敏感性分析的基本步骤的简单介绍

敏感性分析的基本步骤

简介

敏感性分析是一种评估模型或决策对输入参数变化的敏感程度的技术。它有助于了解哪些参数对结果的影响最大，并确定模型的稳健性。

步骤

1. 定义目标和范围

明确要评估的模型或决策。

确定要分析的输入参数。

2. 收集数据和估计参数

收集历史数据或做出假设来估计输入参数的值。

考虑使用专家意见、统计技术或建模技术。

3. 创建基准模型或决策

使用估计的参数建立一个反映当前条件的基准模型或决策。

这是所有后续分析的参考点。

4. 改变输入参数值

有系统地改变基准模型中每个输入参数的值。

通过一定范围或增量进行更改。

5. 重新运行模型或评估决策

对于每个参数更改，重新运行模型或评估决策。

计算结果变化。

6. 分析结果

比较基准模型和修改后模型的结果。

计算相对变化或灵敏度指数。

识别对结果影响最大的输入参数。

7. 绘制灵敏度图

创建图表，纵轴显示结果的变化，横轴显示输入参数的变化。

这提供了一个可视化表示，显示了模型或决策对不同参数的敏感程度。

8. 解释和利用结果

讨论敏感性分析的含义。

确定哪些参数需要进一步关注或改进。

利用信息来提高模型的健壮性、决策的稳健性和对未来场景的理解。

9. 对敏感性进行验证

使用交替的方法（例如，不同的数据源或模型）来验证敏感性结果。

确保分析是稳健的，并且结论是可靠的。