Trend Analyse der Auswirkungen und Cross Impact-Analyse

Trend-Analyse der Auswirkungen ist eine Technik zur Vorhersage künftiger Entwicklungen von Informationen über vergangene Verhalten gesammelt. Die Einzigartigkeit dieser Methode liegt in der Kombination von statistischen Verfahren und der menschlichen Urteils. Wenn Vorhersagen, die auf quantitativen Daten basieren, sind, werden sie nicht die Auswirkungen der beispiellosen zukünftiger Ereignisse widerspiegeln. Auf der anderen Seite bietet menschlichem Ermessen nur subjektive Einblicke in die Zukunft. Deshalb, weil beide menschlicher Einsicht und statistischen Hochrechnung ihre Mängel haben, sollten auch in Betracht gezogen werden, wenn die Vorhersage zukünftiger Trends. Im Trend-Impact-Analyse (TIA) ist Vergangenheit zunächst mit Hilfe eines Computers extrapoliert. Dann das Urteil von Sachverständigen beantragt wird (in der Regel mit Hilfe der Delphi-Methode), um eine Reihe von einzigartigen künftiger Ereignisse, die einen Einfluss auf das untersuchte Phänomen und ist anzugeben, wie der Trend Extrapolation durch das Auftreten der einzelnen betroffen sein können, die Mengen dieser Ereignisse. Der Computer nutzt dann diese Urteile ihre Trendextrapolation ändern. Schließlich die Experten überprüfen die Hochrechnung angepasst und ändern Sie die Eingänge in den Fällen, in denen eine Eingabe erscheint unvernünftig.

TIA Methoden zu illustrieren, betrachten wir den Fall der durchschnittliche Preis eines neuen verschreibungspflichtigen Medikamenten auf das Jahr 2005. Die Ereignisse relevant sind (a) allgemeine Abgabe, die 20 Prozent aller Verschreibungen gefüllt erhöht, (b) Medicaid und Medicare prescription Erstattung, die auf einer festen monatlichen Gebühr fallen pro Patient beruht ( "Kopf-Plan") und (c ) eine 50-prozentige Rückgang der durchschnittlichen Wachstumsrate der Verschreibung Größe. Stellen Sie sich das erste Ereignis, das heißt, 20 Prozent bei der allgemeinen Abgabe. Experten-Urteil kann zeigen, dass diese Veranstaltung eine 75-prozentige Chance, deren Auftreten durch 1997. Wenn dieses Ereignis auftritt, wird erwartet, dass die ersten Auswirkungen auf den durchschnittlichen Preis für ein neues Rezept sofort beginnen. Die maximale Wirkung, eine 3-prozentige Reduktion der durchschnittlichen Preis, tritt nach fünf Jahren. Die Kombination dieser Ereignisse, Wahrscheinlichkeiten und Auswirkungen im Zusammenhang mit der Baseline-Hochrechnung auf eine Prognose deutlich von der Grundlinie Extrapolation führt. Die Kurve beginnt sogar zu verjüngen im Jahr 2005. Der Grad der Unsicherheit wird durch Quartile erwähnt und unter dem Mittelwert prognostiziert. An dieser Stelle ist es wünschenswert, um die Empfindlichkeit der Ergebnisse an die einzelnen Schätzungen, auf denen sie beruhen, zu bestimmen. Zum Beispiel könnte man zu erhöhen gültige Fragen zu den Schätzungen der Eintrittswahrscheinlichkeit, der Größe der verwendeten Auswirkungen, und die Verzögerungszeit mit diesen Auswirkungen verbunden.

