Análisis del impacto de tendencias y análisis de las repercusiones de la Cruz

Tendencia-análisis de impacto es una técnica de proyección de las tendencias futuras de la información recopilada sobre el comportamiento pasado. La singularidad de este método reside en su combinación de método estadístico y el juicio humano. Si las predicciones se basan en datos cuantitativos únicamente, de que no se refleja el impacto sin precedentes de los acontecimientos futuros. Por otra parte, el juicio humano sólo proporciona puntos de vista subjetivo en el futuro. Por lo tanto, ya que tanto el criterio humano y la extrapolación estadística tienen sus defectos, ambos deben tener en cuenta la hora de predecir las tendencias futuras. En el análisis de tendencias de impacto (TIA), la historia pasada es la primera extrapolación con la ayuda de un ordenador. Entonces, el juicio de los expertos se solicita (generalmente por medio de la técnica Delphi) para especificar una serie de singulares acontecimientos futuros que pueden influir sobre el fenómeno en estudio y para indicar cómo la extrapolación de la tendencia puede verse afectada por la ocurrencia de cada uno de estos eventos. El ordenador utiliza estas sentencias para modificar su extrapolación de la tendencia. Por último, los expertos examinar la extrapolación ajustar y modificar las entradas en los casos en que una entrada aparece razonable.

Para ilustrar los métodos de la TIA, consideremos el caso de que el precio medio de un medicamento nuevo para el año 2005. Los hechos considerados relevantes incluyen: (a) dispensar genéricos, lo que aumenta el 20 por ciento de todas las recetas; ((b) de Medicaid y el reembolso de medicamentos recetados de Medicare, que se basa en una cuota fija mensual por paciente cubierto ( "plan de capitación"), y c ) una disminución del 50 por ciento en la tasa media de crecimiento en el tamaño de la prescripción. Considere el primer evento, es decir, aumento del 20 por ciento en la dispensación de genéricos. Juicio de los expertos puede mostrar que este acontecimiento tiene un 75 por ciento de posibilidades de que ocurra en 1997. Si este evento se produce, se espera que su primer impacto en el precio medio de una nueva prescripción se iniciará de inmediato. El efecto máximo, una reducción del 3 por ciento en el precio medio, se producirá después de cinco años. La combinación de estos eventos, las probabilidades y los impactos de la extrapolación de referencia da lugar a un pronóstico muy diferente de la extrapolación de referencia. La curva incluso comienza a disminuir en el año 2005. El nivel de incertidumbre es indicado por cuartiles encima y por debajo del pronóstico promedio. En esta coyuntura, es conveniente determinar la sensibilidad de estos resultados a las estimaciones individuales en los que se basan. Por ejemplo, se puede plantear preguntas válidas acerca de las estimaciones de la probabilidad de eventos, la magnitud de los efectos utilizados, y el intervalo de tiempo asociado con estos impactos.

Una vez preparado estos datos en forma desagregada, se puede muy fácilmente variar estas estimaciones y ver el cambio en los resultados. También se puede observar que las políticas de intervención, grupos de presión que sean institucionales (tales como, la publicidad, o nuevos enfoques de comercialización), tecnológicas (como el aumento de la investigación y los gastos de desarrollo), puede ser visto como un medio de influir en las probabilidades de eventos o impactos. TIA puede utilizarse no sólo para mejorar las previsiones de las variables de series de tiempo, sino también para estudiar la sensibilidad de estas previsiones a la política. Por supuesto, cualquier política que se examina debe tratar de influir en tantos eventos como sea posible en lugar de uno, como en este ejemplo. Acciones corporativas a menudo tienen efectos tanto beneficiosos como perjudiciales, ya que pueden aumentar tanto deseables e indeseables de las posibilidades. El uso de la TIA puede hacer tales incertidumbres más claramente que los métodos tradicionales pueden.

