霍金斯模型的局限性是什么?

霍金斯模型在预测复杂系统时存在明显短板，它依赖历史数据但难以应对突发变化。比如地震、金融危机等事件超出模型训练范围时，预测结果往往偏差很大。模型对初始条件极其敏感，微小的数据差异可能导致结论天差地别，这在实际应用中风险很高。

该模型还忽略了人类行为的非理性因素。市场恐慌、政策突变等行为无法用数学公式量化，导致预测失效。例如疫情期间的消费行为变化就完全超出了模型的计算框架。此外，模型需要大量高质量数据支撑，但现实世界往往数据不足或质量参差不齐，进一步限制了其可靠性。