El análisis de sensibilidad es un método de análisis que se utiliza para identificar cuántas variaciones en los valores de entrada para una variable dada impactarán los resultados para un modelo matemático. El análisis de sensibilidad se puede aplicar en varias disciplinas diferentes, incluidos análisis de negocios, inversiones, estudios ambientales, ingeniería, física y química.
Análisis de sensibilidad
El análisis de sensibilidad se refiere a la incertidumbre inherente a los modelos matemáticos donde los valores para las entradas utilizadas en el modelo pueden variar. Es la herramienta analítica complementaria para el análisis de incertidumbre, y los dos a menudo se usan juntos. Todos los modelos compuestos o estudios ejecutados para sacar conclusiones o inferencias para decisiones de política se basan en suposiciones con respecto a la validez de las entradas utilizadas en los cálculos. Por ejemplo, en la valoración del patrimonio, el índice de rendimiento de los activos (ROA) supone que se puede calcular un cálculo válido y preciso de los activos de una empresa y que es razonable analizar las ganancias o los rendimientos de los activos como un medio para evaluar un empresa con fines de inversión.
Las conclusiones extraídas de los estudios o cálculos matemáticos pueden modificarse significativamente dependiendo de cosas como la definición de una determinada variable o los parámetros elegidos para un estudio. Cuando los resultados de un estudio o cálculo no cambian significativamente debido a variaciones en los supuestos subyacentes, se consideran robustos. Si las variaciones en las entradas o supuestos fundamentales cambian significativamente los resultados, se puede emplear un análisis de sensibilidad para determinar cómo los cambios en las entradas, definiciones o modelos pueden mejorar la precisión o la solidez de cualquier resultado.
Retorno de la inversión
En un contexto empresarial, el análisis de sensibilidad se puede utilizar para mejorar las decisiones basadas en ciertos cálculos o modelos. Una empresa puede usar el análisis de sensibilidad para identificar los mejores datos que se recopilarán para futuros análisis para evaluar los supuestos básicos con respecto a la inversión y el retorno de la inversión (ROI), o para optimizar la asignación de activos y recursos. Un ejemplo simple de análisis de sensibilidad utilizado en los negocios es un análisis del efecto de incluir cierta información en la publicidad de una compañía, comparando los resultados de ventas de anuncios que difieren solo en si incluyen o no la información específica.
Los modelos de computadora se usan comúnmente en pronósticos meteorológicos, ambientales y de cambio climático. El análisis de sensibilidad se puede utilizar para mejorar dichos modelos analizando cómo diversos métodos de muestreo sistemáticos, entradas y parámetros del modelo afectan la precisión de los resultados o conclusiones obtenidas de los modelos informáticos.
Las disciplinas de física y química a menudo emplean análisis de sensibilidad para evaluar resultados y conclusiones. El análisis de sensibilidad ha demostrado ser particularmente útil en la evaluación y el ajuste de modelos cinéticos que implican el uso de varias ecuaciones diferenciales. Se puede analizar la importancia de varias entradas y los efectos de la varianza en las entradas sobre los resultados del modelo.
Refinación de modelos de computadora
Es una práctica estándar en ingeniería usar modelos de computadora para probar el diseño de estructuras antes de que se construyan. El análisis de sensibilidad ayuda a los ingenieros a crear diseños más confiables y robustos al evaluar puntos de incertidumbre o grandes variaciones en las posibles entradas y sus efectos correspondientes sobre la viabilidad del modelo. El refinamiento de los modelos de computadora puede afectar significativamente la precisión de las evaluaciones de cosas como la capacidad de tensión del puente o los riesgos de túnel.
