敏感性分析计算方法
敏感性分析范文简述工程敏感性分析的步骤
敏感性分析范文简述工程敏感性分析的步骤敏感性分析一般按以下步骤进行。
(1)确定分析指标。
(2)选择需要分析的不确定性因素。
(3)分析每个不确定性因素的波动程度及其对分析指标可能带来的增减变化情况。
(4)确定敏感性因素。
1)敏感度系数(SAF)表示项目评价指标对不确定因素的敏感程度，计算公式为式中SAF——敏感度系数；△F/F——不确定性因素F的变化率(%)；△A/A——不确定性因素F发生△F变化时，评价指标A的相应变化率(%)。
SAF>0，表示评价指标与不确定性因素同方向变化；SAF<0，表示评价指标与不确定性因素反方向变化。
|SAF|越大，表明评价指标A对于不确定性因素F越敏感；反之，则不敏感。
据此可以找出哪些因素是最关键的因素。
2)临界点是指技术方案允许不确定性因素向不利方向变化的极限值。
临界点可用临界点百分比或者临界值分别表示某一变量的变化达到一定的百分比或者一定数值时，项目的效益指标将从可行转变为不可行。
(5)选择方案。
如果进行敏感性分析的目的是对不同的技术方案进行选择，一般应选择敏感程度小、承受风险能力强、可靠性大的技术方案。
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。
敏感分析应用广泛，主要是在求得某个模型的最优解后，研究模型中某个或若干个参数允许变化到多大，仍能使原最优解的条件保持不变，或者当参数变化超过允许范围，与那最优解已不能保持最优性时，提供一套简洁的计算方法，重新求解最优解。
在本量利关系的敏感分析中,主要包括两个部分 1、研究分析有关参数发生多大变化时盈利转为亏损。
基本方程式：销量*（单价-单位变动成本）-固定成本=0 每次令一个参数为变量，其他为常量。
2、个参数变化对利润变化的影响程度。
主要采用敏感系数计量。
敏感系数=目标值变动百分比/参量值变动百分比。
敏感性分析
敏感性分析
选择影响投资项目经济效益的种种不确定因素，测定和分析这些不确定因素对项目经济效益的影响程度。
进一步判定这些因素对项目经济效益作用的重要性。
敏感性分析的步骤与方法：
1．选择敏感性分析指标
立项阶段，编写项目建议书，通常选择投资收益率和投资回收期作为敏感性分析指标；
可研阶段，一般选用净现值和内部收益率为敏感性分析指标；
2．选择需要分析的不确定因素
通常需要进行分析的因素有：投资总额及其构成、投资项目寿命期、经营成本、产品价格、产销量、基准贴现率、汇率等。
3．进行单因素敏感性计算
首先，为某个不确定因素设定其可能变动的幅度范围。
其次，假定该因素单因素变化，其他因素不变，计算在这一情况下项目经济效益评价判据的变动结果。
逐个进行单因素敏感性计算以后，可对各个因素每一变动的计算结果列成表，以便于分析其中对经济效益影响的敏感因素。
4．作敏感性分析图
通常，以不确定因素的变化率为横坐标，中心轴为零点，左边表示负变化，右边表示正变化。
以选定的敏感性分析指标为纵坐标，首先标上项目评价的基准值，其次标上项目正常情况下的评价指标分析值。
然后将各种敏感性因素的计算值标在图上。
5．分析敏感因素并进行排序
敏感性分析的目的在于寻求敏感因素和敏感因素排序。
在敏感性分析图上，若某敏感性分析因素，正负变化计算值所连成的直线，斜率较大祸线形较陡，说明该因素较为敏感。
敏感性分析计算方法
敏感性分析计算方法一、一元敏感性分析一元敏感性分析主要是通过改变一个输入因素的数值，观察输出结果随之变化，并绘制敏感性曲线或敏感性指数来评估输入因素的敏感性。
1.参数敏感性分析法参数敏感性分析法是最常用的一元敏感性分析方法之一、它通过逐个改变各个输入参数的数值，观察模型输出结果的变化情况，评估每个参数对输出的敏感程度。
常用的参数敏感性指标有：局部线性敏感性指标（LRI）、相对敏感度指标（RSI）等。
OAT法是一种简单直接的一元敏感性分析方法。
它将一个变量视为独立变化，其他变量保持不变，观察输出结果的变化情况。
该方法的主要缺点是没有考虑到不同变量之间的相互作用效应。
二、多元敏感性分析多元敏感性分析是通过同时改变多个输入因素的数值，观察输出结果变化的情况，从而评估多个因素的交互作用与重要性。
1.方差分析法方差分析法是一种常用的多元敏感性分析方法。
它通过构建不同输入因素的不同组合，计算输出结果的方差，从而评估每个输入因素和它们之间的交互作用对输出结果的影响。
2.种群分布法种群分布法也是一种常用的多元敏感性分析方法。
它通过生成随机数样本，改变输入因素的数值，观察输出结果的变化，从而评估输入因素对输出结果的影响。
三、全局敏感性分析全局敏感性分析是评估输入因素对输出结果的整体影响程度的方法，可以帮助我们了解输入因素的重要性排序和相互影响关系。
