L'analyse des tendances d'impact et analyse de l'impact de la Croix

Trend-analyse d'impact est une technique de projection des tendances futures à partir des informations recueillies sur le comportement passé. La singularité de cette méthode réside dans sa combinaison de la méthode statistique et le jugement humain. Si les prédictions sont basées sur des données quantitatives seuls, ils ne parviendront pas à refléter l'impact d'événements sans précédent avenir. D'autre part, le jugement humain ne fournit que des indications subjectives dans l'avenir. Par conséquent, parce que tant le jugement humain et de l'extrapolation statistique ont leurs défauts, les deux doivent être prises en considération lors de prévoir les tendances futures. Dans la tendance-analyse d'impact (TIA), l'histoire est d'abord passé extrapolées à l'aide d'un ordinateur. Ensuite, le jugement des experts est demandé (généralement au moyen de la technique Delphi) pour spécifier un ensemble d'événements futurs particuliers que mai ont une incidence sur le phénomène à l'étude et d'indiquer comment l'extrapolation des tendances mai être affecté par la survenance de chacun des ces événements. L'ordinateur utilise ensuite ces jugements de modifier son extrapolation des tendances. Enfin, les experts examinent l'extrapolation ajustée et modifier les entrées dans les cas où une saisie apparaît déraisonnable.

Pour illustrer les méthodes TIA, considérons le cas du prix moyen d'un nouveau médicament d'ordonnance à l'année 2005. Les événements considérés comme pertinents incluent (a) génériques d'ordonnance, ce qui augmente de 20 pour cent de toutes les ordonnances remplies, (b) le remboursement de Medicaid et Medicare prescription, qui est basé sur une redevance mensuelle fixe pour chaque patient couvert (le «régime de capitation»), et (c ) une diminution de 50 pour cent dans le taux moyen de croissance de la taille d'ordonnance. Considérons le premier événement, à savoir l'augmentation de 20 pour cent, en termes génériques de distribution. Un jugement d'expert mai montrent que cet événement a une probabilité de 75 pour cent de se produire d'ici 1997. Si cet événement ne se produit, il est prévu que son premier impact sur le prix moyen d'une nouvelle prescription commencera tout de suite. L'impact maximal, une réduction de 3 pour cent du prix moyen, se produira au bout de cinq ans. La combinaison de ces événements, probabilités, et des impacts à l'extrapolation de base conduit à une prévision nettement différente de l'extrapolation de référence. La courbe commence même à diminuer progressivement l'année 2005. Le niveau d'incertitude est indiqué par quartiles ci-dessus et en dessous des prévisions moyennes. A ce stade, il est souhaitable de déterminer la sensibilité de ces résultats aux estimations individuelles sur lesquelles elles sont fondées. Par exemple, on peut se poser des questions valables au sujet des estimations de probabilité de cause, l'ampleur des impacts utilisés, et les délais liés à ces impacts.

Après avoir préparé ces données de façon désagrégée, on peut très facilement varier de ces estimations et voir le changement dans les résultats. Il mai également d'observer que les politiques d'intervention, le lobbying, qu'ils soient institutionnels (comme la publicité, ou des nouvelles approches de marketing) ou technologiques (telles que des recherches supplémentaires et de dépenses de développement), peut être considérée comme un moyen d'influencer les probabilités d'un événement ou impacts. TIA peut être utilisée non seulement pour améliorer les prévisions de variables des séries chronologiques, mais aussi pour étudier la sensibilité de ces prévisions à la politique. Bien sûr, toute politique à l'examen devrait tenter d'influencer autant d'événements que possible plutôt que d'un, comme dans cet exemple. Corporate actions ont souvent des effets tant bénéfiques que néfastes, car ils mai augmenter à la fois désirable et indésirable possibilités. L'utilisation de TIA peut rendre ces incertitudes plus clairement visible que les méthodes peuvent traditionnels.

