Продюсерство. Экономико-математические методы и модели

ВСЕРОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ 
КИНЕМАТОГРАФИИ имени С.А. Герасимова (ВГИК) 

Продюсерство 

Экономико-математические 
методы и модели 

Под редакцией 
доктора экономических наук, профессора Ю.В. Криволуцкого 
кандидата технических наук, доцента Л.А. Фунберга 

Допущено Учебно-методическим объединением 
высших учебных заведений Российской Федерации 
по образованию в области кинематографии и телевидения 
в качестве учебного пособия для студентов вузов, обучающихся  
по кинематографическим специальностям 

Рекомендовано Учебно-методическим центром 
«Профессиональный учебник» в качестве учебного пособия 
для студентов высших учебных заведений, обучающихся 
по кинематографическим специальностям  

Москва 2017 

УДК 004.4:[658.15:778.5](075.8)
ББК 65.053.4с51 
 П78 

Р е ц е н з е н т ы: 
кандидат экономических наук, зам. генерального директора ООО «Продюсерский 
центр “Хорошо Продакшн’’», член Союза кинематографистов РФ М.П. Ксинопуло, 
зам. генерального директора ООО «Кинокомпания “Ракурс”» М.В. Якимова 

Главный редактор издательства  Н.Д. Эриашвили, 
кандидат юридических наук, доктор экономических наук, профессор, 
лауреат премии Правительства РФ в области науки и техники 

         Продюсерство. Экономико-математические методы и модели: 

П78 учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по специ
альностям «Продюсерство кино и телевидения», «Продюсерство» и другим кинематографическим специальностям / под 
ред. Ю.В. Криволуцкого, Л.А. Фунберга. — М.: ЮНИТИДАНА, 2017. — 319 с. — (Серия «Медиаобразование»). 

ISBN 978-5-238-02724-1 

Агентство CIP РГБ 

Рассматриваются применение математических методов и моделей 
корреляционно-регрессионного анализа, линейного и динамического 
программирования, сетевого планирования и управления, прогнозирования и оценки инвестиционной привлекательности проектов, моделирование стратегического развития предприятия на основе SWOT-анализа, 
выбор стратегии финансирования проектов в решении задач предпринимательской деятельности. Предлагаемые задачи и построенные для их 
решения экономико-математические модели позволят будущим профессионалам получить более глубокое представление о своей специальности 
и помогут эффективно применять полученные знания на практике. 
Для студентов, обучающихся по специальностям в области кино и 
телевидения, переподготовки и повышения квалификации продюсеров 
кино и ТВ, а также работников сферы культуры и искусства. 

ББК 65.053.4с51 

ISBN 978-5-238-02724-1  
© ИЗДАТЕЛЬСТВО ЮНИТИ-ДАНА, 2015 
Принадлежит исключительное право на использование и распространение издания 
(Федеральный закон от 5 апреля 2013 г. № 44-ФЗ). Воспроизведение всей книги 
или любой ее части любыми средствами или в какой-либо форме, в том числе в 
интернет-сети, запрещается без письменного разрешения издательства. 

Предисловие 

 