Nach diesen Daten in einer Weise aufgeschlüsselt vorbereitet, kann man sehr leicht variieren diese Schätzungen und zeigen die Veränderung der Ergebnisse. Es kann auch beobachtet werden, dass die Intervention Politik (wie z. B. erhöhte Forschungs-und Entwicklungsaufwendungen), ob sie (wie die institutionellen Lobbying, Werbung, oder neue Marketing-Ansätze) oder technologische, als Mittel zur Beeinflussung der Veranstaltung Wahrscheinlichkeiten oder Auswirkungen angesehen werden kann. TIA kann nicht nur benutzt, um Prognosen von Zeitreihen Variablen verbessern, sondern auch die Empfindlichkeit dieser Prognosen der Politik zu studieren. Natürlich sollte jeder Politik unter Berücksichtigung versuchen, so viele Veranstaltungen wie möglich als ein Einfluss, wie in diesem Beispiel. Corporate Actions haben oft sowohl positiven und negativen Auswirkungen, weil sie als wünschenswert und unerwünscht sind Möglichkeiten zu erhöhen. Der Einsatz von TIA können solche Unsicherheiten deutlicher sichtbar, als es traditionelle Methoden zu machen.

Cross-Impact-ANALYSE

Cross-Impact-AnalyseWie bereits erwähnt, ist eine Technik für die Prüfung der Auswirkungen möglicher zukünftiger Ereignisse auf einander verwendet. Es zeigt die relative Bedeutung von bestimmten Ereignissen, kennzeichnet Gruppen zu verstärken oder zu hemmen, Veranstaltungen, und zeigt die Beziehungen zwischen Ereignissen, die unabhängig erscheinen. Kurz gesagt, crossimpact Analyse liefert eine Zukunft zu prognostizieren, so dass durch die Berücksichtigung der Auswirkungen der wirkenden Kräfte auf die Form der Dinge zu kommen. Im Wesentlichen besteht diese Technik der Auswahl einer Gruppe von fünf bis zehn Projektteilnehmer werden aufgefordert, die auf kritische Vorkommnisse mit angeben eine Beziehung mit dem Gegenstand der Analyse. Zum Beispiel in einer Analyse von einem Marketing-Projekt können Veranstaltungen lassen sich in einer der folgenden Kategorien:

1. Unternehmensziele und Ziele.

2. Unternehmensstrategie.

3. Märkten oder Kunden (potenzielle Volumen, Marktanteil, mögliche Strategien der wichtigsten Kunden, etc.).

4. Competitors (Produkt, Preis, Promotion und Distribution Strategien).

5. Insgesamt wettbewerbsfähig strategische Haltung, ob aggressiv oder defensiv.

6. Intern oder extern entwickelte Strategien, könnte das Projekt auswirken.

7. Rechts-oder Verwaltungsvorschriften Aktivitäten mit günstigen oder ungünstigen Auswirkungen.

8. Andere soziale, demographische oder wirtschaftliche Ereignisse. Der erste Versuch, unter Angabe kritische Ereignisse wird vermutlich eine lange Liste von Alternativen, sollte in einer überschaubaren Größe konsolidiert werden (z. B. 25 bis 30 Veranstaltungen) durch Gruppendiskussionen, konzentriertes Denken, Beseitigung generieren von Doppelspurigkeiten und Verfeinerung des Problems. Es ist für jeden Fall wünschenswert, eine und nur eine Variable enthalten, wodurch eine Doppelzählung vermieden wird. Ausgewählte Veranstaltungen werden in einem Verwaltungsrat vertreten n × n Matrix für die Entwicklung der geschätzten Auswirkungen der jedes Ereignis auf jeder anderen Veranstaltung. Dabei wird angenommen, dass jeder bestimmtes Ereignis bereits eingetreten ist und dass sie getan haben ein Ausbau, eine hemmende oder keine Auswirkungen auf andere Ereignisse. Falls gewünscht, kann die Auswirkungen gewichtet werden. Der Projektkoordinator soll Auswirkungen Schätzungen jedes Projekt Teilnehmer einzeln und konsolidiert die Schätzungen in der Matrix bilden. Einzelne Ergebnisse sind in gedrängter Form, mit der Gruppe vorgestellt. Teilnehmer am Projekt Abstimmung über die Auswirkungen der einzelnen Veranstaltung. Wenn die Ausbreitung der Stimmen ist zu breit, fragt der Koordinator diesen Personen Abstimmung bei den Extremen, um ihre Positionen zu rechtfertigen. Die Teilnehmer werden ermutigt, die Unterschiede in der Hoffnung auf Klärung Probleme zu diskutieren.

Ein weiterer Wahlgang statt. In dieser zweiten Runde, die Bewertungen in der Regel konvergieren, und der mittlere Wert der abgegebenen Stimmen wird in die entsprechende Zelle in der Matrix eingetragen. Dieses Verfahren wird, bis die gesamte Matrix vollständig wiederholt. Im Zuge der Vollendung der Matrix, die eine Überprüfung der Vorgänge und Wechselwirkungen identifiziert Ereignisse, die starke Akteure und der wesentlichen Reaktoren sind und stellt eine subjektive Einschätzung ihrer relativen Stärken. Diese Information dient dann als einen wichtigen Beitrag bei der Formulierung von Strategie. Die Verwendung von Cross-Impact-Analyse kann mit Bezug auf eine Studie über die Zukunft der US-Automobil-Zulieferer erläutert werden. Die folgenden Ereignisse wurden die in der Studie fest:

1. Motor Vehicle Safety Standards in Kraft zwischen 1992 und 1996 kommen in einem zusätzlichen 150 Pfund Gewicht für den durchschnittlichen Ergebnis-sized US-Car.

2. Die 1993 NOX-Emissionen Regelungen werden von der EPA gelockert werden.

3. Der Verkaufspreis von Benzin (Normalbenzin) werden 2 Dollar pro Gallone.

4. US-Autohersteller wird einzuführen Personenkraftwagen, dass mindestens 40 mpg bei durchschnittlichen Sommer erreichen Fahrbedingungen.

Die Pfeile zeigen die Richtung der Analyse. Zum Beispiel würde das Auftreten des Ereignisses A nicht geeignet sein, mehr Druck auf regulatorische Beamten auszuüben, folglich Event B würde mit größerer Wahrscheinlichkeit auftreten. Eine Verbesserung der Pfeil ist daher in der Zelle gebracht, wo Row A und Spalte B schneiden. Umzug in die Spalte C ist nicht zu erwarten, dass das Auftreten des Ereignisses A keine Auswirkungen auf Event-C haben wird, so dass eine horizontale Linie ist in dieser Zelle gebracht. Man geht davon aus, dass das Auftreten von Event Event D weniger wahrscheinlich machen Awould, und eine Hemmung der Pfeil ist in dieser Zelle gebracht. Wenn Event B wurden auftritt, ist der Konsens, dass ein Event würde eher, daher die Verbesserung der Pfeil. Event B ist nicht zu erwarten, beeinflussen Event C, aber würde Event D wahrscheinlicher. Die Zellen werden in Übereinstimmung mit diesen Urteilen abgeschlossen. Ähnliche Analysen für Events C und D die komplette Matrix. Die fertige Matrix zeigt die Richtung der Auswirkungen der Zeilen (Schauspieler) auf Säulen (Reaktoren). Eine Analyse der Matrix an dieser Stelle zeigt, dass Reaktor C nur ein Akteur (Event D) hat, weil es nur eine Reaktion in Spalte C. Wenn sich das Interesse vor allem auf Event D konzentriert, sollte Spalte D für Schauspieler Ereignisse untersucht werden. Da jeder Akteur zu prüfen, in welchem Maße der Einfluß zu bestimmen, wenn überhaupt, ist es wahrscheinlich, sich auf andere Akteure haben, um über Event D. bringen

Als nächstes sollten die Auswirkungen quantifiziert werden, um die Verknüpfung Stärken zu zeigen (dh, um zu ermitteln, wie stark das Eintreten oder Nichteintreten eines Ereignisses das Auftreten von jedem anderen Fall beeinflussen könnte). Um bei der Quantifizierung von Wechselwirkungen, eine subjektive Rating-Skala, wie das auf Seite 307 gezeigt, unterstützt, kann verwendet werden. Voting Subjektive Scale Scale + 8 Kritisch: Voraussetzung für den Erfolg Verbesserung der + 6 Major: große Thema für den Erfolg + 4 Wesentliche: positiv und hilfreich, aber nicht unbedingt leichte + 2: deutliche Verbesserung der Wirkung 0 Keine Wirkung - 2 gering: bemerkbar hemmende Wirkung Hemmende - 4 Wesentliche: verzögernde Wirkung - 6 Major: großes Hindernis für den Erfolg - 8 Kritisch: fast unüberwindliche Hürde Berücksichtigen Sie die Auswirkungen des Ereignisses A nach B. Event Man ist der Ansicht, dass das Auftreten des Ereignisses A erheblich die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Event verbessern würde B. Event A Vorkommen würde Event D weniger wahrscheinlich, daher ist der Konsens bewerten -4. Dieser Prozess wird fortgesetzt, bis alle Interaktionen bewertet worden sind und die Matrix ist abgeschlossen. Es gibt eine Reihe von Änderungen zur Quantifizierung von Wechselwirkungen. Zum Beispiel könnte der subjektiven Skala von 0 bis 10 werden als -8 bis 8, wie im obigen Beispiel gezeigt. Eine weitere Methode zur Quantifizierung von Wechselwirkungen ist die Verwendung von Wahrscheinlichkeiten. Wenn die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines jeden Fall vor dem bewertet wird Aufbau der Matrix, dann ist die Änderung der Wahrscheinlichkeit, dass kann für jede Interaktion bewertet werden. Betrachten wir die Auswirkungen der Veranstaltung Aon der wahrscheinlichen Auftreten des Ereignisses B. Es ist beurteilt werden, ein Verbesserung der Wirkung und der Konsens ist, dass die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses B auftreten wird zwischen 0,8 und 0,9 ändern. Die neue Wahrscheinlichkeit ist daher in die entsprechende Zelle eingetragen. Event Ein beurteilt wird, keine Auswirkungen auf den Event-C haben, daher die ursprüngliche Wahrscheinlichkeit, 0.5, bleibt unverändert. Event D gehemmt wird durch das Eintreten des Ereignisses A, und die daraus resultierenden Wahrscheinlichkeit des Auftretens ist von 0,5 bis 0,4 gesenkt.

Das Auftreten von Event B erhöht die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses A auftretenden zwischen 0,7 und 0,8. Ereignis B hat keine Auswirkungen auf die Event-C (0,5, unverändert) und erhöht die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses D auf 0,7. Dieses Verfahren ist abgeschlossen, bis alle Zellen befolgt werden. Eine Untersuchung der Matrix in dieser Phase zeigt einige wichtige Beziehungen. Zum Beispiel, wenn wir wollten Event D auftreten, dann ist die wahrscheinlichste Akteure sind Veranstaltungen B und C. Wir würden dann prüfen, Spalten B und C zu bestimmen, welche Akteure beeinflusst werden kann. Einflüsse, die über die gewünschten Ergebnisse in einem kritischen Moment zu bringen, sind auch sekundäre, tertiäre oder darüber hinaus. In vielen Fällen ist der Grad der Auswirkungen nicht nur wichtige Informationen aus der Betrachtung der Interaktionen gesammelt werden. Time Beziehungen sind oft sehr wichtig und kann in einer Reihe von Arten aufgezeigt werden. Es zeigt, dass, wenn Ereignis A wurden auftritt, wäre es eine Verbesserung der Wirkung auf B-Event haben, erhöhen die Wahrscheinlichkeit des Auftretens B 0,8 bis 0,9, und dass diese Verbesserung eintreten würde sofort. Wenn Event B wurden zu kommen, würde sie die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Event D 0,5 bis 0.

7. Darüber hinaus würde es zwei Jahre, um den wahrscheinlichen Zeitpunkt des Auftretens einer Veranstaltung zu erreichen D.

Ein Artikel eingereicht von Jo Ann Smith

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