1. Sobol指标法Sobol指标法是一种常用的全局敏感性分析方法。
它通过将输入参数分解为主效应和交互效应两部分，计算主效应指标和总效应指标，从而评估输入因素的重要性和相互影响程度。
2. Monte Carlo采样法Monte Carlo采样法是一种基于随机抽样的全局敏感性分析方法。
它通过生成多个输入因素的随机样本，观察输出结果的变化，从而评估输入因素对输出结果的影响。
敏感性分析是一个相对复杂和繁琐的过程，需要大量的计算和数据处理。
同时，敏感性分析的结果还受到模型的误差和假设的影响，因此需要谨慎分析和解释结果。
模型敏感性分析的步骤
模型敏感性分析的步骤企业对投资项目进行评估，分析其不确定性时，常常采取敏感性分析的方法，进行敏感性分析，一般步骤有哪些？计算公式是什么？敏感性分析基本步骤1、确定敏感性分析指标敏感性分析的对象是具体的技术方案及其反映的经济效益。
因此，技术方案的某些经济效益评价指标，例如息税前利润、投资回收期、投资收益率、净现值、内部收益率等，都可以作为敏感性分析指标。
2、计算该技术方案的目标值一般将在正常状态下的经济效益评价指标数值，作为目标值。
3、选取不确定因素在进行敏感性分析时，并不需要对所有的不确定因素都考虑和计算，而应视方案的具体情况选取几个变化可能性较大，并对经效益目标值影响作用较大的因素。
例如：产品售价变动、产量规模变动、投资额变化等;或是建设期缩短，达产期延长等，这些都会对方案的经济效益大小产生影响。
4、计算不确定因素变动时对分析指标的影响程度若进行单因素敏感性分析时，则要在固定其它因素的条件下，变动其中一个不确定因素;然后，再变动另一个因素(仍然保持其它因素不变)，以此求出某个不确定因素本身对方案效益指标目标值的影响程度。
5、找出敏感因素，进行分析和采取措施，以提高技术方案的抗风险的能力。
敏感性分析计算公式任意第I个因素的利润灵敏度指标=该因素的中间变量基数÷利润基数×100%。
需要注意的是，单价的中间变量是销售收入，单位变动成本的中间变量是变动成本总额，销售量的中间变量是贡献边际，固定成本的中间变量就是固定成本本身。
敏感性分析的作用1、确定影响项目经济效益的敏感因素。
寻找出影响最大、最敏感的主要变量因素，进一步分析、预测或估算其影响程度，找出产生不确定性的根源，采取相应有效措施。
2、计算主要变量因素的变化引起项目经济效益评价指标变动的范围，使决策者全面了解投资方案可能出现的经济效益变动情况，以减少和避免不利因素的影响，改善和提高项目的投资效果。
3、通过各种方案敏感度大小的对比，区别敏感度大或敏感度小的方案，选择敏感度小的，即风险小的项目作投资方案。
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）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/（1+I）0.5+10000/（1+I）1.5]=0，解方程，I=X1。
敏感性分析单因素的计算流程
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敏感性分析计算
敏感性分析计算敏感性分析是在风险管理和决策制定中使用的一种工具，用于评估特定变量对一个或多个结果的影响程度。
它是一种定量方法，可以帮助决策者了解决策的不确定性并评估不同决策及其可能的后果。
敏感性分析通常基于模型和模拟，以评估特定变量对模型输出结果的影响。
这些变量可以是参数、假设或输入数据，它们的变化可能会导致模型输出结果的变化。
通过进行敏感性分析，决策者可以确定哪些变量对结果产生最大的影响，从而帮助他们在制定决策时更加关注这些关键变量。
敏感性分析可以通过多种方法来进行，其中一种常见的方法是单一变量敏感性分析。
这种方法假设其他变量保持不变，只改变一个变量，然后观察模型输出结果的变化。
通过多次执行这个过程，可以得到一个变量范围和输出结果之间的关系图，并且可以评估每个变量对输出结果的影响程度。
另一种常见的敏感性分析方法是多元敏感性分析，它可以考虑多个变量同时变化对输出结果的影响。
这种方法通常使用数值模拟技术，如蒙特卡洛方法，来生成一系列可能的场景和结果。
然后，通过分析模拟的结果，可以确定不同变量对输出结果的影响程度。
敏感性分析的结果以敏感性指标的形式呈现，常见的指标有变量的重要性、变量的贡献度和变量的影响范围等。
这些指标可以帮助决策者了解哪些变量对结果的影响最大，从而更好地制定决策和管理风险。
敏感性分析的应用非常广泛，包括金融风险管理、项目管理、环境预测和医疗决策等领域。
