不确定性分析——敏感性分析
敏感性分析是一种用于评估决策模型和方案的稳定性和可靠性的方法。

当我们做出一个决策时，通常会有一些不确定因素存在，如市场需求、成本、竞争对手等。

敏感性分析可以帮助我们了解这些不确定因素对决策结
果的影响程度，从而帮助我们制定出更加可靠和稳健的方案。

在敏感性分析中，我们主要关注以下几个方面：
1.变量敏感性分析：变量敏感性分析是最基本的敏感性分析方法，它
用来评估输入变量对输出结果的影响程度。

在这个分析中，我们通过改变
一个或者多个输入变量的值，观察输出结果的变化情况，从而评估出不同
输入变量对输出结果的敏感性程度。

例如，在市场需求预测模型中，我们
可以改变市场需求的增长率，观察销售额的变化情况，从而评估市场需求
对销售额的敏感性。

2.参数敏感性分析：参数敏感性分析是在模型中存在一些参数时进行
的敏感性分析。

这些参数主要来自于模型的参数估计过程或者专家判断。

通过改变参数的取值，观察输出结果的变化情况，我们可以评估模型中各
个参数对输出结果的敏感性。

例如，在成本预测模型中，我们可以改变成
本参数的取值，观察利润的变化情况，从而评估不同成本参数对利润的敏
感性。

3.模型结构敏感性分析：模型结构敏感性分析是在模型结构存在不确
定性时进行的敏感性分析。

在实际决策分析中，我们通常会采用不同的模
型结构来描述决策问题，而不同的模型结构可能导致不同的结果。

通过比
较不同模型结构下的输出结果，我们可以评估不同模型结构对决策结果的
敏感性。

例如，在市场竞争模型中，我们可以比较不同市场份额预测模型
对利润的影响程度，从而评估不同模型结构对利润的敏感性。

敏感性分析的结果可以为我们提供有关决策模型和方案可靠性和稳定
性的信息。

通过敏感性分析，我们可以识别关键的输入变量、参数、模型
结构等，从而帮助我们制定出更加可靠和稳健的决策方案。

在实际应用中，敏感性分析常常和其他决策支持方法相结合，如风险分析、优化模型等，
从而进一步提高决策的质量和可靠性。

总之，敏感性分析是一种重要的决策支持方法，它可以帮助我们评估
决策模型和方案的可靠性和稳定性。

通过敏感性分析，我们可以了解各个
因素对决策结果的影响程度，从而制定出更加可靠和稳健的决策方案。