敏感性分析详细过程

敏感性分析详细过程
敏感性分析详细过程

敏感性分析基础数据

项目投资决策——敏感性分析

敏感性分析就是研究项目的评价结果对影响项目的各种因素变动敏感性的

一种分析方法。例如,当销售量、价格、成本等发生变动时,项目的净现值和内部

收益率会发生不同程度的变化。

因素敏感性分析的步骤: ①选取不确定因素

一般来说,投资额、产品价格、产品产量、经营成本、项目寿命期、折现率率 和原材料价格等因素经常会被作为影响财务评价指标的不确定因素。

②设定不确定性因素的变化程度

一般选取不确定因素变化的百分率,通常选择±5%,±10%,±15%,±20%等。

③选取分析指标

敏感性分析指标就是确定要考察其不确定性的经济评价指标,一般有净现值、 内部收益率和投资回收期等。

④计算敏感性指标

第一,敏感度系数。敏感度系数是反映项目效益对因素敏感程度的指标。敏感 度系数越高,敏感程度越高。计算公式为:

E = ?A

?F

式中,E 为经济评价指标 A 对因素 F 的敏感度系数; ?F 为不确定性因素 F 的

变化率(%); ?A 为不确定性因素 F 变化 ?F 时,经济评价指标 A 的变化率(%)。

第二,临界点。临界点是指项目允许不确定因素向不利方向变化的极限点。 ⑤绘制敏感性分析表和敏感性分析图 ⑥对敏感性分析结果进行分析

【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。

不确定因素变化后的取值

不确定因素变化后 NPV 的值

?A =

67840.68-57840.68

E =

?A 17.3%

当投资额的变化率为-10%时,

解:(1)敏感性因素与分析指标已经给定,我们选取±5%,±10%作为不确定 因素的变化程度。

(2)计算敏感性指标。首先计算决策基本方案的 NPV ;然后计算不同变化率 下的 NPV 。

NPV=-100000+(60000-20000)×(P/A,10%,5)+10000×(P/F ,10%,5)

=57840.68

= 17.3% 57840.68 = = -1.73 ?F -10%

其余情况计算方法类似。 (3) 计算临界值

投资临界值: 设投资额的临界值为 I ,则

NPV=-I+(60 000-20 000)×(P/A,10%,5)+10 000×(P/F ,10%,5)=0

得:I=157840。

收入临界值: 设年收入的临界值为 R ,则

NPV=-100000+(R-20000)×(P/A,10%,5)+10000×(P/F ,10%,5)=0

得:R=44741.773。

折现率临界值:设折现率的临界值为i,则

NPV=-100000+(60000-20000)×(P/A,i,5)+10000×(P/F,i,5)=0得:i=30.058%

实际上,i的临界值就是该项目的内部收益率。

(4)绘制敏感性分析表

敏感性分析表

(5)绘制敏感性分析图。在敏感性分析图中,与横坐标相交角度最大的曲线对应的因素就是最敏感的因素。

NPV

基本方案

投资额

年收入

折现率

-10%-5%05%10%

敏感性分析图

我们还可以在图中做出分析指标的临界曲线。对于净现值指标而言,横坐标为临界曲线(NPV=0);对于内部收益率指标而言,以基本方案的内部收益率为Y值做出的水平线为基准收益率曲线(临界曲线)。各因素的变化曲线与临界曲线的交点

就是其临界变化百分率。

(6)分析评价。从敏感性分析表和敏感性分析图可以看出,净现值指标对年收入的变化最敏感。

敏感性分析让我们能知道“主要矛盾”。

但是,敏感性分析也有其局限性。在敏感性分析中,分析某一因素的变化时,假定其它因素不变,而实际经济活动中各因素之间是相互影响的。例如,在例4-15中,当投资额减少时,很可能会导致年收入减少。

招标采购项目管理:项目的敏感性分析的应用

(1)确定具体经济效益评价指标作为敏感性分析的对象评价1个项目的经济效果指标有多个,如净现值、净年值、内部收益率、投资回收期等等。但对于某个具体的项目而言,没有必要对所有的指标都作敏感性分析,因为不同的项目有不同的特点和要求。选择的原则有2点: 1)敏感性分析的指标应与确定性分析的指标相一致; 2)确定性经济分析中所用指标比较多时,应选择最能够反映该项目经济效益、最能够反映该项目经济合理与否的1个或几个最重要的指标作为敏感性分析的对象。一般最常用的敏感性分析的指标是内部收益率和净现值等动态指标。本文采用净现值作为敏感性分析的指标。 (2)选择需要分析的不确定因素影响电网规划方案经济性的不确定因素很多,严格说来,几乎所有影响到规划项目决策的因素都带有某种程度的不确定性,但事实上并不需要对所有的不确定因素都进行敏感性分析。因为,有些因素虽然具有不确定性,但对经济效益的影响很小。一般来说,可以遵循以下原则:找出那些在成本、收益构成中所占比重较大以及其他预计可能会对规划项目经济效果评价指 标有较大影响的、同时又是在整个规划项目寿命周期内有可能发生较大变动或者在确定性分析中采用的该因素的数据准确性较差的因素,作为敏感性因素。

经过分析可知,一般对电网规划方案经济性影响较大的因素有:电价、固定资产投资以及电网运行成本等等。 (3)确定经济效果评价指标对各种敏感性因素的敏感程度电网规划方案经济性对不确定因素的敏感程度可以表示为: 某种因素或多种 因素同时变化时,导致经济效果评价指标的变化程度。常用的计算方法是,假定除敏感性因素外,其他因素是固定不变的,然后根据敏感性因素的变动,重新计算有关的经济效果评价指标,与原指标值进行对比,得出变化的程度,这样即可得出该指标对该不确定因素的敏感程度。 (4)通过分析比较找出项目的最敏感因素根据上一步的计算分析结果,对每种敏感性因素在同一变化幅度下引起的同一经济效果评价指标的不同变化幅度进行比较,选择其中导致变化幅度最大的因素,为最敏感因素;导致变化幅度最小的因素为不敏感因素。 来源:招标师在线网(QQ学习群:244362119),欢迎分享本文!