 íûíåøíèõ óñëîâèÿõ ðîñòà ñòîèìîñòè ïðîèçâîäñòâà êèíîôèëüìîâ, 
èõ ìàñøòàáíîñòè, ñëîæíîñòè è óíèêàëüíîñòè òåõíè÷åñêîãî îáåñïå÷åíèÿ 
ìåíüøå âñåãî äîïóñòèìû ïðîèçâîëüíûå, ÷èñòî âîëåâûå ðåøåíèÿ â ïëàíèðîâàíèè è îðãàíèçàöèè ïðîöåññà. Îòâåòñòâåííûå ðåøåíèÿ äîëæíû 
ïðèíèìàòüñÿ íà îñíîâå ïðåäâàðèòåëüíûõ èçûñêàíèé è ðàñ÷åòîâ, ñ èñïîëüçîâàíèåì ýêîíîìèêî-ìàòåìàòè÷åñêèõ ìåòîäîâ è ìîäåëåé.  íàñòîÿùåå âðåìÿ ýêîíîìèêî-ìàòåìàòè÷åñêèå ìåòîäû — îäíî èç íàèáîëåå àêòèâíî ðàçâèâàþùèõñÿ íàïðàâëåíèé ïðèêëàäíîé ýêîíîìè÷åñêîé íàóêè. 
Ïðîäþñåð äîëæåí õîðîøî îðèåíòèðîâàòüñÿ â ýòèõ ìåòîäàõ, óìåòü ïðàêòè÷åñêè èñïîëüçîâàòü èõ äëÿ ìîäåëèðîâàíèÿ ðàçíîîáðàçíûõ ýêîíîìè÷åñêèõ ñèòóàöèé, âîçíèêàþùèõ â ïðîöåññå åãî òâîð÷åñêîé äåÿòåëüíîñòè. 
Ê ÷èñëó âàæíåéøèõ ôóíêöèé ïðîäþñåðà îòíîñÿòñÿ ïîèñê íåîáõîäèìûõ äëÿ ñúåìîê äåíåæíûõ ñðåäñòâ è êîíòðîëü çà èõ ðàöèîíàëüíûì 
èñïîëüçîâàíèåì, ýêñïåðòíàÿ îöåíêà ýêîíîìè÷åñêèõ ïàðàìåòðîâ ïðîåêòà, â òîì ÷èñëå åãî ïðèáûëüíîñòè è ñðîêà îêóïàåìîñòè, âûðàáîòêà îïòèìàëüíîé ñòðàòåãèè è òàêòèêè ïðîèçâîäñòâà, ïðîêàòà èëè ïðîäàæè 
àóäèîâèçóàëüíîãî ïðîèçâåäåíèÿ. 
 ïîäãîòîâêå ïðîäþñåðîâ è îðãàíèçàòîðîâ ïðîèçâîäñòâà àóäèîâèçóàëüíîé ïðîäóêöèè âàæíóþ ðîëü èãðàþò ãëóáîêîå èçó÷åíèå îñíîâ ìàòåìàòèêè, ýêîíîìè÷åñêîé òåîðèè, èíôîðìàòèêè, èíôîðìàöèîííûõ òåõíîëîãèé, òåîðèè ìåíåäæìåíòà, ïðåäïðèíèìàòåëüñòâà è óìåëîå ïðèìåíåíèå 
ñîâðåìåííûõ èíôîðìàöèîííûõ òåõíîëîãèé, ýêîíîìèêî-ìàòåìàòè÷åñêèõ 
ìåòîäîâ è ìîäåëåé. 
Óìåíèå ýôôåêòèâíî ðàñõîäîâàòü èìåþùèåñÿ ðåñóðñû — îäèí èç 
ðåøàþùèõ ôàêòîðîâ îáåñïå÷åíèÿ êîíêóðåíòíûõ ïðåèìóùåñòâ â ëþáîé 
ñôåðå áèçíåñà è âàæíåéøèé ïîòåíöèàë âûæèâàíèÿ ñîâðåìåííûõ ôèðì. 
Ïðè âîçíèêíîâåíèè ïðîáëåì ðóêîâîäèòåëü ÷àñòî ïðèíèìàåò ðåøåíèÿ 
íà îñíîâå çäðàâîãî ñìûñëà, ñâîåãî îïûòà, ñîâåòà ñïåöèàëèñòîâ. Ïëàíèðîâàíèå ðàáîòû öåëîãî ïðåäïðèÿòèÿ èëè îòäåëüíîãî ïðîåêòà òðåáóåò 
èñïîëüçîâàíèÿ ñîâðåìåííîé âû÷èñëèòåëüíîé òåõíèêè è ýêîíîìèêîìàòåìàòè÷åñêèõ ìåòîäîâ è ìîäåëåé. Ýêîíîìèêî-ìàòåìàòè÷åñêèå ìåòîäû ïîçâîëÿþò ðàññìîòðåòü çíà÷èòåëüíî áîëüøå âàðèàíòîâ ðåøåíèé è 
âûáðàòü èç íèõ íàèëó÷øèé â äîñòàòî÷íî êîðîòêîå âðåìÿ. Ïðè ýòîì 
ó÷èòûâàåòñÿ, ÷òî ïîñëåäñòâèÿ ïðèíèìàåìûõ ðåøåíèé ñâÿçàíû ñ îãðîìíûìè çàòðàòàìè è ìîãóò êàñàòüñÿ áîëüøîãî êîëè÷åñòâà ëþäåé. 

 íàñòîÿùåå âðåìÿ çíà÷èòåëüíàÿ ÷àñòü îáúåêòèâíî ñóùåñòâóþùèõ 
çàâèñèìîñòåé ìåæäó ôèíàíñîâî-ýêîíîìè÷åñêèìè ÿâëåíèÿìè èññëåäîâàíû è èçó÷åíû òåîðåòè÷åñêè. Äëÿ ïðàêòè÷åñêîé äåÿòåëüíîñòè âàæíåå 
ïîíÿòü ñóùíîñòü èññëåäóåìûõ ïðîöåññîâ è îöåíèòü òåñíîòó ñâÿçåé ìåæäó ðàçëè÷íûìè ôàêòîðàìè. Ýòî ïîçâîëèò ðóêîâîäèòåëþ óñèëèòü âëèÿíèå îäíèõ ôàêòîðîâ ýêîíîìè÷åñêîãî ïðîöåññà, îñëàáèòü âëèÿíèå äðóãèõ è òåì ñàìûì äîáèòüñÿ æåëàåìîãî ðåçóëüòàòà. 
Ñåãîäíÿ ñóùåñòâóåò îáøèðíàÿ ëèòåðàòóðà, ãäå îïèñûâàþòñÿ ðàçíîîáðàçíûå ìàòåìàòè÷åñêèå ìåòîäû è ìîäåëè, ïðèìåíÿåìûå â ðàçëè÷íûõ 
îòðàñëÿõ íàðîäíîãî õîçÿéñòâà. Àâòîðû äàííîãî ó÷åáíîãî ïîñîáèÿ îñíîâíîå âíèìàíèå óäåëèëè íå îïèñàíèþ ñóùíîñòè ìåòîäîâ, à ïðàêòè÷åñêîìó 
èñïîëüçîâàíèþ ýòèõ ìåòîäîâ â ðÿäå çàäà÷, âñòðå÷àþùèõñÿ â ýêîíîìè÷åñêîé äåÿòåëüíîñòè ïðîäþñåðà.  êíèãå ïðèâîäÿòñÿ ïðèìåðû èõ ðåøåíèÿ 
ñ ïîìîùüþ ïðèêëàäíûõ ïðîãðàìì MS Excel, Statgraphiñs, MS Project. 
Àâòîðû ïîñîáèÿ ó÷ëè ñîáñòâåííûé îïûò ïðåïîäàâàíèÿ äèñöèïëèí 
«Ïðåäïðèíèìàòåëüñòâî», «Îñíîâû ìåíåäæìåíòà», «Ñòàòèñòèêà êóëüòóðû», «Èíôîðìàöèîííûå òåõíîëîãèè óïðàâëåíèÿ», «Ìàòåìàòèêà è èíôîðìàòèêà» â âûñøèõ ó÷åáíûõ çàâåäåíèÿõ, à òàêæå îïûò ðåøåíèÿ 
ïðàêòè÷åñêèõ çàäà÷ ïðè âûïîëíåíèè ÍÈÐ. 
 Ó÷åáíîå ïîñîáèå ñîîòâåòñòâóåò äèñöèïëèíàì, êîòîðûå èçó÷àþòñÿ 
íà ôàêóëüòåòå ïðîäþñåðñòâà è ýêîíîìèêè ÂÃÈÊ. Åãî öåëü — ñïîñîáñòâîâàòü ïîâûøåíèþ êà÷åñòâà ïîäãîòîâêè ñïåöèàëèñòîâ è ðàçâèòèþ ó íèõ 
ïðàêòè÷åñêèõ íàâûêîâ.  
Ïîæåëàíèÿ è êîíñòðóêòèâíûå ïðåäëîæåíèÿ ÷èòàòåëåé áóäóò âîñïðèíÿòû àâòîðàìè ñ áëàãîäàðíîñòüþ. 
 
Àâòîðñêèé êîëëåêòèâ  
Î.Â. Áðàèëîâà, êàíä. ýêîí. íàóê, äîöåíò — ãë. 12; 
Â.Ã. Ãîð÷àêîâà, èìèäæåîëîã — ï. 3.4 (ñîâìåñòíî ñ Þ.Â. Êðèâîëóöêèì 
è Ë.À. Ôóíáåðãîì); 
Ñ.Ñ. Åñèîíîâà, ýêîíîìèñò — ãë. 9 (ñîâìåñòíî ñ Ë.À. Ôóíáåðãîì); 
Å.Þ. Çàõàðîâà, äîêò. ýêîí. íàóê, ïðîôåññîð — ãë. 8; 
Å.Þ. Êðèâîëóöêèé, êàíä. ýêîí. íàóê — ãë. 7; 
Þ.Â. Êðèâîëóöêèé — ï. 3.1, 3.2, 3.3, 3,5 (ñîâìåñòíî ñ Ë.À. Ôóíáåðãîì), ï. 3.4 (ñîâìåñòíî ñ Â.Ã. Ãîð÷àêîâîé è Ë.À. Ôóíáåðãîì), ãë. 4 è 5 
(ñîâìåñòíî ñ Ë.À. Ôóíáåðãîì), ãë. 10 (ñîâìåñòíî ñ Â.Â. ßêóøåâîé), ãë. 11 
(ñîâìåñòíî ñ Ì.Ë. Íåìèðîâñêîé è Ë.À. Ôóíáåðãîì); 
Ì.Ë. Íåìèðîâñêàÿ, êàíä. ýêîí. íàóê, äîöåíò — ãë. 11 (ñîâìåñòíî ñ 
Þ.Â. Êðèâîëóöêèì è Ë.À. Ôóíáåðãîì); 
Ñ.Ê. Ñàðûìñàêîâ, êàíä. ýêîí. íàóê — ãë. 6; 
Ë.À. Ôóíáåðã — ãë. 1, 2, ï. 3.1, 3.2, 3.3, 3.5 (ñîâìåñòíî ñ Þ.Â. Êðèâîëóöêèì), ï. 3.4 (ñîâìåñòíî ñ Â.Ã. Ãîð÷àêîâîé è Þ.Â. Êðèâîëóöêèì), ãë. 4 
è 5 (ñîâìåñòíî ñ Þ.Â. Êðèâîëóöêèì), ãë. 9 (ñîâìåñòíî ñ Ñ.Ñ. Åñèîíîâîé), ãë. 11 (ñîâìåñòíî ñ Þ.Â. Êðèâîëóöêèì è Ì.Ë. Íåìèðîâñêîé); 
Â.Â. ßêóøåâà, êàíä. ýêîí. íàóê — ãë. 10 (ñîâìåñòíî ñ Þ.Â. Êðèâîëóöêèì). 
 
Îòâåòñòâåííûå ðåäàêòîðû: äîêò. ýêîí. íàóê, ïðîô. Þ.Â. Êðèâîëóöêèé, 
êàíä. òåõí. íàóê, äîöåíò Ë.À. Ôóíáåðã. 

Глава  1 
 

 Статистические методы управления  
проектами в кинематографии 

 

1.1. Методы экспертных оценок при принятии решений 

 ïðîöåññå óïðàâëåíèÿ êèíîïðîèçâîäñòâîì ÷àñòî âîçíèêàþò ñè
òóàöèè, êîãäà òðåáóþùóþñÿ äëÿ ïðèíÿòèÿ ðåøåíèÿ èíôîðìàöèþ 
ìîæíî ïîëó÷èòü, ñîáðàâ è ïðîàíàëèçèðîâàâ ìíåíèÿ, ñóæäåíèÿ è 
ðåêîìåíäàöèè íåñêîëüêèõ ñïåöèàëèñòîâ â ýòîé îáëàñòè, îñîáåííî â 
òåõ ñëó÷àÿõ, êîãäà çíà÷èòåëüíàÿ ÷àñòü íåîáõîäèìîé èíôîðìàöèè íå 
ìîæåò áûòü ïîëó÷åíà ñ ïîìîùüþ ÷èñòî êîëè÷åñòâåííûõ ìåòîäîâ.  
 ýòèõ óñëîâèÿõ íåðåäêî åäèíñòâåííûì èñòî÷íèêîì èíôîðìàöèè 
ÿâëÿåòñÿ ãðóïïà ñïåöèàëèñòîâ-ýêñïåðòîâ.  îïðåäåëåííûõ ñèòóàöèÿõ ïðè îòñóòñòâèè ñòðîãèõ ìàòåìàòè÷åñêèõ îáîñíîâàíèé ìîæíî ïîëàãàòüñÿ íà ñóæäåíèÿ ñïåöèàëèñòîâ-ýêñïåðòîâ ïðè óñëîâèè, ÷òî îíè 
ïîëó÷åíû ñ ïîìîùüþ ñïåöèàëüíûõ íàó÷íûõ ìåòîäîâ. Ïðèìåíåíèå 
ñïåöèàëüíûõ ýêñïåðòíûõ ìåòîäîâ ïîìîãàåò óïîðÿäî÷èòü ïðîöåäóðû 
àíàëèçà îöåíîê ñïåöèàëèñòîâ, ïðèâåñòè èõ ê âèäó, íàèáîëåå ïðèåìëåìîìó äëÿ ïðèíÿòèÿ îáîñíîâàííûõ ðåøåíèé. 

