическую и теоретическую основу исследования составили работы отечественных и зарубежных ученых и специалистов по теории ценообразования, оценкам качества выс шего образования, математико-статистическим методам экспертных оценок, многокритериальной теории полезности и модели субъективной ожидаемой полезности, материалы научных конференций по открытому и дистанционному образованию Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ) и других вузов, использующих дистанционные методы обучения, а также материалы, опубликованные в сети Internet, имеющие отношение к тематике диссертации.
Научная новизна
В диссертации дано новое решение актуальной задачи моделирования и определения цен на электронные обучающие курсы, которое основывается на применении ценностного подхода, методов качественного анализа, экспертных оценок (в частности, метода непосредственной оценки) и методов, используемых в теории нечетких множеств.
Научную новизну содержат следующие положения и результаты исследования:
- анализ и определение факторов, оказывающих влияние на затраты и ценность электронных обучающих курсов;
- обоснование выбора метода оценки факторов, влияющих на ценность дистанционного обучения для потребителя;
- экономико-математическая модель ценообразования на электронные обучающие курсы в области дистанционного обучения на основе применения ценностного подхода и методов экспертных оценок потребительной ценности курсов;
- выбор метода сбора и обработки экспертных оценок факторов, определяющих потребительную ценность электронных обучающих курсов;
- методика расчета рейтинга вузов, отличающаяся от существующих методик тем, что учитывает показатели наиболее актуальные для региональных вузов;
- применение метода кластерного анализа для решения задачи ценообразования электронных обучающих курсов.
Практическая значимость, апробация и внедрение результатов
Использование разработанной методики ценообразования на электронные обучающие курсы позволит наиболее эффективным образом организовать предоставление услуг в области дистанционного обучения. Предлагаемая методика ценообразования на электронные обучающие курсы может использоваться крупными образовательными учреждениями и их региональ ными партнерами. Кроме того, ее можно успешно применять при анализе и принятии решения о целесообразности создания новых образовательных структур, занимающихся дистанционным обучением.
В рамках работы над диссертацией проведен обзор методов и средств создания электронных обучающих курсов в системе дистанционного обучения и их стоимости для потребителя, осуществлен сбор и анализ информации о состоянии рьшка услуг в области дистанционного обучения через Internet в России и в других странах.
Практическую ценность представляют результаты опросов экспертов, проведенных с помощью отдела маркетинговых исследований МЭСИ. Опросы проводились с целью определения веса различных факторов, влияющих на потребительную ценность курсов дистанционного обучения, а также влияния уровня качества электронных курсов на их потребительную ценность. В ходе этих опросов был выявлен ряд дополнительных факторов, нуждающихся в дальнейшем изучении.
Разработанная методика прошла апробацию и внедрение в деятельность Управления маркетинга и регионального развития МЭСИ. Отдельные положения и рекомендации диссертации использовались при разработке стратегии ценообразования для региональных учебных центров, участников сети образовательного научно-производственного комплекса МЭСИ. Данная методика может использоваться в рамках федеральной целевой программы «Разработка системы открытого образования в России», которая предусматривает, в частности, исследование вопросов ценообразования.
Результаты исследований докладывались на российских научных конференциях «Экономические информационные системы на пороге XXI века» и «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий» и были отражены в отчете по НИР кафедры ПЭИС МЭСИ по теме «Разработка методологических основ создания виртуальных организаций».
Структура работы
Диссертация состоит из введения, трех глав, выводов по главам, заключения, библиографического списка использованной литературы и приложений.
Публикации
Основные результаты диссертации нашли отражение в 9 работах общим объемом 2,78 п.л.
Затратный и ценностный подходы к ценообразованию
Как правило, маржинальные затраты при малых объемах продаж уступают по величине средним затратам и сначала сокращаются по мере роста объемов продаж фирмы. В силу убывающей предельной производительности факторов производства, привлекаемых фирмой, маржинальные затраты затем начнут возрастать и при некотором объеме продаж сравняются по величине со средними затратами. Это означает, что средние затраты достигли минимума. Далее рост маржинальных затрат вызовет и рост средних затрат, так как увеличение средних переменных затрат окажется большим, чем сокращение постоянных затрат.
Важно заметить, что при выборе коммерческой политики на основе средних затрат становится неизбежной ошибка, когда происходит завышение максимального допустимого объема продаж как точки, в которой средние затраты равны цене (при больших объемах фирма явно понесет убытки).
