Sensitivity analysis что это

sensitivity analysis

Полезное

Смотреть что такое «sensitivity analysis» в других словарях:

Sensitivity analysis — (SA) is the study of how the variation (uncertainty) in the output of a mathematical model can be apportioned, qualitatively or quantitatively, to different sources of variation in the input of a model Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T.,… … Wikipedia

sensitivity analysis — sensitivity test, sensitivity analysis A single variant test to see how dependent a forecast, projection or stress test outcome is upon a single, selected variable or assumption. For example, a bank AL manager might perform a sensitivity analysis … Financial and business terms

Sensitivity analysis — Analysis of the effect on a project s profitability due to changes in sales, cost, and so on. The New York Times Financial Glossary * * * sensitivity analysis sensitivity analysis ➔ analysis * * * sensitivity analysis UK US noun [C] ► the… … Financial and business terms

Sensitivity Analysis — A technique used to determine how different values of an independent variable will impact a particular dependent variable under a given set of assumptions. This technique is used within specific boundaries that will depend on one or more input… … Investment dictionary

sensitivity analysis — jautrumo analizė statusas Aprobuotas sritis branduolinė sauga apibrėžtis Analizė, atliekama siekiant nustatyti, kaip keičiasi analizuojamų rezultatų vertės nuosekliai keičiant branduolinės elektrinės tikimybinės saugos analizės modelio parametrų… … Lithuanian dictionary (lietuvių žodynas)

sensitivity analysis — A form of analysis used in approaches to business problems, in which possible changes to the variables are subjected to the decision making technique to examine the range of possible outcomes and to determine the sensitivity of the projected… … Accounting dictionary

sensitivity analysis — A method of analysing the sensitivity of a decision to a change in one or more of the assumptions used in making it. For instance, a company might analyse how its future performance might be affected by changing its level of advertising or by… … Big dictionary of business and management

sensitivity analysis — /ˌsensə tɪvəti əˌnæləsɪs/ noun the analysis of the effect of a small change in a certain calculation on the final result … Dictionary of banking and finance

sensitivity analysis — presentation of possible results and ways to create the result in a process which involves uncertain factors by assigning different values for these factors … English contemporary dictionary

Average rate in interest sensitivity analysis — The average interest rate of total remaining assets or liabilities (See also Remaining product life time interest sensitivity) in each specified time period … International financial encyclopaedia

Break even rate in interest sensitivity analysis — The average interest rate of the funding (negative gap) or the average interest rate of the lending (positive gap) necessary to break even (zero profit) the mismatch in each specified time period. See also Risk management … International financial encyclopaedia

Источник

sensitivity analysis

1 sensitivity analysis

анализ чувствительности
Один из приемов прогнозирования: анализ прогнозных оценок таким образом, чтобы было видно влияние каждой переменной на результат. В частности, исследуется чувствительность финансовых прогнозов к различным изменениям в исходных гипотезах, лежащих в их основе. А.ч. выражается в серии расчетов (в финансовой оценке или прогнозе) с использованием одной или большего числа переменных, напр., будущих темпов инфляции или дефляции и смет затрат, которые поочередно изменяются, с тем чтобы продемонстрировать различия в результатах. Примеры: анализ чувствительности конъюнктуры, объема продаж или операций на рынке к уровню риска и прибыльности инвестиций, анализ чувствительности инвестиционных проектов и др.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

sensitivity analysis
Systematic procedure for estimating the effects on the outcome of a study of the chosen methods and data.[ISO 14041]
[ http://www.14000.ru/glossary/main.php?PHPSESSID=25e3708243746ef7c85d0a8408d768af]

Тематики

3.31 анализ чувствительности (sensitivity analysis): Систематические процедуры оценки влияния выбранных методов и данных на результаты исследования.

3.11. анализ чувствительности (sensitivity analysis): Системная процедура оценки влияния на результаты исследования выбранных методов и данных.

3.31 анализ чувствительности (sensitivity analysis): Систематические процедуры оценки влияния выбранных методов и данных на результаты исследования.

7.2.1.3 анализ чувствительности (sensitivity analysis): Систематические процедуры оценки влияния выбранных методов и данных на результаты исследования.