CROSS-ANÁLISIS DE IMPACTO

Cross-análisis de impacto, Como se mencionó anteriormente, es una técnica utilizada para examinar los impactos de posibles accidentes futuros de unos sobre otros. Esto indica la importancia relativa de eventos específicos, identifica los grupos de refuerzo o la inhibición de los acontecimientos, y revela las relaciones entre los eventos que aparecen relacionados. En breve análisis, crossimpact proporciona un pronóstico de futuro, lo que teniendo en cuenta el efecto de las fuerzas que interactúan en la forma de lo que vendrá. Esencialmente, esta técnica consiste en seleccionar un grupo de participantes de nueve y cincuenta y cinco proyectos que se le pide que especifique los acontecimientos críticos que cualquier relación con el tema del análisis. Por ejemplo, en un análisis de un proyecto de marketing, eventos pueden caer en cualquiera de las siguientes categorías:

1. Los objetivos corporativos y metas.

2. La estrategia corporativa.

3. Mercados o clientes (volumen potencial, la cuota de mercado, las posibles estrategias de los clientes clave, etc.)

4. Competidores (producto, precio, promoción, y estrategias de distribución).

5. En general la postura estratégica de la competencia, ya sea agresivo o defensivo.

6. Internamente o externamente las estrategias de desarrollo que podrían afectar el proyecto.

7. Legales o las actividades de regulación que tengan efectos favorables o desfavorables.

8. Otros eventos sociales, demográficos o económicos. El primer intento de especificar los sucesos críticos probablemente generará una larga lista de alternativas que deberían consolidarse en un tamaño manejable (por ejemplo, 25 a 30 eventos) por medio de la discusión en grupo, el pensamiento concentrado, la eliminación de las duplicaciones, y el perfeccionamiento del problema. Es conveniente para cada evento para contener una y sólo una variable, evitando así la doble contabilización. Eventos seleccionados están representados en un n × n matriz para el desarrollo el impacto estimado de cada evento en cada otro evento. Esto se hace asumiendo que cada evento ya se ha producido y que tendrá una mejora, un inhibidor, o ningún efecto sobre otros eventos. Si lo desea, los impactos pueden ser ponderados. El coordinador del proyecto busca estimaciones del impacto de cada participante en el proyecto de forma individual y consolida las estimaciones en forma de matriz. Los resultados individuales, en forma resumida, se presentan al grupo. Participantes en el proyecto votación sobre el impacto de cada evento. Si la propagación de los votos es demasiado amplia, el coordinador pide a las personas que voten en los extremos para justificar sus posiciones. Los participantes son invitados a discutir sobre las diferencias en la esperanza de aclarar los problemas.

Otra ronda de votaciones. Durante esta segunda ronda, las opiniones suelen converger, y el valor medio de los votos que se consignan en la celda apropiada en la matriz. Este procedimiento se repite hasta que toda la matriz es completa. En el proceso de completar la matriz, una revisión de acontecimientos e interacciones identifica los eventos que son actores fuertes y reactores importantes y proporciona una opinión subjetiva de sus puntos fuertes. Esta información sirve como un insumo importante en la formulación de la estrategia. El uso de la cruz-el análisis de impacto puede ilustrarse con referencia a un estudio sobre el futuro de EE.UU. los proveedores de componentes del automóvil. Los siguientes eventos fueron establecidos en el estudio:

1. Las normas de seguridad de vehículos de motor que entrará en vigor entre 1992 y 1996 se traducirá en un adicional de 150 libras de peso para el promedio del tamaño de coches EE.UU..

2. El Reglamento de 1993 las emisiones de NOx se relajarán por la EPA.

3. El precio de venta de gasolina (de calidad regular) será de $ 2 por galón.

4. Fabricantes de EE.UU. presentará los turismos que logren por lo menos 40 millas por galón en promedio durante el verano las condiciones de conducción.

