Wie wird die Sensitivitätsanalyse verwendet?

Sensitivitätsanalyse ist eine Analysemethode, die verwendet wird, um zu ermitteln, wie stark sich Variationen der Eingabewerte für eine bestimmte Variable auf die Ergebnisse eines mathematischen Modells auswirken. Die Sensitivitätsanalyse kann in verschiedenen Disziplinen angewendet werden, einschließlich Geschäftsanalyse, investieren, Umweltstudien, Ingenieurwesen, Physik und Chemie.

Sensitivitätsanalyse verstehen

Die Sensitivitätsanalyse befasst sich mit der Unsicherheit mathematischer Modelle, bei denen die Werte für die im Modell verwendeten Eingaben variieren können. Es ist das begleitende analytische Werkzeug zur Unsicherheitsanalyse, und beide werden oft zusammen verwendet. Alle erstellten Modelle und durchgeführten Studien, um Schlussfolgerungen oder Schlussfolgerungen für politische Entscheidungen zu ziehen, basieren auf Annahmen bezüglich der Validität der in den Berechnungen verwendeten Inputs.

Zum Beispiel im Eigenkapital Bewertung, das Kapitalrendite (ROA)-Verhältnis geht davon aus, dass eine gültige, genaue Berechnung der Vermögenswerte eines Unternehmens durchgeführt werden kann und dass es sinnvoll, Gewinne oder Renditen in Bezug auf Vermögenswerte zu analysieren, um ein Unternehmen für Investitionen zu bewerten Zwecke.

Die Schlussfolgerungen aus Studien oder mathematischen Berechnungen können sich erheblich ändern, je nachdem, wie eine bestimmte Variable definiert ist oder welche Parameter für eine Studie gewählt werden. Wenn sich die Ergebnisse einer Studie oder Berechnung aufgrund von Variationen der zugrunde liegenden Annahmen nicht wesentlich ändern, gelten sie als robust. Wenn Abweichungen der grundlegenden Eingaben oder Annahmen die Ergebnisse erheblich verändern, kann die Sensitivitätsanalyse verwendet, um zu bestimmen, wie Änderungen in Eingaben, Definitionen oder Modellierungen die Genauigkeit oder Robustheit von Ergebnisse.

Verwendung der Sensitivitätsanalyse

Die Sensitivitätsanalyse kann in verschiedenen Situationen hilfreich sein, einschließlich der Vorhersage oder Vorhersage sowie der Identifizierung, wo Verbesserungen oder Anpassungen in einem Prozess vorgenommen werden müssen. Die Verwendung von historischen Daten kann jedoch manchmal zu ungenauen Ergebnissen bei der Prognose führen, da vergangene Ergebnisse nicht unbedingt zu zukünftigen Ergebnissen führen. Im Folgenden sind einige gängige Anwendungen der Sensitivitätsanalyse aufgeführt.

Return on Investment

Im geschäftlichen Kontext kann die Sensitivitätsanalyse verwendet werden, um Entscheidungen basierend auf bestimmten Berechnungen oder Modellierungen zu verbessern. Ein Unternehmen kann die Sensitivitätsanalyse verwenden, um die besten zu sammelnden Daten für zukünftige Analysen zu identifizieren, um grundlegende Annahmen in Bezug auf Investitionen zu bewerten und Kapitalrendite (ROI) oder zur Optimierung der Allokation von Vermögenswerte und Ressourcen.

Ein einfaches Beispiel für eine Sensitivitätsanalyse in der Geschäftswelt ist die Analyse der Auswirkungen der Einbeziehung einer bestimmten Information in eine Werbung des Unternehmens, Vergleich der Verkaufsergebnisse von Anzeigen, die sich nur darin unterscheiden, ob sie die spezifischen Informationen enthalten oder nicht.

Klimamodelle

Computermodelle werden häufig in den Bereichen Wetter, Umwelt und Klimawandel verwendet Vorhersage. Die Sensitivitätsanalyse kann verwendet werden, um solche Modelle zu verbessern, indem analysiert wird, wie verschiedene systematische Probenahme Methoden, Eingaben und Modellparameter beeinflussen die Genauigkeit der Ergebnisse oder Schlussfolgerungen aus den Computermodellen.

Wissenschaftliche Forschung

Die Disziplinen Physik und Chemie verwenden häufig Sensitivitätsanalysen, um Ergebnisse und Schlussfolgerungen zu bewerten. Besonders bewährt hat sich die Sensitivitätsanalyse bei der Bewertung und Anpassung von kinetischen Modellen, bei denen mehrere Differentialgleichungen verwendet werden. Die Bedeutung verschiedener Inputs und die Auswirkungen von Abweichung in den Eingaben zu den Modellergebnissen analysiert werden können.

Maschinenbau

Es ist gängige Praxis im Ingenieurwesen, Computermodelle zu verwenden, um den Entwurf von Bauwerken zu testen, bevor sie gebaut werden. Die Sensitivitätsanalyse hilft Ingenieuren, zuverlässigere und robustere Designs zu erstellen, indem sie Punkte von Unsicherheit oder große Variationen möglicher Inputs und ihre entsprechenden Auswirkungen auf die Lebensfähigkeit von das Model. Die Verfeinerung von Computermodellen kann die Genauigkeit von Bewertungen von Dingen wie der Belastbarkeit von Brücken oder Tunnelrisiken erheblich beeinflussen.