敏感性分析的方法与步骤

敏感性分析的方法与步骤 加入收藏【大中小】 [ 2010-1-15 ] 敏感性分析的方法与步骤 (一)选取不确定因素 进行敏感性分析首先要选定不确定因素并确定其偏离基本情况的程度。 不确定因素:在项目决策分析与评价过程中涉及的对项目效益有一定影响的基本因素。敏感性分析不用对全部因素都进行分析,而只是对那些影响较大的、重要的不确定因素进行分析。不确定因素的选取通常结合行业和项目特点参考类似项目的经验进行,特别是项目后评价的经验。 可以选取的不确定因素包括建设投资、产出物价格、主要投入物价格、可变成本、运营负荷、建设期以及人民币汇率,根据项目的具体情况也可选择其他因素。 (二)确定不确定因素变化程度 敏感性分析通常是针对不确定因素的不利变化进行,为绘制敏感性分析图的需要也可考虑不确定因素的有利变化。 习惯上常选取±10%。对于那些不便用百分数表示的因素,例如建设期,可采用延长一段时间表示,例如延长一年。 注意:百分数的取值其实并不重要。因为敏感性分析的目的并不在于考察项目效益在某个具体的百分数变化下发生变化的具体数值,而只是借助它进一步计算敏感性分析指标,即敏感度系数和临界点。 (三)选取分析指标 最基本的分析指标是内部收益率或净现值,根据项目的实际情况也可选择其它评价指标,必要时可同时针对两个或两个以上的指标进行敏感性分析。 注意:通常财务分析与评价的敏感性分析中必选的分析指标是项目投资财务内部收益率;经济分析与评价中必选的分析指标是经济净现值和经济内部收益率。 (四)计算敏感性指标 1.敏感度系数 概念:敏感度系数是项目效益指标变化的百分率与不确定因素变化的百分率之比。 计算公式:E=△A/△F

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t 检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似; C 两独立样本t 检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。 适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10 以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表,可进行卡 方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关:两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关:三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个以

浅谈敏感性分析的因素分析和运用讲解

浅谈敏感性分析的因素分析和运用 目录 一、引言 二、敏感性分析概述 1敏感性分析概述 2敏感性分析在财务分析中的必要性 三、敏感性分析中的因素分析法 1单因素分析法 2多因素分析法 四、敏感性分析的实践 1确定敏感性分析的结果指标 2选取不确定性因素 3计算敏感性强弱程度,,找出敏感性因素 4计算敏感性指标 5对敏感性分析结果进行分析 6分析案例及基本算法 五、结语 参考文献

内容摘要:随着社会、经济的全球化发展,行业的增多和细化,一个领域投资的风险性也变得更为复杂,其影响因素也变得更多,这使得投资者在经济评价中愈加谨慎,这也让敏感性分析的价值愈加凸显。作为针对不确定性研究的主要方法,敏感性分析能够很好地认定确定性因素之外的重要影响点,为投资性项目做更为精准的分析。本文在对敏感性分析法的概念、特点、敏感性因素确定等进行深入探讨,并用实际案例进一步论证其使用方法。 关键词:敏感性分析,经济评价,不确定性因素。 一、引言 在我国改革开放的深入和社会主义市场经济逐步成熟的大环境下,财务分析成为现代企业和市场中最为关键和重要的活动之一。目前,因为世界经济一体化趋势,国际金融危机、战争等不稳定因素干扰增多,导致投资风险加大。因此为合理规避风险,了解哪些外界因素对财务目标构成影响,就需要敏感性分析这一手法。例如在投资管理中,很好地使用敏感性分析方法,结合已经指定的融资政策,规避外界不利因素,可以给企业实现既定利益。敏感性分析的主要特点在于其具有前瞻性,很好地使用可以规避风险,相对传统财务喜欢对投资项目进行事后总结,有很明显的优势所在①。现代企业在投资方面因为不确定因素的增多更为谨慎,注重从全局上分析其项目的可行性,并且对时间较为敏感,需要适时性和快速反应的财务分析手法。由此看来,为提高公司对市场和项目的准确预算和把握,需要对管理和运营中存在的风险环节进行定量分析和规避,于是敏感性分析方法就显得尤为重要。 二、敏感性分析概述 1敏感性分析概述 敏感性分析是指会计学中常用分析方法之一,是针对一种关系中某一因素的变化对结果造成关键性影响的分析技术,根本方法是通过逐步增加某一变量的值以统计结果变化量,并得出其规律。敏感性分析经常用来评价项目投资的效果和价值,被称为项目敏感性分析;