2 sensitivity analysis

3 sensitivity analysis

4 sensitivity analysis

5 sensitivity analysis

6 sensitivity analysis

7 sensitivity analysis

8 sensitivity analysis

9 sensitivity analysis

10 sensitivity analysis

11 sensitivity analysis

12 sensitivity analysis

13 sensitivity analysis

14 sensitivity analysis

15 sensitivity analysis

16 sensitivity analysis

17 sensitivity analysis

18 sensitivity analysis

19 анализ чувствительности

См. также в других словарях:

Sensitivity analysis — (SA) is the study of how the variation (uncertainty) in the output of a mathematical model can be apportioned, qualitatively or quantitatively, to different sources of variation in the input of a model Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T.,… … Wikipedia

sensitivity analysis — sensitivity test, sensitivity analysis A single variant test to see how dependent a forecast, projection or stress test outcome is upon a single, selected variable or assumption. For example, a bank AL manager might perform a sensitivity analysis … Financial and business terms

Sensitivity analysis — Analysis of the effect on a project s profitability due to changes in sales, cost, and so on. The New York Times Financial Glossary * * * sensitivity analysis sensitivity analysis ➔ analysis * * * sensitivity analysis UK US noun [C] ► the… … Financial and business terms

Sensitivity Analysis — A technique used to determine how different values of an independent variable will impact a particular dependent variable under a given set of assumptions. This technique is used within specific boundaries that will depend on one or more input… … Investment dictionary

sensitivity analysis — jautrumo analizė statusas Aprobuotas sritis branduolinė sauga apibrėžtis Analizė, atliekama siekiant nustatyti, kaip keičiasi analizuojamų rezultatų vertės nuosekliai keičiant branduolinės elektrinės tikimybinės saugos analizės modelio parametrų… … Lithuanian dictionary (lietuvių žodynas)

sensitivity analysis — A form of analysis used in approaches to business problems, in which possible changes to the variables are subjected to the decision making technique to examine the range of possible outcomes and to determine the sensitivity of the projected… … Accounting dictionary

sensitivity analysis — A method of analysing the sensitivity of a decision to a change in one or more of the assumptions used in making it. For instance, a company might analyse how its future performance might be affected by changing its level of advertising or by… … Big dictionary of business and management

sensitivity analysis — /ˌsensə tɪvəti əˌnæləsɪs/ noun the analysis of the effect of a small change in a certain calculation on the final result … Dictionary of banking and finance

sensitivity analysis — presentation of possible results and ways to create the result in a process which involves uncertain factors by assigning different values for these factors … English contemporary dictionary

Average rate in interest sensitivity analysis — The average interest rate of total remaining assets or liabilities (See also Remaining product life time interest sensitivity) in each specified time period … International financial encyclopaedia

Break even rate in interest sensitivity analysis — The average interest rate of the funding (negative gap) or the average interest rate of the lending (positive gap) necessary to break even (zero profit) the mismatch in each specified time period. See also Risk management … International financial encyclopaedia

Источник

Анализ чувствительности

Что такое Анализ чувствительности?

Анализ чувствительности определяет, как различные значения независимой переменной влияют на конкретную зависимую переменную при заданном наборе допущений. Другими словами, анализ чувствительности изучает, как различные источники неопределенности в математической модели влияют на общую неопределенность модели. Этот метод используется в определенных границах, которые зависят от одной или нескольких входных переменных.

Ключевые моменты

Как работает анализ чувствительности

Анализ чувствительности – это финансовая модель, которая определяет, как на целевые переменные влияют изменения в других переменных, известных как входные переменные. Эта модель также называется анализом «что если» или имитационным анализом. Это способ предсказать результат решения с учетом определенного диапазона переменных. Создавая заданный набор переменных, аналитик может определить, как изменения одной переменной влияют на результат.

И целевая, и входная – или независимые и зависимые – переменные полностью анализируются при проведении анализа чувствительности. Человек, выполняющий анализ, смотрит, как движутся переменные, а также как на цель влияет входная переменная.

Краткая справка

Инвесторы также могут использовать анализ чувствительности, чтобы определить влияние различных переменных на их инвестиционную доходность.

