Como é utilizada a Análise de Sensibilidade?

Análise de sensibilidade é um método de análise que é utilizado para identificar a quantidade de variações nos valores de entrada de uma dada variável que terá impacto nos resultados de um modelo matemático. A análise de sensibilidade pode ser aplicada em várias disciplinas diferentes, incluindo análise empresarial, investimento, estudos ambientais, engenharia, física, e química.

Compreensão da Análise de Sensibilidade

Análise de sensibilidade preocupa-se com a incerteza inerente aos modelos matemáticos onde os valores dos inputs utilizados no modelo podem variar. É a ferramenta analítica que acompanha a análise de incerteza, e os dois são frequentemente utilizados em conjunto. Todos os modelos compostos e estudos executados, para tirar conclusões ou inferências para decisões políticas, baseiam-se em suposições relativas à validade dos inputs utilizados nos cálculos.

Por exemplo, na avaliação do capital próprio, o rácio de retorno sobre os activos (ROA) pressupõe que é possível calcular um cálculo válido e preciso dos activos de uma empresa e que é razoável analisar os lucros, ou retornos, relativos aos activos como meio de avaliar uma empresa para fins de investimento.

As conclusões retiradas de estudos ou cálculos matemáticos podem ser significativamente alteradas, dependendo de coisas como a forma como uma determinada variável é definida ou os parâmetros escolhidos para um estudo. Quando os resultados de um estudo ou cálculo não se alteram significativamente devido a variações nos pressupostos subjacentes, são considerados robustos. Se as variações nos inputs ou pressupostos fundamentais alterarem significativamente os resultados, a análise de sensibilidade pode ser utilizada para determinar como as alterações nos inputs, definições, ou modelagem podem melhorar a precisão ou robustez de quaisquer resultados.

Como é utilizada a análise de sensibilidade

Análise de sensibilidade pode ser útil em várias situações, incluindo previsão ou previsão, bem como identificar onde é necessário fazer melhorias ou ajustamentos num processo. Contudo, a utilização de dados históricos pode, por vezes, conduzir a resultados imprecisos ao fazer previsões, uma vez que os resultados passados não conduzem necessariamente a resultados futuros. Abaixo estão algumas aplicações comuns de análise de sensibilidade.

Retorno do Investimento

Num contexto empresarial, a análise de sensibilidade pode ser utilizada para melhorar decisões baseadas em certos cálculos ou modelização. Uma empresa pode utilizar a análise de sensibilidade para identificar os melhores dados a recolher para análises futuras a fim de avaliar pressupostos básicos relativos ao investimento e retorno do investimento (ROI), ou para optimizar a afectação de activos e recursos.

Um exemplo simples de análise de sensibilidade utilizada nas empresas é uma análise do efeito da inclusão de uma determinada informação na publicidade de uma empresa, comparando resultados de vendas de anúncios que diferem apenas no facto de incluírem ou não a informação específica.

Modelos climáticos

Modelos informáticos são normalmente utilizados em previsões meteorológicas, ambientais e de alterações climáticas. A análise de sensibilidade pode ser utilizada para melhorar tais modelos, analisando como vários métodos sistemáticos de amostragem, entradas, e parâmetros do modelo afectam a exactidão dos resultados ou conclusões obtidas dos modelos informáticos.

Investigação Científica

As disciplinas de física e química empregam frequentemente a análise de sensibilidade para avaliar resultados e conclusões. A análise de sensibilidade provou ser particularmente útil na avaliação e ajuste de modelos cinéticos que envolvem a utilização de várias equações diferenciais. A importância de várias entradas e os efeitos da variância nas entradas nos resultados dos modelos podem ser analisados.

Engenharia

É prática corrente na engenharia utilizar modelos informáticos para testar a concepção de estruturas antes da sua construção. A análise de sensibilidade ajuda os engenheiros a criar designs mais fiáveis e robustos, avaliando pontos de incerteza ou grandes variações nas entradas possíveis e os seus correspondentes efeitos na viabilidade do modelo. O refinamento de modelos informáticos pode ter um impacto significativo na precisão das avaliações de coisas como a capacidade de tensão da ponte ou riscos de túnel.