Принципы. Жизнь и работа

Например, зная, каково на сегодня поголовье крупного рогатого скота, птицы и свиней, сколько зерна они съедают и с какой скоростью набирают вес, я мог прогнозировать, когда и сколько мяса появится на рынке, когда и сколько зерна и сои будет потреблено. Аналогичным образом, зная объем посевных площадей, засеянных зерновыми и соевыми культурами во всех сельскохозяйственных областях, применяя регрессии, показывающие, как уровень осадков влияет на потенциальный урожай в каждой из аграрных областей, а также учитывая прогноз погоды и вероятные периоды дождей, я мог прогнозировать время и качество урожая зерновых и соевых культур. В моем представлении это был прекрасный алгоритм с логичными причинно-следственными связями. Благодаря их пониманию я мог формулировать правила принятия решений (или принципы), которые мог заложить в основу модели.

Эти первые модели лишь отдаленно напоминают те, что мы используем сегодня. Они представляли собой упрощенные наброски, проанализированные и переведенные в компьютерные программы с помощью технологий, которые я мог себе позволить. В самом начале я строил регрессии на карманном калькуляторе Hewlett-Packard HP-67, графики чертил от руки цветными карандашами и фиксировал каждую сделку в толстой тетради. С появлением персонального компьютера я получил возможность вводить данные в компьютер и наблюдать, как они преобразуются в прогнозы вероятного будущего в формате сводных таблиц. Зная, что происходит с поголовьем скота, свиней и птицы на каждом этапе производства, как они конкурируют за деньги потребителей, сколько готовы потратить покупатели и почему, как норма прибыли мясокомбинатов и розничных продавцов повлияет на их поведение (например, какой кусок мяса они покажут в рекламе), компьютер выдавал мне цены на мясо крупного скота, свиней и птицы, на которые я мог сделать ставку.