【什么是敏感性分析】敏感性分析是一种用于评估模型或决策中关键变量变化对结果影响的方法。它常用于金融、工程、经济和项目管理等领域，帮助决策者了解哪些因素最可能影响最终结果，并据此制定更稳健的策略。
在实际应用中，敏感性分析可以帮助识别模型中的关键假设，预测不同情景下的结果变化，从而提高决策的可靠性和灵活性。通过分析变量的变化范围及其对输出的影响程度，可以更好地理解系统的稳定性与风险。
敏感性分析总结
| 项目 | 内容 |
| 定义 | 敏感性分析是一种研究模型输出对输入变量变化反应的方法。 |
| 目的 | 识别关键变量、评估不确定性、优化决策、提升模型可靠性。 |
| 应用场景 | 金融投资、项目评估、风险管理、工程设计、政策制定等。 |
| 方法类型 | 单变量分析、多变量分析、蒙特卡洛模拟、局部敏感性分析等。 |
| 优点 | 增强决策信心、发现潜在风险、提高模型透明度。 |
| 局限性 | 依赖于假设的准确性、计算复杂、无法处理非线性关系。 |
通过进行敏感性分析，决策者可以在面对不确定环境时，更加清晰地看到不同变量之间的关系，从而做出更有依据的选择。这种分析方式不仅提升了模型的实用性，也增强了对现实世界的适应能力。