敏感性分析与概率分析
敏感性分析与概率分析
一、通过敏感性分析，寻找敏感性因素，观察其 变动范围，了解项目可能出现的风险程度，以便 集中注意力，重点研究敏感因素产生的可能性， 并制定出应变对策，最终使投资风险减少，提高 决策的可靠性。
二、通过敏感性分析，计算出允许这些敏感性因素 变化的最大幅度（或极限值），或者说预测出项目 经济效益变化的最乐观和最悲观的临界条件或临界 数值，以此判断项目是否可行。
三、通过敏感性分析，可以对不同的投资项目（或 某一项目的不同方案）进行选择，一般应选择敏感 程度小、承受风险能力强、可靠性大的项目或方案。
敏感性分析的方法
根据每次变动因素的数目不同，敏感性分析可 以分为：
单因素敏感性分析 多因素敏感性分析
敏感性分析的步骤
确定分析的项目的经济效益指标 选择需要分析的不确定因素
3. 计算因素波动所引起的分析指标的变化
① 应将某一因素的变化设定若干级的变动数量和变化 幅度；
② 然后分别计算在其他因素不变的条件下，相应的经 济指标的变化；
③ 对每一因素均重复这些计算，并将计算结果列成表 或图形，便得到了用于显示经济指标对因素变化敏 感程度的数据资料。
单因素敏感性分析
例题：
变化率 -10%
-5%
0
+5%
+10%投Fra bibliotek额 年收入 折现率
67840.6 8
35095.9 6
62085.3 6
62840.68 46468.32 59940.63
57840.68 52840.68 57840.68 69213.04 57840.68 55784.33
47840.68 80585.40 53770.39
【例】 G公司有一投资项目，其基本数据如下表所示。 假定投资额、年收入、折现率为主要的敏感性因素。试 对该投资项目净现值指标进行单因素敏感性分析。
敏感性分析与概率分析
敏感性分析与概率分析
敏感性分析是用于研究决策模型中各种输入因素对输出结果的影响程
度的一种方法。
它通过改变单个或多个输入因素的值，观察模型输出结果
的变化，从而评估这些输入因素的重要性。
敏感性分析通常包括确定输入
因素的重要性排序和确定敏感程度的度量。
概率分析是利用概率理论和统计方法，对不确定因素进行建模和分析
的一种方法。
在概率分析中，我们需要对各个不确定因素的可能取值进行
概率分布的假设，然后利用这些概率分布进行模拟和预测。
概率分析可以
用来评估决策模型在不同概率情景下的表现，以及各种不确定因素对结果
的影响。
概率分析可以帮助决策者了解不同概率情景下的决策结果，并进行风
险管理和决策优化。
例如，在项目管理中，决策者可以利用概率分析来确
定完成项目所需时间的概率分布，并预测项目的完成时间和成本范围。
敏感性分析和概率分析经常被结合使用，以更全面地评估和管理风险。
敏感性分析可以帮助我们确定哪些因素是最重要的，并为概率分析提供输
入参数的选择。
概率分析可以帮助我们在不同概率情景下评估风险，并为
决策提供更全面的信息。
总之，敏感性分析和概率分析是风险管理中常用的两种方法。
敏感性
分析可以帮助我们了解输入因素对输出结果的影响程度，而概率分析可以
帮助我们对不确定因素进行建模和分析。
这两种方法可以结合使用，以帮
助我们更好地评估和管理风险，做出更好的决策。
风险分析方法
风险分析方法在现代社会，风险无处不在，无论是个人生活还是企业经营，都需要面对各种各样的风险。
因此，对于风险的分析和评估显得尤为重要。
本文将介绍一些常用的风险分析方法，希望能够帮助读者更好地理解和应对风险。
首先，我们来介绍一种常见的风险分析方法——敏感性分析。
敏感性分析是指在不同的假设条件下，对风险因素进行变化和分析，以便找出对风险最为敏感的因素。
通过敏感性分析，我们可以了解到哪些因素对风险的影响最大，从而有针对性地采取措施进行风险管理。
其次，另一种常用的风险分析方法是概率分析。
