Специализиран научен съвет по национално стопанство при вак радослав Георгиев Йорданов

Въведение

1. Фундаменти на дифузионната теория

1.1. Характеристики на иновацията

1.2. Роля на комуникационните канали в процеса на пазарна дифузия

1.3. Значение на времевия фактор за процеса на пазарна дифузия

1.4. Социална система и пазарна дифузия

2. Фирмена стратегия и скорост на дифузионния процес

2.1. Стратегическа ориентация на предприятието

2.2. Стратегия за навлизане на пазара

2.3. Влияние на маркетинговите инструменти

1. Типове дифузионни модели

2. Структура на базовия дифузионен модел

2.1. Интегриране на идеята за сегментиране на пазара

2.2. Логика на съставяне на базовия дифузионен модел

3. Модел на Бас – концептуален, графичен и аналитичен вид

4. Ограничения на класическите дифузионни модели

ГЛАВА ТРЕТА. Оценяване на дифузионните модели

1. Детерминистичен подход при оценяване на дифузионни модели

1.1. Оценъчни процедури при липса на исторически данни

1.2. Оценъчни процедури при наличие на исторически данни

2. Симулационен подход при оценяване на дифузионни модели

2.1. Специфика на симулационния подход

2.2. Приложение на симулационния подход в дифузионните

изследвания

2.3. Инструменти за симулационен анализ

2.4. Избор на вероятностно разпределение

2.5. Симулационно моделиране с метода Монте Карло

ГЛАВА ЧЕТВЪРТА. Симулационно прогнозиране на дифузията на мобилни телефонни услуги на българския пазар

1. Състояние и тенденции на пазара на мобилни телефонни услуги (МТУ)

1.1. Състояние и тенденции на пазара на МТУ в света

1.2. Състояние и тенденции на пазара на МТУ в Европейския съюз

1.3. Състояние и тенденции на пазара на МТУ в България

2. Мобилните телефонни услуги като обект на дифузионен анализ

3. Профилиране на потребителите на МТУ

4. Прогнозиране дифузията на мобилни телефонни услуги

4.1. Процедура по симулационно прогнозиране дифузията на МТУ

4.2. Валидиране на модела

4.3. Констатации и изводи

Заключение

Приложения

Литературни източници
II. СЪДЪРЖАНИЕ НА ДИСЕРТАЦИОННИЯ ТРУД

ГЛАВА ПЪРВА. Дифузия на иновациите

Глава първа има изцяло теоретичен характер. С нея се поставят основите, върху които по-нататък се развива изследването. Предназначението й се свежда до изясняване естеството на процеса на пазарна дифузия на иновациите (точка 1). Направен е опит за дефиниране на комплекс от вътрешни за предприятието фактори, които имат определящо влияние върху скоростта на дифузионния процес (точка 2).

Точка 1, Фундаменти на дифузионната теория, е структурирана в съответствие с класическото виждане на Еверет Роджърс за основните елементи, стоящи в основата на пазарната дифузия – иновация, комуникационни канали, време, социална система. Изложено е разбиране, че определянето на пазарната дифузия като чисто комуникационен процес (при Роджърс) представя едностранчиво и само част от съвременното разбиране за дифузионния процес. Комуникацията е определена като необходимо, но не достатъчно условие. Необходими са и предпоставки като убеденост на потенциалните потребители за ползите от иновацията, желание и финансова възможност за възприемане на иновацията, физическо наличие на иновацията на пазара и др. Този въпрос има не само теоретично значение. Неговото изясняване е необходимо и за последващото представяне на дифузионния процес – в него ще се отчита броя потребители, “докоснати” от информация за иновацията, или броя потребители, реално възприели иновацията. В дисертационния труд е възприет вторият подход.

