不确定性分析——敏感性分析
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食品安全风险评估的不确定性与灵敏度分析食品安全是人们关注的热点问题之一,而食品安全风险评估则是评估食品安全问题的重要工具。
然而,在进行食品安全风险评估时,不确定性和灵敏度分析是两个不可忽视的方面。
本文将探讨食品安全风险评估中的不确定性来源、不确定性分析方法以及灵敏度分析的意义与应用。
一、不确定性来源不确定性在食品安全风险评估中是难以避免的,其来源包括以下几个方面:1. 数据质量:由于食品安全风险评估需要大量的数据支持,数据质量的不确定性会对评估结果产生较大影响。
数据来源的可靠性、数据采集的方法以及数据的完整性都会影响评估结果的可信度。
2. 模型参数:食品安全风险评估常常使用数学模型来分析和预测相关风险,模型参数的选择和准确性会对评估结果产生重要影响。
对于一些复杂的食品安全问题,模型参数的确定往往涉及众多专家意见和科学争议。
3. 假设和方法:食品安全风险评估涉及大量的假设和方法,这些假设和方法的合理性和准确性也会影响评估结果的可靠性。
二、不确定性分析方法为了更好地评估食品安全风险,并提供决策参考,需要进行不确定性分析。
不确定性分析可以通过以下几种方法来实现:1. 敏感性分析:敏感性分析用于评估模型输入参数对评估结果的影响程度。
通过改变输入参数的值,观察输出结果的变化情况,可以确定哪些参数对评估结果具有较大的影响,从而有针对性地进行数据采集和模型改进。
2. 蒙特卡洛模拟:蒙特卡洛模拟是一种随机模拟方法,通过随机抽取模型输入参数的值,对评估结果进行多次模拟计算,从而获取评估结果的不确定性分布。
这种方法可以帮助评估者更好地理解评估结果的可靠性和不确定性范围。
3. 絮聚分析:絮聚分析是一种对多种不确定性因素进行量化和综合分析的方法。
通过建立不确定性因素之间的关系模型,可以定量评估各种不确定因素对评估结果的综合贡献程度。
三、灵敏度分析的意义与应用灵敏度分析是不确定性分析的重要组成部分,其主要目的是评估模型输入参数对评估结果的影响程度。
6 不确定性分析填空题:1、不确定性分析的方法有盈亏平衡分析法、和。
答案:敏感性分析、概率分析(风险分析)2、在盈亏平衡分析中把成本分为和。
答案:固定成本、可变成本3、如果一个工业建设项目的盈亏平衡产量(或生产能力利用率)越低,则该项目承受风险的能力就越。
答案:强4、投资风险是指投资遭受损失的可能性,其大体可以分为二类:①、②。
答案:市场风险(系统性风险)、个别风险(非系统性风险)单选题:1、某建设项目设计的年生产能力为400件,每件产品的价格为5000元,每件产品的变动成本为2000元,每件产品的纳税500元,年固定成本40万元,则盈亏平衡点产量为()件。
A. 133B. 160C. 80D. 100 答案:B2、敏感因素对项目经济评价指标产生()敏感性时会给项目带来较大风险。
A.正强 B.正弱 C.负强 D.负弱答案:C3、一个工业建设项目的盈亏平衡产量越低,则该项目承受风险的能力越( )。
A.小 B. 大 C. 不变 D. 等于零答案:B4、在敏感分析中,下列因素最敏感的是()。
A. 产品价格下降30%,使NPV=0B. 经营成本上升50%,使NPV=0C. 寿命缩短80%,使NPV=0D. 投资增加120%,使NPV=0 答案:A5、盈亏平衡点反映了项目对市场变化的适应能力和抗风险能力,项目的盈亏平衡点越低,其()。
A. 适应市场变化的能力越小,抗风险能力越弱B. 适应市场变化的能力越小,抗风险能力越强C. 适应市场变化的能力越大,抗风险能力越弱D. 适应市场变化的能力越大,抗风险能力越强答案:D6、现选择将现值作为某项目投资方案的敏感性分析对象,其结果如图1-1所示。
则净现值对三种不确定因素Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ的敏感性从大到小的排列顺序为()。
A A.Ⅱ—Ⅲ—I B.I—Ⅱ—Ⅲ C.I—Ⅲ—Ⅱ D.Ⅱ—I—Ⅲ1、构成一个决策问题的必备条件有()。
A C EA. 明确的目标B. 一个或多个备选方案C. 若干客观条件D. 每种自然状态的发生概率E. 每个方案在每种自然状态下的预测结果值2、不确定性分析的方法有( )。