例如，在金融风险管理中，敏感性分析可以帮助评估不同因素对投资组合收益和风险的影响，从而指导投资者制定更好的投资策略。
在项目管理中，敏感性分析可以帮助确定哪些变量对项目进度和成本的影响最大，从而帮助项目经理更好地规划和控制项目。
尽管敏感性分析是一个有用的工具，但它也有一些局限性。
首先，敏感性分析通常基于模型和模拟，对模型的准确性和可靠性有一定的要求。
如果模型有误差或不准确，那么敏感性分析的结果也可能有误差和不准确。
其次，敏感性分析可能无法捕捉到一些复杂的相互作用和非线性关系，因为它通常假设变量之间是独立的。
敏感性分析
敏感性分析拟定条件：① 根据电力行业建设、生产特点，拟将项目投资、煤价及电厂年发电量做为可能对电厂效益产生影响的因素，对这三种因素分别进行敏感性分析。
下表是在投资、煤价、年发电量分别降低5％、10％和分别提高5％、10％的情况下，研究上述各个因素分别变化时对全投资内部收益率（IRR ）、投资回收期（Ta ）和净现值（NPV ）的敏感性影响程度。
② 注意：（1）在进行敏感性分析时，每次只能处理一个变量（2）其因素的变化范围由分析人员主观确定，因此应对各种因素进行一系列的变化做出分析，绘成图表，可避免因主观因素造成决策上的失误。
原始现金流图如下：原始现金流分析表格：年012345678910销售收入100000140171140171140171140171140171140171140171140171140171140171经营总成本067469.8367469.8367469.8367469.8367469.8367469.8367469.8367469.8367469.8367469.83销售税金以及附加02383238323832383238323832383238323832383投资3518000000000000所得税（万港元）0000003113.4353365.5213617.6063869.6924121.777现金流-25180070318.1770318.1770318.1770318.1770318.1767204.7366952.6566700.5666448.4866196.39所欠金额-251800-181482-111164-40845.529472.68计算公式： 净现值：()011I i CF NPV nt tt-+=∑= 净年值：()()()0111:111I r CF IRR i CF F i iF NAV nt tttn nt t n=++=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+∙=∑∑=-=投资回收期：CFIT =变动分析：（注：蓝色加粗部分是变动量） 1.投资投资变化时的影响① 计算分析1.投资变化后，第0年的现金流 = 351800*变化幅度 - 1000002.由于利息也发生变化：（1）其中向中方还息不变仍为11.092亿港元；（2）向银团还息 = 35.18*变化幅度 - 11.092；（3）利息 = 中方还息/年 + 银团还息/年3.（1）前5年：现金流/年 = 销售收入 - 经营总成本 - 销售税金以及附加 =70317.9 （2）后5年：现金流/年 = 销售收入 - 经营总成本 - 销售税金以及附加 - （销售收入 - 销售税金以及附加 - 经营总成本 - 折旧费 - 利息）*7.5% = 65944 + 利息*7.5%② 银团还息变化表格 前5年：变化幅度年 0 1 2 3 4 5-10% 还银团（本金） 02057020570 20570 20570 20570剩余本金 205700 185130 164560 143990 123420 102850应还利息 0 21598.5 19438.65 17278.8 15118.95 12959.1 -5% 还银团（本金） 022329 22329 22329 22329 22329剩余本金 223290 200961 178632 156303 133974 111645应还利息 0 23445.4521100.90518756.36 16411.815 14067.270%还银团（本金） 0 24088 24088 24088 24088 24088剩余本金 240880 216792 192704 168616 144528 120440应还利息 0 25292.422763.1620233.92 17704.68 15175.445% 还银团（本金） 025847 25847 25847 25847 25847剩余本金 258470 232623 206776 180929 155082 129235应还利息 0 27139.35 24425.415 