Рассмотрите два типичных количественных метода прогнозирования анализ временных рядов и каузальное моделирование. [c.245]
Причинный анализ. (Каузальное моделирование) [c.173]
Каузальное моделирование строится на математических моделях, использующих некоторые независимые переменные в разработке прогноза. В табл. 8.3 приводится суммарная информация по трем наиболее часто встречающимся видам причинного анализа. Подобные модели помогают уточнить данные, полученные на основе экспертных оценок, [c.173]
Экономические индикаторы — третий тип каузального моделирования. Фактически, это целая наука — социально-экономическая статистика, основным предметом которой является составление индексов экономического развития. Среди них, например, уровень инфляции, уровень занятости, процентная ставка. Крупные фирмы на основе этих показателей разрабатывают свои прогнозы, принимая все экономические индикаторы за независимые переменные. После того, как руководитель завершил работу, к примеру, над прогнозом спроса, ему необходимо ответить на такие вопросы Каково оптимальное сочетание различных видов продукции в производстве При каком сочетании ресурсов издержки будут минимальными . На вопросы такого рода поможет ответить применение методов линейного программирования. Следующий раздел посвящен этому вопросу. [c.175]
Два типичных метода количественного прогнозирования — это анализ временных рядов и каузальное (причинно-следственное) моделирование. [c.241]
Методы графического моделирования по своим возможностям универсальны. С их помощью удается представить статику и динамику объектов любой природы. Графически можно отобразить каузальную связь явлений, логику развития во времени технологических процессов, информационных и материальных потоков, состояний системы в одно- и многовариантном, симультанном (одномоментном) и мультипликационном представлении. [c.263]
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. Уровеньличныхдоходов.демографическис 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%. [c.242]
Каузальные исследования можно осуществлять на основе мето- да логико-смыслового моделирования, адаптированного под цели конкретного исследования, путем использования различных математических методов, в частности факторного анализа. На практике данные исследования достаточно часто проводятся также в форме эксперимента. [c.101]