Анализ чувствительности позволяет прогнозировать, используя исторические достоверные данные. Изучая все переменные и возможные результаты, можно принимать важные решения относительно бизнеса, экономики и инвестиций.

Пример анализа чувствительности

Предположим, Сью – менеджер по продажам, который хочет понять, как трафик клиентов влияет на общий объем продаж. Она определяет, что продажи зависят от цены и объема транзакции. Цена виджета составляет 1000 долларов, а в прошлом году Сью продала 100 штук, а общий объем продаж составил 100 000 долларов. Сью также определяет, что увеличение клиентского трафика на 10% увеличивает объем транзакций на 5%. Это позволяет ей построить финансовую модель и провести анализ чувствительности на основе этого уравнения на основе утверждений «что, если». Он может сказать ей, что произойдет с продажами, если клиентский трафик увеличится на 10%, 50% или 100%. На основе 100 транзакций сегодня увеличение клиентского трафика на 10%, 50% или 100% соответствует увеличению транзакций на 5%, 25% или 50% соответственно. Анализ чувствительности показывает, что продажи очень чувствительны к изменениям в потоке клиентов.

Чувствительность и анализ сценария

Анализ чувствительности основан на переменных, влияющих на оценку, которые финансовая модель может отобразить с помощью цены переменных и EPS. Анализ чувствительности изолирует эти переменные, а затем записывает диапазон возможных результатов. С другой стороны, для анализа сценария аналитик определяет определенный сценарий, такой как крах фондового рынка или изменение отраслевого регулирования. Затем он изменяет переменные в модели в соответствии с этим сценарием. В совокупности у аналитика есть полная картина. Теперь он знает полный спектр результатов с учетом всех крайностей и понимает, какими будут результаты, учитывая конкретный набор переменных, определяемых сценариями реальной жизни.

Преимущества и ограничения анализа чувствительности

Проведение анализа чувствительности дает ряд преимуществ лицам, принимающим решения. Во-первых, он действует как углубленное изучение всех переменных. Поскольку он более подробный, прогнозы могут быть гораздо более надежными. Во-вторых, это позволяет лицам, принимающим решения, определить, где они могут внести улучшения в будущем. Наконец, это дает возможность принимать обоснованные решения относительно компаний, экономики или их инвестиций.

Но у использования такой модели есть некоторые недостатки. Все результаты основаны на предположениях, поскольку все переменные основаны на исторических данных. Это означает, что он не совсем точен, поэтому при применении анализа к будущим прогнозам может быть место для ошибки.

Источник

Sensitivity Analysis

What Is Sensitivity Analysis?

Sensitivity analysis determines how different values of an independent variable affect a particular dependent variable under a given set of assumptions. In other words, sensitivity analyses study how various sources of uncertainty in a mathematical model contribute to the model’s overall uncertainty. This technique is used within specific boundaries that depend on one or more input variables.

Sensitivity analysis is used in the business world and in the field of economics. It is commonly used by financial analysts and economists and is also known as a what-if analysis.

Key Takeaways

How Sensitivity Analysis Works

Sensitivity analysis is a financial model that determines how target variables are affected based on changes in other variables known as input variables. This model is also referred to as what-if or simulation analysis. It is a way to predict the outcome of a decision given a certain range of variables. By creating a given set of variables, an analyst can determine how changes in one variable affect the outcome.

Both the target and input—or independent and dependent—variables are fully analyzed when sensitivity analysis is conducted. The person doing the analysis looks at how the variables move as well as how the target is affected by the input variable.

Sensitivity analysis can be used to help make predictions about the share prices of public companies. Some of the variables that affect stock prices include company earnings, the number of shares outstanding, the debt-to-equity ratios (D/E), and the number of competitors in the industry. The analysis can be refined about future stock prices by making different assumptions or adding different variables. This model can also be used to determine the effect that changes in interest rates have on bond prices. In this case, the interest rates are the independent variable, while bond prices are the dependent variable.

Investors can also use sensitivity analysis to determine the effects different variables have on their investment returns.

Sensitivity analysis allows for forecasting using historical, true data. By studying all the variables and the possible outcomes, important decisions can be made about businesses, the economy, and making investments.