项目投资决策的风险及不确定性分析一、风险及不确定性决策的情形可以分为三种,确定性、风险和不确定性。
确定性是指决策者充分掌握了对投资决策产生影响的所有因素的信息,其结果通常是唯一确定的。
不确定性是指决策者并未充分掌握影响投资决策的各种因素的信息,其结果不是唯一的。
风险介于不确定性及确定性之间。
它及不确定性的区别是,在不确定性决策的情况下,各种可能结果发生的概率是未知的,而在风险决策的情况下,各种可能结果发生的概率是已知的或者是可测定的。
1921年,美国经济学家奈特在其《风险、不确定性和利润》中提到,风险是可测定的不确定性,而不可测定的不确定性才是真正的不确定性。
风险及不确定性广泛存在于社会经济活动中,投资项目也不例外。
尽管在项目前期工作中已经对项目的可行性进行了详细的分析和研究,但是可行性研究往往基于一系列假设条件。
一些重要数据是通过预测和估算得到的,未来环境的变化、预测方法的局限以及各种工作条件的约束,使得项目实施后的实际结果可能会在一定程度上偏离决策预期,导致项目的预期经济效益无法实现。
因此,决策者通常要对伴随风险因素和不确定性因素进行决策,对项目进行风险分析和不确定性分析非常必要。
风险分析的方法主要有决策树分析和蒙特卡洛模拟等。
不确定性分析的方法主要有敏感性分析和盈亏平衡(临界点)分析。
二、风险分析方法——决策树分析法很多投资项目是分几个阶段完成的,而每一阶段的决策取决于前一阶段决策的结果,同时后一阶段的决策也是前一阶段决策的继续。
对于这一类型的投资项目通常采用的方法是决策树分析法。
【例1】 I工厂研制出一种新产品,准备进行试生产和营销试验,需要20万元的投资。
试验成功的概率为50%。
如果一年后试验成功,工厂将继续从事这一产品的生产;如果试验失败,工厂将停止这一项目的工作。
及此同时,即使试验成功,工厂对这一新产品的需求情况也没有把握,估计生产后有30%的可能需求疲软。
这时决策者面临的问题:是使用既有的一个小车间,还是新建一个大车间进行该产品的生产?若新建大车间,费用为100万元,而使用既有的小车间只需再花费15万元。
敏感性分析一、敏感性分析的意义敏感性分析是指从众多不确定性因素中找出对投资项目经济效益指标有重要影响的敏感性因素,并分析、测算其对项目经济效益指标的影响程度和敏感性程度,进而判断项目承受风险能力的一种不确定性分析方法。
敏感性分析的目的在于:(1)找出影响项目经济效益变动的敏感性因素,分析敏感性因素变动的原因,并为进一步进行不确定性分析(如概率分析)提供依据;(2)研究不确定性因素变动如引起项目经济效益值变动的范围或极限值,分析判断项目承担风险的能力;(3)比较多方案的敏感性大小,以便在经济效益值相似的情况下,从中选出不敏感的投资方案。
根据不确定性因素每次变动数目的多少,敏感性分析可以分为单因素敏感性分析和多因素敏感性分析。
二、敏感性分析的步骤进行敏感性分析,一般遵循以下步骤:1.确定分析的经济效益指标评价投资项目的经济效益指标主要包括:净现值、内部收益率、投资利润率、投资回收期等。
2.选定不确定性因素,设定其变化范围。
3.计算不确定性因素变动对项目经济效益指标的影响程度,找出敏感性因素。
4.绘制敏感性分析图,求出不确定性因素变化的极限值。
三、单因素敏感性分析每次只变动一个因素而其他因素保持不变时所做的敏感性分析,称为单因素敏感性分析。
例:计算题(P113)4.某公司规划项目的投资收益率为21.15%,财务基准收益率为12%。
试对价格、投资在单因素敏感性分析在计算特定不确定因素对项目经济效益影响时,须假定其它因素不变,实际上这种假定很难成立。
可能会有两个或两个以上的不确定因素在同时变动,此时单因素敏感性分析就很难准确反映项目承担风险的状况,因此尚必须进行多因素敏感性分析。
四、多因素敏感性分析多因素敏感性分析是指在假定其它不确定性因素不变条件下,计算分析两种或两种以上不确定性因素同时发生变动,对项目经济效益值的影响程度,确定敏感性因素及其极限值。
多因素敏感性分析一般是在单因素敏感性分析基础进行,且分析的基本原理与单因素敏感性分析大体相同,但需要注意的是,多因素敏感性分析须进一步假定同时变动的几个因素都是相互独立的,且各因素发生变化的概率相同。
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。