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敏感度分析英文解释翻译、敏感度分析的近义词、反义词、例句

英语翻译:

【经】 sensitive analysis

分词翻译:

敏的英语翻译:

agile; nimble; quick

感的英语翻译:

affect; be obliged; feel; move; sense; touch

度的英语翻译:

consideration; tolerance; degree; limit; linear measure; surmise; estimate
extent
【计】 degrees; k.w.h.
【化】 dimension; kilowatt hour
【医】 Deg.; degree
【经】 degree

分析的英语翻译:

analyze; construe; analysis; assay
【计】 parser
【化】 analysis; assaying
【医】 analysis; anslyze
【经】 analyse

专业解析

敏感度分析(Sensitivity Analysis) 是一种用于评估模型输出结果对其输入参数变化的敏感程度的技术。它通过系统性地改变模型中的一个或多个输入变量(如利率、成本、增长率等),观察这些变化对模型最终结果(如净现值、内部收益率、预测值等)的影响,从而识别出哪些输入变量对结果影响最大(即最敏感),以及模型预测的稳健性如何。其核心目的是量化不确定性,辅助决策制定。

详细解释

  1. 核心目的与意义:

    • 识别关键驱动因素: 找出对模型输出影响最大的输入变量。管理者或分析师可以据此优先关注和控制这些关键变量,优化资源分配。
    • 评估风险与不确定性: 理解输入参数在一定范围内变动时,输出结果的可能波动范围。这有助于评估决策的风险水平,判断模型预测的可靠性。
    • 增强决策稳健性: 通过测试不同情景,决策者可以了解在何种条件下(如乐观、悲观情况)决策结论可能发生变化,从而选择更具韧性的方案。
    • 验证模型可靠性: 如果模型对某些合理范围内的输入变化反应过于剧烈或不合逻辑,可能提示模型结构或假设存在问题,需要修正。
  2. 常用方法:

    • 单变量敏感度分析: 每次只改变一个输入变量(其他变量保持不变),观察输出结果的变化。常用工具是“龙卷风图”,它能直观显示各变量对结果影响的相对大小和方向。来源:公司财务、投资评估标准教材(如 Brealey, Myers, Allen 的 Principles of Corporate Finance)。
    • 多变量敏感度分析/情景分析: 同时改变多个相关的输入变量,模拟特定的情景(如最佳情况、最差情况、基准情况)。这能更全面地反映变量间的相互作用和整体风险。来源:项目管理协会(PMI)的《项目管理知识体系指南》(PMBOK® Guide)。
    • 阈值分析: 寻找使决策结论发生逆转(如 NPV 从正变负)的关键输入值(即盈亏平衡点)。来源:工程经济学、管理决策分析教材(如 Sullivan, Wicks, Koelling 的 Engineering Economy)。
  3. 主要应用领域:

    • 金融与投资: 评估投资项目(资本预算)的风险,分析估值模型(如 DCF 模型)对关键假设(折现率、增长率)的敏感性。来源:特许金融分析师(CFA)协会课程内容。
    • 工程与项目管理: 分析项目成本、工期、性能指标对资源价格波动、技术参数变化等的敏感性。来源:国际标准化组织(ISO)关于风险管理的标准(如 ISO 31000)。
    • 科学研究与建模: 在物理、化学、环境科学等领域的复杂数学模型中,确定哪些参数对模型预测结果最为关键。来源:学术期刊(如 Reliability Engineering & System Safety)中关于模型验证与不确定度量化的研究。

汉英词典视角下的关键术语对应

权威性参考来源

网络扩展解释

敏感度分析(Sensitivity Analysis)是一种用于评估模型或系统中输入参数变化对输出结果影响程度的方法。它广泛应用于数学建模、经济学、工程、金融和决策科学等领域,帮助识别关键变量、优化模型稳定性并支持风险决策。

核心概念

  1. 目的
    确定哪些输入参数对输出影响最大,从而理解模型的鲁棒性,或发现潜在的不确定性来源。

  2. 类型

    • 局部敏感度分析:考察单个参数在某一基准值附近的微小变化对输出的影响(例如通过偏导数计算)。
    • 全局敏感度分析:评估所有参数在全局范围内变化时的综合影响,常用方法如蒙特卡洛模拟、方差分解等。
  3. 方法

    • 单变量分析:每次仅改变一个参数,其他参数固定,观察输出变化。
    • 多变量分析:同时改变多个参数,分析交互作用的影响。
    • 场景分析:设定不同参数组合(如最优/最差情况),比较输出差异。

典型步骤

  1. 确定关键参数:筛选可能影响输出的变量。
  2. 设定变化范围:定义参数的合理波动区间(如±10%)。
  3. 运行模型:在不同参数值下重复计算输出结果。
  4. 量化影响:通过统计指标(如弹性系数、方差贡献率)衡量敏感度。
  5. 结果解读:识别高风险参数,优化模型或制定应对策略。

应用场景

意义

通过敏感度分析,决策者可优先关注高敏感参数,减少“垃圾进,垃圾出”(GIGO)问题,提升模型可信度,并为资源分配提供依据(如加强高敏感参数的数据收集)。

分类

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