
【計】 sensitivity analysis
靈敏度分析(Sensitivity Analysis),在漢英詞典中常譯為"Sensitivity Analysis",是一種用于評估模型輸出結果對其輸入參數或假設條件變化的敏感程度的技術方法。它通過系統性地改變模型中的一個或多個輸入變量,觀察并量化這些變化對輸出結果(如預測值、決策指标或系統性能)的影響,從而識别關鍵影響因素、評估模型穩健性、理解風險與不确定性。
工程與數學領域
在工程優化或數學建模中,靈敏度分析用于确定輸入參數的微小擾動對系統輸出的影響強度。例如,在電路設計中,分析元件參數(如電阻、電容)變化對電路性能(如增益、帶寬)的影響,以識别關鍵元件并優化容差設計。其數學表達通常涉及偏導數或梯度計算:
$$ S_i = frac{partial Y}{partial X_i} $$
其中 ( S_i ) 為靈敏度系數,( Y ) 為輸出變量,( X_i ) 為輸入參數(來源:MIT OpenCourseWare《工程系統分析》)。
金融與風險管理
在金融領域,靈敏度分析用于評估投資組合或金融模型對市場變量(如利率、彙率)變化的敏感性。例如,"希臘字母"度量(如Delta、Gamma)本質上是期權價格對标的資産價格變動的靈敏度分析(來源:CFA Institute《投資組合管理》)。
決策科學與政策評估
在公共政策或商業決策中,通過情景分析(Scenario Analysis)測試不同假設(如經濟增長率、人口變動)對政策效果或項目收益的影響,以支持魯棒決策(來源:World Bank《發展經濟學手冊》)。
方法類型 | 適用場景 | 示例工具 |
---|---|---|
局部靈敏度分析 | 單參數微小變化的影響 | 導數法、蒙特卡洛抽樣 |
全局靈敏度分析 | 多參數交互作用及非線性效應 | Sobol指數、FAST方法 |
回歸分析法 | 輸入輸出關系的統計顯著性檢驗 | 線性/邏輯回歸模型 |
注:以上内容綜合參考了工程、金融及統計領域的權威定義,并依據國際标準與學術文獻提煉核心要點。具體方法選擇需結合模型複雜度與分析目标。
靈敏度分析(Sensitivity Analysis)是數學建模、運籌學和決策科學中的一種重要方法,主要用于研究模型輸出結果對輸入參數或假設條件變化的敏感程度。其核心目的是識别哪些參數對結果影響最大,從而幫助優化決策或評估模型的穩健性。
定義
通過調整模型中的一個或多個輸入參數(如成本、資源限制、概率等),觀察這些變化如何影響最終結果(如最優解、目标函數值等)。這類似于測試模型的“抗幹擾能力”。
目的
局部靈敏度分析
僅分析單個參數在固定範圍内的微小變化對結果的影響,通常通過偏導數或彈性系數計算。例如,線上性規劃中,目标函數系數變化對最優解的影響可表示為:
$$
frac{partial Z}{partial c_j} = x_j^
$$
其中,( Z )是目标函數,( c_j )是系數,( x_j^ )是最優解。
全局靈敏度分析
研究多個參數同時變化時的影響,適用于非線性或高維模型,常用方法包括蒙特卡洛模拟、方差分解(如Sobol指數)等。
假設某公司利潤模型為 ( P = (p - c) cdot Q - F ),其中:
總結來看,靈敏度分析是連接模型與現實的橋梁,幫助決策者理解不确定性并制定穩健策略。
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