21711.48 18997.545 16283.61 10% 还银团（本金） 026778 26778 26778 26778 26778剩余本金 267780 241002 214224 187446 160668 133890应还利息 0 28116.9 25305.21 22493.52 19681.83 16870.14后5年：6 7 8 9 10 20570 20570 20570 20570 2057082280 61710 41140 20570 010799.25 8639.4 6479.55 4319.7 2159.85 22329 22329 22329 22329 2232989316 66987 44658 22329 011722.725 9378.18 7033.635 4689.09 2344.545 24088 24088 24088 24088 2408896352 72264 48176 24088 012646.2 10116.96 7587.72 5058.48 2529.2425847 25847 25847 25847 25847103388 77541 51694 25847 013569.675 10855.74 8141.805 5427.87 2713.935 26778 26778 26778 26778 26778107112 80334 53556 26778 014058.45 11246.76 8435.07 5623.38 2811.69③利息变化表格：利息年/变化幅度 6 7 8 9 10-10% 还中方利息4159.5 3327.6 2495.7 1663.8 831.9 还银团利息10799.25 8639.4 6479.55 4319.7 2159.85利息14958.75 11967 8975.25 5983.5 2991.75 -5% 还中方利息4159.5 3327.6 2495.7 1663.8 831.9 还银团利息11722.725 9378.18 7033.635 4689.09 2344.545利息15882.225 12705.78 9529.335 6352.89 3176.445 0% 还中方利息4159.5 3327.6 2495.7 1663.8 831.9 还银团利息12646.2 10116.96 7587.72 5058.48 2529.24利息16805.7 13444.56 10083.42 6722.28 3361.14 5% 还中方利息4159.5 3327.6 2495.7 1663.8 831.9 还银团利息13569.675 10855.74 8141.805 5427.87 2713.935利息17729.175 14183.34 10637.505 7091.67 3545.835 10% 还中方利息4159.5 3327.6 2495.7 1663.8 831.9 还银团利息14058.45 11246.76 8435.07 5623.38 2811.69利息18217.95 14574.36 10930.77 7287.18 3643.59④投资变化现金流表格：⑤投资变化的影响结果表1-1 投资变化的影响 i=12%变化幅度(%) -10% -5% 0 5% 10%计算值(万港元) 316620 334210 351800 369390 386980净现值NPV(万港元) 173408.2 155818.2 138228.2 120638.2 103048内部收益率IRR(%) 29.73% 26.94% 24.49% 22.32% 20.38%投资回收期Ta(年) 6.08 6.33 6.58 6.83 7.082.煤价①计算分析：现金流/年= 销售收入- 经营总成本- 销售税金以及附加- （销售收入- 销售税金以及附加- 经营总成本- 折旧费- 利息）*7.5%（1）前5年：现金流/年= 销售收入- 其他费用-燃料费用- 销售税金以及附加=131749.3 - （0.4778*400000*煤价/0.28）（2）后5年：现金流/年= （销售收入- 其他费用- 燃料费用- 销售税金以及附加）*0.925 + 折旧费*0.075 + 利息/年*0.075 = 122768.1 + 利息/年*0.075 -（0.4778*400000*煤价/0.28）*0.925②煤价变化的现金流表格煤价变化的现金流表格年/变0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10化幅度-10% -251800 76461 76461 76461 76461 