Мескон М. Основы менеджмента



Pdf көрінісі
бет154/430
Дата02.02.2024
өлшемі6.73 Mb.
#490665
түріСтатья
1   ...   150   151   152   153   154   155   156   157   ...   430
Основы менеджмента Мескон М , Альберт М , Хедоури Ф

Рис. 8.6. Анализ временных рядов (этот анализ используется для оценки перепектив сбыта тракторов и 
основан на картинах сбыта в прошлом. Отметим, что анализ, отображенный здесь, эквивалентен построению 
аналоговой модели. На самом деле для выполнения анализа временных рядов требуются расчеты с 
использованием современных математических методов). 
Чем более достоверно предположение о подобии будущего прошлому, тем вероятнее точность прогноза. Таким образом, 
анализ временных радов, вероятно будет бесполезен в ситуациях с высоким уровнем подвижности или когда произошло 
значительное, всем известное изменение. Например, директор ресторана «Бюргер Кинг» не смог бы предсказать спрос на 
гамбургеры в ноябре, если бы знал, что фирма «Мак Доналдс» собралась открыть свой ресторан рядом с его рестораном в 
последнюю неделю октября. Подобным образом, региональная телефонная компания смогла использовать метод анализа 
временных рядов для прогнозирования спроса на рекламу в телефонном справочнике «Иелоу Пейдж» в грядущем году
поскольку ее бизнес стабилен, а конкуренции практически нет. Тем не менее фирма «Ралф Лорен», вероятно, не смогла бы 
воспользоваться этим методом для прогнозирования рождественского спроса на новую модель мужских сорочек, поскольку 
конкуренция в области модной одежды исключительно высока, а вкусы потребителей меняются каждый год. 
КАУЗАЛЬНОЕ (ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННОЕ) МОДЕЛИРОВАНИЕ. Каузальное моделирование — 
наиболее хитроумный и математически сложный количественный метод прогнозирования из числа 
применяемых сегодня. Он используется в ситуациях с более чем одной переменной. Уровень личных доходов, 
демографические изменения и преобладающая ставка процента по закладным, например, влияют на будущий 
спрос на новые односемейные дома. КАУЗАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ — это попытка спрогнозировать то, 
что произойдет в подобных ситуациях, путем исследования статистической зависимости между 
рассматриваемым фактором и другими переменными. Каузальная модель может показать, что всякий раз, когда 
ставка процента по закладным увеличивается на 1%, спрос на новые дома падает на 5%. 
На языке статистики эта зависимость называется корреляцией. Чем теснее корреляция, тем выше 
пригодность модели для прогнозирования. Полная корреляция (1,000) бывает в ситуации, когда в прошлом 
зависимость всегда была истинной. Если спрос на цветные телевизоры всегда падал на 10%, когда валовой 
национальный продукт снижался на 4%, можно с уверенностью утверждать, что тоже самое в подобных 
обстоятельствах произойдет и в будущем. Фирма «Корнинг Гласс» по сути дела использует каузальную 
модель, прогнозируя спрос на свои телевизионные трубки. 
Из каузальных самыми сложными являются эконометрические модели, разработанные с целью 
прогнозирования динамики экономики. К таковым относится Уортоновская модель Центра прогнозирования 


Пенсильванского университета. Подобные модели представляют из себя тысячи уравнений, решаемых только с 
применением мощных компьютеров. Стоимость моделей настолько высока, что даже крупные предприятия 
предпочитают использовать результаты исследований с применением эконометрической модели, а не 
разрабатывать свои собственные модели. Несмотря на сложность, каузальные модели дают не всегда 
правильные результаты, о чем с очевидностью свидетельствует неспособность федерального правительства 
точно предсказывать влияние различных своих действий на экономику. 
К
К
а
а
ч
ч
е
е
с
с
т
т
в
в
е
е
н
н
н
н
ы
ы


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   150   151   152   153   154   155   156   157   ...   430




©dereksiz.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет