Analiza wrażliwości (Sensitivity analysis) wyjaśnia w jaki sposób niepewność danych wyjściowych modelu matematycznego lub systemu może być podzielona w zależności od źródeł niepewności danych wejściowych. Aspektem analizy wrażliwości jest analiza niepewności. Koncentruje się ona na kwantyfikacji i propagacji niepewności. W idealnym przypadku analiza wrażliwości i analiza niepewności powinny być wykonywane jednocześnie.
Co to jest analiza wrażliwości?
Analiza wrażliwości to metoda określania solidności oceny poprzez zbadanie, na które wyniki mogą wpłynąć zmiany w metodach, modelach, wartościach niemierzonych zmiennych lub założeniach. Innymi słowy, analiza wrażliwości jest narzędziem zarządzania, które umożliwia przedsiębiorstwom przewidywanie wyników projektu oraz pomaga zrozumieć niepewność, ograniczenia i zakres modelu decyzyjnego. Jest to również tzw. analiza „what-if”, która pozwala określić, jak różne wartości zmiennej niezależnej mogą wpływać na daną zmienną zależną. Jest ona bardzo pomocna m.in. w zarządzaniu projektami, finansach, inżynierii, geografii. Następnie dowiesz się, czym jest analiza wrażliwości.
Aspekty poddane ocenie w ramach analizy
Interpretacja – Analiza wrażliwości (sensitivity analysis) pozwala ocenić wpływ na:
1. Niezwykłe wartości lub obserwacje odległe od reszty danych.
2. Odchylenia od protokołu w nieprzewidywalnych badaniach klinicznych poprzez wykonanie analizy pierwotnej na pacjentach intent-to-treat, a następnie wykonanie analizy wrażliwości na pacjentach według protokołu z wyłączeniem pacjentów naruszających protokół.
3. Brakujące dane są powszechne we wszystkich badaniach naukowych. Możliwą strategią jest analiza danych poprzez wykluczenie brakujących wartości, a więc analiza tylko kompletnych danych, a następnie imputacja brakujących wartości.
4. Różne definicje wyników, polegające na przeprowadzaniu analiz z zastosowaniem różnych punktów odcięcia lub definicji głównego wyniku.
5. Założenia dystrybucyjne dla obserwowanych danych, stosując różne rozkłady lub porównując metody parametryczne i nieparametryczne.
Ocena zaufania do modelu
Dobrą praktyką jest przeprowadzenie oceny zaufania do modelu, dlatego konieczne jest ilościowe określenie niepewności wyników każdego modelu (analiza niepewności); a następnie ocena, w jakim stopniu każdy element przyczynia się do niepewności wyniku.
W tym przypadku, analiza wrażliwości odnosi się do drugiego wspomnianego kroku (chociaż analiza niepewności jest koniecznym prekursorem), odgrywając rolę rankingu siły i znaczenia zmiennych wejściowych w określaniu zmienności wyniku.
Rynki:
Polska, Europa, USA
✔Najlepszy broker giełdowy Rankia Awards 2021
✔Ponad 50 rynków światowych, brak opłat za przechowywanie, dywidendy i tantiemy uwzględnione.
✔Pamiętaj, że inwestowanie wiąże się z ryzykiem utraty pieniędzy.
Rynki:
Polska, Europa
✔Dostępne są różne rodzaje produktów (akcje, ETFy, CFD).
✔XTB jest regulowany i nadzorowany przez FCA, CySEC, IFSC i KNF.
✔Szkolenie akademii i pracowników, obsługa klienta w języku polskim
Rynki:
Polska, Europa, USA
✔Strona w kilku językach.
✔Zaawansowana wersja mobilna i copytrading
✔Obrót akcjami bez prowizji za kupno i sprzedaż
Jaki jest cel analizy wrażliwości?
Analiza ta pomaga analitykom decyzyjnym zrozumieć niepewność, zalety i wady, ograniczenia i zakres modelu decyzyjnego.
Podobnie, większość decyzji podejmowana jest w warunkach niepewności, dlatego jedną z technik dochodzenia do wniosków jest zastąpienie wszystkich niepewnych parametrów wartościami oczekiwanymi, a następnie przeprowadzenie analizy wrażliwości.
Cechy charakterystyczne: analiza wrażliwości
- Jest to metoda pozwalająca przewidzieć wynik decyzji, jeśli sytuacja okaże się inna niż kluczowe przewidywania.
- Pomaga ocenić ryzyko związane z daną strategią.
- Określenie, w jakim stopniu wynik zależy od danej zmiennej wejściowej.
- Pomaga w podejmowaniu świadomych decyzji.
- Służy do poszukiwania błędów w modelu, gdy występują nieoczekiwane zależności pomiędzy danymi wejściowymi a wynikami.
Metody przeprowadzania analizy wrażliwości
Istnieje kilka metod przeprowadzania analizy wrażliwości, takich jak techniki modelowania i symulacji oraz narzędzia do zarządzania scenariuszami przy użyciu programu Microsoft Excel.
Istnieją głównie dwie techniki analizy wrażliwości:
1. Lokalna analiza wrażliwości wskazująca, że instrumenty pochodne są pobierane w jednym miejscu. Metoda ta jest odpowiednia dla prostych funkcji kosztów, techniki, która bada wpływ pojedynczego parametru w danym czasie jako funkcji kosztu, utrzymując zmienne na stałym poziomie.
2. Globalna analiza jest drugim podejściem do analizy wrażliwości, która jest realizowana przy użyciu globalnego zestawu próbek w celu eksploracji przestrzeni projektowej.
Opowiedzieliśmy o tym, czym jest analiza wrażliwości. Przeczytaj więcej na temat analizy funduszy w tym artykule. Mamy nadzieję, że już wiecie czym jest i jak działa ta analiza.
Jak zacząć inwestować na giełdzie od podstaw
Jak inwestować na giełdzie od podstaw. Dowiedz się wszystkiego i zdecyduj się na swój styl inwestowania.