概率分析是通过对可能发生的不同情况进行概率计算和分析，来评估风险的大小和可能性。
通过概率分析，我们可以对风险事件的概率有一个清晰的认识，从而有针对性地进行风险控制和应对。
除了敏感性分析和概率分析外，还有一种常用的风险分析方法是头寸分析。
头寸分析是指通过对不同头寸的变化进行分析，来评估风险的大小和变化趋势。
通过头寸分析，我们可以了解到不同头寸的风险水平，从而有针对性地进行风险管理和控制。
此外，还有一种常用的风险分析方法是事件树分析。
事件树分析是通过对可能发生的不同事件进行分析和组合，来评估风险的大小和可能性。
通过事件树分析，我们可以对风险事件的可能性和影响有一个清晰的认识，从而有针对性地进行风险管理和控制。
综上所述，风险分析是对风险进行科学评估和分析的重要手段，而敏感性分析、概率分析、头寸分析和事件树分析是常用的风险分析方法。
通过对这些方法的了解和应用，我们可以更好地理解和应对各种风险，从而更好地保护自己的利益和安全。
希望本文介绍的风险分析方法能够对读者有所帮助，谢谢阅读！。
敏感性分析
敏感性分析一、敏感性分析的意义（一）敏感性分析的意义敏感性分析是指从众多不确定性因素中找出对投资项目经济效益指标有重要影响的敏感性因素，并分析、测算其对项目经济效益指标的影响程度和敏感性程度，进而判断项目承受风险能力的一种不确定性分析方法。
1．敏感性因素一些不确定因素稍有变动就使项目的经济效益指标值发生较大变化，而另一些因素尽管本身发生较大变化，但对项目的经济效益指标影响不大。
我们把这种项目经济效益指标值相对于影响它的各因素变动的反应程度称为敏感性程度，把那些对项目经济效益指标值影响大的因素称为敏感性因素。
2．进行敏感性分析的目的⑴找出影响项目经济效益变动的敏感性因素，分析敏感性因素变动的原因，并为进一步进行不确定性分析（如概率分析）提供依据；⑵研究不确定性因素变动引起项目经济效益值变动的范围或极限值，分析判断项目承担风险的能力；⑶比较多方案的敏感性大不，以便在经济效益值相同的情况下，从中选出不敏感的投资方案。
（二）敏感性分析的步骤进行敏感性分析，一般遵循以下步骤：1．确定分析的项目经济效益指标2．选定不确定性因素，设定其变化范围3．计算不确定性因素变动对项目经济效益指标的影响程度，找出敏感性因素4．绘制敏感性分析图，求出不确定性因素变化的极限值（三）单因素敏感性分析每次只变动一个因素而其他因素保持不变时所做的敏感性分析，称为单因素敏感性分析。
下面举例说明：例：某公司拟建一项目，项目基本方案的投资内部收益率为12.78%，财务基准收益率为9%，考虑到项目实施过程中一些不确定因素的变化对投资内部收益率的影响，试作固定资产投资和产品售价可能在±10%、主要原材料价格可能在±20%范围内变化的敏感性分析。
分析解：计算结果填入敏感性分析表基本方案固定资产投资变动产品销价变动主要原材料价格变动内部收益率（%）较基本方案增减（%）效益指标相对变化率（%）12.78 -10% +10% -10% +10% +20% -20%13.71+0.930.09311.99-0.79-0.0799.72-3.16-0.31615.51+2.73+0.27310.08-2.70-0.13515.23+2.45+0.123 由上表知，当固定资产投资变动±1%时，内部收益率相对变化率为-0.079%——0.093%；当产品销价变动±1%时，内部收益率相对变化率为-0.316%——0.273%；当主要原料价格变动1±%时，内部收益率相对变动率为-0.135%——0.123%。
不确定性分析
不确定性分析不确定性分析是指在决策过程中，由于信息不足或者未来环境的变化不确定，我们无法准确预测后果的情况下，对可能的结果进行评估和分析的方法。
不确定性分析是决策分析的一个重要组成部分，对于帮助制定合理决策和降低风险具有重要意义。
不确定性分析的方法有很多种，包括概率分析、敏感性分析、场景分析等。
