Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 | Следующая страница реферата

При наличии необходимых данных и некоторых дополнительных усилий по обработке данных регрессионный анализ дает более качественные прогнозы, чем метод экстраполяции тенденций и сериальные оценки, позволяя осуществлять средне- и долгосрочный прогноз.

3.4 Эконометрика

Этот метод позволяет группировать несколько полученных регрессионных выражений в некую модель более широких взаимосвязей. Например, необходимо узнать, сколько, по-видимому, будет весить портативный персональный компьютер в следующем году или через три года. Базовое уравнение для получения прогноза позволяет рассматривать вес компьютера в виде функции веса источника питания, диска, экрана, числа и веса дисководов. В свою очередь, вес источника питания может быть прогнозирован, по крайней мере, отчасти, в функции темпа технического прогресса натриево-серных батарей и, например, повышения температуры сверхпроводимости (стремясь к достижению сверхпроводимости при комнатной температуре). В третьем уравнении можно связать динамику параметров технического прогресса и весовые характеристики плоского экрана. В четвертом уравнении можно, например, описать скорость развития новых сверхпроводящих материалов. Необходимый прогноз относительно будущего веса портативного компьютера требует одновременного решения всех этих уравнений.

Эконометрика позволяет построить обобщенную причинно-следственную модель, использующую многие переменные и набор многофакторных регрессий.

Методы эконометрики наиболее эффективны, если 1)возможно выявление причинно-следственных связей между рассматриваемыми параметрами исследуемого объекта 2)возможно предсказать направление изменений этих “причинных” переменных. 3) можно описать факторы, влияющие на значения причинных переменных.

Построение такой модели более трудоемко и дорого, чем использование предыдущих методов, однако важным преимуществом эконометрических подходов является то, что характер выявленных взаимосвязей не меняется со временем, и полученная выверенная модель может быть использована для следующих или предыдущих по времени циклов (в пределах правомерности предсказаний изменений независимых переменных и отсутствия влияния не учитываемых параметров: например, политико-экономической ситуации).

4 Моделирование динамики объектов прогноза

Соответствующие решения основаны на кибернетических теориях и методах анализа систем, предполагающих, что большинство событий взаимосвязаны. В соответствие с этим факторы и влияющие переменные моделей динамики системы и соответствующие связи и взаимодействия рассматриваются в виде группы петель обратной связи.

Известны компьютерные модели роста мировой динамики, динамики развития производственного предприятия, социально-экономического развития страны или группы стран. Модели, полученные с использованием динамики систем, полезны для понимания характера взаимодействия различных факторов и стратегического анализа объекта прогнозирования.

Динамические закономерности могут моделироваться как аналитически, так и на качественном уровне в форме исторических аналогий, экспертных суждений и пр.

4.1 S-кривые

Анализ, получивший название S-кривых, основан на известных закономерностях, по которым технология, выводимая на рынок, имеет определенный цикл жизни, в рамках которого доля соответствующего рынка растет сначала медленно, потом быстро, а затем перестает расти и/или начинает уменьшаться.

Во многих работах показано, что эти закономерности не всегда применимы, а в тех случаях, когда применимы, их нельзя воспринимать слишком буквально. И в то же время прогнозы на основании S-кривых помогли некоторым компаниям в конкурентной борьбе, а игнорирование этих закономерностей нанесло ущерб другим.

Модель S-кривой может быть применена не только к проникновению на рынок новых продуктов, но и к скорости распространения использования новой технологии как одного из видов продуктов или к параметрам новой технологии.

На рис.2 представлено семейство кривых для отдельных технологий, характеризующих развитие средств перемещения, где скорость движения оценивается в долях от скорости света. Обобщенная кривая дает картину изменения скорости перемещения, асимптотически приближающейся со временем к скорости света. Во многих моделях прогнозирования технологий существуют такие физические или естественные ограничения, как, например, доля рынка, которая не может быть более 100%.