Ðàññìîòðèì îñíîâíûå òåîðåòè÷åñêèå ïîñòóëàòû ìåòîäà ýêñïåðò
íûõ îöåíîê. 

Экспертные оценки — основа принятия решений  
в неструктурированных ситуациях 

Ýêñïåðòíûå îöåíêè — êîëè÷åñòâåííûå èëè èíûå îöåíêè õàðàêòåðèñòèê îáúåêòîâ, íåïîääàþùèõñÿ íåïîñðåäñòâåííîìó èçìåðåíèþ. 

Ìåòîä ýêñïåðòíûõ îöåíîê (ÌÝÎ) ïðåäñòàâëÿåò ñîáîé êîìïëåêñ 

ëîãè÷åñêèõ è ìàòåìàòè÷åñêèõ ïðîöåäóð ïîëó÷åíèÿ îò ñïåöèàëèñòîâ 
(ýêñïåðòîâ) èíôîðìàöèè, åå àíàëèçà è îáîáùåíèÿ äëÿ ïîäãîòîâêè è 
âûáîðà ðàöèîíàëüíîãî ðåøåíèÿ. 

Ýêñïåðòíûì ïóòåì ðåøàþòñÿ äâà êëàññà ïðîáëåì: 
1) ïðîáëåìû ìàññîâîãî âûáîðà, äëÿ ðåøåíèÿ êîòîðûõ èìååòñÿ 

äîñòàòî÷íàÿ èíôîðìàöèîííàÿ áàçà (äîñòàòî÷íîå ÷èñëî ñïåöèàëèñòîâ, íàëè÷èå ïîäîáíûõ ñèòóàöèé â ïðîøëîì è ò.ï.); 

2) ïðîáëåìû óíèêàëüíîãî âûáîðà, äëÿ ðåøåíèÿ êîòîðûõ èí
ôîðìàöèÿ îòñóòñòâóåò èëè åå íåäîñòàòî÷íî. Ïðè ðåøåíèè ýòèõ ïðîáëåì ïðåäïîëàãàåòñÿ, ÷òî: 

 ýêñïåðò ìîæåò ðàññìàòðèâàòüñÿ êàê èçìåðèòåëü ñî ñëó÷àéíûìè ïîãðåøíîñòÿìè; 
 ãðóïïîâîå ìíåíèå ìîæåò áûòü ïîëó÷åíî îñðåäíåíèåì ìíåíèé 
îòäåëüíûõ ýêñïåðòîâ; 
 îñðåäíåííîå ìíåíèå äîñòàòî÷íî áëèçêî ê «èñòèííîìó». 
Ýêñïåðòíàÿ èíôîðìàöèÿ ïðè ýòîì ïîëó÷àåòñÿ ïóòåì ãðóïïîâîé 

ýêñïåðòèçû. 

 ïðîáëåìàõ óíèêàëüíîãî âûáîðà âåðíûì ìîæåò îêàçàòüñÿ ìíå
íèå îäíîãî ýêñïåðòà. Èíôîðìàöèÿ ïîëó÷àåòñÿ ïóòåì èíäèâèäóàëüíîé ýêñïåðòèçû.  äàííîé ãëàâå ðàññìîòðåíû òîëüêî ïðîáëåìû 
ïåðâîãî êëàññà. 

Этапы групповой экспертизы 

 ïðîöåññå ïðîâåäåíèÿ ãðóïïîâîé ýêñïåðòèçû ìîæíî âûäåëèòü 

ñëåäóþùèå ýòàïû: 

1) ïîñòàíîâêà çàäà÷è èññëåäîâàíèÿ (ýêñïåðòèçû); 
2) âûáîð (ðàçðàáîòêà) ìåòîäà ïîëó÷åíèÿ ýêñïåðòíîé èíôîðìà
öèè, ò.å. ìåòîäà îðãàíèçàöèè ýêñïåðòíîãî îïðîñà; 

3) âûáîð ñïîñîáà îáðàáîòêè ðåçóëüòàòîâ ýêñïåðòíîãî îïðîñà; 
4) ôîðìèðîâàíèå ýêñïåðòíîé ãðóïïû; 
5) ïîëó÷åíèå ýêñïåðòíîé èíôîðìàöèè; 
6) îáðàáîòêà è àíàëèç ïîëó÷åííîé èíôîðìàöèè; 
7) èíòåðïðåòàöèÿ ïîëó÷åííûõ ðåçóëüòàòîâ. 

