Версия для печати
Оригинал статьи http://www.franklin-grant.ru/ru/news2/data/news_04/2006_11/20061121_103433_fq.asp

Использование когнитивных графов для прогноза спроса на примере автомобильного рынка

 

В условиях развивающейся экономики, быстрого роста потребительского рынка, многие предприятия при стратегическом планировании сталкиваются с необходимостью прогнозирования спроса на свои продукты на среднесрочную и долгосрочную перспективу. Методом экстраполяции кривой роста спроса невозможно добиться эффективного решения этой задачи, поскольку он не позволяет учитывать комплексные взаимосвязи между различными факторами, влияющими на спрос и, в, итоге, изменения формы этой кривой. Эти факторы влияния, не всегда очевидно проявляясь в краткосрочной перспективе, являются определяющими при рассмотрении прогноза на долгосрочных временных горизонтах. Эффективно учесть влияние всех релевантных факторов на итоговый уровень спроса на продукт позволяет их явное рассмотрение в рамках математической модели. Наилучшим типом такой модели, по нашему мнению, является когнитивный математический граф, позволяющий структурировать эти взаимозависимости и представить сложную математику, стоящую за ними, в простом и удобном для восприятия человеком виде. Кроме того, использование этой модели, в отличие от методов экстраполяции, позволяет рассматривать различные сценарии изменения спроса, соответствующие различным возможным изменениям влияющих факторов, и таким образом оценивать стратегические риски компании.

В рамках методологии когнитивных графов, взаимосвязи между исследуемыми факторами и показателями (вершинами графа) отражаются в виде направленных стрелок (ребер графа). Направление стрелок отображает причинно-следственную взаимосвязь между рассматриваемыми факторами, а знак стрелки - «+» или «-» соответствует положительной или отрицательной связи между факторами (направления их изменения либо совпадают, либо противоположны). Для целей учета степени влияния различных факторов ребрам графа могут сопоставляться веса, отражающие интенсивность воздействия одного фактора на другой.

Рассмотрим моделирование спроса с помощью когнитивных графов на упрощенном примере анализа спроса на автомобили личного пользования. Для этого построим граф, выявив предварительно наиболее значимые факторы прямого или косвенного влияния на спрос. Исходя из общих соображений, можно на первом этапе заключить, что спрос населения на автомобили зависит от среднедушевого располагаемого дохода и совокупной стоимости автомобиля, которая включает как его цену при покупке, так и стоимость владения. В самом простом случае, эта взаимосвязь описывается таким графом:

Рост ВВП обуславливает повышение среднедушевых доходов, следовательно, растет уровень доступности автомобилей населению, при условии постоянной стоимости автомобиля. Это, в свою очередь, приводит к повышению спроса (за счет первичных и повторных приобретений машины), производители реагируют на повышение спроса, увеличивая объемы производства, что в свою очередь приводит к росту потребности в соответствующей инфраструктуре и материалах, а это, в свою очередь, ведет к росту ВВП.

Число домохозяйств, достигших определенного уровня доходов, который позволяет им приобрести автомобиль, зависит не только от ВВП и доходов населения, но также и от распределения этих доходов (применительно к России, социальная неоднородность выражена особенно явно). Для учета этой неоднородности в модели при вычислении распределения доходов используется коэффициент Gini, рассчитанный на основе статистических данных. Чтобы прояснить связь между доступностью автомобиля населению и спросом на автомобильном рынке, необходимо также оценить зависимость между склонностью домохозяйства к приобретению автомобиля и его доходом. Исследования показывают, что эта зависимость носит практически кусочно-линейный характер с резким ростом склонности после определенного порога дохода. На основе распределения доходов домохозяйств и зависимости склонности к покупке автомобиля от уровня доходов, в модели вычисляется характерное число домохозяйств, которые приобретут автомобиль в течение определенного заданного года, что и является мерой спроса на этом рынке. После прояснения этих взаимосвязей производится калибровка модели на исторических статистических данных (т.е. такой подбор весов ребер, при котором модель с максимальной точностью описывает поведение кривой спроса). Наша упрощенная модель готова, ее можно использовать для прогноза. Различные сценарии роста спроса моделируются заданием вариантов изменения экономической ситуации. Результаты прогноза спроса для рассматриваемого «модельного» рынка показаны на рисунке:

 

Таким образом, использование модели когнитивных графов оптимально для целей получения обоснованных и интерпретируемых прогнозов спроса на рынке на стратегическую перспективу. Безусловно, реальная модель, применяемая в рамках стратегического планирования, будет включать в рассмотрение значительно большее число значимых для рынка факторов. Ключевым преимуществом когнитивных графовых моделей является возможность с их помощью ответить на вопрос «что будет, если?», что делает их практически незаменимым инструментом в аналитической поддержке стратегического планирования развития компании.

 

При подготовке статьи использованы материалы:

Барни Дж. Анализ развивающихся автомобильных рынков, 2003

Дарджай Д. Влияние доходов на владение автомобилем, 1999