敏感性分析的步骤

敏感性分析的步骤:一、确定分析指标 二、设定需要分析的不确定因素和其变动范围 三、计算设定的不确定因素变动对经济指标的影响数 值,找出敏感因素 四、结合确定性分析 进行综合评价,并对项目的风险情况作出判断 可行性研究的作用:一、为项目投资决 策提供依据 二、为项目向银行等金融 机构申请贷款、筹集资金提供依据 三、 为项目设计,实施提供依据 四、为项 目签订有关合同,协议提供依据 五、 为项目进行后评价提供依据 六、为项 目组织管理、机构设置、劳动定员提供 依据 可行性研究的目的:一、避免错误的 项目投资 二、减小项目的风险性 三、 避免项目方案多变 四、保证项目不超 支、不延迟 五、对项目因素的变化心 中有数 六、达到投资的最佳经济效果 可行性研究工作:1、投资机会研究 2、 初步可行性研究 3、详细可行性研究 财务评价的内容:1、识别财务收益和 费用 2、收集预测财务评价的基础数据 3、编制财务报表 4、财务评价指标的 计算与评价 财务评价的作用:1、考察项目的盈利 能力 2、为项目制定适宜的投资规划 3、为协调企业利益和国家利益提供依 据 4、为中外投资项目提供双方合作基 础 项目国民经济评价与财务评价的关系 相同点:1、两者的评价目的相同,都 是寻求以最小的投入获得最大的产量 2、两者的评价基础相同,都是在完成 市场需求预测、工程技术方案、资金筹 备基础上进行的 3、两者的计算期相 同,包括项目的建设期、生产期全过程 不同点:1、两者的评价出发的不同 2、 两者计算费用和收益的范围不同 3、两 者评价中采用的价格不同 4、两者评价 中采用的参数不同 5、两者评价中采用 的核心指标不同 影子价格:指当社会经济处于某种最 优状态时,能够反应社会劳动的消耗、 资源稀缺程度和对最终产品需求情况的价格。 特点:1、影子价格反映各种生产资源的稀缺程度 2、影子价格与市场自由竞争的均衡价格相一致 3、资源的影子价格反映资源的边际生产力 4、影子价格 与机会成本的含义一致 项目社会评价的特点:1、多人文性 2、多层次性 3、多目标性 4、难量化性 5、多样性 6长期性 项目社会评价的范围:1、农业、林业项目 2、水利项目 3、社会事业项目 4、能源、交通、大中型工业项目 5、老少、偏、穷地区的项目 公共事业分类:1、文化发展项目 2、国防建设与社会安全项目 3、社会服务基础项目 4、环境保护与灾害防治项目 公共事业项目的特点:1、投资主体多样性 2、投资受益者的多元化 3、公共事业项目的外部性 4、公共事业醒目投资大 5、公共事业收益慢 6、公共事业的风险性 7、公共事业寿命期长 8公共事业评价的不确定性 可比原理:(一)收益可比 (二)费用可比 (三)价格可比 四、时间可比 税金(税种):1、从销售收入中扣除的增值税、营业税、资源税、城市维护建设 2、计入总成本费用的产房税、土地使用税、车船使用税、印花税等 3、计入固定资产总投资的固定资产方向调节税以及从利润中扣除的所得税等 4、从销售利润中扣除的税金 经济效果评价指标:1、价值型:净现值、净年值、费用现值和费用年值 2、效率型:投资收益率、内部收益率、差额内部收益率、净现值指数 3、时间型:静态投资回收期、动态投资回收期、贷款偿还期 敏感性分析的主要不确定因素:一般有产品销售量产品售价、主要原材料和动力的价格、固定资产投资、经营成本、建设工期和生产期等。 资产的时间价值的理解:资金在生产和流通过程中,随着时间的推移产生的增值的部分称为资金的时间价值 影响因素有:1、投资盈利或收益率 2、通货膨胀、货币贬值 3、承担风险,即对因风险的存在可能造成的损失应给予补偿 项目经济评价中的成本费用与财务会计中的成本费用的区别:1、财务会计中的成本费用是对企业经营活动和产品生产过程中实际产生的费用和成本 数据是在一定的假定前提下对拟实施 投资方案的未来情况预测的结果,带有 不确定性 2、财务会计中对成本费用的 计量分别针对特定会计期间的企业生产经营活动,项目经济评价中对成本费用的计量一般针对某一投资项目的实施结果。3、在项目经济中,引入了一些财务会计中没有的成本概念。 狭义的利息:指占用资金付出的代价 广义的利息:资金投入到生产和流通领域中,一定时间后的增值部分。(技术经济中的利息通常指广义的利息,它是衡量资金时间价值大小的绝对尺度。 国民经济评价步骤:1、识别项目的直接效益 2、估算投资费用 3、识别项目的间接效益和间接费用,对能定量的进行定量计算,不能定量的进行定性分析 4、计算相应指标,编制报表,进行成果分析 技术经济分析的基本程序:首先要确定目标功能,第二要提出备选方案,第三要方案评价,第四要选择最佳方案 简述技术创新的含义及其形式:技术创新是指企业家对生产函数中诸生产要素进行新的组合,也就是建立一种新的生产函数;把一种完全新的要素组合引入生产过程,使生产的技术体系发生改革,从而增加附加值。 创新的形式有:1、生产新的产品 2、引入新的生产、新的工艺过程 3、开辟新的市场 4、开拓并利用新的原材料或半制成品的供给来源 5、采用新的生产组织方法 简述项目社会影响分析的内容:1、对社会环境影响 2、对自然与生态环境的影响 3、对自然资源的影响 4、对社会经济影响 简述设备更新含义及其原则:设备更新是指用更经济或性能和效率更高的设备,来更换在技术上不能继续使用,或在经济上不宜继续使用的设备。设备更新策略时,应遵守的原则有:1、不考虑沉没成本 2、不要从方案直接陈述的

什么是敏感性分析

什麼是敏感性分析 敏感性分析法是指從眾多不確定性因素中找出對投資項目經濟效益指標有重要影響的敏感性因素,並分析、測算其對項目經濟效益指標的影響程度和敏感性程度,進而判斷項目承受風險能力的一種不確定性分析方法。 敏感性分析有助於確定哪些風險對項目具有最大的潛在影響。它把所有其他不確定因素保持在基準值的條件下,考察項目的每項要素的不確定性對目標產生多大程度的影響。 敏感性分析法的目的 1、找出影響項目經濟效益變動的敏感性因素,分析敏感性因素變動的原因,併為進一步進行不確定性分析(如概率分析)提供依據; 2、研究不確定性因素變動如引起項目經濟效益值變動的範圍或極限值,分析判斷項目承擔風險的能力; 3、比較多方案的敏感性大小,以便在經濟效益值相似的情況下,從中選出不敏感的投資方案。

根據不確定性因素每次變動數目的多少,敏感性分析可以分為單因素敏感性分析和多因素敏感性分析。 敏感性分析的分類 根據不確定性因素每次變動數目的多少,敏感性分析法可以分為單因素敏感性分析法和多因素敏感性分析法。 1、單因素敏感性分析法 每次只變動一個因素而其他因素保持不變時所做的敏感性分析法,稱為單因素敏感性分析法。 單因素敏感性分析在計算特定不確定因素對項目經濟效益影響時,須假定其它因素不變,實際上這種假定很難成立。可能會有兩個或兩個以上的不確定因素在同時變動,此時單因素敏感性分析就很難準確反映項目承擔風險的狀況,因此尚必須進行多因素敏感性分析。 2、多因素敏感性分析法 多因素敏感性分析法是指在假定其它不確定性因素不變條件下,計算分析兩種或兩種以上不確定性因素同時發生變動,對項目經濟效益值的影響程度,確定敏感性因素及其極限值。多因素敏感性分析一般是在單因素敏感性分析基礎

数据分析的常见方法

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率\回归法、决策树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似; C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。 适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。

A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表,可进行卡方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关:两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关:三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个以上的

参数敏感性分析与试验方案优化_图文(精)

岩土力学 ! 年态时著法。, Υ 、甲、值的变化将影响结构的变形特性并随塑性区的增大而对结构变形的影响愈加显的敏感度不仅与其本身的基准值有关 , 一即Γ , , 还与 & 二、叮, 的取值有关 , , 。如欲进一步考虑这种参数间的相关影响’! 〔应对所讨论的问题具备一定的专业知识。也可以应用正交试验对与其它参数相。或灰色系统理论“’ 等 , 对参数间的相关作用进行预分析 , 经过预分析关性显著的参数进行敏感性分析时应同时令其相关参数在可能的范围内变化试验方案优化对地下工程进行稳定性分析因 , , 需要了解场地各种有关的岩体力学参数。。精确的岩体力学、参数只有通过大型原位试验才能得到又不可能大量进行因此 , 。。而大型原位试验由于费用高 , 、强度大时间长等原另一方面 , , 并不是每种岩体力学参数都必须通过大型原位试验获进行试验方案优化 , 是一个非常值得我们研得。如何根据实际问题合理安排试验究的课题试验方案优化的含义是 , 以最小的大型原位试验工作量 , 获得足以满足工程所需精度要求的各种岩体力学参数。参数敏感性分祈为试验方案优化提供了基础 , = 0 > 根据参数敏感度因子排

序。可将岩体力学参数区分为主要参数和次要参数 , , 从而抓住主要矛盾。例如 , 对于高边墙的水平变形而言。水平向地应力 & , 和岩体弹性模量 6 就 , 是主要参数 , 而其它参数是次要参数 , 主要参数必须通过大型原位试验获得 , 。而次要参数则。只需通过室内试验获得 , 甚至不通过试验。而通过以往试验结果类比或凭经验获得前面我们已阐述 , , = 7 > 参数敏感性分析可以避免主观错误判断对于不同的基准参数 , 集 参数敏感度排序是不同的 , 因此 , 应针对具体工程问题。进行参数敏感性分析来区分主要参数和次要参数 = ! > 而不应单凭经验行事 , 根据各主要岩体力学参数的敏感度因子的对比原则上讲 , 合理安排这些参数原位试验的相。。应试验量 = 。 , 敏感度越高的参数 0 , 应安排的试验 量越多 , > 根据敏感度因子和工程要求精度选择合适的试验方法 , 比方说7 , 测量“ ‘, 。的方二法有两种选择?Ζ , 方法。的相对误差 ( , 。二, ?二Ζ ? 1 费用比较便宜 , , 方法“ 的相对误差 ( , 5 ?费用较贵。、二由敏感度分析知 1 . 。。?Ρ Ρ 故两种方法的测量误差引起“ 的相对误差分别为( Ξ , 7 Ζ和 ! 。Π “5 二?7 Ρ Ζ 。若要求的相对误差Π [ Ζ “ , 则方法 , 尽管费而不 必一 , 用低也不应采用而应采用方法。尚若工程要求 ( [ 7 ? Ζ 。则应采用方法味追求精度去采用方法 7 敏感性分析从工程精度角度为试验方案优化提供了依据合试验费用、进行试验方案优化时还应结设备条 件等因素 , 统筹考虑。结束语。敏感性分析是系统分析中评价系统抗干扰能力的一种有效方法析的基础上 , 本文在单因素敏感性分。定义了无量纲敏感度函数和敏感度因子 , 使得多因素的敏感性具有可比 性 第期章光等 5 参数敏感性分析与试验方案优化 , 作为算例评价指标次为 5 , 本文对拉西瓦地下工程的稳定性进行了敏感性分析 , 。应用本课题组编制的二、维非线性有限元程序建立了计算模型以地下主厂 房高边墙的最大水平向变形作为稳定性的娜、考察了岩体弹性模量『, 1 6 、泊松比。内聚力 , , Υ 、内摩擦甲 1 水平向地应力 , 叮二 , 和铅垂向地面力等参数的扰动影响 , , 经过分析刀5 、得到了各参数敏感度值 4 按大