Процесът на пазарна дифузия е разгледан като съвкупност от индивидуални реакции на потребителите спрямо иновацията. Представен е вариант за формализиране логиката на вземане на решение за възприемане, респ. отхвърляне на иновацията от потенциалните потребители в условията на неизвестност. Принципно, до решение за покупка следва да се стигне, ако очакваните ползи надвишават очакваните рискове. На практика, обаче, може да се очаква наличието на прагови равнища, надхвърлянето на които е условие за възприемане на иновацията. Тези прагови стойности следва да са строго индивидуални и да са отражение на склонността към риск на отделния индивид. Теоретично, решението за иновацията може да бъде взето и при отрицателна разлика „очаквани ползи – очаквани рискове”. Противоположно на това, праговата стойност може да е толкова висока, че индивидът никога да не стигне до вземанена на решение за възприемане на иновацията.

В съдържателен план, понятието иновация е дефинирано като идея, услуга, обект или практика, които се възприемат като нови от индивидите. В дифузионната литература като ключови при вземането на решение за възприемане на иновациите се посочват следните харктеристики: относително предимство на иновацията (спрямо заместваната идея); съвместимост на иновацията (със съществуващите ценности, миналия опит и потребностите); сложност на иновацията (за разбиране и използване); възможност за изпробване на иновацията (преди възприемането й); видимост на иновацията (при потребяване). Принципно, по-високите относително предимство, съвместимост, възможност за изпробване и видимост и по-ниската степен на сложност се очаква да ускоряват дифузията на иновациите. В точка 2 от четвърта глава тези характеристики са използвани за профилиране на мобилните телефонни услуги като обект на дифузионен анализ.

Направен е критичен анализ на различни виждания относно процеса на вземане на решение за възприемане на иновацията. Споделено е разбиране, че представянето на процеса като последователност от хронологично подредени етапи следва да се приема по-скоро като условно. Някои етапи могат да протичат паралелно, а не последователно, или да отпаднат от цялостния процес на вземане на решение. Допълнителни нюанси в обясняването на процеса на вземане на решение са внесени с разглеждането на концепцията за символичното възприемане. В нея възприемането на иновацията се разграничава на символично и фактическо. Символичното възприемане може да се определи като принципно одобряване на обсъжданата иновация (само мисловно, без да се предприемат фактически действия). Окончателно решение (отхвърляне или възприемане) индивидът взема след изпробване на иновацията.

Дискусионен е въпросът кога може да се счита, че потребителят е възприел една иновация. Обикновено в дифузионните изследвания се приема, че покупката на иновацията е дефинитивен критерий за възприемане. Принципно, първоначалната покупка не е показателна за възприемане на иновацията от потребителя. Нещо повече, при бързооборотни изделия еднократната покупка, без последващи покупки, може да се интерпретира като нехаресване и неприемане. При продуктите за дълготрайна употреба ситуацията е различна – повторните покупки в кратки срокове са по-скоро изключения, независимо от впечатленията на потребителите след първоначалната покупка. Виждането на автора по дискутирания проблем е следното: За възприемане на един продукт следва да се говори, ако потребителят е закупил продукта, системно го използва (при продукти за дълготрайна употреба), извършва повторни покупки (при бързооборотни продукти) и има позитивно отношение към него.

В точка 1 скоростта на пазарно разпространение на иновациите се разглежда като следствие от влияние на факторите: характеристики на иновацията, иновативност на потенциалните потребители, хомогенност на членовете на системата, социална структура, социални норми и др. По такъв начин дифузията на иновациите до голяма степен се представя като самостойно съществуващ, автономен процес, който се развива в зависимост от обстоятелствата, в зависимост от даденостите. В следващата точка е направен опит за разширяване на комплекса от фактори, влияещи върху дифузията на иновациите. Акцентът е поставен върху вътрешнофирмени фактори (компоненти от корпоративната и маркетинговата стратегия), които могат и следва да се разглеждат като катализатори на дифузионния процес.