Las flechas indican la dirección de los análisis. Por ejemplo, la ocurrencia de un evento podría traer más presión sobre las autoridades de reglamentación y, en consecuencia, Evento B sería más probable que ocurra. Una flecha de mejorar lo tanto se encuadra en la celda en la fila A y B se cruzan la columna. Pasando a la columna C, no es de esperar que la ocurrencia de un evento tendrá ningún efecto sobre el suceso C, por lo que una línea horizontal que se coloca en esta celda. Se considera que la ocurrencia de eventos de eventos D Awould hacer menos probable que ocurra, y una flecha que se coloca en la inhibición de esta celda. Si el evento B se produjera, el consenso es que el evento A es más probable, de ahí la flecha de la mejora. Evento B no se espera que afecte de sucesos C, pero que haría evento D más probable. Las células son cumplidos con arreglo a estos juicios. Análisis similares para los eventos C y D, completar la matriz. La matriz completa muestra la dirección del impacto de las filas (agentes) en las columnas (reactores). Un análisis de la matriz en este punto revela que los reactores C tiene un solo actor (Event D) porque sólo hay una reacción en la columna C. Si el interés se centra principalmente en eventos D, columna D, debe ser estudiado para eventos actor. Luego, cada actor debe ser examinado para determinar qué grado de influencia, en su caso, es probable que tenga sobre otros actores, a fin de lograr evento D.

A continuación, los impactos deben ser cuantificados para mostrar los puntos fuertes vínculos (es decir, para determinar la fuerza con la ocurrencia o no ocurrencia de un evento que influyen en la incidencia de todos los acontecimientos de otro tipo). Para ayudar en la cuantificación de las interacciones, una escala de valoración subjetiva, como la que se muestra en la página 307, se puede utilizar. Votar Escala subjetiva de escala + 8 Crítica: esencial para el éxito Aumento + 6 principales: tema importante para el éxito + 4 significativos: positivo y útil pero no esencial + 2 Leve: efecto notable mejora de 0 Sin efecto - 2 Leve: en el efecto inhibidor notable La inhibición de - 4 significativos: efecto de retardo - 6 principales: los principales obstáculos para el éxito - 8 Crítica: obstáculo casi insuperable en cuenta el impacto de un evento a evento B. Se considera que la ocurrencia de un evento mejoraría considerablemente la probabilidad de la ocurrencia del evento ocurrencia del suceso B. A haría suceso D es menos probable, por lo tanto, la calificación de consenso es de -4. Este proceso continúa hasta que todas las interacciones han sido evaluados y la matriz está completa. Hay una serie de variaciones para la cuantificación de las interacciones. Por ejemplo, la escala subjetiva puede ser 0 a 10 en lugar de -8 a 8, como se muestra en el ejemplo anterior. Otra de las técnicas para cuantificar las interacciones implica el uso de las probabilidades. Si la probabilidad de la ocurrencia de cada evento se evalúa antes de la la construcción de la matriz, entonces el cambio en la probabilidad de que se puede evaluar para cada interacción. Considerar el impacto del evento Aon la probable ocurrencia de eventos B. se considera un efecto potenciador, y el consenso es que la probabilidad del evento que ocurra B cambiará 0,8 a 0,9. La probabilidad de nuevos tanto, se consigna en la celda apropiada. Un evento se considera que no tienen ningún efecto sobre el suceso C, por lo tanto, la probabilidad original, 0,5, no se modifica. Evento D es inhibida por la ocurrencia de un evento, y la probabilidad de ocurrencia resultante se reduce 0,5 a 0,4.

La ocurrencia del evento B aumenta la probabilidad de un evento que ocurre 0,7 a 0,8. Evento B no tiene ningún impacto sobre eventos C (0,5, sin cambios) y aumenta la probabilidad del evento D a 0,7. Este procedimiento se sigue hasta que todas las células se han completado. El examen de la matriz en esta etapa revela varias relaciones importantes. Por ejemplo, si se quería que el evento D a ocurrir, entonces los actores más probables son Eventos B y C. A continuación, examinaría las columnas B y C para determinar qué actores podrían influir. Las influencias que traen los resultados deseados en un momento crítico son a menudo secundarios, terciarios, o más allá. En muchos casos, el grado de impacto no es la única información importante a ser extraído de un estudio de las interacciones. Relaciones de tiempo suelen ser muy importantes y pueden presentarse de varias maneras. Esto demuestra que si un evento llegara a ocurrir, tendría un efecto potenciador en Evento B, aumentando la probabilidad de ocurrencia de B 0,8 a 0,9, y que esta mejora se producirá de inmediato. Si el evento B se produjera, sería elevar la probabilidad de la ocurrencia del evento D 0,5 a 0.

7. También tendría dos años para llegar a la fecha probable de ocurrencia del evento D.

un artículo presentado por Jo Ann Smith

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