本量利关系敏感性分析的Excel应用

本量利关系敏感性分析的Excel应用 珠海城市职业技术学院经济管理学院陈希 本量利分析(Cost-Volume-ProfitAnalysis,CVP)是指在变动成本法基础上,以数学化的会计模型与图文来揭示固定成本、单位变动成本、销售单价、保本点和保利点等变量之间的内在规律性联系及企业的经营安全性,所提供的原理、方法在管理会计中有着广泛的用途,同时又是企业进行决策、计划和控制的重要工具。在进行本量利分析时,主要变量有固定成本、单位变动成本、销售单价、目标利润、税后目标利润以及企业所得税率,供企业进行财务决策的主要指标包括保本点、保利点、保净利点和安全边际率等。 一、变动成本法下本-量-利关系 (一)本量利基本关系式营业利润(P)=(单价-单位变动成本)×销量-固定成本=(p-b)x–a;边际贡献(Tcm)=销售收入-变动成本=(p–b)x;单位边际贡献(cm)=销售单价-单位变动成本=p–b;边际贡献率(cmR)=单位边际贡献/销售单价= cm/p。 (二)保本点保本点又称为盈亏临界点(Break-evenPoint),是指企业的经营规模(产销量)刚好使企业达到不盈不亏的状态,即营业利润为零时的销售量或销售额。保本量=固定成本/(销售单价-单位变动成本)=a/(p-b),保本额=固定成本/边际贡献率=a/cmR。 (三)保利点保利点是指在单价和成本水平确定的情况下,为确保预先确定的目标利润(TP)能够实现而应达到的销售量或销售额。保利量=(固定成本+目标利润)/(销售单价-单位变动成本)=(a+TP)/(p-b),保利额=(固定成本+目标利润)/边际贡献率=(a+TP)/cmR。 (四)保净利点保净利点是指在单价和成本水平确定的情况下,为确保预先确定的税后目标利润能够实现应达到的销售量或销售额。 )/单位边际贡献 保净利量= (固定成本+目标利润 1?所得税率 )/单位边际贡献率 保净利额= (固定成本+目标利润 1?所得税率

五种简要分析数据的方法(原创+整理版)

五种简要分析数据的方法无论是负责管理的同事还是销售一线的小伙伴,都会发现数据分析的重要性, 但是在工作中,我发现很多小伙伴们都不太会处理数据,更不会明白数据取经团小伙伴们做的大量“数据清洗”工作,当然中间可能涉及到编程,数据取经团小伙伴们的能力可是杠杠的,我作为外行,是不敢班门弄斧的,如下从管理和销售方面简要讲讲我的数据分析方法。(感谢统计学老师) 首先,我们要知道,什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程,就是数据分析。数据本身并没有什么价值,有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 然而,我们还要搞清楚数据分析的目的是什么? 目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。 那么,在这个从数据到信息的过程中,肯定是有一些固定的思路,或者称之为思维方式。下面一一给你一一介绍。(本文用到的指标和维度是同一个意思) 一、【对照】 【对照】俗称对比,单独看一个数据是不会有感觉的,必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。 图a毫无感觉

图b经过跟昨天的成交量对比,就会发现,今天跟昨天实则差了一大截。 这是最基本的思路,也是最重要的思路。在现实中的应用非常广,比如选产品丶监控增量等,这些过程就是在做【对照】,决策BOSS们拿到数据后,如果数据是独立的,无法进行对比的话,就无法判断,等于无法从数据中读取有用的信息。呜呜,虽然法律增量少,好歹还是在涨啊 二、【拆分】 分析这个词从字面上来理解,就是拆分和解析拆分不等于分析,呃,分析包含拆分,拆分能帮助我们找出原因(这简直是终极意义啊)。因此可见,拆分在数据分析中的重要性。很多小伙伴都会用这样的口吻:经过数据拆分后,我们就清晰了……。不过,我相信有很多朋友并没有弄清楚,拆分是怎么用的?

单因素敏感性分析对照表

单因素敏感性分析对照表表:10-10 序号项目单位 当经营收入 下降10%时 基本方案 当经营成本 上升10%时 1 生产期平均年利润总额万元163.35 305.83 195.55 2 生产期平均年利税总额万元316.15 485.15 366.29 3 投资利润率% 19.92 37.3 23.85 4 投资利税率% 38.5 5 59.1 6 44.67 5 销售利润率% 10.74 18.1 11.57 6 盈亏平衡点% 38.55 24.68 33.34 7 全部投资所得税前财务指标 7.1 内部收益率% 30.58 >50 34.81 7.2 净现值(1C=12%)万元552.77 1395.96 743.33 7.3 投资回收期年 5.25 3.37 4.61 8 全部投资所得税后财务指标 8.1 内部收益率% 20.05 31.61 27.36 8.2 净现值(1C=12%)万元311.07 947.01 453.99 8.3 投资回收期年 6.51 4.07 5.69 9 贷款偿还期年 2.68

建设进度示意表 附表:3 时间 项目 第1月第2月第3月第4月第5月第6月第7月第8月第9月第10月第11月第12月 前期工作申请立项 可行性研究报告编制初步设计 初步设计审批 施工图设计 可行性研究报告审批 施工期施工准备期建筑工程施工室外工程施工设备订货 设备购置安装竣工 投产

产品方案表 表:3 序号产品名称项目工程t/a 产品规格销售方式预期价格(元)备注 1 滩枣800吨1kg 454g 5kg 13kg 自销 14元/袋 6.36元/袋 1.4万元/t 2 空心枣、枣片100吨300g 250g 自销 3元/袋 3.6元/袋 1.35万元/t 3 香酥枣100吨300g 自销 4.5元/袋 1.35万元/t 4 贡枣200吨454g 自销8.17元/袋 1.5万元/t

敏感性分析计算方法

敏感性分析计算方法 例:某项目开发面积为10万M2,开发周期为两年,第一年年末销售额20000万,第二年年末36000万,预计第一年年初取得土地费用为15000万,第一年和第二年的开发建设投入均为10000万,且均为年内均匀投入,项目折现率为10%。 (1)当以上数据不变时,求取项目的财务净现值、内部收益率。 36000(销售收入) 20000(销售收入) 0 0.5 1 1.5 2 10000(建造成本)10000(建造成本)15000(土地费用) 项目的财务净现值NPV=20000 ÷(1+10%)1+36000 ÷(1+10%)2-[ 15000+10000÷(1+10%)0.5+ 10000÷(1+10%)1.5]=14731.4; 项目内部收益率:NPV=20000/(1+I)1+36000/(1+I)2—15000+10000/(1+I)0.5+10000/(1+I)1.5=0,解方程,I=53.4%。 (2)收入变化时,NPV将发生变化(除收入外,所有其他因素均不变) 当收入增加5%时,NPV=20000×(1+5%)÷(1+10%)1+36000×(1+5%)÷ (1+10%)2 -[ 15000+10000÷(1+10%)0.5+ 10000÷(1+10%)1.5]= A ; 当收入增加10%时,NPV=20000×(1+10%)÷(1+10%)1+36000×(1+10%)÷ (1+10%)2 -[ 15000+10000÷(1+10%)0.5+ 10000÷(1+10%)1.5]= B ; 当收入增加15%时,NPV=20000×(1+15%)÷(1+10%)1+36000×(1+15%)÷ (1+10%)2 -[ 15000+10000÷(1+10%)0.5+ 10000÷(1+10%)1.5]= C; 当收入减少5%时,NPV=20000×(1-5%)÷(1+10%)1+36000×(1-5%)÷ (1+10%)2 -[ 15000+10000÷(1+10%)0.5+ 10000÷(1+10%)1.5]= D; 当收入减少10%时,NPV=20000×(1-10%)÷(1+10%)1+36000×(1-10%)÷ (1+10%)2 -[ 15000+10000÷(1+10%)0.5+ 10000÷(1+10%)1.5]= E; 当收入减少15%时,NPV=20000×(1-15%)÷(1+10%)1+36000×(1-15%)÷ (1+10%)2 -[ 15000+10000÷(1+10%)0.5+ 10000÷(1+10%)1.5]= F ; IRR也将变化: 当收入增加5%时,NPV=20000×(1+5%)/(1+I)1+36000×(1+5%)/(1+I)2—[15000+10000/

投资项目敏感性分析的excel应用

投资项目敏感性分析的excel应用[转] 投资项目敏感性分析是用来衡量投资项目中某个因素的变动对该项目预期结果影响程度的一种方法。 通过敏感性分析,可以明确敏感的关键问题,避免绝对化偏差,防止决策失误,进而增强在关键环节或关键问题上的执行力。 在复杂的投资环境中,对投资项目净现值的影响是多方面的,各方面又是相互关联的,要实现预期目标,需要采取综合措施,多次测算,依靠手工完成,往往令人望而却步。 借助于Excel,可以实现自动化分析。下面通过具体的实例来说明Excel在投资项目敏感性分析中的具体应用。 一、投资项目敏感性分析涉及的计算公式 营业现金流量=营业收入-付现成本-所得税 =税后净利润+折旧 =(营业收入-营业成本)×(1-所得税税率)+折旧 =(营业收入-付现成本-折旧)×(1-所得税税率)+折旧 =(营业收入—付现成本)×(1-所得税税率)+折旧×所得税税率 投资项目净现值=营业现金流量现值-投资现值 二、建立Excel分析模型 第一步,在Excel工作表中建立如表1所示的投资项目敏感性分析格式。 第二步,定义计算公式:B9=PV($B$3,$B$4,-(($B$5-$B$6)*(1-$J}$7)+($B$8/$B$4)*$B$7))-$B$8;C12=BI2/100-0.5,用鼠 标拖动C12单元格右下角的填充柄到C15单元格,利用Excel的自动填充技术,完 成C13、C14、C15这三个单元格公式的定义;D12=B5*(1+C12),用鼠标拖动D12 单元格右下角的填充柄到D15单元格,完成D13、D14、D15这三个单元格公式的定 义;E12=PV($B$3.$B$4.-(($D$12-$D$13)*(1-$D$14)+($D$15/ $B$4)*$D$14))-$D$15,拖动E12单元格右下角的填充柄到E15单元格,完成E13、 E14、E15这三个单元格公式的定义;F12=(E12-$B$9)/$B$9,用鼠标拖动F12单

