ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЫНКА МЕТОДОМ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Экономико-математическое моделирование (ЭММ) в современных условиях все шире используется не только для описания отдельных сторон сложных природных, технических, социальных, экономических и иных явлений, но и для эффективного прогнозирования их развития.

Для прогнозирования рынка могут быть успешно использованы различные виды математических моделей, способных отразить сложную взаимосвязь элементов рынка и влияющих на него факторов. Такие модели, называемые многофакторными (мультифакторными), имеют обычно форму линейных, степенных, логарифмических уравнений. Приведем в качестве примера наиболее простое из них (и наиболее часто используемое на практике) линейное уравнение множественной регрессии:

где у — прогноз спроса (возможной продажи);

х , х2...хп — факторы, влияющие на развитие рынка;

aQ, а1? а2...ап — параметры уравнения.

Выбрать то или иное уравнение регрессии — это еще не значит построить модель. Для того, чтобы построить многофакторную модель, пригодную для прогнозирования рынка, нужно, как минимум, выполнить следующие работы:

  • 1. Выявить важнейшие факторы, влияющие на развитие рынка.
  • 2. Определить степень влияния выделенных факторов на результативные показатели рыночного процесса, отобрать из них наиболее существенные и сильнодействующие.
  • 3. Разработать математическую форму модели, учитывающую одновременное влияние всех отобранных факторов.
  • 4. Определить состав необходимой исходной информации, характеризующей фактическую динамику развития рынка и влияющие на него факторы, включенные в модель.
  • 5. Организовать и реализовать сбор исходной информации в необходимом для построения модели объеме, обеспечить ее ввод в компьютер, подбор и адаптацию типовых компьютерных программ.
  • 6. Рассчитать математические параметры модели.
  • 7. Провести оценку прогностической ценности модели путем определения величины возможной ошибки прогноза.
  • 8. Рассчитать прогнозные значения возможной продажи товаров.

Экономико-математическое моделирование, учитывая возможности компьютерной техники, несомненно является наиболее современным и прогрессивным методом прогнозирования, пригодным для расчета любых прогнозов в любой области знаний и на любую перспективу. Довольно-таки высокая сложность расчетов при подборе типа многофакторной модели и определении ее параметров при современном уровне развития компьютерной техники не составляет проблемы.

Чем больше факторов будет учтено при построении модели, тем адекватнее будет последняя и точнее получится рассчитанный с ее помощью прогноз. Но, с другой стороны, чем больше факторов (х) включается в модель, тем больше должно быть число периодов динамического ряда фактических значений каждого из этих факторов (п). В реальных условиях собрать такую информацию бывает очень сложно или просто невозможно.

Существенным недостатком использования ЭММ является также то, что включить в модель возможно только те факторы, которые могут быть подвергнуты количественному измерению. Такие качественные факторы, как мода, уровень культуры и образования, национальные и иные особенности, в математической модели учесть практически невозможно, хотя они и оказывают весьма сильное влияние на формирование покупательского спроса.

В силу этих и некоторых других причин, в современных условиях многофакторные модели рынка используют в основном для научных целей, для расчета глобальных прогнозов на высоком уровне обобщения явлений. В практике коммерческих организаций и предпринимательских фирм для прогнозирования рынка (спроса) обычно применяются одно- и двухфакторные модели, в которых учитывается наиболее сильнодействующий фактор (цены, доходы населения, демографические показатели) и тенденция изменения их во времени. Например,

где у — прогноз спроса (возможной продажи);

х -— фактор, влияющий на спрос;

t — время;

а, Ъ, с — параметры модели.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >