4.5 Имитационное моделирование

Большинство имитационных моделей, разработанных в ин­тересах экономического прогнозирования, являются макроэко­номическими. В их основе лежат системы уравнений (с исполь­зованием анализа множественной регрессии), описывающие взаимосвязь ключевых экономических переменных, например, между изменением ставок подоходного налога или процентной ставки и потребительскими расходами. В некоторых сложных моделях может быть использовано до 400 уравнений, поэтому они пригодны даже для прогнозирования последствий некото­рых политических решений, которые можно "смоделировать" и оценить результаты на основе компьютерного анализа. В неко­торых случаях эти макроэкономические модели используются в качестве вводных данных для региональных моделей, которые, в свою очередь, могут потом применяться для прогнозирования возможного воздействия изменений в области макроэкономи­ческой политики на ряд региональных отраслей промышленно­сти. Однако имитационные модели такого типа используются для составления прогнозов на уровне отдельной отрасли или фирмы сравнительно редко, а еще реже - на уровне отдель­ного продукта или марки продукта. Важно также иметь в виду, что, независимо от уровня сложности имитационной модели, она неизбежно упрощает реальную ситуацию, и по этой при­чине существует опасность, что имитационная модель будет неспособна учесть все сложности реальной жизни. Например, при сокращении налоговой ставки может быть принято пред­положение об увеличении располагаемых доходов потребителей и вследствие этого - увеличение их склонности больше покупать, т.е. тратить деньги. В принципе это может и не быть слишком нереальным, но может оказаться, что в таких услови­ях потребители будут более склонны не тратить лишних денег, а увеличивать свои сбережения из-за неопределенности в будущем, а если они чувствуют некоторое беспокойство, тогда прогноз об увеличении потребительских расходов окажется не­верным. Реальный мир и реальное поведение потребителей слишком трудно отразить в нескольких уравнениях [2].

4.6 Метод оценки и пересмотра планов

Этот управленческий метод пытается составлять прогнозы возможного результата путем выдвижения и рассмотрения предположений о различных "состояниях космоса". Чтобы луч­ше понять, как он действует, приведем пример. Предположим, что компания собирается запустить на рынок новую компью­терную операционную систему и хотела бы спрогнозировать возможный спрос на этот продукт. Ясно, что спрос будет зави­сеть от ряда факторов, любая комбинация которых может быть описана как "состояние космоса". Например, темп "поглоще­ния" нового продукта будет определяться способностью суще­ствующих персональных компьютеров (ПК) к его использова­нию. Предположим, что существуют три возможных варианта: оптимистический прогноз, при котором 70% пользователей пе­реключаются на новый пакет программ; наиболее вероятный прогноз, при котором 50% станут использовать новое программ­ное обеспечение; пессимистическое состояние, когда лишь 30% пользователей будет нужен новый пакет программ.

В дополнение можно рассчитать возможное увеличение спроса на персональные компьютеры. В этом случае опять будут существовать различные состояния: оптимистическое -

рост спроса на 20%; наиболее вероятное – на 10% и пессимистическое — на 5%.

Наконец, компания может сделать оценку на основе своих расчетов доли новых продаж, которые она сможет себе обеспе­чить при трех возможных состояниях: оптимистическом - захватит 70% новых продаж; наиболее вероятном - 50%; наиме­нее возможном - только 10%.

На этой основе компания способна выработать наиболее оптимистический прогноз (т.е. новый программный продукт будут использовать 70% существующих пользователей ПК, ры­ночный рост составит 20% в год и компания захватит 70% этого роста). Предположим, что в настоящее время рынок компании составляет 200 млн. пользователей ПК, тогда расчет наиболее оптимистического прогноза весьма прост: (200 * 0,7) + 0,7 (200 * 0,2) = 168 млн. ед. В случае наиболее пессимистического "состояния космоса" компания захватит 30% сущест­вующего рынка, рост спроса составит 5% в следующем году, и компания сможет заполучить 10% нового рынка.

Используя вычисления такого типа, компания может принимать решение о том, в каком направлении действовать дальше. Например, если затраты компании на производство одного пакета программ составляют 199 ф. ст. и продаются по 200 ф. ст. за единицу, то на одном пакете компания зарабатывает 1 ф. ст. Если предположить, что расходы на исследования и разработки составляют 150 млн. ф. ст., то реализация 150 млн. шт. составляет безубыточный объем производства. Учитывая, что по методу оценки и пересмотра планов самый оптимистический прогноз составляет 168 млн. ед., компания может либо принять решение о продолжении реализации проекта, либо пересмотреть эконо­мическую часть проекта.

Однако с этой методикой связан ряд трудностей. Так, не всегда просто приписать каждому "состоянию" свою ценность. Кроме того, не обязательно, что каждое из них может "случить­ся" с равной вероятностью. Таким образом, методика не на­столько точна, как требуется, и ее применение на практике со­пряжено с большой степенью неопределенности. Тем не менее к ее достоинствам можно отнести систематичность подхода в выделении различных возможных результатов.