数据整理分析方法

数据梳理主要是指对数据的结构、内容和关系进行分析 大多数公司都存在数据问题。主要表现在数据难于管理,对于数据对象、关系、流程等难于控制。其次是数据的不一致性,数据异常、丢失、重复等,以及存在不符合业务规则的数据、孤立的数据等。 1数据结构分析 1元数据检验 元数据用于描述表格或者表格栏中的数据。数据梳理方法是对数据进行扫描并推断出相同的信息类型。 2模式匹配 一般情况下,模式匹配可确定字段中的数据值是否有预期的格式。 3基本统计 元数据分析、模式分析和基本统计是数据结构分析的主要方法,用来指示数据文件中潜在的结构问题。 2 数据分析 数据分析用于指示业务规则和数据的完整性。在分析了整个的数据表或数据栏之后,需要仔细地查看每个单独的数据元素。结构分析可以在公司数据中进行大范围扫描,并指出需要进一步研究的问题区域;数据分析可以更深入地确定哪些数据不精确、不完整和不清楚。 1标准化分析 2频率分布和外延分析 频率分布技术可以减少数据分析的工作量。这项技巧重点关注所要进一步调查的数据,辨别出不正确的数据值,还可以通过钻取技术做出更深层次的判断。 外延分析也可以帮助你查明问题数据。频率统计方法根据数据表现形式寻找数据的关联关系,而外延分析则是为检查出那些明显的不同于其它数据值的少量数据。外延分析可指示出一组数据的最高和最低的值。这一方法对于数值和字符数据都是非常实用的。 3业务规则的确认 3 数据关联分析 专业的流程模板和海量共享的流程图:[1] - 价值链图(EVC) - 常规流程图(Flowchart) - 事件过程链图(EPC) - 标准建模语言(UML) - BPMN2.0图 数据挖掘 数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题, 所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等,它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为

灵敏度分析

为了确定模型中主要因素,我们对该模型采用Sobol 法进行灵敏度分析判断其全局敏感性。Sobol 法是最具有代表性的全局敏感性分析方法,它基于模型分解思想,分别得到参数1,2次及更高次的敏感度。通常1次敏感度即可反映了参数的主要影响。 Sobol 法 Sobol 法核心是把模型分解为单个参数及参数之间相互组合的函数。假设模型为),...,)((21m x x x x x f Y ==,i x 服从[0,1]均匀分布,且(x)f 2可积,模型可分解为: )(...)()()(n ,...,2,11k 21j i ij i n i i ,...x x ,x f x f x f f(0)x f ++++=∑∑<= 则模型总的方差也可分解为单个参数和每个参数项目组合的影响: ∑∑ ∑1=≠1=,,2,11=)+(+=n i n j i j n ij n i i D D D D 对该式归一化,并设: D D S n n i i i i i i ,,,,,,2121= 可获得模型单个参数及参数之间相互作用的敏感度S 由式(2)可得: ∑∑ ∑1=,,2,1≠1=1=+++=1n i n n j i j ij n i i S S S 式中,si 称之为1次敏感度;Sij 为2次敏感度,依此类推; n S ,,2,1 为n 次敏感度,总共有1 -2n 项。第i 个参数总敏感度STJ 定义为: ∑=) (i Tj S S 它表示所有包含第i 个参数的敏感度。 模型中4个输入参数分别为推力,角度,比冲,月球引力常量。因为月球引力常量和比冲为物理恒定值,不会产生干扰。所以这里我们对角度,推力进行敏感性分析。 设角度初值为o 150,推力为4500N 时,做出高度变化图像如图所示。

