Библиотека маркетолога

Forecast Expert

Андрей Алексеев

Рецензия написана 27.04.00 и отражает состояние программы на этот момент. Однако, поскольку выпуск новых версий Forecast Expert прекращен, статья вполне актуальна. (редакция сайта)

Назначение системы: "Программный продукт Forecast Expert предназначен для построения прогноза временного ряда с помощью параметрической модели Бокса-Дженкинса." Программный продукт предназначен для прогнозирования любого параметра, в отношении которого имеется должное количество замеров в конкретном промежутке времени.

Список маркетинговых задач, которые могут быть решены с помощью ПО:

  • (3++) прогнозирование поведения рыночного фактора по методу Бокса-Дженкинса с граничными условиями поведения.

Требования к РС: не высоки - от i386 и 2.2Mб места на жестком диске.

Формат хранения данных: собственный, определенный разработчиками *.bfe. Существует возможность импорта данных из базовых форматов хранения числовых массивов *.dbf и *.txt, что расширяет возможность работы с другими пакетами.

fe01.gif (39828 bytes)

ПО построено: как система прогнозирования отдельного фактора по заданному временному ряду. То есть Вы имеете тенденцию (накопленные данные по какому параметру, например, объему продаж Вашей фирмой, замеренному в определенные промежутки времени) и в  отношении нее пакет осуществляет предсказание поведения фактора, его базовую тенденцию, верхнюю и нижнюю границы поведения параметра. Прогнозирование, вообще, штука тонкая и найти наиболее применимый универсальный метод для предсказания задача крайне сложная. По моему личному убеждению и некоторому опыту работы с системами прогнозирования найти универсальную модель для всех случаев крайне сложно - чаще всего приходится перебирать несколько моделей при исследовании конкретного параметра. А рыночные модели сложнее вдвойне, так как большинство факторов рынка не являются самостоятельными параметрами.

"Рынок" представляет собой крайне сложную кибернетическую модель с очень большим количеством внутренних и внешних факторов. Прогнозирование какого-либо фактора рыночной ситуации (например, объем продаж конкретной фирмы) невозможно только на основе тенденции самого фактора. Почему? Поведение отдельного рыночного фактора, позволю себе аналогию, подобно поведению бабочки в полете. Вспомните, как летит бабочка: ее полет выглядит с внешней стороны как "порхание" без определенной цели, хотя, очевидно, что она стремится к определенной цели - к цветку. Мы не обращаем внимания на внешние факторы, влияющие на бабочку: ветер, атмосферное давление, высота от земли, гравитация и т.п., и на внутренние: ее собственные силы, система ориентирования и т.п. И не известно, что по сути окажется сильнее воля бабочки долететь до цветка - "собственная тенденция фактора" или давление ветра на бабочку препятствующее полету - "влияние внешнего или внутреннего фактора". Суть в том, что мы со стороны не можем предсказать, к какому цветку прилетит бабочка и какие фактору на нее влияют. Так же ведет себя и изучаемый отдельный рыночный показатель. Очевидно, что на объем продаж фирмы (как отдельный показатель) могут влиять продажи конкурентов, тенденции емкости сегмента, их объемы продажи, конъюнктура товаров-заменителей, сопутствующих товаров (услуг) и многие другие факторы. И такое влияние обусловливает поведение не только фактора объема продаж, но и любого внутрифирменного показателя. Именно поэтому предсказание параметра по самому параметру я считаю логически не правильным, а логическая не правильность определяет и не правильность тенденций и саму систему прогнозирования. Именно поэтому были разработаны факторные (корреляционные) модели для анализа тенденций (например модуль Forecast 1.0, компьютерная алгоритмизация которого выполнена Симакиной А. и Григорьевой М., представленный в разделе "Свободно распространяемые модули и шаблоны").

В описание же пакета Forecast Expert отсутствует объяснение причин выбора модели Бокса-Дженкинса, кроме "признания и использования ее мировыми специалистами". Но при этом приведен нижеприведенный список серьезных организаций - пользователей системы. Это мне несколько напоминает одного знакомого художника, который дарил свои картины (отсылал по почте) известным музеям мира (Лувр, Эрмитаж и т.п.) и после этого писал в своем буклете - "...произведения находятся в известных мировых музеях: Лувр, ...". Не важно, что они не выставляются - они там находятся. Да не обидятся на меня сотрудники компании Про-Инвест Консалтинг.

Министерство экономики РФ, Министерство транспорта РФ, Администрации Красноярского края,Алтайского края, Омской, Мурманской, Тульской, Самарской, Иркутсткой, Челябинской и других областей, Центральный банк РФ, Сбербанк РФ, АБ "Инкомбанк", АБ "Менетеп", АБ "Агропромстройбанк", АБ "Мосбизнесбанк", ИК "Кредитанштальт-Грант", ИК "Ренессанс Капитал", ИК "Мост Инвестмент", АО "НК "ЛУКойл"", АО "НК "ЮКОС"", АООТ "ОКБ Сухого", АО "МЭС", АО "АвтоВАЗ", НПО "Информатика и компьютеры" и т.д.