Ключом к эффективному прогнозированию с помощью S-кривых является наличие предыдущего опыта использования аналогичных технологий. Например, для прогнозирования развития скорости нового сверхзвукового самолета, использующего в качестве топлива метанол, полезно изучить историю первого турбинного самолета, относящуюся к 1936 году, убедиться, что первое реальное использование этого самолета относится к 1940-му году, а затем еще десять лет ушло на увеличение мощности турбины и совершенствование конструкции самолета, в течение которых постепенно увеличивалась скорость полета. Далее можно предположить, что освоение и развитие сверхзвукового самолета потребует столько же лет на коммерциализацию и последующее совершенствование.

В этом примере виден и основной недостаток метода - неопределенность в том, насколько прежняя технология сопоставима с принципиально новым претендентом на рынке.

Несмотря на редкость использования S-кривых непосредственно для целей технологического прогнозирования, полезно рассмотрение таких кривых для решений в области НИОКР и прогнозирования непредвиденных случаев.

Наиболее значимой пользой этого метода является напоминание о том, что скорости проникновения на рынок, диффузии технологий или увеличения технологических параметров не могут расти бесконечно.

4.2 Исторические аналогии

Известное на Западе выражение гласит: ”Те, кто не помнит прошлого, обречены его повторять”. В этой связи широко принятой практикой обучения менеджменту является изучение исторических аналогий на примере широко публикуемых на Западе Case Studies (исследований конкретных ситуаций). Большое число конкретных ситуаций для 1700 компаний в различных отраслях промышленности обобщено, в частности, в виде (правда, очень элитарной и дорогой) базы данных PIMS (Profit Impact of Market Strategy), которая называется “Воздействие рыночной стратегии на прибыль”.

Работа с подобными базами данных или конкретными ситуациями не является прогнозом в точном смысле слова, однако, она может позволить выбрать одно или несколько решений, принятых другими фирмами в аналогичных ситуациях, показав (предсказав) полученный отклик.

Необходимый уровень квалификации для осуществления подобного поиска невелик, однако его эффективность и возможный охват лимитируется наличием соответствующих данных. Бурное развитие баз данных и, в том числе, возможное создание более дешевых и способных конкурировать с PIMS, будет способствовать большему распространению этого метода анализа тенденций.

5. Методы анализа технологической среды

5.1 Анализ патентных тенденций

Этот метод наиболее полезен для мониторинга изменений в области конкретных технологий. Компании отсылают патентные заявки на технологические инновации, чтобы защитить их правовым образом от копирования конкурентами. Часто они отправляют свои заявки одновременно в США, Западную Европу и Японию, чтобы защитить свою интеллектуальную собственность в мировом масштабе. Патенты представляют собой некие публично доступные описания технологий. Следовательно, анализ патентов предоставляет информацию о технологических тенденциях и основных участниках разработки новых и улучшенных продуктов и процессов.

Большая часть профессиональных компаний придерживается определенной схемы патентного исследования, которая включает шесть шагов[1] :

Определение объектов исследования. Определяют предмет поиска, исходя из конкретных задач управления заданной технологией (например, повышение чувствительности линейных измерений). Затем в зависимости от вопросов, ответы на которые ищет аналитик и, учитывая возможное использование информации, формулируют фокус на одной или нескольких технологиях.

Формулирование проблемы и установление сферы поиска. Для формирования рамок анализа необходимо понять ключевые технические вопросы или проблемы, характерные для данной технологии. Для более детального и результативного анализа необходимо выбрать классы рассматриваемых далее патентов и разработать схему, описывающую последовательность их изучения. Часто оказывается полезным начать анализ патентов с обзора источников, не патентных по данному вопросу, включая технические журналы, научно-технические отчеты, каталоги. Такой предварительный обзор может выполнять несколько важных функций. Во-первых, он может в дальнейшем помочь в поиске нужных патентов и формулировании их класса. Полученные данные могут также выявить мало известные компании или их подразделения, вовлеченные в интересующую область разработок. Кроме того, непатентные источники дополняют и углубляют понимание всех аспектов данной проблемы.

Поиск необходимых патентов. Существует определенная стратегия идентификации нужных патентов с использование патентных баз данных.

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: женщины реферат, типи рефератів.





Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 | Следующая страница реферата