Upload
rosa-remmerswaal
View
67
Download
3
Tags:
Embed Size (px)
Citation preview
System Dynamics &
Public Policy Guest Lecture Applied OR
Significant B.V.
4 maart 2015
Wouter Jongebreur
Jitske Nijhuis
2 | 21
Content
1. Significant and objectives of this lecture
2. Introduction of System Dynamics
3. System Dynamics Applications: an example
Break
4. Discussing a case
5. Short summary
3 | 21
4 | 21
5 | 21
Objectives of the session
• Objectives for this session • Introduction of a ‘new’ method (System Dynamics)
• Emphasize the importance of the modeling process
• Applied OR is not only suitable for logistics
• Presentation of modeling successes in public policy
• Motivation • Working is fun!
• Application of what you have learned
• Real, social issues that matter
• Contribution to the RuG and OR students
6 | 21
Delay and feedback
7 | 21
Introduction: compared to other methods
Effect
Patterns
of behavior
Structure
How can we react as soon as possible on the
observed effect?
Spreadsheets, ‘quick and dirty’ calculations
Which trends and patterns seem to occur ?
What’s the underlying structure that causes the
(patterns of) behavior ?
Today
Future Systems Thinking/System Dynamics
Econometric models
8 | 21
Forecast (?) *
* Simulation
(scenario’s)
Policy decision
Development
Policies to prevent the forecast to become reality
9 | 21
System Dynamics & simulation models
• System Dynamics • Cause and effect diagram
• Stocks, flows and auxiliaries
• Quantification including assumptions (expert opinions)
• Result: simulation models • Tool for decision making
• New policy decisions (scenario’s for decision making)
• Stacked policies: parallel (side) effects
• Gaining insight in complex systems (chains)
• Identification of control possibilities (intervention points)
• Clear communication and common view on the problem
10 | 21 10
... A shower on the beach?
... A large tree? ... Soft and
warm… is it a doughnut?
... A bare mountain hill?
Mental model determines conclusions… and action
“The blind man and
the elephant”
(John Godfrey
Saxe)
11 | 21
Group model building process
• Content of the model delivered by field experts
• No black box model: transparency
• Process: merging separate mental models to shared
images/models
• Reference group: • Conceptualizing, generating content, agree on modeling
assumptions
• Validation and necessary differentiations of results
12 | 21
Iterative use of the simulation model
(2) Simulation model
potentieel aantal IVOs HvBs
600
450
300
150
0
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Decimal year (year)
potentieel aantal IVOs HvBs : basis personen/maand
potentieel aantal IVOs HvBs : convenanten personen/maand
uitstroom beleidssepot
2,000
1,500
1,000
500
0
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Decimal year (year)
uitstroom beleidssepot[volwassenen,licht] : basis zaken/maand
uitstroom beleidssepot[volwassenen,licht] : convenanten zaken/maand
zaken eerste aanleg Meervoudige Kamer wachtend op uitspraak
2,000
1,750
1,500
1,250
1,000
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Decimal year (year)
zaken eerste aanleg Meervoudige Kamer wachtend op uitspraak[volwassenen,zwaar] : basis zaken
zaken eerste aanleg Meervoudige Kamer wachtend op uitspraak[volwassenen,zwaar] : convenanten zaken
instroom volwassenen 'in verzekeringstelling'
2,000
1,750
1,500
1,250
1,000
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Decimal year (year)
instroom volwassenen 'in verzekeringstelling'[middel] : basis personen/maand
instroom volwassenen 'in verzekeringstelling'[middel] : convenanten personen/maand
(3) Monitors
(4) Findings (insight)
(1) Switches (policy decisions)
13 | 21
It all began with SMS at the Ministry of Justice
wachtend op
beoordeling
dagvaardingen
wachtend op zitting
technisch sepot
uitstroom
taakstraffen OM
terugstroom van
ZM
<maximum aantal
technische sepots>
<maximum aantal
beleidssepots>
<maximum aantal
transacties OM>minimumdoorlooptijd
technisch sepot
minimumdoorlooptijdbeleidssepot
minimumdoorlooptijd
transactie OM
% geldsom
transacties
% technisch sepot
<maximaal aantal
dagvaardingen>
minimumdoorlooptijd
dagvaardingen
uitstroom dagvaardingen met
voorarrest
% dagvaardingen
met voorarrest
zaken eerste aanleg
Enkelvoudige Kamer
wachtend op uitspraak
zaken eerste aanleg
Meervoudige Kamer
wachtend op uitspraak
zaken hoger beroep
Enkelvoudige Kamer
wachtend op zitting
zaken hoger beroep
Meervoudige Kamer
wachtend op zitting
vonnis hoger beroep
instroom zaken
HB EK
instroom zaken
HB MK
wachtend op definitief
vonnis eerste aanleg
uitspraken rechter
