3. Группа математических методов

Группу матметодов прогнозирования отличает такая особенность, как вну­тренняя строгость при слабой привязке к наружным реальностям. Как известно, математи­ка — наука точная. Казалось бы, и прогнозирование с ее помощью должно давать точные результаты. Однако как только мы сталкиваемся с неточными науками, такими как боль­шинство экономических дисциплин — вся эйфория быстренько улетучивается. По всей ви­димости, фундаментальные проблемы математики, скажем такие, как проблемы нелинейно­сти вычислений, сказываются в низкой применимости математических методов прогнозиро­вания в бизнесе. Прогнозированию поддаются относительно локальные задачи, имеющие четкую структуру и не имеющие темных мест, в которых закон поведения объекта описан полностью. Кроме того, сама процедура проведения исследований достаточно трудоемка и дорогостоящая, особенно для метода математического моделирования или вычислительного эксперимента, где требуется не только высокий уровень творческого потенциала и профес­сиональной подготовки исполнителей, но и мощная вычислительная техника. В конечном итоге может статься, что овчинка выделки не стоит. Стоимость прогноза может сравниться со стоимостью цели проекта.

Остановим внимание на том, как подчас бессознательно люди оказывают­ся в плену подкупающей внешней надежности прогнозных матметодов. Вот распространен­ная, почти стандартная ситуации: торговая фирма, прогнозируя рост цены на сахар, пере­ключает всю свою финансовую деятельность на этот товар, а потом не найдя должного ро­ста, платит банковские проценты. Банальный вариант, но в нем присутствует такой элемент матпрогнозирования, как экстраполяция. Наблюдаемая тенденция проецируется в будущее. С точки зрения математики, возможно, все и чисто, но здравый смысл навряд ли позволит довериться подобным вычислениям. И тем не менее:

в условиях роста иены на доллар некий банкир, исследуя ее динамику, экстраполирует, что к такой-то дате цена составит столько-то. Да­лее он высчитывает динамику роста учетной ставки Центробанка к тому же моменту, и в итоге ему кажется заманчивой идея купить у Центро­банка крупный рублевый кредит, проконвертировать его, подождать, по­ка цены достигнут запланированных им рубежей, затем, реконвертировзв кредит, продать его с сильной маржей. Смотрите, как абстрактные миры не вяжутся с земными. Банкир просчитывается дважды: динамика роста бакса замедляется, а Центробанк принимает решение о снижении ставки централизованных кредитов, что приводит к цепной ответной реакции - падает кредитная ставка в коммерческих банках. Куда теперь банкиру де­вать кредитные деньги ? Он покупал дороже, чем может теперь продать, плюс набежали проценты. Этот человек считал себя финансовым гением, сейчас же он кланяется «черным коммерсантам», заради бога принявшим в свой оборот дымящий кредит.

Матмоделирование показывает достойные результаты в науке. В бизнесе их что-то не видно. Даже примитивные модели не отражают реальность, ибо и в них при­сутствуют те самые допущения, о которых мы с вами говорили выше. Не виноваты сами методы, виноваты их профанаторы.

фирма, исследуя возможный спрос нового продукта промназначения, проверяет механизм дистрибуции и цену. В частности статистически­ми методами строится прогноз сбыта. Выборка из определенного количе­ства предприятий-дистрибуторов посещается сотрудниками фирмы, кото­рые рассказывают, что из себя будет представлять товар, сколько он будет стоить, как его будут рекламировать, что требуется от дистрибутора, на каких условиях и т.д. Далее просят указать дистрибуторов, сколько поку­пателей они смогут найти. Те называют предположительное количество. Половина из названных потенциальных покупателей в дальнейшем под­тверждают сотрудникам свою готовность купить товар, ибо сотрудники фирмы не только проверяют эффективность дистрибуторов, но и уточня­ют с конечными покупателями приемлемую цену. Далее результаты ис­следований вводятся в модель. Раз, скажем, однопроцентная выборка ди­стрибуторов дает показатель, скажем, в 200 продаж, то весь рынок будет охвачен с показателем: 200 умножить на 100 равно 20 тысяч продаж, Строятся «рассеяния», «дисперсии», высчитываются «доверительные ин­тервалы». Причем все уверены в дееспособности проектной идеи: и рек­лама сработает, и дистрибуторы не подведут, и покупатели не откажутся от покупки. Результаты костятся с двойной перестраховкой на каждой операции. М тысяча реальных продаж окупят вклады инвесторов с лих­вой. Далее руководство фирмы внимательно выслушивает «яйуеголовых», с умным видом разглядывая диаграммы и расчеты. Вкладываются крупные суммы. Сказать, сколько продаж произошло? Двенадцать. Вам задание: определите, какие ошибки вползли в расчеты, когда и где ? Это вам долж­но быть по силам даже если вы никогда раньше с подобными работами не сталкивались.

Пример демонстрирует, сколь губительным может быть симбиоз науки и дилетантства. Поэтому везде, где вам померещится наука, не пожалейте времени и сил на консультацию со специалистами. И даже после этого относитесь к таким прогнозам с боль­шим недоверием.