线性规划模型的应用与灵敏度分析正文

线性规划模型的应用与灵敏度分析 第一章线性规划问题 1.线性规划简介及发展 线性规划(Linear Programming)是运筹学中研究最早、发展最快、应用广泛、方法成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法,研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法,英文缩写为LP。它是运筹学的一个重要分支,广泛应用于军事作战、经济分析、经营管理和工程技术等方面,为合理利用有限的人力、物力、财力等资源做出的最优决策,提供科学的依据。 线性规划及其通用解法——单纯形法是由美国G.B.Dantzig在1947年研究空军军事规划提出来的。法国数学家傅里叶和瓦莱-普森分别于1832和1911年独立地提出线性规划的想法,但未引起注意。1939年苏联数学家康托罗维奇在《生产组织与计划中的数学方法》一书中提出线性规划问题,也未引起重视[1]。1947年美国数学家丹齐克提出线性规划的一般数学模型和求解线性规划问题的通用方法──单纯形法,为这门学科奠定了基础。1947年美国数学家诺伊曼提出对偶理论,开创了线性规划的许多新的研究领域,扩大了它的应用范围和解题能力[2]。1951年美国经济学家库普曼斯把线性规划应用到经济领域,为此与康托罗维奇一起获1975年诺贝尔经济学奖。50年代后对线性规划进行大量的理论研究,并涌现出一大批新的算法。例如,1954年莱姆基提出对偶单纯形法,1954年加斯和萨迪等人解决了线性规划的灵敏度分析和参数规划问题,1956年塔克提出互补松弛定理,1960年丹齐克和沃尔夫提出分解算法等。线性规划的研究成果还直接推动了其他数学规划问题包括整数规划、随机规划和非线性规划的算法研究[3]。由于数字电子计算机的发展,出现了许多线性规划软件,如MPSX,OPHEIE,UMPIRE等,可以很方便地求解几千个变量的线性规划问题。1979年苏联数学家提出解线性规划问题的椭球算法,并证明它是多项式时间算法。1984年美国贝尔电话实验室的印度数学家N.卡马卡提出解线性规划问题的新的多项式时间算法。用这种方法求解线性规划问题在变量个数为5000时只要单纯形法所用时间的1/50。现已形成线性规划多项式算法理论。50年代后线性规划的应用范围不断扩大。建立线性规

(完整版)Abaqus优化设计和敏感性分析高级教程

第12章优化设计和敏感性分析 本章主要讲解应用Abaqus进行结构优化设计和敏感性分析。 目前的产品结构设计,大多靠经验,规划几种设计方案,结合CAE分析择优选取,但规划的设计方案并不一定是最优方案,故本章前半部分讲解优化设计中的拓扑优化和形状优化,并制定操作SOP,辅以工程实例详解。 工程实际中,加工制造、装配误差等造成的设计参数变异,会对设计目标造成影响,因此寻找出参数的影响大小即敏感性,变得尤为重要,故本章后半部分着重讲解敏感性分析,并制定操作SOP,辅以工程实例求出设计参数敏感度,详解产品的深层次研究。 知识要点: ?结构优化设计基础 ?拓扑、形状优化理论 ?拓扑、形状优化SOP及实例 ?敏感性分析理论 ?敏感性分析SOP及实例 12.1 优化设计基础 优化设计以数学中的最优化理论为基础,以计算机为手段,根据设计所追求的性能目标,建立目标函数,在满足给定的各种约束条件下,优化设计使结构更轻、更强、更耐用。 在Abaqus 6.11之前,需要借用第三方软件(比如Isight、TOSCA)实现优化设计及敏感性分析,远不如Hyperworks及Ansys等模块化集成程度高。从Abaqus 6.11新增Optimization module后,借助于其强大的非线性分析能力,结构优化设计变得更具可行性和准确性。 12.1.1 结构优化概述 结构优化是一种对有限元模型进行多次修改的迭代求解过程,此迭代基于一系列约束条件向设定目标逼近,Abaqus优化程序就是基于约束条件,通过更新设计变量修改有限元模型,应用Abaqus进行结构分析,读取特定求解结果并判定优化方向。 Abaqus提供了两种基于不同优化方法的用于自动修改有限元模型的优化程序:拓扑优化(Topology optimization)和形状优化(Shape optimization)。两种方法均遵从一系列优化目

大数据数据分析方法、数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代,我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实,数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点,不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例,让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识,让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后,可以说这几年许多传统企业也好,互联网企业也好,都把自己的业务给大数据靠一靠,并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事?我们来看两个例子: 案例1:输入法 首先,我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学,那时用的输入法比较多的是智能ABC,还有微软拼音,还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多,许多时候输一个词都要选好几次,去选词还是调整才能把这个字打出来,效率是非常低的。 到了2002年,2003年出了一种新的输出法——紫光拼音,感觉真的很快,键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是,后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题,比如当时互联网发展已经比较快了,会经常出现一些新的词汇,这些词汇在它的词库里没有的话,就很难敲出来这个词。

在2006年左右,搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索,它积累了一些用户输入的检索词这些数据,用户用输入法时候产生的这些词的信息,将它们进行统计分析,把一些新的词汇逐步添加到词库里去,通过云的方式进行管理。 比如,去年流行一个词叫“然并卵”,这样的一个词如果用传统的方式,因为它是一个重新构造的词,在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而,在大数据思维下那就不一样了,换句话说,我们先不知道有这么一个词汇,但是我们发现有许多人在输入了这个词汇,于是,我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇,把它加到司库里面并更新给所有人,大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2:地图 再来看一个地图的案例,在这种电脑地图、手机地图出现之前,我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版,因为许多地址可能变了,并且在纸质地图上肯定是看不出来,从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的?中间是不是堵车?这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多,比如:它能告诉你这条路当前是不是堵的?或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的?它是不是可以预测路况情况? 此外,你去一个地方它可以给你规划另一条路线,这些就是因为它采集到许多数据。比如:大家在用百度地图的时候,有GPS地位信息,基于你这个位置的移动信息,就可以知道路的拥堵情况。另外,他可以收集到很多用户使用的情况,可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据,就可以做这样的判断了。

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