Sensitivitätsanalyse

Was ist eine Sensitivitätsanalyse?

Er Sensitivitätsanalyse Es ist die Technik, die bestimmt, wie unterschiedliche Werte einer unabhängigen Variablen eine abhängige Variable unter einer Reihe von Annahmen beeinflussen. Untersuchen Sie, wie Unsicherheit im Ergebnis eines mathematischen Modells oder eines Systems verschiedenen Quellen in seinen Eingabevariablen zugeordnet werden kann.

Diese Technik wird innerhalb bestimmter Grenzen verwendet, die von einer oder mehreren Eingangsvariablen abhängen, z.

Die Sensitivitätsanalyse mit einem bestimmten Bereich von Variablen ist eine Möglichkeit, das Ergebnis einer Entscheidung vorherzusagen. Es ist auch als Simulationsanalyse bekannt oder "Was passiert ja". Durch die Erstellung eines bestimmten Satzes von Variablen kann ein Analyst bestimmen, wie sich Änderungen in einer Variablen auf das Ergebnis auswirken.

Eine verwandte Praxis ist die Unsicherheitsanalyse, die sich mehr auf die Quantifizierung und Ausbreitung der Unsicherheit konzentriert. Im Idealfall sollten die Unsicherheit und Sensitivitätsanalyse zusammen durchgeführt werden.

Was ist eine Sensitivitätsanalyse für?

Eine der wichtigsten Anwendungen der Sensitivitätsanalyse ist die Verwendung von Modellen durch Manager und verantwortlich für die Entscheidungsfindung. Alle erforderlichen Inhalte können für das Entscheidungsmodell durch die wiederholte Anwendung der Sensitivitätsanalyse verwendet werden.

Es hilft Entscheidungsanalysten, Unsicherheiten, Vor- und Nachteile zu verstehen, mit den Einschränkungen und dem Umfang eines Entscheidungsmodells.

Die meisten Entscheidungen werden unter Unsicherheit getroffen. Eine Technik, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen, besteht darin, alle unsicheren Parameter durch die erwarteten Werte zu ersetzen. Dann wird die Empfindlichkeitsanalyse durchgeführt.

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Bewertung des Vertrauens in das Modell

Es wäre eine Pause für jemanden, der Entscheidungen trifft, um einen Hinweis darauf zu haben, wie empfindlich die Wahlen eine oder mehrere Eingabevariablen ändern werden. Gute Modellierungspraxis erfordert, dass der Modellierer eine Vertrauensbewertung in das Modell durchführt.

Erstens erfordert dies die Quantifizierung der Unsicherheit in den Ergebnissen eines Modells (Unsicherheitsanalyse); und zweitens bewerten Sie, wie viel jeder Eintrag zur Unsicherheit des Ergebnisses beiträgt.

Die Sensitivitätsanalyse befasst sich mit der zweiten dieser Punkte (obwohl die Unsicherheitsanalyse ein notwendiger Vorläufer ist) und spielt die Rolle, die Kraft und Relevanz der Eingabevariablen zu ordnen, um die Variation des Ergebniss zu bestimmen.

In Modellen, die viele Eingangsvariablen beinhalten.

Anwendungen

• Die wichtigste Anwendung der Sensitivitätsanalyse besteht darin, die Empfindlichkeit einer Simulation gegenüber Unsicherheiten in den Modelleintragswerten anzuzeigen.
• Es ist eine Methode, um das Ergebnis einer Entscheidung vorherzusagen, wenn sich herausstellt.
• Helfen Sie mit, das Risiko einer Strategie zu bewerten.
• Es dient dazu, zu ermitteln, wie abhängig das Ergebnis in Bezug auf eine bestimmte Eingangsvariable ist. Analysieren Sie, ob die Abhängigkeit das damit verbundene Risiko bewertet.
• Helfen Sie, fundierte und angemessene Entscheidungen zu treffen.
• Es dient dazu, nach Fehlern des Modells zu suchen und unerwartete Beziehungen zwischen Einträgen und Ergebnissen zu finden.