Но в действительности, предельно допустимым является объем продаж, при котором маржинальные затраты оказываются равными маржинальной выручке. Это связано с тем, что каждая дополнительная единица продукции сверх этого объема потребует от фирмы затрат больших, чем принесет выручки. Если же ориентироваться только на средние затраты, то фирма произведет и продаст дополнительный объем продукции, который принесет только сокращение общей массы прибыли.
Следовательно, для любой фирмы необходимо так строить свою систему учета затрат, чтобы иметь возможность определить не только их общую сумму и средние величины, но и маржинальные затраты. В случае, более близком к реальности, когда фирма может варьировать не только объемы продаж, но и цены, однако не является монополистом, возникает необходимость не только увеличивать объем продаж до тех пор, пока маржинальные затраты не сравняются с маржинальной выручкой, но также и учитывать спрос, так как продать большой объем товаров фирма сможет лишь при снижении цен. Следует учитывать, что снижение цен порождает двоякий эффект: во-первых, возрастает число единиц товара (услуг), которое можно продать; во-вторых, сокращается выручка, получаемая от продажи каждой дополнительной единицы товара (услуги), если цена была снижена на большую величину, чем снижение себестоимости в результате роста объема продаж. Предельный объем продаж также находится при равенстве значений маржинальных затрат и маржинальной выручки, а цена, при которой возможно продать такой объем товаров, находится с учетом рыночного спроса. Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что если фирма ставит своей целью максимизацию прибыли и обладает полной информацией о рыночном спросе, а также о своих маржинальных затратах и производственных возможностях, то ее менеджеры могут определить оптимальный объем продаж и цену, при которой весь этот объем может быть продан, т.е. выработать оптимальную коммерческую политику. Но получить полную информацию о рыночном спросе на практике, как правило, нереально и приходится делать определенные допущения. Тем не менее, понимание взаимосвязи объемов продаж, маржинальных затрат, маржинальной выручки и цены позволяет находить решения, близкие к оптимальным. Максимизация прибыли, однако, не всегда сводится к получению наибольшей абсолютной величины прибыли в данном периоде времени. Данная задача может также формулироваться как: 1. Максимизация рентабельности продаж, иными словами, максимизация доли прибыли (в %) в общей величине выручки от продаж; 2. Максимизация рентабельности чистого собственного капитала фирмы, т.е. получение наибольшей величины прибыли в расчете на каждую денежную единицу той части активов, которые являются собственностью ее владельцев (общая сумма активов за вычетом всех обязательств); 3. Максимизация рентабельности всех активов фирмы, включая как собственные, так и заемные. На практике, как было сказано выше, фирмам часто приходится ставить иные цели. Например, достижение заданного уровня прибыльности, который определяется как уровень рентабельности капитала или как абсолютная сумма прибыли, причем величина прибыли может быть ниже теоретически достижимого максимума.
Другой задачей, встречающейся в коммерческой практике, является стабилизация цен, прибыльности и рыночной позиции, что характерно для рынков с высокой эластичностью спроса, большим потенциалом развития или ухудшающимися условиями сбыта. Еще одной целью, которую в последнее время часто ставят перед собой многие крупные фирмы, является достижения наиболее высоких темпов роста продаж, измеренных через величины продаж.
В целом, для принятия обоснованного решения об установлении цен необходимо обладать информацией, которую следует тщательно отбирать, изучать и анализировать. Как правило, информацию собирают по следующим основным направлениям: рынок товара (услуг), тип конкуренции, конкуренты, правительственная политика, а также объемные и качественные показатели по производству конкретного товара.
Например, информация о товарах (услугах) и рынке включает те требования, которые предъявляют к товару покупатели, информацию о новизне и качестве товара, оценку емкости рынка и его сегментов, сведения о конкурентах, данные о перспективах роста объема производства и продажи товара (услуги), прогнозы возможностей повышения качества, а также данные о динамике цен и ее восприятии покупателями.
Информация о конкуренции и правительственной политике включает сведения о конкурирующих товарах (услугах) и их доли на рынке, информацию об их ценах и прогноз их изменений, данные о конкурирующих фирмах, их доле на рынке, финансовом положении, их прибылях и убытках, анализ влияния правительственной политики на рынок.
Важную роль играет информация о производстве и затратах, а также о выручке от продаж и прибыли. Эта информация включает данные об объеме производства и складских запасов, сведения о соотношении между выручкой, затратами и прибылью на фирме и у конкурентов, а также оценку влияния объемов производства и запасов на прибыль.