SKI DE L'ÉTUDE D'IMPACT

Cross-analyse d'impact, Tel que mentionné plus tôt, est une technique utilisée pour examiner les impacts des événements futurs potentiels sur l'autre. Il indique l'importance relative des événements spécifiques, à identifier les groupes de renforcer ou inhiber des événements, et révèle des relations entre les événements qui semblent sans rapport. En bref, l'analyse crossimpact fournit des prévisions à venir, la prise en compte en raison de l'effet de forces en interaction sur la forme des choses à venir. Essentiellement, cette technique consiste à sélectionner un groupe de participants de cinq à dix projets qui sont priés de spécifier des événements critiques ayant toute relation avec l'objet de l'analyse. Par exemple, dans l'analyse d'un projet de marketing, des événements mai tombent dans l'une des catégories suivantes:

1. Objectifs de l'entreprise et ses objectifs.

2. Stratégie d'entreprise.

3. Marchés ou clients (volume potentiel, part de marché, les stratégies possibles de clients clés, etc.)

4. Concurrents (produit, prix, promotion, et les stratégies de distribution).

5. Globalement posture stratégiques de la compétitivité, que ce soit agressif ou défensif.

6. En interne ou en externe élaboré des stratégies qui pourraient affecter le projet.

7. Juridique ou les activités de réglementation ayant des effets favorables ou défavorables.

8. D'autres événements sociaux, démographiques ou économiques. La tentative initiale à préciser les événements critiques sans doute va générer une longue liste de solutions de rechange qui doit être consolidé en une taille gérable (par exemple, 25 à 30 événements) au moyen d'une discussion de groupe, la pensée concentrée, l'élimination des doubles emplois, et l'affinement du problème. Il est souhaitable que chaque événement pour contenir une et une seule variable, évitant ainsi les doubles comptages. Les événements sélectionnés sont représentés dans une n × n matrice de développement, l'impact estimé de chaque événement sur tout autre événement. Ceci est fait en supposant que chaque événement a déjà eu lieu et qu'il aura une amélioration, un inhibiteur, ou aucun effet sur d'autres événements. Si vous le souhaitez, les impacts mai doivent être pondérés. Le coordonnateur du projet vise estimations de l'impact de chaque participant à un projet individuel et consolide les estimations sous la forme de matrice. Les résultats individuels, sous forme de résumé, sont présentées au groupe. Les participants votent projet sur l'impact de chaque événement. Si l'écart de voix est trop large, le coordinateur demande aux personnes qui votent aux extrêmes pour justifier leurs positions. Les participants sont encouragés à discuter des différences dans l'espoir de clarifier les problèmes.

Un autre tour de scrutin a lieu. Au cours de ce second tour, les opinions convergent souvent, et la valeur médiane des voix est entré dans la cellule appropriée dans la matrice. Cette procédure est répétée jusqu'à ce que toute la matrice est terminée. Dans le processus de préparation de la grille, un examen des événements et des interactions identifie des événements qui sont des acteurs forts et significatifs des réacteurs et fournit une opinion subjective de leurs forces respectives. Cette information sert ensuite comme un apport important dans la formulation de la stratégie. L'utilisation de contre-analyse de l'impact mai être illustrée par référence à une étude concernant l'avenir des fournisseurs de composants automobiles américains. Les événements suivants ont été énoncés dans l'étude:

1. Normes de sécurité des véhicules automobiles qui entrent en vigueur entre 1992 et 1996 se traduira par quelque 150 livres supplémentaires du poids pour la taille moyenne des États-Unis voiture.

2. Le règlement de 1993 les émissions de NOx vont être assouplies par l'EPA.

3. Le prix de détail de l'essence (qualité standard) sera de 2 $ le gallon.

4. Constructeurs américains présentera les voitures particulières qui permettront d'atteindre au moins 40 mi / gal en vertu de moyenne en été les conditions de conduite.

Les flèches indiquent le sens de l'analyse. Par exemple, la survenue de l'événement A serait de nature à apporter plus de pression sur les agents de réglementation, par conséquent, l'événement B seraient plus susceptibles de se produire. Une flèche amélioration est donc placé dans la cellule où la ligne A et la colonne B se croisent. S'installer en colonne C, il n'est pas prévu que la survenance de l'événement A, aura un effet sur l'événement C, donc une ligne horizontale est placé dans cette cellule. Il est jugé que la survenance de l'événement Awould faire de l'événement D moins susceptibles de se produire, et une flèche inhibant est placé dans cette cellule. Si l'événement B devait se produire, le consensus est que l'événement A serait plus probable, d'où la flèche valorisantes. Événement B ne devrait pas affecter l'événement C, mais rendrait l'événement D plus probable. Les cellules sont remplies conformément à ces arrêts. Des analyses similaires pour les événements C et D de compléter la matrice. La matrice complétée montre la direction de l'impact des lignes (les acteurs) sur des colonnes (réacteurs). Une analyse de la matrice, à ce point fait ressortir ce réacteur C a un seul acteur (l'événement D) parce qu'il ya seulement une réaction dans la colonne C. Si l'intérêt est principalement axée sur l'événement D, colonne D devrait être étudiée pour des événements acteur. Ensuite, chaque acteur doit être examinée afin de déterminer quel degré d'influence, le cas échéant, il est susceptible d'avoir sur les autres acteurs afin de parvenir à l'événement D.