Классификация методов экспертных оценок 

Ýòà êëàññèôèêàöèÿ îïðåäåëÿåòñÿ ìåòîäàìè ïîëó÷åíèÿ ýêñïåðò
íîé èíôîðìàöèè (ýêñïåðòíûõ îöåíîê). Ê íèì îòíîñÿòñÿ: 

1) ìåòîäû êîëëåêòèâíîé ðàáîòû ýêñïåðòíîé ãðóïïû; 
2) ìåòîäû ïîëó÷åíèÿ èíäèâèäóàëüíîãî ìíåíèÿ ÷ëåíîâ ýêñïåðò
íîé ãðóïïû; 

3) ìåòîäû ÷àñòè÷íî êîëëåãèàëüíîé ðàáîòû ýêñïåðòîâ. 
Ìåòîäû êîëëåêòèâíîé ðàáîòû ýêñïåðòíîé ãðóïïû îñíîâàíû íà 

ïîëó÷åíèè îáîáùåííîãî ìíåíèÿ â õîäå ñîâìåñòíîãî îáñóæäåíèÿ è 
ðåøåíèÿ ïîñòàâëåííîé çàäà÷è âñåìè ýêñïåðòàìè. Ê íèì îòíîñÿòñÿ 
ìåòîä êîìèññèé, ìåòîä ñóäà è ìåòîä ìîçãîâîé àòàêè. Ìåòîä êîìèññèé çàêëþ÷àåòñÿ â ïðîâåäåíèè ñîâåùàíèÿ èëè äèñêóññèè ñ öåëüþ 
âûðàáîòêè åäèíîãî ìíåíèÿ.  ðàìêàõ ìåòîäà ñóäà ðàáîòà ýêñïåðòíîé ãðóïïû îñóùåñòâëÿåòñÿ àíàëîãè÷íî âåäåíèþ ñóäåáíîãî ïðîöåññà. Ïðè èñïîëüçîâàíèè ìåòîäà ìîçãîâîé àòàêè (ìîçãîâîãî øòóðìà, 
êîëëåêòèâíîé ãåíåðàöèè èäåé) âûäâèæåíèå íîâûõ èäåé ïðîèçâîäèòñÿ ãðóïïîé ãåíåðàòîðîâ èäåé. Àíàëèç ñôîðìóëèðîâàííûõ èäåé 
(ïðåäëîæåíèé) ïðîâîäèòñÿ ãðóïïîé àíàëèòèêîâ. Çàòåì ìåòîäîì 
ìîçãîâîé àòàêè îïðåäåëèëè ïîêàçàòåëè, õàðàêòåðèçóþùèå êàæäûé 
èç âîçìîæíûõ âàðèàíòîâ ðàáîòû íàä ïðîåêòîì. 

Ìåòîäû ïîëó÷åíèÿ èíäèâèäóàëüíîãî ìíåíèÿ ÷ëåíîâ ýêñïåðòíîé 

ãðóïïû ïîäðàçäåëÿþòñÿ íà èíòåðâüþ è àíêåòèðîâàíèå. Èíòåðâüþ 
ïðåäïîëîãàåò âîïðîñ-îòâåò. Àíêåòû ìîãóò âêëþ÷àòü â ñåáÿ âîïðîñû 
îòêðûòîãî òèïà, â îòâåòàõ íà êîòîðûå ýêñïåðò ñâîáîäåí â ôîðìóëèðîâêàõ, è âîïðîñû çàêðûòîãî òèïà, ñîäåðæàùèå â ñâîèõ ôîðìóëèðîâêàõ âàðèàíòû âîçìîæíûõ îòâåòîâ, íàïðèìåð, ïðè îïðîñàõ îáùåñòâåííîãî ìíåíèÿ. 

Типы шкал, используемых  
при принятии решений, их свойства 

 çàâèñèìîñòè îò ñèòóàöèè ïðèíÿòèÿ ðåøåíèé è ñâîéñòâ àëü
òåðíàòèâ îöåíêà ýòèõ àëüòåðíàòèâ ìîæåò ïðîèçâîäèòüñÿ íà îñíîâå 
êîëè÷åñòâåííûõ è êà÷åñòâåííûõ øêàë. Ê êà÷åñòâåííûì îòíîñÿòñÿ 
øêàëû íàèìåíîâàíèé è ïîðÿäêà. 

Øêàëà íàèìåíîâàíèé (äðóãîå íàçâàíèå — øêàëà êëàññèôèêàöèè) 

èñïîëüçóåòñÿ äëÿ îïèñàíèÿ ïðèíàäëåæíîñòè îáúåêòîâ ê îïðåäåëåííûì 
êëàññàì.  ýòîé øêàëå îïèñûâàåòñÿ ðàçëè÷èå èëè ýêâèâàëåíòíîñòü 
îáúåêòîâ (êðèòåðèåâ, àëüòåðíàòèâ), íàïðèìåð, äîêóìåíòû â ÀÑÓ, ñïåöèôèêàöèÿ ïðîäóêöèè, ðàñïðåäåëåíèå ñòóäåíòîâ ïî ãðóïïàì. 

Øêàëà ïîðÿäêà ïðèìåíÿåòñÿ äëÿ èçìåðåíèÿ óïîðÿäî÷åíèÿ îáúåê
òîâ ïî îäíîìó èëè ñîâîêóïíîñòè ïðèçíàêîâ. ×èñëà â øêàëå îïðåäåëÿþò òîëüêî ïîðÿäîê ñëåäîâàíèÿ îáúåêòîâ, íàïðèìåð, øêàëà ñîðòíîñòè ïðîäóêöèè, øêàëà òâåðäîñòè ìèíåðàëîâ.  øêàëàõ íàèìåíîâàíèé 
è ïîðÿäêà îòñóòñòâóþò ïîíÿòèÿ ìàñøòàáà è íà÷àëà îòñ÷åòà. 

Êîëè÷åñòâåííûìè ÿâëÿþòñÿ øêàëû èíòåðâàëîâ, îòíîøåíèé, 

ðàçíîñòåé è àáñîëþòíàÿ øêàëà. Â ýòèõ øêàëàõ ñóùåñòâóåò ïîíÿòèå 
íà÷àëà îòñ÷åòà è ìàñøòàáà. Êîëè÷åñòâåííûå øêàëû ïîçâîëÿþò èçìåðèòü, íà ñêîëüêî (øêàëû èíòåðâàëîâ è ðàçíîñòåé) èëè âî ñêîëüêî 
(øêàëû îòíîøåíèé è àáñîëþòíàÿ) îäèí îáúåêò (êðèòåðèé, àëüòåðíàòèâà) îòëè÷àåòñÿ îò äðóãîãî. 