Методологические основы использования экспертных методов для оценки факторов
Экспертными методами обычно называют комплекс логических и математико-статистических процедур, направленных на получение от специалистов информации, ее анализ и обобщение, с целью подготовки и выбора рациональных решений. Такие методы применятся, как правило, в ситуациях, когда выбор, обоснование и оценка последствий решений не могут быть выполнены на основании точных расчетов.
Закон больших чисел, который обеспечивает некоторую «объективную» обоснованность приписывания определенных численных значений вероятности возможных исходам при условии массового характера исследуемых явлений и наличия достаточно большого числа подтверждений в прошлом, в данной ситуации не применим, так как мы не располагаем достаточным рядом наблюдений за аналогичными явлениями в прошлом, и существует неопределенность в отношении однородности и независимости возможных исходов и отсутствует обоснованная преемственность между прошлым и будущим.
Проблема принятия рациональных решений в таких случаях не только не снимается, а, наоборот, становится более острой и серьезной. Решения, принимаемые при неполной информации, являются, по своему существу, вероятностными и для повышения обоснованности подобных решений нужно использовать не только имеющиеся статистические данные, но и коллективный, и индивидуальный опыт. Вся эта информация должна быть выражена количественно в виде чисел, позволяющих (хотя бы относительно) оценить вероятность исходов, значимость возможных последствий каждого из них, чтобы выбрать один, наиболее предпочтительный.
Оценки вероятности свершения неповторяющихся событий субъективны в том смысле, что два человека могут приписать различные числа одному и тому же возможному исходу. Но существует подтверждаемое практикой предположение, сближающее субъективные оценки с объективными, в частности с частотными. Предположение состоит в том, что принимающий решение будет корректировать первоначальные оценки, приближая их к частотным, при получении дополнительной информации об исследуемой проблеме.
Устанавливая вероятностную оценку вполне объективных явлений, разумно поступать с ней как с вероятностью, найденной с помощью классического частотного метода, полагая, что она обладает теми же свойствами и подчиняется тем же аксиомам.
Незнание истинных исходов событий, которые произойдут в будущем, и даже незнание объективных вероятностей их осуществления не имеет в этом случае особого значения, поскольку основной целью здесь является не оценка субъективных мнений отдельных людей, а объективные правила, позволяющие использовать эти мнения для выбора наиболее предпочтительного решения.
Понимание существа проблемы, опыт, чувство перспективы и интуиция помогают специалисту в ситуации неопределенности оценить значимость альтернативных исходов, выбрать наиболее предпочтительную цель и лучший критерий, а, следовательно, и наиболее рациональное решение. Таким образом, использование информации, основанной на предположениях и суждениях специалистов, позволяет частично компенсировать нехватку статистических данных и выявить информацию, которая не могла быть получена на базе анализа имеющихся данных.
Индивидуальные качества эксперта зависят от его знаний, опыта, интеллекта, способности предвидеть будущее и ряда других факторов, измерение которых сложно, или вообще невозможно. Несмотря на наличие внутренних и внешних факторов, которые оказывают свое влия ниє на точность и надежность информации, получаемой от экспертов, применение формализованных процедур сбора информации, методов теории вероятностей и математической статистики для ее обработки позволяет в определенной степени компенсировать смещение индивидуальных оценок, уточнить структуру решаемой проблемы и снизить уровень неопределенности, существовавший до начала экспертизы. Под уровнем неопределенности понимается показатель, характеризующий оставшуюся (остаточную) неопределенность, после того, как вся существующая информация принята во внимание [4]. При опросе экспертов могут возникнуть определенные ограничения, которые приводят к погрешностям в оценке событий, такие как: - уровень доступной информации, так как за исключением детерминированных событий уровень неопределенности всегда будет больше нуля; - несовершенство информации, которое возникает вследствие того, что разные эксперты всегда будут иметь различные знания о событии и его уровне неопределенности; - двусмысленность вопросов, когда некоторые вопросы могут быть поняты экспертом неправильно из-за двусмысленности, и тогда он будет отвечать на другой вопрос, а не на тот, который был ему задан; - погрешности модели, которые могут возникать из-за недостаточной компетентности приглашенных в эксперты людей либо из-за того, что ответы полученные от компетентных экспертов, используются неправильно; - прочие погрешности, связанные с тем, что на ответы экспертов могут оказать влияние как внутренние, так и внешние факторы, вызывающие умышленные или несознательные отклонения или ошибки. В целях рационального использования информации, получаемой от экспертов, ее необходимо преобразовать в форму, удобную для дальнейшего анализа, направленного на подготовку и принятие решения. Если эксперт в состоянии сравнить и оценить возможные варианты действий, приписав каждому из них определенное число, то считается, что он обладает определенной системой предпочтений. В зависимости от того, по какой шкале могут быть заданы эти предпочтения, экспертные опенки содержат больший или меньший объем информации и обладают различной способностью к математической формализации. Типы шкал и их характеристики приведены в таблице 5 [4].