В точка 2, Фирмена стратегия и скорост на дифузионния процес, е анализирано влиянието върху скоростта на дифузионния процес на фактори, които сравнително рядко или изобщо не намират място в специализираната литература. Застъпено е виждането, че стратегическите действия на предприятието влияят върху поведението на потребителите като цяло, и в частност върху скоростта на разпространение на иновациите. В комплекса на влияещите върху скоростта на пазарната дифузия фактори са включени следните компоненти от корпоративната и маркетинговата стратегия: стратегическа ориентация на предприятието, избор на целеви пазар, момент за навлизане на пазара, предварително анонсиране за въвеждането на иновацията, ангажиране на предприятието с иновацията, продуктова стратегия, дистрибуционна стратегия, ценова стратегия, рекламна стратегия. Тази секция няма претенции да е изчерпателна в анализа на зависимостта между фирмената стратегия и скоростта на дифузионния процес. Тя представлява по-скоро опит за допълване на комплекса от влияещи върху пазарната дифузия фактори, коментирани в точка 1.

• 
  Съвременното разбиране за дифузията на иновациите не се ограничава до представянето й като комуникационен процес. Комуникационното въздействие е необходима, но не достатъчна предпоставка за протичане на дифузионния процес. Необходими са и условия като убеденост в ползите от иновацията, желание и финансова възможност за покупка, физическа наличност на иновацията на пазара и др.
  
• 
  В условията на неизвестност индивидите се стремят към редуциране на субективно възприемания риск от покупка на иновацията. До решение за покупка се стига след преодоляване на индивидуално-специфично прагово равнище на разликата между възприемани ползи и възприемани рискове.
  
• 
  В основата на пазарната дифузия стои решението за възприемане на иновацията на индивидуално равнище. Процесът на възприемане на иновацията може да се представи като последователност от няколко стъпки: узнаване за иновацията, изграждане на отношение, вземане на решение, изпълнение на решението, утвърждаване на решението.
  
• 
  Етапизирането на процеса на възприемане на иновацията е условно. Възможно е някои етапи да протичат паралелно, а не последователно. В определени случаи даден етап (етапи) може да бъде пропуснат, например преминаване от етап на узнаване към покупка на иновацията (импулсивни покупки).
  
• 
  Показателно за възприемане на иновацията е наличието на следните условия: покупка на иновацията, системно използване (при продукти за дълготрайна употреба), повторни покупки (при бързооборотни продукти), позитивно отношение към иновацията.
  
• 
  В основата на дифузионния процес стоят външни и вътрешни за социалната система комуникационни канали (съответно масмедии и междуличностни комуникации). Масмедиите са ефективни в етапа на формиране на известност, докато междуличностните комуникации имат решаваща роля при формирането на отношение към иновацията.
  
• 
  Дифузията на иновациите не е самостойно съществуващ процес, движен единствено от вътрешни за социалната система сили. Предприятията са в състояние да го управляват съобразно своите цели и възможности. Във връзка с това е необходимо познаване на две групи фактори, влияещи върху скоростта на дифузионния процес: (а) Неконтролируеми, вътрешни за социалната система – характеристики на иновацията, иновативност на потребителите, хомогенност на членовете на социалната система, социална структура, социални норми и др.; (б) Контролируеми, външни за социалната система (компоненти от корпоративната и маркетинговата стратегия на предприятието) – продуктова, ценова, комуникационна, дистрибуционна стратегия, стратегическа ориентация на предприятието, стратегия за навлизане на пазара и др. (някои характеристики на иновациите могат да се отнесат към неконтролируемите, а други – към контролируемите от предприятието фактори).
  

Предназначението на първа глава в рамките на дисертационния труд е да послужи като фундамент, върху който да се надграждат следващите етапи от изследването. Постигането на заявената цел – прогнозиране дифузията на мобилни телефонни услуги на българския пазар – предполага използване на модел, отчитащ спецификата на изследвания продуктово-пазарен контекст. На принципите, заложени в конструирането на класическите дифузионни модели, както и на техните ограничения, е посветена втора глава от дисертационния труд.