76461 72886.8 72634.7 72382.7 72130.6 71878.5 -5% -251800 73389.4 73389.4 73389.4 73389.4 73389.4 70045.6 69793.5 69541.5 69289.4 69037.3 0% -251800 70317.9 70317.9 70317.9 70317.9 70317.9 67204.5 66952.4 66700.4 66448.3 66196.2 5% -251800 67246.3 67246.3 67246.3 67246.3 67246.3 64363.3 64111.2 63859.2 63607.1 63355 10% -251800 64174.7 64174.7 64174.7 64174.7 64174.7 61522.1 61270 61018 60765.9 60513.8③ 煤价变化的影响结果表1-2 煤价变化的影响 i=12%变化幅度(%) -10% -5% 0 5% 10% 计算值(元/吨) 81 85.5 90 94.5 99 净现值NPV(万港元) 186453.6 169050.9 138228.2 134245.5 116842.8 内部收益率IRR(%) 27.32% 25.92% 24.49% 23.05% 21.59% 投资回收期Ta(年) 6.29 6.43 6.58 6.8 6.923.年发电量① 计算分析1.年发电量发生变化后，销售收入发生变化，连带销售税金以及附加发生变化2.年发电量发生变化后，燃料费也发生相应变化3.现金流/年 = 销售收入 - 经营总成本 - 销售税金以及附加 - （销售收入 - 销售税金以及附加 - 经营总成本 - 折旧费 - 利息）*7.5%（1）前5年：现金流/年 = 年发电量*0.41/(1+0.17) - 其他费用 -（0.4778*年发电量*90/0.28） - [年发电量*0.41/(1+0.17)]*17%*10% = 0.19044*年发电量 - 6038.7（2）后5年：（年发电量*0.41/(1+0.17) - 其他费用 -（0.4778*年发电量*煤价/0.28） - [年发电量*0.41/(1+0.17)]*17%*10%）*0.925 + 折旧费*0.075 + 利息/年*0.075 = 0.1762*年发电量 -4685.8 + 利息/年*0.075② 年发电量变化现金流表格③ 年发电量变化影响结果年发电量变化的现金流表格 年/变化幅度 0 12345678910-10% -251800 62519.7 62519.7 62519.7 62519.7 62519.7 60006.6 59754.5 59502.5 59250.4 58998.3-5% -251800 66328.5 66328.5 66328.5 66328.5 66328.5 63530.6 63278.5 59502.5 62774.4 62522.3 0% -251800 70137.3 70137.3 70137.3 70137.3 70137.3 67054.6 66802.5 66550.5 66298.4 66046.3 5% -251800 73946.1 73946.1 73946.1 73946.1 73946.1 70578.6 70326.5 70074.5 69822.4 69570.3 10% -251800 77754.977754.9 77754.9 77754.9 77754.9 74102.6 73850.5 73598.5 73346.4 73094.3表1-3 电厂年发电量的影响 i=12%变化幅度(%) -10% -5% 0 5% 10% 计算值(亿KWh) 36 38 40 42 44 净现值NPV(万港元) 93738.5 115983.5 138228.2 160472.8 182722.2 内部收益率IRR(%) 20.80% 22.53% 24.41% 26.17% 27.92% 投资回收期Ta(年) 7.47 6.98 6.58 6.26 5.99敏感曲线：将上述对投资、煤价、年发电量的分析计算结果绘制成敏感曲线。
知识点14-单因素敏感性分析法
单因素敏感性分析法一、敏感性分析概述（一）敏感性因素与敏感性分析敏感性分析（Densitivity Analysis）是技术经济分析评价中常用的一种不确定性分析方法。
所谓敏感性是指投资方案的各种因素变化对投资经济效果的影响程度。
若因素小幅度的变动能够带来项目经济效果较大幅度的变化，则称该因素为项目的敏感性因素；反之，则称为非敏感性因素。