При решении многих практических задач часто оказывается, что факторы, которые определяют конечные результаты, не поддаются непосредственному измерению. В таком случае, может быть полезным расположить эти факторы в порядке возрастания (или убывания) какого-либо присущего им свойства. Этот процесс называется ранжированием. Ранжирование позволяет выбрать из исследуемой совокупности факторов наиболее существенный.
При ранжировании эксперт должен расположить объекты (альтернативы) в порядке, который представляется ему наиболее рациональным, и приписать каждому из них числа натурального ряда - ранги. При этом ранг 1 получает наиболее предпочтительная альтернатива, а ранг N - наименее предпочтительная. Порядковая шкала, которая получается в результате ранжирования, должна удовлетворять условию равенства числа рангов N числу ранжируемых объектов п. В случае если эксперт не может указать порядок следования двух или нескольких объектов или присваивает разным объектам один и тот же ранг, то объектам приписывают так называемые стандартизированные ранги. Для этого общее число стандартизированных рангов полагают равным л, а объектам, имеющим одинаковые ранги, присваивают стандартизированный ранг, значение которого представляет среднее суммы мест, поделенных между собой объектами с одинаковыми рангами.
Анализ некоторых методов сравнения альтернатив и принятия решений для использования в процессе ценообразования
Сравнивая с использованием данной шкалы два объекта в смысле достижения цели, расположенной на вышележащем уровне иерархии, эксперт должен поставить в соответствие этому сравнению число в интервале от 1 до 9 или обратное значение чисел. В тех случаях, когда трудно различить столько промежуточных градаций от абсолютного до слабого предпочтения или этого не требуется в конкретной задаче, может использоваться шкала с меньшим числом градаций. В пределе шкала имеет две оценки: 1 - объекты равнозначны; 2 - предпочтение одного объекта над другим.
На следующем этапе, после построения иерархии, выбирается метод сравнения ее элементов. Если принимается метод попарного сравнения, то строится множество матриц парных сравнений. Для этого в иерархии выделяют элементы двух типов: элементы-« родители» и элементы-«потомки». Элементы-«потомки» воздействуют на соответствующие элементы вышестоящего уровня иерархии, являющиеся по отношению к первым элементами родителями». Матрицы парных сравнений строятся для всех элементов-«потомков», относящихся к соответствующему элементу-«родителю». Элементами-«родителями» могут являться элементы, принадлежащие любому иерархическому уровню, кроме последнего, на котором расположены, как правило, альтернативы. Парные сравнения проводятся в терминах доминирования одного элемента над другим. Полученные суждения выражаются в целых числах с учетом девятибалльной шкалы (табл.10).
