Sensitivitätsanalyse investitionsrechnung beispiel
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Kompromisse und Entscheidungsunterstützung:
- Die Sensitivitätsanalyse hilft uns, Kompromisse zwischen widersprüchlichen Zielen zu verstehen. Nützlich für das Screening.
- Sobol'-Indizes: Zerlegt die Varianz in Beiträge einzelner Parameter und Interaktionen.
- Globale Sensitivitätsanalyse (GSA): Berücksichtigt alle Parameter gleichzeitig.
- Wählen Sie die Methode basierend auf Ihrem Forschungskontext, den verfügbaren Daten und den Rechenressourcen aus.
3.
Die Sensitivitätsanalyse geht außerdem davon aus, dass die Beziehungen zwischen Variablen linear und unabhängig sind, was in komplexen Systemen möglicherweise nicht immer zutrifft. Hochdimensionale Modelle:
- Fluch der Dimensionalität: Mit zunehmender Anzahl von Parametern steigt der Rechenaufwand der Sensitivitätsanalyse exponentiell.
Wählen Sie eine Empfindlichkeitsmethode aus:
- Es gibt verschiedene Methoden, darunter:
- One-At-A-Time (OAT): Variieren Sie jeweils eine Eingabe, während andere konstant bleiben.
- Monte-Carlo-Simulation: Stichproben Sie zufällig Eingabeverteilungen ab und beobachten Sie die Ausgabevariabilität.
- Lokale Sensitivitätsindizes: Berechnen Sie partielle Ableitungen für jede Eingabe.
- Globale Sensitivitätsindizes (z.
Das weitere Vorgehen bei einer Sensitivitätsanalyse ist abhängig von der Fragestellung. Die gleichzeitige Untersuchung von Veränderungen der Werte zweier oder mehrerer Größen ist zwar grundsätzlich möglich, führt aber bei mehr als zwei Größen zu Interpretationsschwierigkeiten. B. Projektkapitalwerte, Investitionssummen, verfügbare Finanzmittel) liegen müssen, wenn die ermittelte optimale Lösung erhalten bleiben soll.
Im Rahmen von Sensitivitätsanalysen wird untersucht, wie stabil eine gefundene optimale Lösung (z.B.
B. Alter, Leberfunktion).
- Epidemiologie: Die Sensitivitätsanalyse bewertet die Robustheit von Krankheitsübertragungsmodellen. B. Emissionsraten, Bodendurchlässigkeit) den Gesamtrisikoscore beeinflussen.
### Schritte zur Durchführung einer Sensitivitätsanalyse
1. Szenariobasierte Sensitivitätsanalyse:
- Anstatt Parameter direkt zu variieren, definieren wir Szenarien (z.
In diesem Abschnitt befassen wir uns anhand verschiedener Perspektiven und praktischer Beispiele mit den Feinheiten der Interpretation der Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse.
1. Sie untersucht, welche Auswirkungen die Anderung einzelner Parameterwerte oder von Parameterkombinationen in einem Entscheidungsmodell auf die Zielgröße zeigt.
Gemäß diesem Szenario ergibt sich ein Überschuss von 100.000 € nach fünf Jahren. Eine Preissenkung von 8 % führt zu einem Verkaufspreis von 2,30 €
Werden nicht jährlich 100.000 T-Shirts zu einem Mindestpreis von 2,30 € verkauft, so wird die neue Investition zu einem Verlustgeschäft. Das Ignorieren dieser Interaktionen kann zu unvollständigen Erkenntnissen führen.
Eine Änderung der Beutedichte könnte sich auf das Überleben der Raubtiere auswirken, was wiederum Auswirkungen auf die Dynamik der Beutepopulation hat.
4. Szenarioanalyse:
- Erkunden Sie extreme Szenarien. Passen Sie diese Praktiken an Ihren spezifischen Kontext an und bewerten Sie die Ergebnisse stets kritisch.