Øêàëà èíòåðâàëîâ ïðèìåíÿåòñÿ äëÿ îòîáðàæåíèÿ âåëè÷èíû ðàç
ëè÷èÿ ìåæäó ñâîéñòâàìè îáúåêòîâ. Îíà ìîæåò èìåòü ïðîèçâîëüíûå 
òî÷êó íà÷àëà îòñ÷åòà è ìàñøòàá, íàïðèìåð èçìåðåíèå òåìïåðàòóðû 
â ãðàäóñàõ Öåëüñèÿ èëè Ôàðåíãåéòà. 

Øêàëà îòíîøåíèé èñïîëüçóåòñÿ, íàïðèìåð, äëÿ èçìåðåíèÿ äëè
íû, ìàññû, âåñà. Ýòî ÷àñòíûé ñëó÷àé øêàëû èíòåðâàëîâ ïðè âûáîðå 
íóëåâîé òî÷êè îòñ÷åòà. 

Øêàëà ðàçíîñòåé ÿâëÿåòñÿ ÷àñòíûì ñëó÷àåì øêàëû èíòåðâàëîâ 

ïðè åäèíè÷íîì ìàñøòàáå.  ýòîé øêàëå ìîæíî èçìåðèòü, íàïðèìåð, ðàçëè÷èÿ â ÷èñëåííîñòè ïðåäïðèÿòèé è ò.ï. 

Àáñîëþòíàÿ øêàëà — ÷àñòíûé ñëó÷àé øêàëû èíòåðâàëîâ ïðè 

íóëåâîé òî÷êå îòñ÷åòà è åäèíè÷íîì ìàñøòàáå. Ïðèìåðîì èñïîëüçîâàíèÿ ýòîé øêàëû ÿâëÿåòñÿ èçìåðåíèå êîëè÷åñòâà îáúåêòîâ (êðèòåðèåâ, àëüòåðíàòèâ): 1,2, ..., ï. 

Ñëåäóåò îáðàòèòü îñîáîå âíèìàíèå íà òî, ÷òî ïðàâèëüíûé âû
áîð øêàëû èçìåðåíèÿ îáúåêòà ïîçâîëèò îáîñíîâàííî ñôîðìóëèðîâàòü çàäà÷ó ïðèíÿòèÿ ðåøåíèÿ è ïðèìåíèòü ñîîòâåòñòâóþùèé ìåòîä 
ïðèíÿòèÿ íàèëó÷øåãî ðåøåíèÿ. 

Основные виды предпочтений при выборе решений 

Ïðè âûáîðå ðåøåíèé íàðÿäó ñ èçìåðåíèåì ñâîéñòâ îáúåêòîâ â 

ðàññìîòðåííûõ âûøå øêàëàõ äëÿ îïðåäåëåíèÿ ïðåäïî÷òåíèÿ ëèöà, 
ïðèíèìàþùåãî ðåøåíèå (ËÏÐ), ê îäíîìó èç äâóõ ïðåäúÿâëÿåìûõ 
äëÿ ñðàâíåíèÿ îáúåêòîâ èñïîëüçóþòñÿ ñëåäóþùèå îòíîøåíèÿ. 

1. Îòíîøåíèå ñòðîãîãî ïðåäïî÷òåíèÿ — çàïèñûâàåòñÿ â âèäå 
i
j
a
a

 

è îçíà÷àåò, ÷òî äëÿ ËÏÐ îáúåêò ai ñòðîãî ïðåäïî÷òèòåëüíåé îáúåêòà aj 
. 

2. Îòíîøåíèå ýêâèâàëåíòíîñòè (áåçðàçëè÷èÿ) — çàïèñûâàåòñÿ â 

âèäå 
i
j
a
a

 è îçíà÷àåò, ÷òî äëÿ ËÏÐ îáúåêòû ai è aj íåðàçëè÷èìû 

(ýêâèâàëåíòíû, áåçðàçëè÷íû). 

3. Îòíîøåíèå íåñòðîãîãî ïðåäïî÷òåíèÿ — çàïèñûâàåòñÿ â âèäå 

i
j
a
a

 è îçíà÷àåò, ÷òî äëÿ ËÏÐ îáúåêò ai ëèáî ïðåäïî÷òèòåëüíåé 

îáúåêòà a , ëèáî ýêâèâàëåíòåí åìó. 

4. Îòíîøåíèå íåñðàâíèìîñòè — îçíà÷àåò, ÷òî îáúåêòû íåñðàâ
íèìû ïî ïðåäïî÷òèòåëüíîñòè, ò.å. ËÏÐ íå ìîæåò îïðåäåëèòü ìåæäó 
îáúåêòàìè ai è aj íè îäíîãî èç îïðåäåëåííûõ âûøå îòíîøåíèé. 

Типы экспертных оценок 

Ýêñïåðòíûå îöåíêè ïîäðàçäåëÿþòñÿ íà êîëè÷åñòâåííûå è êà÷åñò
âåííûå. ×àñòíûì ñëó÷àåì êîëè÷åñòâåííûõ ÿâëÿþòñÿ áàëëüíûå îöåíêè. Îíè èñïîëüçóþòñÿ â ïðîöåäóðå íåïîñðåäñòâåííîé îöåíêè, ñîñòîÿùåé â ïðèïèñûâàíèè îáúåêòó çíà÷åíèé â áàëëàõ, íàïðèìåð â îöåíêå 
çíàíèé ñòóäåíòîâ. Ïðèìåíÿþòñÿ 5-, 10-áàëëüíûå è äðóãèå øêàëû. 