Для получения каждой матрицы каждый эксперт выносит п(п - \) I 2 суждений (здесь п — порядок матрицы парных сравнений). Во второй модификации рассматривается метод сравнения объектов относительно стандартов. В ряде ситуаций, например, при большом количестве альтернатив или при необходимости добавления новых альтернатив, наиболее целесообразно для решения проблемы сравнения и оценки альтернатив использовать метод сравнения альтернатив относительно стандартов. Стандарт устанавливает уровень качества объекта относительно критерия качества. Как правило, каждый стандарт отождествляется с некоторым существующим на практике эталоном качества. В качестве таких эталонов принимаются объекты, аналогичные сравниваемым альтернативам. Стандарты присваиваются элементам иерархической структуры, имеющим непосредственную связь с альтернативами. При этом число стандартов по каждому такому элементу (критерию качества) определяется экспертом с учетом конкретной ситуации и может быть различным. Экспертом устанавливается по каждому стандарту относительная степень предпочтения, которая указывает значимость стандарта для эксперта. Численное значение каждого стандарта определяется их попарным сравнением по девятибальной шкале (табл. 10) с помощью обработки специальной матрицы. В тех случаях, когда среди анализируемых альтернатив имеются такие, которые идентичны по одним или нескольким анализируемым свойствам (критериям качества), применяется метод копирования. В методе копирования используются процедуры сравнения и установления приоритета альтернатив, описанные ниже. Пусть определено множество альтернатив А = {ах, а2, . а„), каждая из которых отлича ется от всех других альтернатив этого множества уровнем качества по рассматриваемому кри терию Kj, и определено другое множество альтернатив В = {bl9b2,...,„}, каждая из которых имеет одинаковые свойства со всеми другими по ранее определенному критерию Kh Предпо ложим, что множество А имеет хотя бы один элемент ai, свойство которого по критерию К, идентично свойствам всех альтернатив множества В. Тогда все альтернативы множества В яв ляются копиями элемента а по критерию Kt. При такой ситуации эксперт по критерию Kt по парно сравнивает только альтернативы множества А. Далее на основании матрицы попарных сравнений рассчитывается нормированный собственный вектор WA, ранжирующий альтерна тивы множества А. Всем альтернативам-копиям {bub2 bn} присваивается значение нормиро ванного собственного вектора WA, соответствующие элементу а . В результате получается но вый ненормированный вектор приоритетов WAB всех альтернатив, входящих в множества А и В. Вектор WAB нормируется путем деления каждого значения указанного вектора на сумму всех его значений. Наиболее пригодным для практического применения в процессе определения ценности курсов является метод парных сравнений. Для принятия решения об использовании метода парных сравнений для определения ценности курсов был проведен сравнительный анализ по ряду критериев методов сравнения альтернатив, результаты которого приведены в таблице 11. При этом были выявлены некоторые недостатки, которые затрудняют использование метода парных сравнений. В связи с тем, что ряд факторов, которые определяют потребительную ценность, не поддаются измерению, то на основании анализа рассмотренных методов в качестве основного метода для определения значений факторов, влияющих на ценность электронного обучающего курса, был выбран метод непосредственной оценки.
Для формализации лингвистических знаний на практике широко применяются нечеткие множества. Так как ряд факторов, характеризующих качественные признаки (например, уровень качества курса), нуждался в оцифровке, то для этого были выбраны методы, используемые в теории нечетких множеств Л. Заде. Согласно одному из подходов к формализации нечеткости, нечеткое множество образуется путем введения обобщенного понятия принадлежности, т.е. расширения двухэлементного множества значений характеристической функции {0,1} до континуума [0,1]. Это означает, что переход от полной принадлежности объекта классу к полной его непринадлежности происходит не скачком, а плавно, постепенно, причем принадлежность элемента множеству выражается числом из интервала [0,1]. Нечеткое множество А = {(х,цА(х))} определяется математически как совокупность упорядоченных пар, составленных из элементовх универсального множествами соответствующих степеней принадлежности рА{х) или (поскольку функция принадлежности является исчерпывающей характеристикой нечеткого множества) непосредственно в виде функции цА : X - [ОД].2 Значения фактора «уровень качества курса» выражается лингвистической переменной. Лингвистической переменной называется переменная, значениями которой могут быть не только числа, но и слова и словосочетания естественного или искусственного языка. Смысл каждого лингвистического значения выражается в виде нечеткого подмножества универсального множествах
Как правило, при решении практических задач моделирования ограничиваются 7±2 значениями лингвистической переменной. Это связанно с тем, что психологические исследования показывают, что в кратковременной памяти человека одномоментно удерживаются 7±2 градации какого-либо свойства [1].
Формализация лингвистической переменной «Уровень качества курса».
Формализованы процедуры определения затрат и ценности электронных курсов, приводятся примеры расчетов весовых коэффициентов факторов и их значений в соответствии с предложенной моделью с использованием различных методов обработки статистических данных.
Предложено определять ценность курса дистанционного обучения для потребителя с учетом ряда факторов. Экспертные оценки весовых коэффициентов влияния различных факторов на потребительную ценность дистанционного обучения были получены в результате опроса, проведенного с помощью отдела маркетинговых исследований МЭСИ. В ходе этого опроса был выявлен ряд дополнительных факторов, оказывающих, по мнению экспертов, влияние на ценность услуг для потребителя. При расчете потребительной ценности курса проводится расчет нормированного (стандартизированного) значения каждого фактора.