В точка 1, Типове дифузионни модели, са коментирани следните класификации: (а) дескриптивни, предиктивни, нормативни модели; (б) агрегирани дифузионни модели, модели на индивидуално равнище; (в) агрегирани модели, микромодели, модели, отчитащи пространствени ефекти; (г) теоретични, нормативни, емпирични модели. Очертано е полето на интерес в дисертационния труд, а именно – агрегирани емпирични модели за постигане на дескриптивни и прогнозни цели.

В точка 2, Структура на базовия дифузионен модел, е представена логиката и структурата на класическите агрегирани дифузионни модели. Към тази група се отнасят моделите на Фоут и Уудлок⁷, Мансфийлд⁸ и Бас. Поради очевидните им сходства, към групата на класическите модели са отнесени т. нар. базови дифузионни модели, предложени от Махаджан и Петерсон⁹. Изразено е мнение, че кумулативните продажби (или кумулативния брой потребители) от базовия дифузионен модел на Махаджан и Петерсон следва да се отразяват с времеви индекс t-1 (а не с t, както авторите представят модела). В класическите дифузионни модели е заложена идеята, че продажбите на иновацията в период t зависят от броя на продажбите (или броя на реалните потребители) до период t, т.е. от кумулативните продажби (или кумулативния брой реални потребители) в период t-1. Отчитането на тази особеност дава възможност чрез дифузионните модели да се съставят не само едностъпкови, но и дългосрочни прогнози.

В точка 3, Модел на Бас – концептуален, графичен и аналитичен вид, са коментирани логиката на създаване и особеностите на модела на Бас. На този модел се отделя специално внимание, тъй като: Моделът на Бас е най-популярният, най-олекотен и най-често подлаган на емпирично валидиране агрегиран дифузионен модел. След публикуването му в академичното пространство се появяват множество монографии, статии, доклади, дисертации, в които се демонстра приложимостта на модела или се предлагат варианти за модифицирането му. Поради честата употреба на модела за академични и бизнес цели, са натрупани голям брой емпирични резултати. Това дава възможност за извеждане на обобщаващи изводи, като особено полезни са тези за диапазоните, в които може да се очаква да варират стойностите на параметрите p и q. Множеството валидирания на модела в различен продуктово-пазарен контекст го правят ценен инструмент за прогнозиране дифузията на иновации, които нямат история на съответния пазар. Това свойство на модела съответства на целта, заложена в дисертационния труд.

В основата на класическите дифузионни модели са заложени допускания, които в определени случаи се разминават с реалността на пазара. Опростяването на реалността обикновено влошава практическата пригодност на модела. В рамките на точка 4, Ограничения на класическите дифузионни модели, са обобщени критиките, които се отправят към класическите дифузионни модели. Представени са вижданията на различни автори за преодоляване ограниченията на класическите дифузионни модели. По-конкретно, коментирани са следните допускания: (а) двустепенност на дифузионния процес; (б) константност на пазарния потенциал; (в) статичност на параметрите на модела; (г) ограниченост в броя на покупките; (д) географска ограниченост на дифузионния процес; (е) независимост на иновацията от други продукти; (ж) константност на характеристиките на иновацията; (з) неограниченост на капацитета на предлагане; (и) имплицитност при отчитане на маркетинговите инструменти.

Значение за настоящото изследване имат допускания (б) и (г).