其中，概率分析是最常用的方法之一、概率分析通过对相关变量的概率分布进行建模和模拟，来评估可能的结果和其概率分布。
该方法适用于那些数据比较完备的情况，可以通过历史数据或者专家经验来确定概率分布的参数。
敏感性分析是另一种重要的不确定性分析方法。
敏感性分析用于评估不同变量对结果的影响程度。
通过对关键参数进行变动和试验，我们可以了解它们对结果的贡献度，并据此做出相应的决策调整。
敏感性分析可以帮助我们识别决策的关键风险因素，从而减少决策的不确定性。
场景分析是一种用于处理多参数不确定性的方法。
场景分析通过构建不同的可能情景，模拟并评估每种情景下的结果，从而更全面地考虑多变量不确定性对决策结果的影响。
场景分析适用于那些变量之间具有复杂关系，并且不能用简单的概率分布来描述的情况。
除了上述方法，决策树、蒙特卡罗模拟、灰色关联分析等也是常用的不确定性分析方法。
这些方法在不同的情况下有着不同的适用性和优势，可以根据实际情况选择合适的方法进行分析。
在进行不确定性分析时，我们需要考虑到数据的可靠性和不确定性。
数据的质量和可用性对于不确定性分析的准确性和可靠性有着重要的影响。
此外，专家的意见和经验也是不确定性分析的重要组成部分。
专家可以提供有关风险和不确定性的信息，帮助我们评估可能的结果。
总的来说，不确定性分析对于决策分析和风险管理具有重要意义。
通过对可能结果的评估和分析，我们可以更准确地制定决策，并在不确定的环境下降低风险。
不确定性分析是一个复杂的过程，需要综合运用不同的方法和技术来获得准确和可靠的结果。
敏感性分析
• E（甲）=2000*0.25+2500*0.5+3000*0.25=2500 • D（甲）=2000^2*0.25+2500^2*0.25+3000^2*0.252500^2=353.55^2 • E（乙）=0*0.25+2500*0.5+5000*0.25=2500 • D（乙）=2500^2*0.5+5000^2*0.25-2500^2=1767.77^2 • 甲方案的风险系数为353.55/2500=0.14142 • 乙方案的风险系数为1767.77/2500=0.7071 • 由于乙方案的风险系数大于甲方案的风险系数，所以乙方 案的风险较大。 • 需要说明的是，所谓谋项目的风险较大，指的是该项目所 发生的现金流量具有较大的波动性，不一定就意味着该项 目较差。决策者对一个项目的评价最终取决取于其对风险 与收益的权衡。
令某个随机变量取某个值Xj，（j=1、 2……n）的概率为Rt，则该随机变量的数学 期望和方差分别为：
期望
= E( X t)
m j =1
X ×R( )
j j t ( j) t 2 - E( X t )]
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ方差
= D( X t)
m
j =1
R [ X
j
• 例题：某投资项目有两个方案，其有关资料如下所示，问 哪个方案的风险较大？
• 概率分析指的是在对有关数据进行统计处 理的基础上，求得项目各种因素发生不同 变动的可能性，并利用这些概率对项目的 潜在风险作出分析，以作为投资决策的依 据。
•
在投资项目中，不确定性因素的变动及其对 项目的经济效应的影响具有随机性，因此，许多 评价指标实际上属于随机变量，也就是说，我们 在项目评估过程中所得出的许多指标值不应该是 一个确定的量而应该是它的某种概率的描述，因 此，在不确定性分析中应该考虑概率问题即应做 概率分析。 • 描述随机标量的主要参数是期望值和方差， 期望值是随机变量所有可能取值以其发生概率为 权重的加权平均值，而方差则是反映随机变量， 取值离散程度的参数。
定量风险分析
定量风险分析定量风险分析是一种通过数学和统计方法来评估和量化风险的方法。
它可以帮助我们更好地理解和管理潜在的风险，以便做出明智的决策。