Для оценки значений показателей, не имеющих количественной оценки, предлагается использовать методы нечетких множеств. Было проведено исследование фактора «Уровень качества курса» с использованием этих методов. В ходе практического использования предложенной методики ценообразования значения ряда других факторов могут также определяться с использованием теории нечетких множеств. Например, ее можно использовать для определения прогноза рейтинга специальности в вузе с помощью экспертов, а также значений других факторов, относящихся к группе «Особенности курса».
В ходе работы над диссертацией был проведен опрос экспертов о степени влияния уровня качества электронных курсов на их потребительную ценность. Каждому эксперту в процессе опроса предлагалось оценить с позиции потребителя ценность того или иного класса курсов в зависимости от уровня качества. На основании результатов опроса были построены график и функции принадлежности значений лингвистической переменной «Уровень качества курса».
Для обработки полученных в ходе опросов экспертных оценок использовались следующие математико-статистических методы: - измерения разброса мнений экспертов; - статистического анализа согласованности оценок экспертов и получения групповой оценки. В рамках модели дается схема расчета рейтинга вузов - региональных партнеров с учетом ряда показателей. В функции расчета рейтинга используется приведенное значение показателя, это делается для того, чтобы все показатели имели одинаковую размерность. Для апробации предложенной методики ценообразования в диссертации произведен пробный расчет потребительной ценности. Расчет производился с использованием экспертных оценок степени влияния различных факторов на потребительную ценность дистанционного обучения. Обработка данных и последующая группировка курсов выполнялась в соответствии с описанной выше процедурой с использованием методов кластерного анализа при помощи программного комплекса «STATISTICА». Для обработки данных использовался итеративный метод группировки к-средних. Этот метод работает непосредственно с объектами (в данном случае, с курсами). Объект относится к тому классу, расстояние до которого минимально. Разделение исходной совокупности курсов на несколько кластеров выполнялось в соответствии с найденными значениями потребительной ценности курсов. В связи с тем, что программа «STATISTICA» не позволяет непосредственно использовать нечеткие множества, в процессе обработки исходных данных может быть выбран один из вариантов оценки: «оптимистический», «пессимистический» и «средний». Далее были определены курсы, имеющие близкое к среднему значение потребительной ценности для каждой группы, которые можно использовать в качестве базовых курсов. В разработанной экономико-математической модели ценообразования цена на электронные обучающие курсы определяется с учетом затрат и потребительских качеств. На размер конечной цены для потребителя должно налагаться ограничение - безубыточность для производителя образовательных услуг, т.е. прибыль от продажи по конечной цене не должна быть меньше общих затрат, поэтому в процессе ценообразования определяются базовые затраты. Далее определяются общие затраты региональных партнеров. Цена для потребителя определяется с учетом ценности для потребителя электронных обучающих курсов. Затраты на создание и сопровождение курсов зависят от продолжительности их жизненного цикла, возможности его обновления, периодичности обновления и затрат, необходимых для обновления. Процедура определения приведенных базовых затрат на создание и сопровождение одного электронного обучающего курса, а также затраты региональных партнеров вуза-разработчика на один тип курса были формализованы в третьей главе. Для определения доли расходов, приходящейся на конкретный курс /-го класса качества в общей сумме расходов, предлагается использовать специальный коэффициент Кт. Для определения цены для потребителя принципиально нового электронного курса предложен специальный алгоритм действий. Определение конечной цены для потребителя образовательных услуг должно производиться с учетом конкретной сложившейся в данном регионе ситуации на рынке образовательных услуг и того положения, которое занимает на нем данный вуз. При оценке ситуации на конкретном региональном рынке дистанционного обучения важно также учитывать сложившийся в данном регионе уровень научно-технического прогресса, позволяющий внедрять в образовательный процесс новые сетевые технологии. В ряде случаев в процессе ценообразования можно использовать такие методы, как ценовая дискриминация - практика продажи идентичных товаров или услуг разным покупателям по неодинаковым ценам или продажи больших партий товаров по более низким ценам, чем малых партий.
В процессе использования предложенной методики возможна ее корректировка на основании реальных данных по разным вузам и регионам (перекрестных данных) и данных за различные периоды времени (временных рядов) с использованием статистических методов.
Данная методика может также позволить установить цену на курсы в соответствии с тем положением (рыночной нишей), которое они занимают на региональном рынке. Рекомендуется провести оценку потребительной ценности электронных обучающих курсов, уже реализуемых на конкретном региональном рынке, с использованием данной методики, а затем провести регрессионный анализ зависимости рыночной цены курса от его потребительной ценности.