Познаването на систематизираните в точка 4 ограничения маркира насоките, в които следва да се търси подобряване валидността на класическите дифузионни модели. Синтезираното представяне на опитите за преодоляване на тези ограничения подсказва ценни идеи, които могат да бъдат взаимствани или доразвити и приложени съобразно специфичните изследователски условия. Задачите на изследователя са: (а) да установи важните променливи, влияещи върху дифузията в конкретната ситуация; (б) да конструира или заимства модел, който отчита по адекватен начин влиянието на значимите фактори. Изпълнението на тези задачи е важна предпоставка за подобряване дескриптивната, прогнозната и/или нормативната функция на дифузионните модели. Понастоящем не съществува дифузионен модел, в който да се отчитат всички коментирани допускания (ограничения). В определен контекст, обаче, отчитането дори на едно от тези допускания води до значимо повишаване адекватността на класическите дифузионни модели. В своята цялост резултатите от обобщените в точка 4 изследвания създават комплекс от знания за дифузията на иновациите, който е ценен както за академичните изследователи, така и за бизнесорганизациите. В академичната област комплексът от дифузионни знания служи като база и стимул за по-нататъшни изследвания. Академичните изследвания може да са фокусирани върху (а) валидиране на вече съществуващи модели в друг продуктово-пазарен контекст или (б) конструиране на нов дифузионен модел, който преодолява някои от ограниченията на съществуващите модели. В практически план комплексът от дифузионни знания способства за по-добро пазарно управление на нови продукти.

Детерминистичните оценъчни процедури са разделени в две групи в зависимост от изискването за наличие на исторически дифузионни данни.

При положение, че липсват минали данни, оценката на дифузионните модели може да стане по експертен път или като се използват данни за дифузията на аналогични продукти. В рамките на тази група са разгледани две процедури, които са пригодени за параметризиране на модела на Бас – процедура на Махаджан и Шарма¹² и процедура на Лоурънс и Лоутън¹³. Ползата от първата процедура е поставена под въпрос, тъй като за прилагането й е необходимо да се направят експертни оценка за (1) пазарния потенциал, (2) пиковия период на некумулативната дифузионна крива и (3) максимума в пиковия период. Ако съществува яснота относно тези величини, на практика става безпредметно оценяването на модела на Бас. Процедура на Лоурънс и Лоутън изисква информация за (1) пазарния потенциал, (2) броя на потребителите в първия период и (3) стойността на сумата от параметрите и от модела на Бас. Изследвайки дифузията на голям брой продукти, Лоурънс и Лоутън стигат до заключение, че за потребителски продукти сумата варира в интервала от 0,3 до 0,7. Това заключение е използвано в четвърта глава при симулационното прогнозиране на дифузията на МТУ.

Към групата на оценъчните процедури, изискващи наличие на минали данни, са коментирани метода на най-малките квадрати, метода на максималното правдоподобие и метода на нелинейната регресия. Те не са тясно обвързани с оценяване на конкретен модел. Очертани са пунктовете, по които първите два метода отстъпват на метода на нелинейния регресионен анализ (НЛР). Основното предимство на НЛР е в осигуряването на по-висока статистическа и прогнозна валидност на дифузионните модели. В резултат на това методът се определя като стандарт при моделиране дифузията на иновации.¹⁴

• 
  Изборът на подходящи стартови стойности е ключова предпоставка за намиране на оптимално решение. Моделът на Бас е многократно валидиран и съществува относителна яснота за възможните стойности на параметрите p и q. Изборът на стартови стойности за параметрите на други модели може да е проблематичен.
  
• 
  При наличие на къси динамични редове НЛР произвежда нестабилни оценки за параметрите на модела, съответно и нестабилни прогнози за развитието на дифузионния процес. Особено големи са отклоненията в оценките на параметрите p и m. Това дава основание да се твърди, че при недостатъчен брой наблюдения екзогенното дефиниране на пазарния потенциал е по-удачно от регресионното му оценяване.
  
• 
  Оценките от НЛР започват да се стабилизират след периода, в който некумулативната дифузионна крива достига своя максимум. Остава открит въпроса кому би била нужна прогноза, направена след като продуктът е навлязъл в етапа на спад от жизнения си цикъл.
  
• 
  Коефициентът на определеност не е надежден измерител за адекватността на дифузионния модел. Независимо от броя на случаите в динамичния ред, независимо от стабилността (или нестабилността) на параметрите и прогнозните оценки, коефициентът на детерминация показва винаги висока степен на адекватност на модела, клоняща към единица.
  