Sensitivity Analysis

Example of Sensitivity Analysis

Sensitivity vs. Scenario Analysis

In finance, a sensitivity analysis is created to understand the impact a range of variables has on a given outcome. It is important to note that a sensitivity analysis is not the same as a scenario analysis. As an example, assume an equity analyst wants to do a sensitivity analysis and a scenario analysis around the impact of earnings per share (EPS) on a company’s relative valuation by using the price-to-earnings (P/E) multiple.

The sensitivity analysis is based on the variables that affect valuation, which a financial model can depict using the variables’ price and EPS. The sensitivity analysis isolates these variables and then records the range of possible outcomes.

On the other hand, for a scenario analysis, the analyst determines a certain scenario such as a stock market crash or change in industry regulation. He then changes the variables within the model to align with that scenario. Put together, the analyst has a comprehensive picture. He now knows the full range of outcomes, given all extremes, and has an understanding of what the outcomes would be, given a specific set of variables defined by real-life scenarios.

Benefits and Limitations of Sensitivity Analysis

Conducting sensitivity analysis provides a number of benefits for decision-makers. First, it acts as an in-depth study of all the variables. Because it’s more in-depth, the predictions may be far more reliable. Secondly, It allows decision-makers to identify where they can make improvements in the future. Finally, it allows for the ability to make sound decisions about companies, the economy, or their investments.

But there are some disadvantages to using a model such as this. The outcomes are all based on assumptions because the variables are all based on historical data. This means it isn’t exactly accurate, so there may be room for error when applying the analysis to future predictions.

Источник

Процесс пересчета результатов при альтернативных допущениях для определения влияния переменной при анализе чувствительности может быть полезен для ряда целей, включая:

СОДЕРЖАНИЕ

Обзор

Хорошая практика моделирования требует, чтобы разработчик модели оценил достоверность модели. Это требует, во-первых, количественной оценки неопределенности любых результатов модели ( анализ неопределенности ); и во-вторых, оценка того, насколько каждый вход вносит вклад в неопределенность выхода. Анализ чувствительности обращается ко второму из этих вопросов (хотя анализ неопределенности обычно является необходимым предвестником), выполняя роль упорядочивания по важности силы и релевантности входных данных при определении вариации в выходных данных.

Настройки, ограничения и связанные проблемы

Настройки и ограничения

Выбор метода анализа чувствительности обычно продиктован рядом ограничений или настроек проблемы. Некоторые из наиболее распространенных:

Предположения против умозаключений

Я предложил форму организованного анализа чувствительности, которую я называю «анализом глобальной чувствительности», в котором выбирается ряд альтернативных предположений и идентифицируется соответствующий интервал выводов. Выводы считаются надежными только в том случае, если область допущений достаточно широка, чтобы вызывать доверие, а соответствующий интервал выводов достаточно узок, чтобы быть полезными.

Ловушки и трудности

Некоторые общие трудности при анализе чувствительности включают:

Методы анализа чувствительности

В некоторых случаях эта процедура будет повторяться, например, в задачах большой размерности, где пользователь должен отсеивать неважные переменные перед выполнением полного анализа чувствительности.

Различные типы «основных методов» (обсуждаемых ниже) различаются по различным рассчитываемым показателям чувствительности. Эти категории могут как-то пересекаться. Могут быть предложены альтернативные способы получения этих показателей в зависимости от ограничений проблемы.

По одному (OAT)

Однако, несмотря на свою простоту, этот подход не полностью исследует входное пространство, так как он не принимает во внимание одновременное изменение входных переменных. Это означает, что подход OAT не может обнаружить наличие взаимодействий между входными переменными.

Локальные методы на основе производных

Методы, основанные на локальной производной, включают взятие частной производной выхода Y по входному фактору X _i :

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ в контексте анализа чувствительности включает подгонку линейной регрессии к отклику модели и использование стандартизованных коэффициентов регрессии в качестве прямых мер чувствительности. Требуется, чтобы регрессия была линейной по отношению к данным (т.е. гиперплоскость, следовательно, без квадратичных членов и т. Д. В качестве регрессоров), потому что в противном случае трудно интерпретировать стандартизованные коэффициенты. Таким образом, этот метод наиболее подходит, когда реакция модели на самом деле линейна; линейность может быть подтверждена, например, если коэффициент детерминации велик. Преимущества регрессионного анализа заключаются в том, что он прост и имеет низкие вычислительные затраты.

