Die Empfindlichkeitsanalyse ist eine Analysemethode, mit der ermittelt wird, inwieweit sich Abweichungen der Eingabewerte für eine bestimmte Variable auf die Ergebnisse eines mathematischen Modells auswirken. Die Sensitivitätsanalyse kann in verschiedenen Disziplinen angewendet werden, darunter Unternehmensanalyse, Investitionen, Umweltstudien, Ingenieurwesen, Physik und Chemie.
Sensitivitätsanalyse
Die Sensitivitätsanalyse befasst sich mit der Unsicherheit in mathematischen Modellen, bei denen die Werte für die im Modell verwendeten Eingaben variieren können. Es ist das begleitende analytische Werkzeug zur Unsicherheitsanalyse, und beide werden häufig zusammen verwendet. Alle Modelle oder Studien, die erstellt oder durchgeführt werden, um Schlussfolgerungen oder Schlussfolgerungen für politische Entscheidungen zu ziehen, basieren auf Annahmen bezüglich der Gültigkeit der in Berechnungen verwendeten Eingaben. Bei der Equity-Bewertung wird zum Beispiel davon ausgegangen, dass eine gültige und genaue Berechnung der Vermögenswerte eines Unternehmens möglich ist und dass es sinnvoll ist, Gewinne oder Erträge in Bezug auf Vermögenswerte als Bewertungsmaßstab für a zu analysieren Gesellschaft für Investitionszwecke.
Die aus Studien oder mathematischen Berechnungen gezogenen Schlussfolgerungen können erheblich geändert werden, je nachdem, wie eine bestimmte Variable definiert ist oder welche Parameter für eine Studie ausgewählt wurden. Wenn sich die Ergebnisse einer Studie oder Berechnung aufgrund von Abweichungen bei den zugrunde liegenden Annahmen nicht wesentlich ändern, gelten sie als robust. Wenn sich die Ergebnisse durch Variationen der grundlegenden Eingaben oder Annahmen erheblich ändern, kann mithilfe einer Sensitivitätsanalyse ermittelt werden, wie Änderungen der Eingaben, Definitionen oder Modelle die Genauigkeit oder Robustheit von Ergebnissen verbessern können.
Return on Investment
In einem Geschäftskontext kann die Sensitivitätsanalyse verwendet werden, um Entscheidungen auf der Grundlage bestimmter Berechnungen oder Modelle zu verbessern. Ein Unternehmen kann mithilfe von Sensitivitätsanalysen die besten Daten ermitteln, die für zukünftige Analysen zu erheben sind, um grundlegende Annahmen in Bezug auf Investitionen und Kapitalrendite (ROI) zu bewerten oder die Zuordnung von Vermögenswerten und Ressourcen zu optimieren. Ein einfaches Beispiel für eine im Geschäftsleben verwendete Sensitivitätsanalyse ist die Analyse der Auswirkung der Einbeziehung bestimmter Informationen in die Werbung eines Unternehmens. Dabei werden die Verkaufsergebnisse von Anzeigen verglichen, die sich nur darin unterscheiden, ob sie bestimmte Informationen enthalten oder nicht.
Computermodelle werden häufig für Wetter-, Umwelt- und Klimaschutzvorhersagen verwendet. Die Sensitivitätsanalyse kann verwendet werden, um solche Modelle zu verbessern, indem analysiert wird, wie verschiedene systematische Probenahmemethoden, Eingaben und Modellparameter die Genauigkeit der aus den Computermodellen erhaltenen Ergebnisse oder Schlussfolgerungen beeinflussen.
Die Disziplinen Physik und Chemie verwenden häufig Sensitivitätsanalysen, um Ergebnisse und Schlussfolgerungen zu bewerten. Die Sensitivitätsanalyse hat sich besonders bei der Bewertung und Anpassung von kinetischen Modellen bewährt, bei denen mehrere Differentialgleichungen verwendet werden. Die Bedeutung verschiedener Inputs und die Auswirkungen der Varianz in den Inputs auf die Modellergebnisse können analysiert werden.
Computermodelle verfeinern
Im Ingenieurwesen ist es üblich, Computermodelle zu verwenden, um den Entwurf von Bauwerken vor dem Bau zu testen. Mithilfe der Sensitivitätsanalyse können Ingenieure zuverlässigere und robustere Konstruktionen erstellen, indem sie Unsicherheitspunkte oder große Abweichungen bei den möglichen Eingaben und ihre entsprechenden Auswirkungen auf die Lebensfähigkeit des Modells bewerten. Die Verfeinerung von Computermodellen kann sich erheblich auf die Genauigkeit von Bewertungen auswirken, z.