Wie man eine Sensitivitätsanalyse durchführt?

Eine Sensitivitätsanalyse, die auch als "Was passiert, wenn" bezeichnet wird, wird von Finanzanalysten am häufigsten verwendet.

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Die Empfindlichkeitsanalyse wird innerhalb definierter Grenzen durchgeführt, bestimmt durch den Satz unabhängiger Eingangsvariablen.

Beispielsweise kann eine Sensitivitätsanalyse verwendet werden.

Die Frage "Was ist los mit .. ?"Es wäre: Was ist mit dem Preis eines Bonus, wenn die Zinsen um 1 % stiegen? Diese Frage wird mit Sensitivitätsanalyse beantwortet.

Die Analyse kann in einem Microsoft Excel -Blatt im Abschnitt „Daten“ des Optionsmenüs über die Schaltfläche „Hypothesenanalyse“ durchgeführt werden, die „Objektiv“ und „Datentabelle“ enthält, und „Datentabelle“ enthält.

Es gibt verschiedene Methoden zur Durchführung der Sensitivitätsanalyse:

• Modellierung und Simulationstechniken.
• Szenario -Management -Tools über Microsoft Excel.

Techniken

Es gibt hauptsächlich zwei Techniken zur Analyse der Empfindlichkeit:

Lokale Sensitivitätsanalyse

Es basiert auf Derivaten (numerisch oder analytisch). Der lokale Begriff zeigt an, dass die Derivate an einem Punkt genommen werden. Diese Methode eignet sich für einfache Kostenfunktionen.

Es ist jedoch nicht möglich für komplexe Modelle wie Modelle mit Diskontinuitäten, da sie nicht immer abgeleitet sind.

Mathematisch ist die Empfindlichkeit der Kostenfunktion in Bezug auf bestimmte Parameter gleich der Teilableitung der Kostenfunktion in Bezug auf diese Parameter.

Lokale Sensitivitätsanalyse ist eine "jeweilige" Technik. Analysieren Sie die Auswirkungen eines einzelnen Parameters gleichzeitig auf die Kostenfunktion und halten Sie die anderen Parameter repariert.

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Globale Sensitivitätsanalyse

Die globale Sensitivitätsanalyse ist der zweite Ansatz für die Sensitivitätsanalyse, der häufig unter Verwendung von Monte -Carlo -Techniken implementiert wird. Dieser Ansatz verwendet eine globale Reihe von Proben, mit denen der Entwurfsraum untersucht wird.

Beispiel

John ist verantwortlich für Feiertagsverkäufe, der Weihnachtsdekorationen in einem Einkaufszentrum verkauft. John weiß, dass sich die Ferienzeit nähert und dass das Einkaufszentrum überfüllt sein wird.

Er möchte wissen, ob eine Erhöhung des Kundenverkehrs im Einkaufszentrum das Einkommen aus dem Gesamtumsatz des Geschäfts erhöht und wenn ja, in welcher Menge.

Der Durchschnittspreis für ein Weihnachtsdekorationspaket beträgt 20 US -Dollar. Während der Ferienzeit des Vorjahres verkaufte Ferien CA 500 Weihnachtsschmuckpakete. Dies zeigte einen Gesamtumsatz von 10.000 US -Dollar.

Nach der Durchführung einer Sensitivitätsanalyse wird festgestellt, dass eine Zunahme des Kundenverkehrs um 10 % im Einkaufszentrum zu einem Anstieg des Gesamtumsatzes um 7 % führt.

Mit diesen Informationen kann John vorhersagen, wie viel Geld das Geschäft generieren wird, wenn der Kundenverkehr um 20 %, 40 % oder 100 % steigt.

Basierend auf der gezeigten Sensitivitätsanalyse kann beobachtet werden, dass ein Anstieg des Gesamtumsatzes von 14 %, 28 %und 70 %generiert wird.