什么是敏感性分析？敏感性分析的主要步骤有哪些？

敏感性分析是指对工程经济分析中的关键因素进行变化，以评估这些变化对项目决策的影响程度的方法。敏感性分析可以帮助分析人员更好地了解项目的风险和不确定性，从而制定更加可靠的决策。

敏感性分析的主要步骤如下：

1. 确定关键因素：确定对项目决策影响最大的关键因素，例如投资成本、市场需求、利率等等。

2. 确定变化范围：确定每个关键因素的可能变化范围，例如投资成本可能会上涨或下降10%。

3. 建立模型：建立与关键因素相关的数学模型，例如现金流量模型。

4. 进行敏感性分析：分别对每个关键因素进行变化，重新计算项目收益，并比较与原始收益的差异。

5. 分析结果：分析每个关键因素变化对项目收益的影响程度，并确定哪些因素对项目的决策影响最大。

6. 制定决策：根据敏感性分析的结果，制定更加可靠的决策，例如选择更加保守的方案或者制定应对不利情况的应急计划。

相关问题

敏感性分析matlab

敏感性分析是一种用于评估系统或模型对输入参数变化的敏感程度的方法。在MATLAB中，你可以使用以下步骤进行敏感性分析：

1. 定义系统或模型：首先，你需要定义你要进行敏感性分析的系统或模型。这可以是一个函数、一个模拟器或者一个MATLAB脚本。

2. 确定输入参数：确定系统或模型中的输入参数。这些参数可能是实数、向量或矩阵。

3. 设定参数范围：为每个输入参数设定一个范围。这将确定参数的变化范围。

4. 设定敏感性指标：根据你的需求，选择适当的敏感性指标，如灵敏度、弹性度或影响因子。

5. 执行敏感性分析：使用MATLAB的相关函数或工具箱执行敏感性分析。例如，可以使用sensitivity函数来计算灵敏度指标。

6. 分析和解释结果：分析敏感性分析的结果，并解释每个参数对系统或模型输出的影响。

希望这个回答能对你有所帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。

vensim dss敏感性分析

Vensim DSS是一种系统动力学建模工具，可以用于模拟和分析复杂的动态系统。在Vensim DSS中进行敏感性分析，可以帮助我们了解模型中不同参数或变量对结果的影响程度。以下是一些常见的Vensim DSS敏感性分析方法：

1. 单因素敏感性分析：通过逐个调整模型中的参数，观察结果的变化情况。这可以帮助我们识别哪些参数对结果具有较大的影响。

2. 多因素敏感性分析：通过同时调整模型中的多个参数，观察结果的变化情况。这可以帮助我们了解不同参数之间的相互作用以及对结果的综合影响。

3. 敏感性图：使用敏感性图可以可视化参数或变量对结果的影响程度。敏感性图可以是参数敏感性图或变量敏感性图，帮助我们直观地了解影响结果的关键参数或变量。

4. 敏感性分析报告：通过对敏感性分析结果进行统计和汇总，生成敏感性分析报告。这可以帮助我们更全面地了解模型的行为，并对决策和策略提供支持。

以上是一些常见的Vensim DSS敏感性分析方法，具体的分析方法和步骤可以根据具体的模型和需求进行调整和扩展。