Навигация
3.4 Эконометрика
Этот метод позволяет группировать несколько полученных регрессионных выражений в некую модель более широких взаимосвязей. Например, необходимо узнать, сколько, по-видимому, будет весить портативный персональный компьютер в следующем году или через три года. Базовое уравнение для получения прогноза позволяет рассматривать вес компьютера в виде функции веса источника питания, диска, экрана, числа и веса дисководов. В свою очередь, вес источника питания может быть прогнозирован, по крайней мере, отчасти, в функции темпа технического прогресса натриево-серных батарей и, например, повышения температуры сверхпроводимости (стремясь к достижению сверхпроводимости при комнатной температуре). В третьем уравнении можно связать динамику параметров технического прогресса и весовые характеристики плоского экрана. В четвертом уравнении можно, например, описать скорость развития новых сверхпроводящих материалов. Необходимый прогноз относительно будущего веса портативного компьютера требует одновременного решения всех этих уравнений.
Эконометрика позволяет построить обобщенную причинно-следственную модель, использующую многие переменные и набор многофакторных регрессий.
Методы эконометрики наиболее эффективны, если 1)возможно выявление причинно-следственных связей между рассматриваемыми параметрами исследуемого объекта 2)возможно предсказать направление изменений этих “причинных” переменных. 3) можно описать факторы, влияющие на значения причинных переменных.
Построение такой модели более трудоемко и дорого, чем использование предыдущих методов, однако важным преимуществом эконометрических подходов является то, что характер выявленных взаимосвязей не меняется со временем, и полученная выверенная модель может быть использована для следующих или предыдущих по времени циклов (в пределах правомерности предсказаний изменений независимых переменных и отсутствия влияния не учитываемых параметров: например, политико-экономической ситуации).
4 Моделирование динамики объектов прогноза
Соответствующие решения основаны на кибернетических теориях и методах анализа систем, предполагающих, что большинство событий взаимосвязаны. В соответствие с этим факторы и влияющие переменные моделей динамики системы и соответствующие связи и взаимодействия рассматриваются в виде группы петель обратной связи.
Известны компьютерные модели роста мировой динамики, динамики развития производственного предприятия, социально-экономического развития страны или группы стран. Модели, полученные с использованием динамики систем, полезны для понимания характера взаимодействия различных факторов и стратегического анализа объекта прогнозирования.
Динамические закономерности могут моделироваться как аналитически, так и на качественном уровне в форме исторических аналогий, экспертных суждений и пр.
4.1 S-кривые
Анализ, получивший название S-кривых, основан на известных закономерностях, по которым технология, выводимая на рынок, имеет определенный цикл жизни, в рамках которого доля соответствующего рынка растет сначала медленно, потом быстро, а затем перестает расти и/или начинает уменьшаться.
Во многих работах показано, что эти закономерности не всегда применимы, а в тех случаях, когда применимы, их нельзя воспринимать слишком буквально. И в то же время прогнозы на основании S-кривых помогли некоторым компаниям в конкурентной борьбе, а игнорирование этих закономерностей нанесло ущерб другим.
Модель S-кривой может быть применена не только к проникновению на рынок новых продуктов, но и к скорости распространения использования новой технологии как одного из видов продуктов или к параметрам новой технологии.
На рис.2 представлено семейство кривых для отдельных технологий, характеризующих развитие средств перемещения, где скорость движения оценивается в долях от скорости света. Обобщенная кривая дает картину изменения скорости перемещения, асимптотически приближающейся со временем к скорости света. Во многих моделях прогнозирования технологий существуют такие физические или естественные ограничения, как, например, доля рынка, которая не может быть более 100%.
Ключом к эффективному прогнозированию с помощью S-кривых является наличие предыдущего опыта использования аналогичных технологий. Например, для прогнозирования развития скорости нового сверхзвукового самолета, использующего в качестве топлива метанол, полезно изучить историю первого турбинного самолета, относящуюся к 1936 году, убедиться, что первое реальное использование этого самолета относится к 1940-му году, а затем еще десять лет ушло на увеличение мощности турбины и совершенствование конструкции самолета, в течение которых постепенно увеличивалась скорость полета. Далее можно предположить, что освоение и развитие сверхзвукового самолета потребует столько же лет на коммерциализацию и последующее совершенствование.
В этом примере виден и основной недостаток метода - неопределенность в том, насколько прежняя технология сопоставима с принципиально новым претендентом на рынке.
Несмотря на редкость использования S-кривых непосредственно для целей технологического прогнозирования, полезно рассмотрение таких кривых для решений в области НИОКР и прогнозирования непредвиденных случаев.
Наиболее значимой пользой этого метода является напоминание о том, что скорости проникновения на рынок, диффузии технологий или увеличения технологических параметров не могут расти бесконечно.
Похожие работы
... проблем. Вероятность того, что предсказанные события действительно наступят, зависит от качества экспертов, научной обоснованности ими оценок и допущений. Глава 2 Прогнозирование развития образования на примере Новосибирской области 2.1 Целеполагание прогнозирования развития образования Концепция инновационного развития образования Новосибирской области базируется на духовных, культурных ...
... предложений, поступающих от населения и различных местных сообществ. Люди должны сознавать, что разработка стратегии развития муниципального образования — их общее дело и они — его участники. 2. Анализ социально-экономического прогнозирования развития МО «Город Каменск-Уральский» В 2006-2008 ГГ. 2.1 Характеристика МО «Город Каменск-Уральский» Географически Каменск-Уральский расположен на ...
... учебная и научная литература таких авторов как Бобровников Т.Н., Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г., Кузьбожев Э.Н., Морозова Т.Г., Литвак Б.Г., Гранберг А.Г. и т.д. 1.Теоретические аспекты экономического прогнозирования развития агропромышленного комплекса 1.1.Агропромышленый комплекс, его состав и особенности. Аграрная политика Агропромышленный комплекс (АПК) является важнейшим межотраслевым комплексом ...
... значений добычи при заданных уровнях инвестирования для ДАО Пурнефтегаз. СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ: 1. Баранов В.Н. «Независимые производители и перспективы развития газовой отрасли России». 2. Сборник докладов и выступлений « Развитие российского рынка газа: ценообразование и перспективы биржевой торговли» 3. Язев В. «Природный газ». 4. Ермолов О.В., Миловидов К.Н., Чугунов Л.C., ...
0 комментариев