Como hacer analisis de sensibilidad

Ejemplo de análisis de sensibilidad

Un modelo financiero es una forma excelente de evaluar el rendimiento de una empresa tanto en términos históricos como proyectados. Permite al analista organizar las operaciones de una empresa y analizar los resultados tanto en un formato de “serie temporal” (midiendo el rendimiento de la empresa con respecto a sí misma a lo largo del tiempo) como en un formato “transversal” (midiendo el rendimiento de la empresa con respecto a sus homólogos del sector).

Normalmente, una vez que un analista introduce tanto los resultados financieros históricos como las hipótesis sobre el rendimiento futuro, puede calcular e interpretar varios análisis de ratios y otras métricas de rendimiento operativo, como los márgenes de beneficio, la rotación de inventarios, la recaudación de efectivo, el apalancamiento y los ratios de cobertura de intereses, entre otros.

En artículos anteriores, comentamos el hecho de que estas suposiciones de futuro pueden no ser siempre ciertas, y que el uso de un gestor de escenarios es una gran manera de incorporar varias posibilidades de rendimiento diferentes en su modelo financiero. Esto permite al analista realizar una “prueba de estrés” de los resultados financieros, ya que la realidad es que las expectativas pueden cambiar, y normalmente lo hacen, con el tiempo. Dado que el futuro no puede predecirse con ninguna certeza, nunca es una buena idea tomar los resultados de tu modelo financiero y afirmar, ya sea ante tu jefe o ante tu cliente, que los resultados son definitivos.

Análisis de sensibilidad python

Si alguna vez has investigado el efecto de cambiar un parámetro en tu modelo, esencialmente ya has realizado un análisis de sensibilidad con respecto a ese parámetro. Dicho parámetro puede ser, por ejemplo, una propiedad del material, una carga o una distancia geométrica. Hay dos situaciones principales en las que es importante estudiar las sensibilidades:

Obviamente, la respuesta cambiará más si la perturbación del parámetro es grande, por lo que tiene sentido dividir el cambio de lo que se está midiendo por el tamaño de la perturbación del parámetro para obtener una medida normalizada de la sensibilidad. A continuación, puede comparar este número normalizado con números similares calculados de la misma manera para otros parámetros, suponiendo que los parámetros son algo equivalente y tienen la misma unidad.

Este tipo de análisis (más o menos manual) de la sensibilidad se denomina análisis de diferencias hacia delante y su coste es proporcional al número de parámetros. Funciona mejor en los casos en los que el número de parámetros es pequeño. Sin embargo, puede ser un poco complicado elegir el tamaño de la perturbación de los parámetros, porque tiene que ser lo suficientemente grande para evitar el ruido numérico y lo suficientemente pequeño para evitar los efectos no lineales.

Análisis de sensibilidad en matlab

El análisis de incertidumbre cuantifica la variación de la salida del modelo, es decir, la incertidumbre del modelo, mientras que el análisis de sensibilidad identifica las fuentes de entrada potencialmente responsables de esta incertidumbre. Lo ideal es que el análisis de incertidumbre y el de sensibilidad se realicen conjuntamente.

Los servicios y herramientas de análisis de sensibilidad y cuantificación de la incertidumbre se emplean cada vez más en todo el mundo para la evaluación, validación y verificación de los modelos de simulación y los códigos informáticos en diversos campos.

El CC-MOD proporciona apoyo y formación a los equipos de modelización interesados en la creación y ejecución de análisis de incertidumbre y sensibilidad, así como apoyo ad hoc a las Direcciones Generales de Política de la Comisión sobre la garantía de calidad de los modelos. El CCI también contribuye al desarrollo metodológico y a la difusión de la disciplina en todo el mundo.

SIML@B: El grupo SAMO del Centro de Competencia en Modelización (JRC.I2) se complace en informar de que SIML@B, una aplicación en línea para realizar el análisis de sensibilidad global de las respuestas de los modelos, está disponible en el siguiente enlace.

Análisis de sensibilidad de optimización

El análisis de sensibilidad de la función objetivo y del lado derecho proporciona una visión significativa sobre las formas en que la solución óptima de un problema cambia en respuesta a pequeños cambios en estas partes de los datos del problema.

ILOG CPLEX muestra cada variable, su coste reducido y el rango en el que su coeficiente de función objetivo puede variar sin forzar un cambio en la base óptima. El valor actual de cada coeficiente objetivo también se muestra como referencia. El análisis de sensibilidad de la función objetivo es útil para determinar lo sensible que es la solución óptima al coste o beneficio asociado a cada variable.

ILOG CPLEX muestra cada restricción, su precio dual, y un rango sobre el cual su coeficiente del lado derecho puede variar sin cambiar la base óptima. El valor actual de cada coeficiente del lado derecho también se muestra como referencia. La información sobre la sensibilidad del lado derecho es útil para determinar la sensibilidad de la solución óptima y los valores de los recursos a la disponibilidad de esos recursos.