История и современность транспортной отрасли

Основными процедурами обработки прогностических экспертных оценок являются проверка согласованности, кластер-анализ и нахождение группового мнения. Проверка согласованности мнений экспертов, выраженных ранжировками, проводится с помощью коэффициентов ранговой корреляции Кендалла и Спирмена, коэффициента ранговой конкордации Кендалла и Бэбингтона Смита. Используются параметрические модели парных сравнений - Терстоуна, Бредли-Терри-Льюса - и непараметрические модели теории люсианов. Полезна процедура согласования ранжировок и классификаций путем построения согласующих бинарных отношений. При отсутствии согласованности разбиение мнений экспертов на группы сходных между собой проводят методом ближайшего соседа или другими методами кластерного анализа (автоматического построения классификаций, распознавания образов без учителя). Классификация люсианов осуществляется на основе вероятностно-статистической модели.

Используют различные методы построения итогового мнения комиссии экспертов. Своей простотой выделяются методы средних арифметических и медиан рангов. Компьютерное моделирование позволило установить ряд свойств медианы Кемени, часто рекомендуемой для использования в качестве итогового (обобщенного, среднего) мнения комиссии экспертов. Интерпретация закона больших чисел для нечисловых данных в терминах теории экспертного опроса такова: итоговое мнение устойчиво, то есть мало меняется при изменении состава экспертной комиссии, и при росте числа экспертов приближается к «истине». При этом в соответствии с принятым в подходом предполагается, что ответы экспертов можно рассматривать как результаты измерений с ошибками, все они — независимые одинаково распределенные случайные элементы, вероятность принятия определенного значения убывает по мере удаления от некоторого центра — «истины», а общее число экспертов достаточно велико.

Эти инструменты позволяют давать наиболее реалистичные прогнозы с достаточной степенью достоверности, но проблема в том, что для современного этапа развития автомобильного рынка в РФ методы технического анализа не применимы в принципе. Не завершился этап становления этого рынка, не хватает периодов наблюдения для составления прогнозов. Вообще, в отличие от стационарных, переходные процессы самые трудные – и в математике, и в физике, и в экономике. Россия находится сейчас именно на этой стадии развития рынка. Но это не значит, что рынок не предсказуем в принципе. Просто необходимо применять другой метод – фундаментальный анализ.

Фундаментальный анализ основывается на предположении, что объём продаж, в первую очередь, зависит от макроэкономических параметров: стоимости нефти, динамики валютных курсов, ликвидности (остатки на корреспондентских счетах, денежные агрегаты), стоимости денег и пр. На основании статистических данных строится эконометрическая модель рынка(сегмента рынка) для этих параметров. При этом определённой проблемой является устранение мультиколлинеарности, так как параметры не являются в чистом виде независимыми, но современные эконометрические методы дают возможность легко с этим справляться. Построенная модель позволяет отсечь некоторое количество параметров, оказывающих наименьшее воздействие на результат.

Так, для автомобильного рынка определяющими являются всего 6-7 параметров, а для сегмента автомобильного рынка подбирается большее количество параметров. На первом месте, конечно, стоимость нефти (весовой коэффициент более 30%). Именно этот фактор определяет непохожесть российского рынка на другие рынки, ведь во всём мире с ростом цен на нефть падают объёмы продаж автомобилей, а в России – растут. Это же объясняет повышенный интерес иностранных автопроизводителей к нашей стране. Присутствие на рынке России, или, как говорят экономисты, включение в портфель рынков, позволяет им хеджировать свои риски, связанные со стоимостью нефти. Ведь, если стоимость нефти будет расти, объём продаж в России позволит им смягчить последствия падения продаж на других рынках, а, если нефть будет падать, то снижение продаж в РФ будет скомпенсировано ростом продаж на других рынках. Таким образом, повышается стабильность процессов, а это для производства – главное. Конечно, при этом подходе не все параметры могут быть помещены в модель, например, демографические, структурные и пр. Но это не означает, что метод плохо работает, просто модель надо постоянно обновлять. А поскольку экономические процессы инертны, то при постоянном обновлении модели погрешность будет минимальной.