感度分析とは
与えられた一連の仮定の下で、独立変数の値が特定の従属変数にどのような影響を与えるかを判断するために使用される技法は、感度分析と定義されます。 例えば、金利の変化が債券の価格に与える影響など、特定の境界内にある1つまたは複数の入力変数に依存して使用されます。
これは what – if 分析とも呼ばれます。 感度分析は、あらゆる活動やシステムに利用することができます。
感度分析は、単純な原理で機能します。
上記を行う際に注意しなければならないパラメータは以下のとおりです。
A) 実験計画。 変化させるパラメータの組み合わせが含まれています。 これには、ある時点でどのパラメータをいくつ変化させる必要があるかを確認し、実験前に値(最大値と最小値)を割り当て、正または負の相関関係を調査し、それに応じて組み合わせに値を割り当てることが含まれます。
B) What tfo vary:モデルで変化させることができるさまざまなパラメータは次のとおりです。
a) 活動の数
b) 想定されるリスクと期待される利益に関連する目的
c) 技術的なパラメータ
d) 制約の数とその限界
C) What to observe:
a) 観察すること。 観察すべきこと：
a) 戦略に応じた目的の値
b) 決定変数の値
c) 採用した 2 つの戦略間の目的関数の値
感度分析の測定
以下に、感度分析を行うために使用される手順を示します：
- まず、ベースケースの出力を定義します。
- 次に、他の入力を一定に保ちながら、入力の新しい値 (V2) における出力の値を計算します。
- 出力の変化率と入力の変化率を求めます。
- 出力の変化率と入力の変化率を求めます。
- 感度は、出力の変化率を入力の変化率で割って計算します。
残りの入力を一定に保ちながら、別の入力 (たとえばキャッシュフロー成長率) の感度をテストするこのプロセスを、各入力の感度の数値が得られるまで繰り返します。 結論としては、感度の数値が高ければ高いほど、その入力の変化に対する出力の感度が高くなり、その逆もまた然りです。
感度分析の方法
感度分析を行うにはさまざまな方法があります：
- モデリングおよびシミュレーション技術
- Microsoft Excelによるシナリオ管理ツール
感度分析には主に2つのアプローチがあります。
- ローカルな感度分析
- グローバルな感度分析
ローカルな感度分析は、導関数ベース（数値または分析）です。 ローカルという言葉は、導関数が一点で取られることを意味しています。
数学的には、特定のパラメータに対するコスト関数の感度は、それらのパラメータに対するコスト関数の偏微分と同じです。
局所的な感度分析は、他のパラメータを固定したまま、一度に1つのパラメータがコスト関数に与える影響を分析する1回限りの(OAT)手法です。
グローバルな感度分析は、感度分析の2番目のアプローチで、多くの場合、モンテカルロ法を用いて実施されます。
広く適用されているさまざまな手法には、以下のようなものがあります。
- 差分感度分析。 これは直接法とも呼ばれています。 単純な偏微分を解いて一時的な感度分析を行います。 この方法は計算効率が良いのですが、方程式を解くのは処理が大変な作業です。
- 1回毎の感度測定。 偏微分を用いた最も基本的な方法で、変化するパラメータの値を一度に取る方法です。 これは、分布全体ではなく、アドレスされた点推定値のみの指標であるため、ローカル分析とも呼ばれます。
- 要因分析。 特定のパラメータについて所定の数のサンプルを選択し、その組み合わせについてモデルを実行することを含みます。
感度指数を通じて、1 つの入力パラメータが最小値から最大値まで変化したときの出力の差 (%) を計算することができます。 この方法では、個々のパラメータを分析します。
Using Sensitivity Analysis for decision making
感度分析の重要なアプリケーションの1つは、マネージャーや意思決定者によるモデルの利用です。 意思決定モデルに必要なすべての内容は、感度分析を繰り返し適用することによってのみ、十分に活用することができます。 このように、感度分析は、意思決定者が不確実性や賛否両論、意思決定モデルの限界や範囲を理解するのに役立ちます。 意思決定の際には、様々なパラメータの最適解を求めることになりますが、これは近似値です。 そのためには、不確実なパラメータをすべて期待値に置き換えて、感度分析を行うことで結論を導き出すという方法があります。
感度分析の用途
- 感度分析の主な用途は、モデルの入力値の不確実性に対するシミュレーションの感度を示すことです。
- 意思決定に役立ちます
- 感度分析は、主要な予測と比較して状況が異なることが判明した場合に、意思決定の結果を予測する方法です。
- 戦略のリスク性を評価するのに役立ちます。
- 出力が特定の入力値にどの程度依存しているかを特定するのに役立ちます。
- 情報に基づいた適切な意思決定を行うのに役立ちます
- モデル内のエラーを検索するのに役立ちます
結論
感度分析は、意思決定者が問題に対する解決策以上のものを得るのに役立つツールの1つです。 それは、参照中のモデルに関連する問題に対する適切な洞察を提供します。
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