• 
  Колкото повече параметри за оценяване има един дифузионен модел, толкова по-неподходяща оценъчна процедура е НЛР, ако целта е ранно прогнозиране на дифузионния процес. При модела на Бас за оценяване на параметрите p, q и m формално е необходим динамичен ред с поне три случая. Когато трябва да се оцени по-сложен модел, необходимият брой наблюдения нараства дотолкова, че е трудно да се говори за ранно прогнозиране.
  

В настоящото изследване понятията “стохастично” и “симулационно” се използват като синоними. На практика, всяка стохастична процедура използва симулационни алгоритми. Обратното не винаги е в сила.

В опит за прецизиране обхвата на изследователския интерес е проследена еволюцията на симулационните модели, използвани за моделиране на социални процеси. Очертани са принципите, насоките на използване, силните страни и ограниченията на следните типове симулационни модели: макросимулационни модели, микросимулационни модели, матрични симулационни модели, агент-базирани симулационни модели, самообучаващи се симулационни модели. В настоящото изследване е възприет подхода на макросимулационното моделиране с типичната за него ориентация към прогнозиране динамиката на изследвания процес (в случая – дифузията на мобилни телефонни услуги на българския пазар). В дисертационния труд симулационният подход се използва за стохастично оценяване на неизвестните променливи и параметри на предложения от автора модел. Основният проблем при макросимулационните модели е дефинирането на реалистични допускания за диапазоните, в които може да се очаква да варират стойностите на променливите и параметрите на модела. Този проблем се подсилва допълнително, когато симулираният процес няма своя история в рамките на изследваната социална система. При това положение е наложително много от решенията, свързани със симулиране на изучавания процес, да бъдат взети на експертна основа. Важна предпоставка за получаване на надеждни прогнозни оценки е доброто познаване на обекта на прогнозиране и спецификата на целевия пазар.

След кратък обзор на насоките за използване на симулационния подход в дифузионните изследвания, авторът дефинира следните заключения: В дифузионните изследвания, базирани на иконометрични модели, симулационният анализ е използван предимно за тестване на хипотези (дескриптивни изследвания), за теоретично дефиниране на оптимални маркетингови стратегии (нормативни изследвания) и за анализ на чувствителността (what-if-анализ). Що се отнася до видовете модели, в които е използван симулационен подход, това основно са агент-базирани и матрични модели. Сравнително рядко симулационният подход е използван за прогнозни цели с помощта на агрегирани дифузионни модели. Когато симулационният модел съдържа поне една контролируема променлива, чрез симулационен експеримент може да се установи коя стойност на променливата е най-добра и анализът на чувствителността да се използва директно за извеждане на оптимални маркетингови решения.

Ключова роля в симулационното моделиране се отрежда на въпроса за избор на вероятностно разпределение. Прецизността на симулационното моделиране до голяма степен зависи от избора на подходящо вероятностно разпределение, което адекватно да отразява неопределеността, случайността и вариацията на моделирания феномен. Необходимо е да се изберат такива вероятностни разпределения, които най-добре съответстват на наличните данни или на познанията (предположенията) за променливите и параметрите към момента. Пряко отношение към избора на вероятностно разпределение има разграничаването на: дискретни и непрекъснати разпределения; ограничени и неограничени разпределения; едномерни и многомерни разпределения; разпределения от първи и от втори ред. Представена е процедура за избор на вероятностно разпределение, като конкретният избор се предопределя от наличието, респ. липсата на исторически данни за моделираната величина. При наличие на данни е възможно използването на формални критерии за избор – критериите на Колмогоров-Смирнов, Андерсон-Дарлинг, Хи-квадрат критерий и др. Когато липсват исторически данни, се налага анализиращият да изследва обстойно и най-малките детайли, свързани със стоящия за решаване проблем. Полезни могат да бъдат информационни източници като: установени стандарти, експертни оценки, физически или приети за нормални лимити (граници), информация от аналогични продуктово-пазарни контексти, допитване до целеви потребители, теоретични постановки, емпирични изследвания, обосновани допускания, планирани действия или др.

