• Проведите линию, которая визуально лучше всего соответствует нанесенным точкам (линейная регрессия).

• Измерьте градиент этой линии (m) и высоту ее пересечения (с) с осью у, когда х = 0; здесь зависимость между спросом и ВНП будет представлена в виде стандартного уравнения y = mx + c.

Рис. 21.1. Регрессионный анализ

Опять же при использовании регрессионного анализа для прогнозирования необходимо действовать осторожно. Зависимость, наблюдавшаяся в прошлом, вовсе не обязательно сохранится в будущем, когда более важную роль могут играть другие факторы. Как и с прогнозированием тренда, гораздо безопаснее использовать регрессионный анализ для определения прошлой зависимости, хотя по своей природе он является чисто статистическим приемом и не показывает причинной зависимости, а для прогнозирования можно воспользоваться подходом HOOF.

Способ барометрического измерения высот (NBER)

Этот прогнозный подход был разработан в американском Национальном бюро экономических исследований. Он может быть использован для прогнозирования рыночного спроса и применяется в следующей последовательности.

• Задайте набор экономических индикаторов, влияющих на спрос на вашем рынке.

• Преобразуйте каждый индикатор во временную серию соответствующих индексных значений.

• Укажите весовое значение каждого индикатора с учетом силы его влияния на рыночный спрос.

• Составьте сводный индекс.

• Покажите значения этого составного индекса в прошлом в сопоставлении с индексом прошлого спроса на вашем рынке.

• Спрогнозируйте значение составного индекса.

• Выведите прогнозное значение спроса на вашем рынке.

Барометрический метод также позволяет учесть и временную составляющую. Индикаторы в этом случае можно классифицировать следующим образом.

• Опережающие: те, которые меняются раньше других (например, сначала идут новые заказы, а продажи следуют за ними).

• Совпадающие: те, которые варьируются одновременно с изменениями экономической активности.

• Запаздывающие: те, которые варьируются с некоторой временной задержкой (например, краткосрочные кредиты, объем которых меняется после изменения процентной ставки).

Барометрический метод является более точным методом, чем прогнозирование тренда или регрессионный анализ, и имеет некоторые сильные стороны, присущие подходу HOOF. Однако в сравнении с последним у него есть некоторые недостатки.

• Отдельные люди сталкиваются с трудностями при понимании алгебраических расчетов, не говоря уже о присвоении весовых коэффициентов, задержках в их получении и комбинациях таких коэффициентов.

• Многие факторы нельзя напрямую перевести в индексы, например степень осведомленности людей или их увлечения.

Прибегайте к статистическим методам, когда вы полагаете, что подход HOOF для прогнозирования рыночного спроса окажется более эффективным благодаря использованию более надежных показателей, что особенно проявляется при вычислении прошлых темпов роста.