Дисперсионные методы

где «Var» и « E » обозначают операторы дисперсии и ожидаемого значения соответственно, а X

Анализ вариограмм поверхностей отклика ( VARS )

По сути, чем выше изменчивость, тем более неоднородна поверхность отклика по определенному направлению / параметру при определенном масштабе возмущения. Соответственно, в структуре VARS значения направленных вариограмм для заданного масштаба возмущения можно рассматривать как исчерпывающую иллюстрацию информации о чувствительности, связывая анализ вариограммы с концепциями как направления, так и масштаба возмущения. В результате структура VARS учитывает тот факт, что чувствительность является концепцией, зависящей от масштаба, и, таким образом, преодолевает проблему масштаба, присущую традиционным методам анализа чувствительности. Что еще более важно, VARS может обеспечить относительно стабильные и статистически надежные оценки чувствительности параметров с гораздо меньшими вычислительными затратами, чем другие стратегии (примерно на два порядка более эффективными). Примечательно, что было показано, что существует теоретическая связь между структурой VARS и подходами, основанными на дисперсии и производной.

Скрининг

Диаграммы разброса

Альтернативные методы

Был разработан ряд методов, позволяющих преодолеть некоторые из рассмотренных выше ограничений, которые в противном случае сделали бы невозможным оценку показателей чувствительности (чаще всего из-за вычислительных затрат ). Как правило, эти методы ориентированы на эффективное вычисление критериев чувствительности на основе дисперсии.

Эмуляторы

Представления многомерных моделей (HDMR)

Представление модели высокой размерности (HDMR) (термин принадлежит Х. Рабицу) по сути является эмуляторным подходом, который включает разложение выходных данных функции на линейную комбинацию входных элементов и взаимодействий возрастающей размерности. Подход HDMR использует тот факт, что модель обычно можно хорошо аппроксимировать, пренебрегая взаимодействиями более высокого порядка (второго или третьего порядка и выше). Затем каждый член усеченного ряда может быть аппроксимирован, например, полиномами или сплайнами (REFS), а ответ выражен как сумма основных эффектов и взаимодействий до порядка усечения. С этой точки зрения HDMR можно рассматривать как эмуляторы, которые игнорируют взаимодействия высокого порядка; Преимущество состоит в том, что они могут имитировать модели с более высокой размерностью, чем эмуляторы полного порядка.

Тест амплитудной чувствительности Фурье (FAST)

Тест амплитудной чувствительности Фурье (FAST) использует ряд Фурье для представления многомерной функции (модели) в частотной области с использованием одной частотной переменной. Следовательно, интегралы, необходимые для расчета индексов чувствительности, становятся одномерными, что приводит к экономии вычислительных ресурсов.

Другой

Методы, основанные на фильтрации Монте-Карло. Они также основаны на выборке, и цель здесь состоит в том, чтобы идентифицировать области в пространстве входных факторов, соответствующие конкретным значениям (например, высоким или низким) выходных данных.

Приложения

Примеры анализа чувствительности можно найти в различных областях применения, таких как:

Аудит чувствительности

Для того, чтобы должным образом учесть эти проблемы, инструменты SA были расширены, чтобы обеспечить оценку всего процесса создания знаний и модели. Этот подход получил название «аудит чувствительности». Он вдохновлен NUSAP, методом, используемым для определения ценности количественной информации с помощью создания «родословных» чисел. Аналогичным образом, аудит чувствительности был разработан для получения родословных моделей и основанных на моделях выводов. Аудит чувствительности был специально разработан для состязательного контекста, когда не только характер свидетельства, но также степень определенности и неопределенности, связанной с свидетельством, будет предметом партийных интересов. Аудит чувствительности рекомендован в руководящих принципах Европейской комиссии по оценке воздействия, а также в отчете «Научные рекомендации по политике» Европейских академий.

Связанные понятия

Анализ чувствительности тесно связан с анализом неопределенности; в то время как последний изучает общую неопределенность выводов исследования, анализ чувствительности пытается определить, какой источник неопределенности больше влияет на выводы исследования.

Источник