лів. Необхідний прогноз щодо майбутнього ваги портативного комп'ютера вимагає одночасного вирішення всіх цих рівнянь.
Економетрика дозволяє побудувати узагальнену причинно-наслідковий модель, що використовує багато змінні і набір багатофакторних регресій.
Методи економетрики найбільш ефективні, якщо 1) можливе виявлення причинно-наслідкових зв'язків між розглянутими параметрами досліджуваного об'єкта 2) можливо передбачити напрям змін цих "причинних" змінних. 3) можна описати фактори, що впливають на значення причинних змінних.
Побудова такої моделі більш трудомістке і дорого, ніж використання попередніх методів, однак важливою перевагою економетричних підходів є те, що характер виявлених взаємозв'язків НЕ змінюється з часом, і отримана вивірена модель може бути використана для наступних або попередніх за часом циклів (в межах правомірності передбачень змін незалежних змінних і відсутності впливу не врахованих параметрів: наприклад, політико-економічної ситуації). h2> 4 Моделювання динаміки об'єктів прогнозу
Відповідні рішення засновані на кібернетичних теоріях і методах аналізу систем, що припускають, що більшість подій взаємопов'язані. У відповідність з цим фактори і впливають змінні моделей динаміки системи та відповідні зв'язки та взаємодії розглядаються у вигляді групи петель зворотного зв'язку.
Відомі комп'ютерні моделі зростання світової динаміки, динаміки розвитку виробничого підприємства, соціально-економічного розвитку країни або групи країн. Моделі, отримані з використанням динаміки систем, корисні для розуміння характеру взаємодії різних факторів і стратегічного аналізу об'єкта прогнозування.
Динамічні закономірності можуть моделюватися як аналітично, так і на якісному рівні у формі історичних аналогій, експертних суджень і пр.
4.1 S-криві
Аналіз, який отримав назву S-кривих, заснований на відомих закономірності, за якими технологія, що виводиться на ринок, має певний цикл життя, в рамках якого частка відповідного ринку зростає спочатку повільно, потім швидко, а потім перестає рости і/або починає зменшуватися.
У багатьох роботах показано, що ці закономірності не завжди застосовні, а в тих випадках, коли застосовні, їх не можна сприймати надто буквально. І в той же час прогнози на підставі S-кривих допомогли деяким компаніям у конкурентній боротьбі, а ігнорування цих закономірностей завдало збитків іншим. p> Модель S-кривої може бути застосоване не тільки до проникнення на ринок нових продуктів, але і до швидкості поширення використання нової технології як одного з видів продуктів або до параметрів нової технології.
На рис.2 представлено сімейство кривих для окремих технологій, що характеризують розвиток засобів переміщення, де швидкість руху оцінюється в частках від швидкості світла. Узагальнена крива дає картину зміни швидкості переміщення, асимптотично наближається зі Згодом до швидкос...