敏感性分析的目的就是要通过分析与预测影响投资项目经济效果的主要因素，找出其敏感性因素，并确定其敏感程度，判断项目对不确定性因素的承受能力，从而对项目风险的大小进行估计，为投资决策提供依据。
影响投资项目经济效果的不确定性因素较多，一般主要有产品销量（产量）、产品销售价格、原材料价格、固定资产投资、经营成本、建设期等。
（二）敏感性分析的一般步骤和内容1、确定分析指标分析指标，就是指敏感性分析的具体对象，即方案的经济效果指标，如净现值、净年值、内部收益率及投资回收期等。
各种经济效果指标都有其各自特定的含义，分析、评价所反映的问题也有所不同。
对于某个特定方案的经济分析而言，不可能也不需要运用所有的经济效果指标作为敏感性分析的分析指标，而应根据方案资金来源等特点，选择一种或两种指标作为分析指标。
确定分析指标可以遵循以下两个原则：第一，是与经济效果评价指标具有的特定含义有关。
如果主要分析方案状态和参数变化对方案投资回收快慢的影响，则可选用投资回收期作为分析指标；如果主要分析产品价格波动对方案超额净收益的影响，则可选用净现值作为分析指标；如果主要分析投资大小对方案资金回收能力的影响，则可选用内部收益率指标等。
第二，是与方案评价的要求深度和方案的特点有关。
如果在方案机会研究阶段，深度要求不高，可选用静态的评价指标；如果在详细可行性研究阶段，则需选用动态的评价指标。
2、选择不确定因素，设定其变化幅度在选定需要分析的不确定因素时，可从以下两个方面考虑：第一，选择的因素要与确定的分析指标相联系。
敏感性分析实训报告
一、实训背景随着我国经济社会的快速发展，各类投资项目层出不穷。
为了确保项目投资的有效性和可行性，敏感性分析作为一种常用的项目管理工具，越来越受到重视。
本次实训旨在通过实际操作，让学生掌握敏感性分析的基本原理和方法，提高学生分析问题、解决问题的能力。
二、实训目的1. 理解敏感性分析的基本概念和原理；2. 掌握敏感性分析的计算方法；3. 学会运用敏感性分析解决实际问题；4. 培养学生的团队协作和沟通能力。
三、实训内容1. 敏感性分析的基本概念和原理敏感性分析是指在项目投资过程中，通过改变某些关键参数的取值，观察项目经济评价指标的变化情况，从而分析项目风险和不确定性的一种方法。
2. 敏感性分析的计算方法敏感性分析的计算方法主要有以下几种：（1）单因素敏感性分析：通过改变一个因素，保持其他因素不变，观察项目经济评价指标的变化情况。
（2）多因素敏感性分析：同时改变多个因素，观察项目经济评价指标的变化情况。
（3）情景分析法：设定不同的情景，观察项目在不同情景下的经济评价指标变化。
3. 敏感性分析在项目中的应用以某房地产项目为例，分析以下关键参数对项目盈利能力的影响：（1）项目总投资额；（2）土地成本；（3）建筑成本；（4）销售价格；（5）销售周期。
4. 团队协作与沟通本次实训采用小组合作的方式进行，每个小组负责一个项目。
在实训过程中，小组成员需共同讨论、分析，并撰写敏感性分析报告。
四、实训过程1. 小组成员分工：确定每个成员在小组中的角色，如组长、财务分析员、市场分析员等。
2. 收集项目数据：根据项目实际情况，收集项目相关数据，如总投资额、土地成本、建筑成本、销售价格、销售周期等。
3. 敏感性分析计算：根据收集到的数据，运用敏感性分析的计算方法，对关键参数进行敏感性分析。
4. 结果分析与讨论：对敏感性分析结果进行整理，分析关键参数对项目盈利能力的影响，并提出相应的应对措施。
5. 撰写敏感性分析报告：根据实训过程，撰写敏感性分析报告，包括项目背景、数据来源、敏感性分析结果、结论和建议等。
灵敏度分析率计算公式
灵敏度分析率计算公式灵敏度分析率是一种用于评估系统或模型对输入参数变化的敏感程度的方法。
在许多科学和工程领域中，灵敏度分析率被广泛应用于评估系统的稳定性和可靠性。
通过计算系统对输入参数的变化的响应，可以帮助我们更好地理解系统的行为，并且能够为系统的优化和改进提供重要的信息。
在本文中，我们将介绍灵敏度分析率的计算公式，并讨论其在实际应用中的意义和应用。
灵敏度分析率的计算公式可以用来评估系统对输入参数变化的敏感程度。
通常情况下，我们可以使用以下的公式来计算系统的灵敏度分析率：\[ S = \frac{\partial f}{\partial x} \times \frac{x}{f} \]在这个公式中，\( S \)代表系统的灵敏度分析率，\( f \)代表系统的输出，\( x \)代表系统的输入参数。
这个公式可以帮助我们计算系统对输入参数变化的敏感程度，从而帮助我们更好地理解系统的行为。
在实际应用中，灵敏度分析率可以帮助我们评估系统的稳定性和可靠性。
