Tesis doctorales de Economía


MODELO DE SIMULACIÓN PROSPECTIVA DE LA DEMANDA DE SERVICIOS DE SALUD PARA ENFERMEDADES DE ALTO COSTO: APLICACIÓN PARA UNA ENTIDAD PROMOTORA DE SALUD COLOMBIANA

Walter Ramiro Toro Jiménez

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7.1.2. El SMIC: système et matrices d´impacts croisés.

Por medio del SMIC se puede dilucidar la imagen futura que un número de expertos puede tener sobre determinados eventos. Esta imagen es una representación futura de cada evento desde tres puntos de vista; su continuidad, en cuyo caso se habla de la conservación de una tendencia; su desaparición, en tal caso se dirá que hay ruptura de la tendencia; o el desarrollo de alguna potencialidad, lo que podrá constituir una tendencia en germen de cambio actual.

Para identificar esta imagen de futuro (futurible), se vale de la formulación de hipótesis con respecto a los eventos escogidos para el estudio. El número de imágenes que se pueden obtener a partir de un determinado número de hipótesis obedece a la fórmula 2n, donde n es el número de hipótesis.

Así por ejemplo: Con 2 Hipótesis se pueden obtener 4 imágenes finales “ 3 “ 8 “ “ 4 “ 16 “ “ 5 “ 32 “ “ 6 “ 64 “ “ 7 “ 128 “ “ 8 “ 256 “ Capítulo 7 278  Las imágenes finales también se llaman escenarios. Cada escenario está constituido por la aparición o no de determinadas hipótesis.

Así pues, si se tienen las hipótesis de 3 eventos: H1 H2 H3 Se obtienen 8 escenarios, cada uno de los cuales estará caracterizado por la ocurrencia o no de cada uno de estos eventos.

Se llama (1) a la ocurrencia del evento, y (0) a la no ocurrencia del mismo. Ejemplo: Escenario h1 h2 h3 1º 1 0 1 2º 0 1 1 3º 1 0 0 4º 0 1 0 5º 1 0 0 6º 0 1 1 7º 1 0 1 8º 0 1 0 Los expertos consultados determinan la probabilidad de aparición de cada uno de los eventos, primero separadamente, y luego, combinándolos entre sí.

Para ilustrar esto, se presenta como ejemplo tres eventos: E1 E2 E3 La primera pregunta que se hace a los expertos es pedirles que determinen la probabilidad de aparición de cada evento, individualmente, a un horizonte dado, que para el caso que ocupa esta tesis doctoral es de cinco (05) años. A éstas probabilidades así estimadas se les llama: “Probabilidades simples”.

La segunda pregunta que se les formula consiste en solicitarles que determinen la probabilidad de aparición de un evento si se da otro; a éste se le designa como P(i/j), es decir la probabilidad P de que se dé i, si se da j.

Igualmente, se les pide que estimen la probabilidad de aparición de un evento, si no se da otro; a lo cual se denomina: P(i/-j), es decir la probabilidad P de que se de i, si no se da j. Estas probabilidades de denominan “condicionales”. Los expertos deben indicar la probabilidad dentro de una escala que va de 0 a 1 (en decimales).

0 Indica la mayor improbabilidad y, 1, la certeza absoluta. Esta clasificación puede ser conceptual o numérica, así: ZONAS VALORES CONCEPTOS 0.1 Evento muy improbaZona de la ble improbabilidad 0.3 Evento improbable Zona de la duda 0.5 Evento tan probable como improbable Zona de la 0.7 Evento probable probabilidad 0.9 Evento muy probable A excepción de la duda, tanto la probabilidad como la improbabilidad tienen cada una dos matrices: • Probable/ muy probable • Improbable/ muy probable La significación de estos valores o de sus respectivos conceptos es tarea de los expertos. Los valores así obtenidos se denominan las “probabilidades brutas”, se determinan por la letra P y, según la teoría SMIC, contienen una información que es incoherente. Se requiere por lo tanto, encontrar una información coherente que los autores del método han llamado P* (p corregida). Así pues, el proceso matemático del SMIC consiste en pasar de P a P*, es decir, de unos datos iniciales no coherentes a unos coherentes. Este resultado se obtiene mediante la Capítulo 7 280  minimización cuadrática bajo restricciones lineales, calculando las probabilidades posteriores según el Teorema de Bayes2.

Las respuestas así logradas son las más próximas posibles de la información inicial.

Utilizando el ejercicio anterior, se llega a los valores llamados Pi (k) que indican la probabilidad de ocurrencia de los escenarios.

Entre las varias clases de escenarios se encuentran: Los escenarios referenciales: Que serán aquellos que tengan los valores Pi (k) más altos, estos son en consecuencia, los más probables.

Los escenarios tendenciales: Que son aquellos que muestran la continuación de una tendencia. Es útil anotar que muchas veces, los escenarios más probables indican la ruptura y no necesariamente la continuación de una tendencia.

Los escenarios contrastados: que son los que presentan las probabilidades más bajas. Se llaman así, porque generalmente, estos escenarios muestran lo contrario de los referenciales.

El SMIC aporta otra información que se conoce como “análisis de sensibilidad”, a partir del cual se puede determinar cuáles son los eventos más influyentes y cuáles los más dominados.


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