Ограничения количественных экспликативных моделей

Эффективность данного метода основана на том, что модель становится инструментом выявления и исследования многочисленных ситуаций и переменных, которые человеческий ум при всем своем воображении проанализировать не в силах.

Необходимо, однако, учитывать, что данный подход осмыслен лишь до тех пор, пока выявленная причинная структура остается стабильной. Следовательно, прогноз на базе экспликативной модели также подразумевает экстраполяцию, но уже второго порядка. В условиях глубоких и быстрых мутаций среды математическая модель не в состоянии предсказать влияние изменения, которое изначально не было в ней учтено. В отличие от эксперта математическая модель неспособна к импровизации и не может приспособиться к глубоким изменениям среды.

Большинство прогнозных ошибок связано с тем, что в момент формулирования прогноза в более или менее явной форме подразумевалось, что существующие тенденции сохранятся в будущем, что редко оправдывается в реальной экономической и общественной жизни.

В 1983-1984 г. на американский рынок были введены 67 новых моделей персональных компьютеров, и большинство фирм рассчитывало на взрывной рост этого рынка. По прогнозам, которые давали в то время маркетинговые фирмы, число установленных компьютеров должно было составить от 27 до 28 миллионов в 1988 г. Однако к концу 1986 г. было поставлено только 15 миллионов, поскольку условия использования компьютеров радикально изменились, а этого никто не предвидел (Barnett, 1988, р. 28).

История может становиться ненадежным проводником по мере того, как экономика приобретает все более международный характер и все в большей степени подвергается крупной технологической перестройке. В связи с этим необходимо в первую очередь развивать способности предвидения, что подразумевает хорошее знание ключевых факторов и оценку чувствительности фирмы к внешним угрозам.