 ðàññìàòðèâàåìîé íàìè çàäà÷å êîëè÷åñòâåííûìè ÿâëÿþòñÿ 4, 

6, è 8-é ïîêàçàòåëè, à ïîêàçàòåëè 1, 2, 3 è 7-é — áàëëüíûìè. Ïðè 
ýòîì ïîêàçàòåëè 4, 6 è 8-é îöåíèâàþòñÿ â ñòîèìîñòíîì âûðàæåíèè, 
à îñòàëüíûå ïîêàçàòåëè ïî — 10-áàëëüíîé âîçðàñòàþùåé øêàëå. 
Ñëåäóåò îáðàòèòü âíèìàíèå, ÷òî âûáîð òèïà ýêñïåðòíûõ îöåíîê 
îñóùåñòâëÿåòñÿ ñàìèì ýêñïåðòîì. 

Êà÷åñòâåííûå îöåíêè ïîëó÷àþòñÿ â íîìèíàëüíûõ è ïîðÿäêîâûõ 

øêàëàõ è íàçûâàþòñÿ ýëåìåíòàðíûìè ñóæäåíèÿìè. Íàèáîëåå ðàñïðîñòðàíåíû ñëåäóþùèå ìåòîäû ïîëó÷åíèÿ ýëåìåíòàðíûõ ñóæäåíèé: ãðóïïèðîâêà, ïàðíûå ñðàâíåíèÿ, ðàíæèðîâàíèå. 

Ïðè ãðóïïèðîâêå ýêñïåðò îòíîñèò ïîñëåäîâàòåëüíî ïðåäúÿâëÿå
ìûå åìó îáúåêòû ê îäíîìó èç óñòàíîâëåííûõ êëàññîâ.  

Ïàðíîå ñðàâíåíèå ïðåäñòàâëÿåò ñîáîé ïðîöåäóðó óñòàíîâëåíèÿ 

ïðåäïî÷òåíèé îáúåêòîâ ïðè ñðàâíåíèè âñåõ âîçìîæíûõ ïàð è ïðè

ïèñûâàíèÿ ýòèì ïðåäïî÷òåíèÿì ÷èñëîâûõ çíà÷åíèé. Íàèáîëüøåå 
ðàñïðîñòðàíåíèå ïîëó÷èëè ñëåäóþùèå ÷èñëîâûå ïðåäñòàâëåíèÿ: 

1, если
;
0, если
;
i
j
ij
i
j
a
a
c
a
a




   ,
1,2, ...,
i j
n

                 (1.1) 

èëè  

2, если
;
1, если
;
0, если
;

i
j

ij
i
j

i
j

a
a
c
a
a
a
a





   ,
1,2, ..., ,
i j
n

                (1.2) 

ãäå ai è aj — ñðàâíèâàåìûå ïîêàçàòåëè, îáúåêòû, àëüòåðíàòèâû; 

cij        — ÷èñëîâîå ïðåäñòàâëåíèå ïàðíîãî ñðàâíåíèÿ îáúåêòà; 
n         — ÷èñëî îöåíèâàåìûõ ïîêàçàòåëåé êàæäîãî ïðîåêòà. 

Ïðîèëëþñòðèðóåì èñïîëüçîâàíèå ìåòîäà ýêñïåðòíûõ îöåíîê 
ïðè ðåøåíèè ñëåäóþùåé çàäà÷è. 
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è ýêñïåðòèçû. Íåêîòîðîå ëèöî, ïðèíèìàþùåå 
ðåøåíèå — èíâåñòîð — äîëæíî âûáðàòü îäèí èç òðåõ âîçìîæíûõ 
ïðîåêòîâ äëÿ ðåàëèçàöèè. Êàæäûé ïðîåêò õàðàêòåðèçóåòñÿ âîñåìüþ 
(n = 8) ïîêàçàòåëÿìè. 

à1 — ñîöèàëüíàÿ çíà÷èìîñòü, õóäîæåñòâåííûé óðîâåíü è îñòðîòà ñþ
æåòà ñöåíàðèÿ; 

à2 — íàëè÷èå â ñöåíàðèè ïîëîæèòåëüíûõ ãåðîè÷åñêèõ îáðàçîâ; 
a3 — ïðèâëåêàòåëüíîñòü ïðîåêòà äëÿ ïîòåíöèàëüíûõ èíâåñòîðîâ; 
à4 — ïåðñïåêòèâíîñòü ðåàëèçàöèè íà îòå÷åñòâåííîì è çàðóáåæíîì 

êèíîðûíêàõ; 

à5 — çàòðàòû íà êèíîýêñïåäèöèè; 
à6 — îòíîñèòåëüíàÿ ìåðà âðåìåíè ñúåìîê â ïàâèëüîíàõ; 
à7 — ñòîèìîñòü îáîðóäîâàíèÿ, âîçìîæíîãî ê èñïîëüçîâàíèþ èç îñ
òàâøåãîñÿ îáîðóäîâàíèÿ îò ïðîøëîãî ïðîåêòà; 

à8 — îáùàÿ ñòîèìîñòü ïðîåêòà. 

Àíàëèç äàííûõ, ïðèâåäåííûõ â áèçíåñ-ïëàíàõ ïî êàæäîìó ïðî
åêòó, ïîçâîëèë ñôîðìèðîâàòü ìàðêåòîëîãàì òàáëèöó ñðàâíèòåëüíûõ 
îöåíîê ïðîåêòîâ. 

Èç äàííûõ òàáëèöû íåÿñíî, êàêîé èç ïðîåêòîâ íàèáîëåå ýêîíî
ìè÷åñêè ýôôåêòèâåí è ïðèâëåêàòåëåí äëÿ èíâåñòîðà. Ïîýòîìó ïî 
ïðèâåäåííûì âîñüìè ïîêàçàòåëÿì íåîáõîäèìî ïðîâåñòè ýêñïåðòèçó 
ïðîåêòîâ. 