В отзывах этих организаций присутствуют тщательно переписанные инструкции по применению пакета и хвалебные слова в отношении пакета в целом, но совершенно не приведены конкретные результаты прогнозирования, в том числе подтвержденные конкретными последующими данными, подтверждающими результаты прогнозов. Не присутствует такой информации и на самом сайте ПО, а жаль! Ведь самой лучшей демонстрацией пакета прогнозирования является демонстрация массива, результатов прогноза по нему и реальных данных, полученных по исследуемому параметру в последующем периоде. Единственным конкретным успешного применения системы является прогнозирование технической системы (отзыв Bill F. Jonson, Teledyn Brown Engineering), но это то очевидно, можно было бы найти и тенденцию.

В качестве тестового примера я провел прогнозирование с помощью модуля факторного прогнозирования Forecast 1.0 и программного пакета Forecast Expert 5.1 массива данных не устойчивого по времени с'ема и имеющего четкую зависимость от ряда коррелируемых факторов (конечно, начальные условия не в пользу пакета Forecast Expert 5.1) и имел конкретные результаты для проверки. Более точный результат прогнозирования обеспечил модуль Forecast 1.0 (17.6% погрешности к базовому значению), программный пакет Forecast Expert 5.1 (24.7% погрешности к базовому значению). Сказываются ограничения применяемой модели.

Возможности и сроки самостоятельного изучения ПО на основе поставляемой документации: на полное изучение пакета требуется не более 1 часа времени. Достоинства системы:

  • (++)  Невысокие требования к уровню подготовки специалиста в области прогнозирования для работы с ПО (если такое вообще допустимо для специалиста в этой области).

  • (+) Не требуется много времени на изучение пакета для начала работы с ним (около 1 часа).

Недостатки системы:
  • (-) В описании системы приведены большие объемы информации о принципах построения статистических моделей, сущности метода Бокса-Дженкинса и множество сведений из учебника по статистики, но совершенно отсутствует информация о причинах выбора разработчиками ПО именно модели Бокса-Дженкинса для системы прогнозирования в пакете. Или это единственная и самая правильная модель прогнозирования по мнению разработчиков?

  • (----) избыточная требовательность к собираемым (подготавливаемым) для анализа данным, об'ясняемая сущностью применяемой в ПО модели Бокса-Дженкинса (см. нижеприведенную выписку). Модель предусматривает для корректного прогноза не менее 30 наблюдений, то есть для начала анализа, если я имею только месячные об'емы продаж (положим, что месяц является итоговой корректной величиной для съема данных об об'емах продаж) мне потребуется ждать 3 года?! В свое время мне приходилось применять такую модель для прогнозирования поведения технических систем - вот там она действительно показывала не плохие результаты, ведь существовала возможность иметь конкретные точки наблюдения фактора, более того, заранее их планировать. А вот всегда ли это возможно в рыночных системах? Например, мы можем точно снять показания курса валют на бирже (хоть по часам), а вот попробуйте предсказать тенденцию фактора фиксация которого по времени не всегда возможна (продажа объектов недвижимости в течении времени, где сама по себе продажа объекта является точкой фиксации).

(Выписка из документации к ПО) "Собираемые и подготавливаемые для анализа данные должны отвечать двум требованиям: достоверности и сопоставимости. Достоверность - максимально возможное соответствие собираемых данных объективной реальности. Общими условиями обеспечения достоверности являются полнота охвата наблюдаемого объекта, полнота и точность регистрации данных по каждой единице наблюдения.   Чтобы данные об отдельных явлениях можно было обобщать, они должны быть сопоставимы друг с другом: собираться в одно и то же время и по единой методике. Кроме того, должна быть обеспечена сравнимость с прошлыми исследованиями, чтобы можно было понять, как изменяется явление. Важным условием сравнимости является постоянство времени проведения наблюдения и периода или момента, к которому относятся регистрируемые данные. Обычно рекомендуется, чтобы данные соответствовали хотя бы одному полному циклу изучаемого явления, например хозяйственному или финансовому году. Если на процесс сильно влияет сезонность, данные должны собираться по месяцам или по кварталам. Время наблюдения выбирается таким образом, чтобы наблюдаемый объект находился в наиболее стабильном состоянии. Относительно длины анализируемого ряда следует отметить, что для получения полезных оценок параметров, а следовательно - достоверной модели Бокса-Дженкинса для прогноза - необходимо не менее 30 наблюдений."