Ensuite, les effets devraient être quantifiés pour montrer les points forts de liaison (à savoir, pour déterminer à quel point l'apparition ou la non-occurrence d'un événement d'influer sur la survenue de tout autre événement). Pour aider à quantifier les interactions, une échelle de notation subjective, tels que celui illustré à la page 307, mai être utilisés. Voter Échelle subjective Scale + 8 critique: essentielles à la réussite Renforcer + 6 Major: le point majeur de réussite + 4 Significative: positive et utile mais pas indispensable + 2 Légère: effet de l'amélioration notable 0 Pas d'effet - 2 Légère: effet inhibiteur notable Inhibant - 4 Significative: effet de retarder - 6 Major: obstacle majeur à la réussite - 8 critique: obstacle presque insurmontable Considérer l'impact de l'événement A sur événement B. Il est estimé que la survenance de l'événement A améliorerait significativement la probabilité de la survenance de l'événement B. survenance de l'événement de A ferait l'événement D moins susceptibles, par conséquent, la cote consensuelle est -4. Ce processus se poursuit jusqu'à ce que toutes les interactions ont été évaluées et la matrice est terminée. Il existe un certain nombre de variantes pour la quantification des interactions. Par exemple, l'échelle subjectif peut être de 0 à 10 au lieu de -8 à 8, comme illustré dans l'exemple ci-dessus. Une autre technique permettant de quantifier les interactions implique l'utilisation des probabilités. Si la probabilité d'apparition de chaque événement est évaluée avant la construction de la matrice, puis la variation de cette probabilité ne peut être évaluée pour chaque interaction. Considérer l'impact de l'événement Aon l'apparition probable de l'événement B. Elle est considérée comme un effet d'amélioration, et le consensus est que la probabilité de l'événement B survenant passera de 0,8 à 0,9. La nouvelle probabilité est donc inscrit dans la cellule appropriée. L'événement A est jugé pour avoir aucun effet sur l'événement C, par conséquent, la probabilité d'origine, 0.5, est inchangé. Événement D est inhibée par la survenance de l'événement A, et la probabilité d'occurrence est résultant ramené de 0.5 à 0.4.

La survenue de l'événement B augmente la probabilité d'un événement se produisant 0,7 à 0,8. Événement B n'a pas d'incidence sur l'événement C (0,5, inchangé) et augmente la probabilité de l'événement D à 0,7. Cette procédure est suivie jusqu'à ce que toutes les cellules sont terminées. L'examen de la matrice, à ce stade révèle plusieurs relations importantes. Par exemple, si nous voulions D événement de se produire, alors les acteurs les plus probables sont événements B et C. Nous examinerons ensuite les colonnes B et C pour déterminer quels acteurs pourraient être influencés. Influences que souhaité apporter des résultats à un moment critique sont souvent secondaires, tertiaires, ou au-delà. Dans de nombreux cas, le degré d'impact n'est pas la seule information importante à recueillir de l'examen des interactions. Les relations temporelles sont souvent très importante et peut être montré dans un certain nombre de façons. Il montre que, si un événement se produisait, elle aurait un effet stimulateur sur l'événement B, B élever la probabilité d'occurrence de 0,8 à 0,9, et que cette amélioration devrait se produire immédiatement. Si l'événement B devait se produire, il ne poserait la probabilité de la survenance de l'événement D de 0,5 à 0.

7. Il serait également prendre deux ans pour arriver à l'heure probable de survenance de l'événement D.

un article présenté par Jo Ann Smith

Disclaimer:Notre site n'est pas responsable du contenu de cet article. Webarticles est une ressource d'information gratuite.
Important: Cet article «L'analyse des tendances d'impact et analyse de l'impact de la Croix" a été traduit par un logiciel automatique. Nous nous sentons désolés pour les fautes d'orthographe que mai ont eu lieu. Nous vous remercions de votre compréhension.