Казуальный (причинно-следственный) прогноз

При казуальном (причинно-следственном) прогнозе прежде всего следует идентифицировать все факторы, оказывающие влияние на течение того или иного экономического процесса. Сначала строится математическая модель, отражающая зависимость скорости, глубины изменений от уровня этих факторов. Потом прогнозируются их вероятные будущие значения, а из этих значений выводится вероятностное значение изучаемого показателя.

Как уже было показано, на динамику рыночных отношений оказывает влияние огромное число факторов, многие из которых не поддаются количественной оценке. Именно поэтому при анализе рынка товаров практически не используются модели, претендующие на более или менее иолный учет всех этих факторов. Однако простейшие модели, учитывающие, например, зависимость спроса от предложения или цены от емкости рынка, получили достаточно широкое распространение.

Качественный экспертный прогноз

В том случае, когда прогноз опирается не на объективные данные, а скорее на мнение специалиста-эксперта, говорят о качественном (экспертном) прогнозе. Предполагается, что эксперт основывает свое суждение на группе причинных факторов, оценивая вероятность их реализации и их вероятное влияние на ход экономических процессов или динамику всего рынка товаров и услуг в целом.

В основе этого подхода лежит некоторая казуальная структура, т. е. совокупность суждений, касающихся причинных факторов, определяющих рыночное поведение, дополненная значениями вероятностей реализации этих ситуаций в рамках одного или нескольких сценариев. Данная каузальная структура неразрывно связана с личностью эксперта — другой эксперт, поставленный перед той же проблемой, может, используя ту же самую информацию, прийти к иным выводам.

Достоинство экспертного метода по сравнению с чисто интуитивным подходом состоит в возможности обмена и противопоставления идей благодаря наличию явно выраженной каузальной структуры. Одна из наиболее известных форм организации качественных прогнозов с привлечением нескольких экспертов — метод Дельфи. Другим известным методом качественного прогноза является метод построения сценариев будущего развития.

Метод Дельфи. Он состоит из последовательности туров опросов, по каждому из которых анонимные ответы собираются и представляются на ознакомление всем участникам опроса. Таким образом, эксперты имеют возможность на протяжении всего процесса корректировать свою точку зрения. В результате все мнения экспертов группируются, как правило, вокруг одной или нескольких точек зрения, которые и рассматриваются как результат прогноза.

Построение сценариев будущего развития имеет своей целью показать различные тенденции будущего развития и оценить их вероятности. Процесс построения сценариев проходит следующие этапы:

• • анализ (определение объекта исследования и факторов воздействия);
• • прогноз динамики факторов воздействия;
• • синтез с формулированием цельных сценариев будущего развития.

Разработка всех возможных сценариев будущего развития вряд ли возможна и экономически невыгодна. Поэтому часто разрабатываются два-три совершенно противоположных предположения о будущем развитии факторов влияния, таким образом, ограничивается спектр возможных будущих состояний внешней среды.

Например, на деятельность нефтедобывающих и нефтеперерабатывающих компаний решающее воздействие оказывает динамика и структура объема производства в нефтяной отрасли. Для прогноза динамики могут быть разработаны два сценария — «рост» и «стагнация» при различных условиях и описаны с той или иной степенью вероятности общие последствия для отдельных компаний при наступлении этих двух сценариев (табл. 7.1).

Таблица 7.1

Сценарии развития мирового рынка нефти

Помимо вышеизложенных методов к данной группе относят и другие виды анализа.

Факторный анализ необходим для обнаружения факторов, влияющих на исследуемое явление или объект (оценка воздействия конкурента на потребительские предпочтения; влияние экономического роста на объем продаж).

Однофакторный анализ используется при исследовании ситуации, когда можно указать только один фактор, влияющий на конечный результат, и этот фактор может принимать конечное число значений (цена и объем продаж).

Двухфакторный анализ. Бывает, что в рамках однофакторной модели влияние интересующего нас фактора не проявляется, так как сказывается действие еще одного фактора (цена, объем продаж, потребительская приверженность марке).

Кластерный анализ позволяет разбить изучаемую совокупность экономических объектов на группы со схожими параметрами, так называемые кластеры. Специалисты-маркетологи применяют этот метод при проведении сегментации рынка.

Линейный регрессионный анализ объединяет широкий круг задач, связанных с построением функциональных зависимостей между двумя группами числовых переменных (реализация товара и определение спроса на него; рентабельность продаж и оценка объема инвестиций).

Анализ временных рядов используется для исследования процессов, представленных временными рядами, и их прогнозирования, а также для выявления изменения среднего уровня значений (т.е. трендов) и обнаружения периодических колебаний. Здесь могут быть использованы также методы корреляционного анализа, что позволяет выявить наиболее существенные периодические изменения, и методы авторегрессии и скользящего среднего для прогнозирования процессов, проявляющих однородные колебания вокруг среднего значения (изменение курса валют, сезонные колебания продаж, производственный цикл и др.).

При всем многообразии методик анализа управления маркетингом и прогнозирования выбора рыночных стратегий наиболее надежные выводы можно получить при использовании трендовых моделей (статистическом выравнивании), которые определяют не только вектор скорости развития, но и характер его ускорения (степенная и показательная зависимости, парабола); рост с замедлением (полулогарифмическая кривая); спад с замедлением (гипербола), равномерное развитие (прямая) и т. д.