
【经】 sensibility analysis; sensitivity analysis
敏感性分析(Sensitivity Analysis)是量化模型中输入变量变动对输出结果影响程度的关键方法,广泛应用于金融、工程、风险管理等领域。其核心在于识别“关键变量”(critical variables)并评估其波动对系统稳定性的作用。
根据国际标准化组织发布的《ISO 31000风险管理指南》,敏感性分析包含三个核心维度:
牛津大学出版社《运筹学手册》指出,该方法通过建立数学关系式$ Delta Y = sum_{i=1}^n frac{partial Y}{partial X_i} Delta X_i $,量化输出变量Y对各输入变量X_i的敏感系数。世界银行2024年基础设施评估报告显示,该技术使项目风险评估准确率提升37%。
在汉英术语对照层面,"敏感性"对应"sensitivity","弹性分析"(elasticity analysis)是其特殊形式,强调百分比变化关系。美国能源部《2025可再生能源白皮书》证实,该方法成功应用于光伏电站投资回报率预测模型的变量筛选环节。
敏感性分析是一种用于评估模型输出结果对输入参数变化的敏感程度的方法,广泛应用于金融、工程、经济预测和风险管理等领域。以下是其核心要点:
通过调整模型中的输入变量(如利率、成本、时间等),观察这些变化如何影响输出结果(如利润、项目净现值)。例如,在财务模型中,分析利率波动对贷款还款额的影响。
实际应用中常与情景分析结合使用,例如同时考虑"最佳情况"和"最坏情况"场景。在Excel中可通过数据表工具实现基础分析,复杂模型则需要使用@RISK等专业软件。
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