Wie wird die Sensitivitätsanalyse verwendet?
Die Sensitivitätsanalyse ist eine Analysemethode, mit der ermittelt wird, wie stark sich Abweichungen in den Eingabewerten für eine bestimmte Variable auf die Ergebnisse eines mathematischen Modells auswirken. Die Sensitivitätsanalyse kann in verschiedenen Disziplinen angewendet werden, darunter Geschäftsanalyse, Investitionen, Umweltstudien, Ingenieurwesen, Physik und Chemie.
Die zentralen Thesen
- Die Sensitivitätsanalyse wird verwendet, um festzustellen, wie stark sich Variationen der Eingabewerte für eine bestimmte Variable auf die Ergebnisse eines mathematischen Modells auswirken.
- Die Sensitivitätsanalyse kann die besten Daten ermitteln, die für Analysen zur Bewertung des Return on Investment (ROI) eines Projekts zu sammeln sind.
- Die Sensitivitätsanalyse hilft Ingenieuren, zuverlässigere und robustere Designs zu erstellen, indem Unsicherheitspunkte in der Struktur des Designs bewertet werden.
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 Gültigkeit der in den Berechnungen verwendeten Inputs.
Zum Beispiel in Aktienbewertung, die Gesamtkapitalrendite übernimmt (ROA) -Verhältnis, dass eine gültige, genaue Berechnung des Vermögens des Unternehmens kann herausgefunden werden, und dass es angemessene Gewinne zu analysieren oder Erträge, Vermögenswerte als Mittel zur Bewertung eines über Unternehmen zu Anlagezwecken.
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 bei grundlegenden Eingaben oder Annahmen die Ergebnisse erheblich verändern, kann mithilfe einer Sensitivitätsanalyse ermittelt werden, wie Änderungen bei Eingaben, Definitionen oder Modellierungen die Genauigkeit oder Robustheit von Ergebnissen verbessern können.
Wie wird die Sensitivitätsanalyse verwendet?
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 historischer Daten kann jedoch manchmal zu ungenauen Ergebnissen bei Prognosen 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 mithilfe der Sensitivitätsanalyse die besten zu erhebenden Daten für zukünftige Analysen identifizieren, um grundlegende Annahmen zu Investitionen und Kapitalrendite (ROI) zu bewerten oder die Allokation von Vermögenswerten und Ressourcen zu optimieren.
Ein einfaches Beispiel für eine Sensitivitätsanalyse in der Geschäftswelt ist eine Analyse der Auswirkungen der Einbeziehung einer bestimmten Information in die Werbung eines Unternehmens, wobei Verkaufsergebnisse von Anzeigen verglichen werden, die sich nur darin unterscheiden, ob sie die bestimmte Information enthalten oder nicht.
Klimamodelle
Computermodelle werden häufig für Wetter, Umwelt- und Klimawandelvorhersagen verwendet. Die Sensitivitätsanalyse kann verwendet werden, um solche Modelle zu verbessern, indem analysiert wird, wie verschiedene systematische Stichprobenverfahren, Eingaben und Modellparameter die Genauigkeit von Ergebnissen oder Schlussfolgerungen aus den Computermodellen beeinflussen.
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 Eingaben und die Auswirkungen der Varianz der Eingaben auf die Modellergebnisse können analysiert werden.
Ingenieurwesen
In der Technik ist es üblich, Computermodelle zu verwenden, um das Design von Strukturen zu testen, bevor sie gebaut werden. Die Sensitivitätsanalyse hilft Ingenieuren, zuverlässigere, robustere Designs zu erstellen, indem Unsicherheitspunkte oder große Variationen möglicher Eingaben und ihre entsprechenden Auswirkungen auf die Lebensfähigkeit des Modells bewertet werden. Die Verfeinerung von Computermodellen kann die Genauigkeit von Bewertungen von Dingen wie Brückenbelastungsfähigkeit oder Tunnelrisiken erheblich beeinträchtigen.