ьних результатів, якщо не враховує причинно-наслідкові зв'язки.
До методів аналізу тенденцій відносяться:
екстраполяція тенденцій
періодичні повторювані в часі серіальні оцінки
регресійний аналіз
побудова економетричних моделей
динаміка систем
S-криві
історичні аналогії
матриці входу-виходу
аналіз патентних тенденцій
аналіз науково-технічної літератури
3.1 Екстраполяція тенденцій
Метод заснований на екстраполяції зміни шуканої змінної (або декількох змінних) у часі на потрібний період часу.
Екстраполяцію тенденцій використовують для прогнозування параметрів ефективності технологій, рівня продажів даного продукту, тривалості розробки конкретної технології. На практиці майже кожна (і не тільки західна) компанія в усіх галузях промисловості збирає інформацію про історичні тенденції змін важливих змінних, використовуючи її в якості стартової точки деяких стратегічних рішень. Прості екстраполяційні графіки служать для багатьох компаній корисними "кваліфікованими підказками".
За наявності необхідних даних екстраполяція тенденцій - досить недорогий і швидкий метод. З урахуванням простоти обробки даних цей метод використовують як перший ступінь технологічного прогнозування, отримання якогось першого наближення.
У даному випадку навряд чи ця екстраполяція буде справедлива і в усі наступні роки, тому треба припустити, що дійсні значення будуть нижче.
Основним недоліком методу аналізу тенденцій є те, що будь-які екстраполяції справедливі тільки на малі відрізки часу. Оскільки характер впливу зовнішніх обставин на розглянуті змінні непостійний в часі, остільки найкращі результати можуть бути отримані при використанні даного методу в близьких прогнозах (кілька кварталів, один рік).
3.2 Серіальні оцінки
Метод заснований на використанні однотипних даних, отриманих в різні відрізки часу, і переносить метод екстраполяції тенденцій на один щабель далі, дозволяючи за допомогою статистичних методів відрізнити систематичні зміни від випадкових. Отримані систематичні зміни проектуються на майбутнє, де час приймається як деякої штучної міри всіх факторів, що впливають на прогнозовану змінну.
Останнім часом розроблено досить велика кількість статистичних методів, що дозволяють "екстрагувати" систематичні лінійні, логарифмічні або експонентні зміни на тлі квартальних, сезонних, разових та інших несистематических змін.
Приклад таких серіальних оцінок протягом тривалого часу наведено на рис.1.
Видно загальна тенденція до збільшення на тлі великих і менших циклів сезонних та інших змін. Існуючі програмні засоби "зміщення середнього", експоненціального згладжування, багатофакторного регресійного аналізу та ін дозволяють отримати згладжену криву, зокрема, для прогнозування у наведеному прикладі зміни споживання газет і за межі 1980 року.
Основний недолік...