Симулационното моделиране предполага използване на процедура за генериране на случайни числа. Подходящ за тази цел е методът Монте Карло. След отчитане особеностите на метода е формулирано заключение, че използването му е уместно, когато оценяваният модел е комплексен, нелинеен, съдържа голям брой променливи и параметри, чиито стойности са неизвестни и не могат да бъдат определени по друг начин.

За прилагане на метода Монте Карло е възможно използването на различни процедури за излъчване на извадки от случайни числа. С оглед на възможността за софтуерно изпълнение, на сравнителен анализ са подложени две извадкови процедури – Монте Карло (МК) и Латински хиперкуб (ЛХ). Основен недостатък на процедурата МК е неспособността й да осигури представителност на извадката – тя не може да “копира” формата на вероятностното разпределение, освен ако извадката не включва голям брой случаи. Докато при сравнително олекотени модели (като модела на Бас и сродните му) генерирането на голям брой симулационни итерации не е проблематично (от гл.т. на хардуерен, софтуерен и времеви ресурс), то за симулирането на сложни системи и процеси може да се окаже невъзможно едновременното извършване на голям брой итерации за голям брой променливи и параметри на модела. Като основно предимство на извадковата процедура ЛХ е изведена способността й да репродуцира формата на моделираното теоретично разпределение при по-малък брой симулационни итерации. Поради намесата на анализиращия при формиране на извадката (дефиниране правилата за нейното излъчване), процедурата ЛХ се определя като контролирана, а генерираните с нейна помощ стойности имат псевдо-случаен характер.¹⁵ Тази субективна намеса не може да се отчете като недостатък на процедурата. Напротив, вследствие контролирането на извадката се получават по-добри крайни резултати (измерени чрез средната стойност и стандартното отклонение на симулираните величини). В допълнение към това, пестеливостта на процедурата (от гледна точка на необходими времеви, хардуерни и софтуерни ресурси) е изключително полезна при оценяването на сложни комплексни модели. Предимствата на процедурата ЛХ са потвърдени с помощта на два симулационни примера – тя осигурява по-добро репродуциране формата на теоретичното разпределение, по-точни и по-стабилни резултати при по-малък брой симулационни итерации.

В края на трета глава са дефинирани следните по-важни изводи и обобщения:

• 
  Детерминистичните оценъчни процедури не са подходящи за ранно прогнозиране на пазарната дифузия, тъй като за прилагането им са необходими минали дифузионни данни и/или не дават възможност за отчитане на неизвестността и многовариантността в развитието на системите и процесите.
  
• 
  В дифузионните изследвания симулационният анализ е използван: (а) по отношение на целите – предимно за дескриптивни и теоретично-ориентирани нормативни изследвания; (б) по отношение на типа модел – предимно при агент-базирани и матрични модели. Сравнително рядко симулационният подход е използван за прогнозни цели с помощта на агрегирани дифузионни модели.
  
• 
  Въпросът за избор на вероятностно разпределение (вид и дефиниращи параметри) е определящ за надеждността на симулационните резултати. Прецизността на симулационното моделиране до голяма степен зависи от избора на подходящо вероятностно разпределение, което адекватно да отразява неопределеността, случайността и вариацията на моделирания феномен.
  
• 
  Използването на симулационен подход е уместно, когато моделът е комплексен, нелинеен, съдържа голям брой променливи и параметри, чиито стойности са неизвестни и не могат да бъдат определени по друг начин.
  
• 
  За практическото изпълнение на метода Монте Карло е възможно да се използват различни извадкови процедури. Процедурата Латински хиперкуб осигурява по-добри резултати при използване на по-малко ресурси (времеви, хардуерни, софтуерни) в сравнение с процедурата Монте Карло.