通过计算系统对输入参数的变化的响应，我们可以更好地了解系统的行为，并且可以为系统的优化和改进提供重要的信息。
例如，在工程领域中，我们可以使用灵敏度分析率来评估系统对材料性能、工艺参数等的变化的敏感程度，从而帮助我们更好地设计和优化工程系统。
此外，灵敏度分析率还可以帮助我们识别系统中的关键参数。
通过计算系统对输入参数的变化的响应，我们可以确定哪些参数对系统的性能影响最大，从而可以更好地分配资源和精力来优化系统。
这对于提高系统的性能和效率是非常重要的。
除了在工程领域中的应用之外，灵敏度分析率在金融、医学、环境科学等领域也有着广泛的应用。
通过计算系统对输入参数的变化的响应，我们可以更好地了解系统的行为，并且可以为系统的优化和改进提供重要的信息。
在金融领域中，我们可以使用灵敏度分析率来评估投资组合对市场波动的敏感程度，从而帮助我们更好地管理投资风险。
在医学领域中，我们可以使用灵敏度分析率来评估疾病模型对治疗方案的敏感程度，从而帮助我们更好地制定治疗策略。
敏感性分析的方法
敏感性分析的方法
敏感性分析是通过改变模型的输入参数，以评估参数变化对结果的影响程度，以此来理解模型对参数的敏感性。
以下是常用的敏感性分析方法：
1. 单因素分析：逐个固定其他参数，改变一个参数的值，观察结果的变化程度。
可以使用散点图、线图等图表展示结果与参数之间的关系。
2. 相对重要性方法：通过计算参数的相对重要性指标，判断参数对结果的贡献程度。
常用的方法包括：方差分解、主成分分析、回归分析等。
3. 灵敏度指数方法：一种常见的灵敏度指数是参数的弹性指数（elasticity），用于描述结果对参数的百分比变化的反应程度。
灵敏度指数还可以通过改变参数值时结果的百分比变化来计算。
4. 梯度分析：使用数值方法计算结果对参数的偏导数或梯度。
该方法适用于连续函数和可微函数。
5. Monte Carlo 方法：通过随机抽样的方式，对参数进行多次取值，得到不同取值下的结果分布。
可以通过观察结果的分布情况来判断参数的敏感性。
6. 基于目标函数的全局优化方法：通过将参数的取值范围划分为多个区间，对每个区间内的参数进行全局优化，以评估参数对结果的敏感性。
以上是常用的敏感性分析方法，选择适合自己模型及问题的方法来进行敏感性分析是非常重要的。
excel做敏感性分析的教程
excel做敏感性分析的教程
Excel中经常需要做铭感性分析，具体该如何做呢?接下来是店铺为大家带来的excel做敏感性分析的教程，供大家参考。
excel做敏感性分析的教程：
敏感性分析步骤1：建立基础数据
可以利用EXCEL的滚动条调节百分比值
敏感性分析步骤2：多因素变动对利润的综合影响
1、计算预计利润额
利润额=销售量*(产品单价—单位变动成本)—固定成本
2、计算变动后利润
变动后的利润=变动后的销量*(变动后产品单价—变动后单位变动成本)—变动后的固定成本
利用EXCEL输入公式，就可以看到滚动条的变化，随之带来的变化的数值变化。
敏感性分析步骤3：分析单因素变动对利润的影响
敏感性分析步骤4：利用利润敏感性分析设计调价价格模型
1、基础数据
2、利用EXCEL模拟运算表，求出在单价、销量变化时的利润。
最后用有效性把大于某个数据的值标为黄颜色。
在选择调价时，就可以参照黄颜色区间的利润值，为调价作科学的决策。
敏感性分析计算
敏感性分析
敏感性分析主要是考察项目的主要因素发生变化率时，对象内部收益率的影响程度。
该项目所得税后效益的敏感性分析，将可变成本、销售收入等因素作为不确定因素进行敏感性分析。
A、单一变量静态敏感分析（由于不考虑时间因素，所以用利
润作为评价指标）设价格变动幅度为-10%、-5%、5%、10% 可变成本敏感性分析表（单位金额为：万元）
注：可变成本包括前期工程费、房屋开发费、不可预见费
销售收入敏感性分析表
综合上述两表，比较可变成本和销售收入对利润的影响程度。
预计利润变动情况表
从此表可以看出，可变成本和销售收入的波动很直接的影响本项目的经济利润，销售收入敏感系数= ？>可变成本敏感系数=？求敏感系数计算公式？。
敏感性分析计算范文
敏感性分析计算范文一、单因素敏感性分析单因素敏感性分析是指当改变一个参数或假设时，观察结果的变化。
它通常用于研究一个模型中一些关键参数的影响程度，可以帮助我们确定该参数对结果的敏感性。
1.参数范围法：在单因素敏感性分析中，最常用的方法是确定参数的范围，并在这个范围内改变参数的值，观察结果的变化情况。
这可以通过设置参数的上下限来实现。
例如，假设有一个收益模型，其中一个参数是市场份额，可以设定市场份额的范围为0到100%，然后逐步改变市场份额的值，观察收益的变化情况。
通过这种方法，可以确定市场份额对收益的影响程度。