在定量风险分析中，我们通常会使用一些常见的工具和技术来帮助我们进行分析。
下面是一些常见的定量风险分析工具和技术：1. 敏感性分析：敏感性分析可以帮助我们识别和评估不同变量对风险的影响程度。
通过对不同变量进行变动和调整，我们可以了解到这些变量对风险的敏感性，从而更好地理解和管理风险。
2. 概率分布：概率分布是一种用于描述和量化不确定性的工具。
通过使用概率分布，我们可以将不确定性转化为可量化的风险。
常见的概率分布包括正态分布、均匀分布和伽马分布等。
3. Monte Carlo 模拟：Monte Carlo 模拟是一种基于概率分布进行风险分析的方法。
它通过随机生成大量样本，并根据概率分布来模拟不同的风险情景。
通过对这些风险情景进行模拟和分析，我们可以获得风险的概率分布和风险指标。
4. 灾害风险评估模型：灾害风险评估模型是一种用于评估和量化自然灾害风险的工具。
它通常基于历史数据和统计方法，可以帮助我们预测和评估不同自然灾害的潜在风险。
5. 事件树分析：事件树分析是一种用于分析和评估事故或灾难发生的概率和后果的方法。
它通过构建一个树状结构来描述不同的事件和可能的结果，并根据概率和影响程度来评估风险。
在进行定量风险分析时，我们需要收集和整理相关的数据和信息。
这些数据和信息可以包括历史数据、统计数据、专家意见和模型输出等。
通过对这些数据和信息进行分析和处理，我们可以得出风险的概率分布和风险指标。
在分析和评估风险时，我们还需要确定风险的阈值和接受水平。
阈值是指风险达到或超过某个特定水平时需要采取行动的点。
接受水平是指我们对风险的容忍度和接受程度。
通过确定阈值和接受水平，我们可以更好地判断风险的重要性和紧急程度。
最后，在进行定量风险分析时，我们需要将分析结果进行解释和传达。
这包括向决策者和利益相关者提供有关风险的详细报告和建议。
不确定分析的方法有
不确定分析的方法有在进行不确定性分析时，可使用多种方法来评估和处理不确定性。
以下是一些常见的方法：1. 概率统计方法：概率统计方法是处理不确定性最常用的方法之一。
它使用数学模型和统计数据来描述和量化不确定性。
通过使用概率分布函数、均值、方差等统计指标，可以分析和推断不确定变量的概率分布和特征。
2. 灰色系统理论：灰色系统理论用于处理样本数据较少或不完整的情况下的不确定性。
它通过分析已知数据的特征和模式，来进行预测和决策。
灰色系统理论在灰色关联分析、灰色预测等方面有广泛应用。
3. 敏感性分析：敏感性分析用于评估不确定性对模型或系统输出结果的影响程度。
通过改变模型的输入变量并观察输出结果的变化，可以识别出对结果影响较大的变量。
常用的敏感性分析方法包括单因素敏感性分析、方差分析、Monte Carlo模拟等。
4. 微分方程方法：微分方程方法适用于描述系统动态行为和变化趋势的模型。
通过建立微分方程模型，可以分析系统的不确定性对系统稳定性、收敛性等的影响。
常用的微分方程方法包括常微分方程、偏微分方程、动力系统等。
5. 不确定性传播方法：不确定性传播方法用于评估不确定性在模型中的传播和累积效应。
通过使用概率传播、蒙特卡洛方法等，可以估计模型输出结果的不确定范围和置信区间。
6. 偏好理论：偏好理论用于处理决策者在面对不确定性时的态度和偏好。
根据人们对不确定性的接受程度和态度，可以采用不同的决策准则和方法。
常用的偏好理论包括期望效用理论、风险偏好理论等。
7. 模糊集理论：模糊集理论是处理模糊不确定性的一种数学工具。
它引入了模糊集合和隶属度的概念，用于描述和评估不确定性和模糊性。
模糊集理论在多属性决策、风险评估等方面有广泛应用。
8. 强化学习：强化学习是一种通过与环境交互学习来进行决策的方法。
在面对不确定性时，强化学习可以通过试错学习和反馈机制来逐步优化决策策略。
它在机器学习、自动控制等领域有广泛应用。
9. 条件概率网络：条件概率网络是一种用于建模和分析不确定性的图模型。