Como a análise de sensibilidade é usada?
A análise de sensibilidade é um método de análise usado para identificar o quanto as variações nos valores de entrada de uma determinada variável afetarão os resultados de um modelo matemático. A análise de sensibilidade pode ser aplicada em várias disciplinas diferentes, incluindo análise de negócios, investimentos, estudos ambientais, engenharia, física e química.
Principais vantagens
- A análise de sensibilidade é usada para identificar o quanto as variações nos valores de entrada de uma determinada variável afetam os resultados de um modelo matemático.
- A análise de sensibilidade pode identificar os melhores dados a serem coletados para análises que avaliem o retorno sobre o investimento (ROI) de um projeto.
- A análise de sensibilidade ajuda os engenheiros a criar projetos mais confiáveis e robustos, avaliando pontos de incerteza na estrutura do projeto.
Compreendendo a análise de sensibilidade
A análise de sensibilidade se preocupa com a incerteza inerente aos modelos matemáticos, onde os valores das entradas usadas no modelo podem variar. É a ferramenta analítica que acompanha a análise de incertezas e as duas são frequentemente usadas juntas. Todos os modelos compostos e estudos executados, para tirar conclusões ou inferências para decisões de política, baseiam-se em pressupostos relativos à validade dos dados utilizados nos cálculos.
Por exemplo, na avaliação patrimonial, o índice de retorno sobre ativos (ROA) assume que um cálculo válido e preciso dos ativos de uma empresa pode ser realizado e que é razoável analisar os lucros, ou retornos, relativos aos ativos como um meio de avaliar um empresa para fins de investimento.
As conclusões tiradas de estudos ou cálculos matemáticos podem ser significativamente alteradas, dependendo de como uma determinada variável é definida ou dos parâmetros escolhidos para um estudo. Quando os resultados de um estudo ou cálculo não mudam significativamente devido a variações nas premissas subjacentes, eles são considerados robustos. Se as variações nas entradas ou premissas fundamentais alterarem significativamente os resultados, a análise de sensibilidade pode ser empregada para determinar como as mudanças nas entradas, definições ou modelagem podem melhorar a precisão ou robustez de quaisquer resultados.
Como a análise de sensibilidade é usada
A análise de sensibilidade pode ser útil em várias situações, incluindo previsões ou previsões, bem como identificar onde melhorias ou ajustes precisam ser feitos em um processo. No entanto, o uso de dados históricos às vezes pode levar a resultados imprecisos durante a previsão, uma vez que os resultados anteriores não levam necessariamente a resultados futuros. Abaixo estão algumas aplicações comuns de análise de sensibilidade.
Retorno do Investimento
Em um contexto de negócios, a análise de sensibilidade pode ser usada para melhorar as decisões com base em certos cálculos ou modelagem. Uma empresa pode usar a análise de sensibilidade para identificar os melhores dados a serem coletados para análises futuras para avaliar as premissas básicas sobre investimento e retorno sobre o investimento (ROI), ou para otimizar a alocação de ativos e recursos.
Um exemplo simples de análise de sensibilidade usada em negócios é uma análise do efeito de incluir uma determinada informação na propaganda de uma empresa, comparando os resultados de vendas de anúncios que diferem apenas no fato de incluirem ou não a informação específica.
Modelos Climáticos
Modelos de computador são comumente usados em tempo, e as mudanças climáticas ambiental previsão. A análise de sensibilidade pode ser usada para melhorar esses modelos, analisando como vários métodos de amostragem sistemática, entradas e parâmetros do modelo afetam a precisão dos resultados ou conclusões obtidas a partir dos modelos de computador.
Pesquisa científica
As disciplinas de física e química frequentemente empregam análises de sensibilidade para avaliar resultados e conclusões. A análise de sensibilidade tem se mostrado particularmente útil na avaliação e ajuste de modelos cinéticos que envolvem o uso de várias equações diferenciais. A importância de várias entradas e os efeitos da variação nas entradas sobre os resultados do modelo podem ser analisados.
Engenharia
É prática padrão em engenharia usar modelos de computador para testar o projeto de estruturas antes de serem construídas. A análise de sensibilidade ajuda os engenheiros a criar projetos mais confiáveis e robustos, avaliando pontos de incerteza ou grandes variações nas entradas possíveis e seus efeitos correspondentes na viabilidade do modelo. O refinamento dos modelos de computador pode afetar significativamente a precisão das avaliações de fatores como capacidade de tensão da ponte ou riscos de tunelamento.