АНАЛИЗ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ: ДЛЯ ЧЕГО И НА ПРИМЕРЕ - ДУДАС - 2025

Анализ чувствительности - это метод, который определяет, как различные значения независимой переменной влияют на зависимую переменную при наборе допущений. Изучите, как неопределенность результата математической модели или системы может быть отнесена к различным источникам в ее входных переменных.

Этот метод используется в определенных пределах, которые зависят от одной или нескольких входных переменных, таких как влияние изменений процентных ставок (независимая переменная) на цены облигаций (зависимая переменная).

Анализ чувствительности с учетом определенного диапазона переменных - это способ прогнозирования результата решения. Он также известен как имитационный анализ или «что, если». Создавая заданный набор переменных, аналитик может определить, как изменения в переменной влияют на результат.

Связанная с этим практика - анализ неопределенности, который больше фокусируется на количественной оценке и распространении неопределенности. В идеале анализ неопределенности и чувствительности следует проводить вместе.

Для чего это?

Одно из ключевых приложений анализа чувствительности - использование моделей менеджерами и лицами, принимающими решения. Все содержимое, необходимое для модели принятия решений, можно использовать путем многократного применения анализа чувствительности.

Это помогает аналитикам решений понять неопределенности, плюсы и минусы, а также ограничения и объем модели решения.

Большинство решений принимаются в условиях неопределенности. Один из способов сделать вывод - заменить все неопределенные параметры ожидаемыми значениями; затем проводится анализ чувствительности.

Оценка доверия к модели

Для лица, принимающего решения, было бы передышкой получить некоторое представление о том, насколько чувствительным будет выбор при изменении одной или нескольких входных переменных. Хорошая практика моделирования требует, чтобы разработчик модели провел оценку достоверности модели.

Во-первых, это требует количественной оценки неопределенности результатов любой модели (анализ неопределенности); и, во-вторых, оцените, насколько каждая запись способствует неопределенности результата.

Анализ чувствительности обращается ко второму из этих пунктов (хотя анализ неопределенности является необходимым предвестником), играя роль ранжирования силы и релевантности входных переменных для определения вариации результата.

В моделях, которые включают множество входных переменных, анализ чувствительности является важным ингредиентом для построения моделей и обеспечения качества.

Приложения

- Ключевым применением анализа чувствительности является определение чувствительности моделирования к неопределенностям входных значений модели.

- Это метод предсказания результата решения, если ситуация окажется иной, чем ключевые прогнозы.

- Помогает оценить риск стратегии.

- Он служит для определения того, насколько результат зависит от конкретной входной переменной. Проанализируйте, помогает ли зависимость оценить связанный риск.

- Помогает принимать обоснованные и правильные решения.

- Он используется для поиска ошибок в модели при обнаружении неожиданных взаимосвязей между входными данными и результатами.

Как это сделать?

Анализ чувствительности, также известный как анализ «что, если», чаще всего используется финансовыми аналитиками для прогнозирования результатов определенного действия, выполняемого в определенных условиях.

Анализ чувствительности выполняется в определенных пределах, определяемых набором независимых входных переменных.

Например, анализ чувствительности можно использовать для изучения влияния изменения процентных ставок на цены облигаций, если процентные ставки увеличиваются на 1%.

На вопрос "А что, если …?" это было бы так: что произойдет с ценой облигации, если процентные ставки вырастут на 1%? Ответ на этот вопрос дает анализ чувствительности.

Анализ может быть проведен в листе Microsoft Excel в разделе «Данные» меню параметров, используя кнопку «Анализ гипотез», которая содержит «Поиск цели» и «Таблицу данных».

Существуют разные методы проведения анализа чувствительности:

- Моделирование и имитационные методы.

- Инструменты управления сценариями через Microsoft Excel.

методы

В основном есть два метода анализа чувствительности:

Анализ локальной чувствительности

Он основан на производных (числовых или аналитических). Локальный термин означает, что производные берутся в одной точке. Этот метод подходит для простых функций стоимости.

Однако это невозможно для сложных моделей, таких как модели с разрывами, поскольку они не всегда имеют производные.

Математически чувствительность функции стоимости по отношению к определенным параметрам равна частной производной функции стоимости по этим параметрам.

Анализ локальной чувствительности - это метод «по одному». Анализируйте влияние одного параметра на функцию стоимости, сохраняя другие параметры фиксированными.

Анализ глобальной чувствительности

Анализ глобальной чувствительности - это второй подход к анализу чувствительности, который часто реализуется с использованием методов Монте-Карло. Этот подход использует глобальный набор образцов для исследования пространства дизайна.

пример

Джон отвечает за продажи в Holiday CA, которая продает рождественские украшения в торговом центре. Джон знает, что приближается сезон праздников и что торговый центр будет переполнен.

Вы хотите знать, увеличит ли увеличение посещаемости торгового центра общий доход магазина от продаж, и если да, то на какую величину.

Средняя цена упаковки елочных игрушек - 20 долларов. Во время курортного сезона в прошлом году Holiday CA продала 500 упаковок рождественских украшений. В результате общий объем продаж составил 10 000 долларов.

После проведения анализа чувствительности было определено, что увеличение трафика покупателей на 10% в торговом центре приводит к увеличению общего объема продаж на 7%.

Используя эту информацию, Джон может предсказать, сколько денег заработает магазин, если клиентский трафик увеличится на 20%, 40% или 100%.

На основе представленного анализа чувствительности видно, что общий объем продаж вырастет на 14%, 28% и 70% соответственно.

Ссылки

1. Википедия, бесплатная энциклопедия (2018). Анализ чувствительности. Взято с: en.wikipedia.org.
2. Инвестопедия (2018). Анализ чувствительности. Взято с сайта investopedia.com.
3. CFI (2018). Что такое анализ чувствительности? Взято с: enterprisefinanceinstitute.com.
4. EduPristine (2018). Все, что вы хотите знать об анализе чувствительности. Взято с: edupristine.com.
5. Дэвид Дж. Паннелл (1997). Анализ чувствительности: стратегии, методы, концепции, примеры. Школа сельского хозяйства и экономики ресурсов, Университет Западной Австралии. Взято с: dpannell.fnas.uwa.edu.au.