Çàìå÷àíèå. Äàííûé ïðîåêò, åñòåñòâåííî, ÿâëÿåòñÿ óñëîâíûì. Öåëü 

åãî ýêñïåðòèçû — ïîêàçàòü ìåòîäè÷åñêóþ ñòîðîíó äàííîãî àëãîðèòìà. 
Òåì íå ìåíåå ýòîò àëãîðèòì ðàáîòîñïîñîáåí è òîãäà, êîãäà ÷èñëî ïðîåêòîâ áîëüøå íà ïîðÿäîê è ñîîòâåòñòâåííî ïðèâëåêàåòñÿ áîëüøåå êîëè÷åñòâî ýêñïåðòîâ. 

Òàáëèöà 1.1. Ñðàâíèòåëüíûå îöåíêè ïðîåêòîâ 
 

Ïîêàçàòåëè 
Åäèíèöà 
èçìåðåíèÿ
Ïðîåêò 
I 
Ïðîåêò 
II 
Ïðîåêò 
III 

a1 — ñîöèàëüíàÿ çíà÷èìîñòü, 
õóäîæåñòâåííûé óðîâåíü è îñòðîòà ñþæåòà ñöåíàðèÿ 
Áàëëû  * 
10 
8 
7 

à2 — íàëè÷èå â ñöåíàðèè ïîëîæèòåëüíûõ ãåðîè÷åñêèõ îáðàçîâ 
Áàëëû   
7 
9 
10 

à3 — ïðèâëåêàòåëüíîñòü ïðîåêòà 
äëÿ ïîòåíöèàëüíûõ èíâåñòîðîâ 
Áàëëû  ↑
6 
10 
9 

à4 — ïåðñïåêòèâíîñòü ðåàëèçàöèè íà îòå÷åñòâåííîì è çàðóáåæíîì êèíîðûíêàõ 
Áàëëû  ↑
7 
8 
10 

à5 — çàòðàòû íà êèíîýêñïåäèöèè 
äîëë. US↓  
150 000 
200 000 
30 000 

à6 — îòíîñèòåëüíàÿ ìåðà âðåìåíè ñúåìîê â ïàâèëüîíàõ 
%   
30 
50 
40 

à7 — ñòîèìîñòü îáîðóäîâàíèÿ, 
âîçìîæíîãî ê èñïîëüçîâàíèþ 
èç îñòàâøåãîñÿ îáîðóäîâàíèÿ 
îò ïðîøëîãî ïðîåêòà 

äîëë. US  
50 000 
35 000 
4 000 

à8 — îáùàÿ ñòîèìîñòü ïðîåêòà 
äîëë. US   
4,5 ìëí 
6 ìëí 
5 ìëí 

* Ñòðåëêà â êëåòêå òàáëèöû ïîêàçûâàåò òåíäåíöèþ âûáîðà íà óìåíüøåíèå 

èëè íà óâåëè÷åíèå ïîêàçàòåëÿ. 

Âûáîð (ðàçðàáîòêà) ìåòîäà ïîëó÷åíèÿ ýêñïåðòíîé èíôîðìàöèè, ò.å. 

ìåòîäà îðãàíèçàöèè ýêñïåðòíîãî îïðîñà, âûáîð ñïîñîáà îáðàáîòêè 
ðåçóëüòàòîâ ýêñïåðòíîãî îïðîñà, ôîðìèðîâàíèå ýêñïåðòíîé ãðóïïû, 
ïîëó÷åíèå ýêñïåðòíîé èíôîðìàöèè. Ìåòîä ïîëó÷åíèÿ ýêñïåðòíîé 
èíôîðìàöèè äîâîëüíî òîíêàÿ â ïñèõîëîãè÷åñêîì ïëàíå ïðîöåäóðà 
ðàáîòû ñ ýêñïåðòàìè.  ñîöèîëîãèè ñóùåñòâóåò ìíîãî ïðèåìîâ ðàáîòû ñ ýêñïåðòàìè, îñíîâíàÿ öåëü êîòîðûõ ïîëó÷èòü îò ýêñïåðòà îäíîçíà÷íóþ îöåíêó, ñîîòâåòñòâóþùóþ åãî êîìïåòåíòíîñòè. Ñàìûé ýôôåêòèâíûé ðåçóëüòàò — ýòî ìåòîä áèíàðíîãî (ïîïàðíîãî) ñðàâíåíèÿ. 
Ýêñïåðòû äîëæíû çàïîëíèòü òàáëèöû áèíàðíûõ ñðàâíåíèé ïî ôîðìóëàì (1.1) èëè (1.2), ÷òî â ïðèíöèïå ýêâèâàëåíòíî. Ìû âûáðàëè 
ôîðìóëó (1.2), ïîñêîëüêó óäîáíåå ðàáîòàòü ñ öåëûìè âåñàìè. 

Îáðàáîòêà è àíàëèç ïîëó÷åííîé èíôîðìàöèè.  òàáë. 1.2—1.5 

ïðèâåäåíû ìàòðèöû ðåçóëüòàòîâ ïàðíûõ ñðàâíåíèé ïî ïðåäñòàâëåíèþ (1.2) äëÿ ÷åòûðåõ ýêñïåðòîâ.  ïîñëåäíåì ïðàâîì ñòîëáöå 
âû÷èñëåíû êîýôôèöèåíòû îòíîñèòåëüíîé âàæíîñòè. Ñëåäóåò îòìåòèòü, ÷òî ñóììà âñåõ îöåíîê â òàáëèöàõ äîëæíà áûòü ðàâíà:  
n2 = 82 = 64.