EA EK
uitspraken rechter
EA MK
hoger beroep EK
hoger beroep MK
vri
jheid
sstr
aff
en
EA
geld
bo
ete
EA
taak
stra
f E
A
teru
g n
aar
OM
HB
vri
jheid
s- s
traff
en
HB
taak
stra
f H
B
vri
jsp
raak
/ o
nts
lag
rech
tsv
erv
olg
ing
HB
cassatie
% beroep EA EK
% beroep EA MK
% cassatie HB
EK
% cassatie HB
MK
vri
jsp
raak
/ o
nts
lag
rech
tsv
erv
olg
ing
EA
geld
- b
oete
HB
% MK terugwijzingen /
verwijzingen hoge raad
% aanhoudingen
EA MK
% aanhoudigen
EA EK % EK terugwijzingen /
verwijzingen hoge raad
terugwijzingen MK
<cassatie>
terugwijzingen EK
<cassatie>
TB
S E
A
TB
S H
B
teru
g n
aar
OM
EA
<maximum aantal
zaken EA EK>
<maximum aantal
zaken EA MK>
<maximum aantal
zaken HB EK>
<maximum aantal
zaken HB MK>
<terug naar OM
EA>
<terug naar OM
HB>
% EK-zaken
EK zaakgrensverhogen tot 12
maanden
<% beleidssepot>
uitstroom
beleidssepotuitstroom
technisch sepot
terugstroom technisch
sepot politie
uitstroom
geldsomtransacties
voegingen
instroom zittingen Eerste
Aanleg Enkelvoudige kamer
instroom zittingen Eerste
Aanleg Meervoudige kamer
% voegingen
aantal aanhoudingen
EA EK
aantal aanhoudingen
EA MK
zaken hoger beroep
Enkelvoudige Kamer
wachtend op uitspraak
zaken hoger beroep
Meervoudige Kamer
wachtend op uitspraak
uitspraken rechter
HB EK
uitspraken rechter
HB MK
doorlooptijd zaak
EA EK
doorlooptijd zaak
EA MK
gemiddelde duur
aanhouding EA EK
gemiddelde duur
aanhouding EA MK
doorlooptijd zaak
HB EK
doorlooptijd zaak
HB MK
uitstroom
dagvaardingen
Dossierstroom OM en ZM
<uitstroom
dagvaardingen>
<% transacties na>
<% dagvaardingen
na>
relatie doorlooptijd ZM
en percentage EK
zaken
<totale
doorlooptijd ZM>
instroom politie
instroom BOA
14 | 21
Lack of data should not determine the scope and content of the model
15 | 21
Data collection
• Solution: when hard data is not available, use ‘softer data’
• Three levels of data: • Hard data: facts and figures from research
and specific questions • Expert opinions: make use of knowledge of
group of experts • Best guesses: use comparisons, use
knowledge of experts • Results depend on data so:
• Write them down in documentation • Mention what sort of data it is • Mention sources
• Discuss data with expert group • See which data influences model behaviour
most (testing) • Use model updates to find additional data
16 | 21
Since then many projects – a few recent examples
• The green cockpit (example)
• Reducing residential beds in mental healthcare (case)
• Impact analysis mental healthcare (case)
• Offender contribution for prison stay & costs criminal justice system
• Strategic human resources planning ‘Belastingdienst’
• Electronic detention
17 | 21
Practice – System Dynamics language (1)
Voorraad
Instroom Uitstroom
Instroom snelheid(per tijdseenheid) Verblijfsduur
Voorraad
Instroom Uitstroom
Instroom snelheid(per tijdseenheid) Uitstroom snelheid
(per tijdseenheid
18 | 21
Practice – System Dynamics language (2)
Gewenstetemperatuur
Watertemperatuur
Verandering inwater temperatuur
Verschil tussenwerkelijke en gewenste
temperatuur
Verandering intermperatuur (tap)
19 | 21
Case: reducing residential beds in mental healthcare
• The number of residential beds are relatively high in The Netherlands
• Experts state that a substantial part of these beds can be replaced by
treatment outside the clinic
• Governmental agreement: number of residential beds must be reduced
30% in 2020
• Healthcare insurance companies are responsible for contracting mental
healthcare
• Question: suppliers (mental health care organisations) try to
anticipate: what can they do?
20 | 21
Summary - Application of the method – beliefs (1)
• Gain insight in complexity in public issues
• Added value for analyzing effects new policies
• Process and content are equally important in the modeling
process
• Not always a simulation model
• Additional deliverables on top of the (numeric) results
21 | 21
Application of the method – beliefs (2)
• Not (only) the system must learn, but the users must learn
• The reference group is equally important during the
modeling process and afterwards (interpreting the results)
• Models must be built for specific problems, no
‘cumbersome’ models
22 | 21
Biggest problems and advantages
Problems (challenges)
1. No or inadequate data
2. Crystal glazer syndrom (no
exact forecasts but insights for
better decision making)
3. The model becomes too
complex
4. No link between reality and the
model
Advantages
1. Also applicable for new policies
2. Common understanding and
broader insights
3. White box modelling
4. Several spin-off products (not
only the simulation model)