Análise de sensibilidade: para que serve e exemplo - Ciência - 2023

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o análise sensitiva é a técnica que determina como diferentes valores de uma variável independente impactam uma variável dependente sob um conjunto de suposições. Estude como a incerteza no resultado de um modelo ou sistema matemático pode ser atribuída a diferentes fontes em suas variáveis de entrada.

Essa técnica é usada dentro de limites específicos que dependem de uma ou mais variáveis de entrada, como o efeito que mudanças nas taxas de juros (variável independente) têm sobre os preços dos títulos (variável dependente).

A análise de sensibilidade, dada uma determinada gama de variáveis, é uma forma de prever o resultado de uma decisão. Também é conhecido como análise de simulação ou "what if". Ao criar um determinado conjunto de variáveis, um analista pode determinar como as mudanças em uma variável afetam o resultado.

Uma prática relacionada é a análise da incerteza, que se concentra mais na quantificação e propagação da incerteza. Idealmente, a análise de incerteza e sensibilidade deve ser executada em conjunto.

Para que serve?

Uma das principais aplicações da análise de sensibilidade é o uso de modelos por gerentes e tomadores de decisão. Todo o conteúdo necessário para o modelo de decisão pode ser usado por meio da aplicação repetida da análise de sensibilidade.

Ajuda os analistas de decisão a entender as incertezas, prós e contras, com as limitações e o escopo de um modelo de decisão.

A maioria das decisões é tomada sob incerteza. Uma técnica para chegar a uma conclusão é substituir todos os parâmetros incertos pelos valores esperados; então a análise de sensibilidade é realizada.

Avaliação de confiança no modelo

Seria uma pausa para um tomador de decisão ter alguma indicação de quão sensíveis serão as escolhas ao alterar uma ou mais variáveis de entrada. A boa prática de modelagem requer que o modelador execute uma avaliação de confiança do modelo.

Primeiro, isso requer a quantificação da incerteza nos resultados de qualquer modelo (análise de incerteza); e, em segundo lugar, avaliar o quanto cada entrada contribui para a incerteza do resultado.

A análise de sensibilidade aborda o segundo desses pontos (embora a análise de incerteza seja um precursor necessário), desempenhando o papel de classificar a força e a relevância das variáveis de entrada para determinar a variação no resultado.

Em modelos que envolvem muitas variáveis de entrada, a análise de sensibilidade é um ingrediente essencial para a construção do modelo e para a garantia de qualidade.

Formulários

- A principal aplicação da análise de sensibilidade é indicar a sensibilidade de uma simulação às incertezas nos valores de entrada do modelo.

- É um método para prever o resultado de uma decisão se uma situação for diferente em comparação com as principais previsões.

- Ajuda a avaliar o risco de uma estratégia.

- Serve para identificar o quão dependente é o resultado em relação a uma determinada variável de entrada. Analise se a dependência ajuda a avaliar o risco associado.

- Ajuda a tomar decisões informadas e adequadas.

- É usado para procurar erros no modelo, ao encontrar relações inesperadas entre as entradas e os resultados.

Como fazê-lo?

Uma análise de sensibilidade, também conhecida como análise "what-if", é mais frequentemente usada por analistas financeiros para prever o resultado de uma ação específica quando executada sob certas condições.

A análise de sensibilidade é realizada dentro de limites definidos, determinados pelo conjunto de variáveis de entrada independentes.

Por exemplo, a análise de sensibilidade pode ser usada para estudar o efeito de uma mudança nas taxas de juros sobre os preços dos títulos se as taxas de juros aumentarem em 1%.

A pergunta "E se ...?" seria: O que acontece com o preço de um título se as taxas de juros subirem 1%? Esta questão é respondida com análise de sensibilidade.

A análise pode ser realizada em planilha do Microsoft Excel, na seção "Dados" do menu de opções, através do botão "Análise de hipóteses", que contém "Buscar objetivo" e "Tabela de dados".

Existem diferentes métodos para realizar a análise de sensibilidade:

- Técnicas de modelagem e simulação.

- Ferramentas de gerenciamento de cenários através do Microsoft Excel.

Técnicas

Existem basicamente duas técnicas para analisar a sensibilidade:

Análise de sensibilidade local

É baseado em derivadas (numéricas ou analíticas). O termo local indica que as derivadas são tomadas em um único ponto. Este método é adequado para funções de custo simples.

Porém, isso não é viável para modelos complexos, como os modelos com descontinuidades, pois nem sempre possuem derivadas.

Matematicamente, a sensibilidade da função de custo com respeito a certos parâmetros é igual à derivada parcial da função de custo com respeito a esses parâmetros.

A análise de sensibilidade local é uma técnica "um de cada vez". Analise o impacto de um único parâmetro por vez na função de custo, mantendo os demais parâmetros fixos.

Análise de sensibilidade global

A análise de sensibilidade global é a segunda abordagem para a análise de sensibilidade, que geralmente é implementada usando técnicas de Monte Carlo. Essa abordagem usa um conjunto global de amostras para explorar o espaço de design.

Exemplo

John é o responsável pelas vendas da Holiday CA, que vende decorações de Natal em um shopping. John sabe que as festas de fim de ano estão se aproximando e que o shopping estará lotado.

Você quer saber se um aumento no tráfego de clientes no shopping aumentará a receita total de vendas da loja e, em caso afirmativo, em que valor.

O preço médio de um pacote de decorações de Natal é $ 20. Durante a temporada de festas do ano passado, a Holiday CA vendeu 500 pacotes de decorações de Natal. Isso resultou em um total de vendas de $ 10.000.

Após a realização de uma análise de sensibilidade, é determinado que um aumento de 10% no tráfego de clientes no shopping resulta em um aumento de 7% nas vendas totais.

Usando essas informações, John pode prever quanto dinheiro a loja ganhará se o tráfego de clientes aumentar em 20%, 40% ou 100%.

Com base na análise de sensibilidade apresentada, verifica-se que haverá um aumento nas vendas totais de 14%, 28% e 70%, respectivamente.

Referências

Wikipedia, a enciclopédia livre (2018). Análise sensitiva. Retirado de: en.wikipedia.org.
Investopedia (2018). Análise sensitiva. Retirado de: investopedia.com.
CFI (2018). O que é análise de sensibilidade? Retirado de: corporatefinanceinstitute.com.
EduPristine (2018). Tudo o que você quer saber sobre Análise de Sensibilidade. Retirado de: edupristine.com.
David J. Pannell (1997). Análise de sensibilidade: estratégias, métodos, conceitos, exemplos. School of Agricultural and Resource Economics, University of Western Australia. Retirado de: dpannell.fnas.uwa.edu.au.