2.一点敏感性分析：在一点敏感性分析中，我们只改变一个参数的值，其他参数保持不变。
这可以通过增加或减少参数的值来实现。
例如，假设有一个成本模型，其中一个参数是人力成本，可以改变人力成本的值，观察成本的变化情况。
通过这种方法，可以确定人力成本对成本的影响程度。
二、多因素敏感性分析多因素敏感性分析是指当改变多个参数或假设时，观察结果的变化。
它通常用于研究多个因素同时对结果的影响程度，可以帮助我们了解这些因素之间的相互作用。
1.参数组合法：在多因素敏感性分析中，最常用的方法是选取一组关键参数，并在这些参数的可能取值范围内进行组合。
例如，假设有一个销售模型，其中关键参数包括市场规模、市场份额和销售价格，可以选取不同的市场规模、市场份额和销售价格的组合，观察销售额的变化情况。
通过这种方法，可以确定这些参数之间的相对重要性。
2.灵敏度指数法：在灵敏度指数法中，我们可以计算每个参数对结果的影响程度。
这可以通过计算参数的偏导数来实现。
假设有一个利润模型，其中关键参数包括销售额、成本和税率，可以计算销售额、成本和税率对利润的偏导数，然后将它们标准化，得到一个灵敏度指数。
通过这种方法，可以确定哪个参数对利润的影响程度最大。
总结起来，敏感性分析是一种重要的决策工具，可以帮助我们了解模型中不确定因素对结果的影响程度，并为决策提供更全面的信息。
敏感性分析计算表
y
y
三因素敏感分析图
50.00%
40.00%
30.00%
20.00%
10.00%
-30%
-20%
0.00% -10% 0%
-10.00%
10% 20% 30%
-20.00%
x
z=-20% z=-15% z=-10% z=-5% z=0 z=5% z=10% z=15% z=20%
2 19800 15200
IRR=IRR({ 15000,0,460 0,4600,… …,6600})
具体求解如 下：
K= C= B= 残值
年 份
投 资
销售 收入
经营 成本
残 值
净现金 流量
累 计净 现值
NPV= I R R=
15000
x=
15200
y=
19800
z=
2000
0
1
15000
-15000 -15000.00
22632.46
26127.80
21882.46
25377.80
21132.46
-10% 22887.12 22137.12 21387.12 20637.12 19887.12 19137.12 18387.12 17637.12 16887.12
NPV
11396.45
投
-20%
资
-15%
的
-10%
敏感 性性 分析
例：有 一个生产城
现金流量表 如下，所采 用的数据是 根据对未来 最可能出现 的情况估算 的。
由于对未来 影响经济环 境的某些因 素把握不 大，投资额 、经营成本 和销售
收入均有可 能在±20% 的范围内变 化。设基准 收益率为 11%，不考 虑所得
项目投资决策-敏感性分析算例
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：AE 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。
敏感性分析基础数据解：（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不确定因素变化后的取值不确定因素变化后NPV 的值当投资额的变化率为-10%时，A ∆=67840.68-57840.6857840.68= 17.3%A E F ∆=∆=17.3%-10%= -1.73其余情况计算方法类似。
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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）
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/
（1+I）0.5+10000/（1+I）1.5]=0，解方程，I=X1。
当收入增加10%时，NPV=20000×（1+10%）/（1+I）1+36000×（1+10%）/（1+I）2—[ 15000+10000/（1+I）0.5+10000/（1+I）1.5]=0，解方程，I=X2。
当收入增加15%时，NPV=20000×（1+15%）/（1+I）1+36000×（1+15%）/（1+I）2—[ 15000+10000/（1+I）0.5+10000/（1+I）1.5]=0，解方程，I=X3。
当收入减少5%时，NPV=20000×（1-5%）/（1+I）1+36000×（1-5%）/（1+I）2—[ 15000+10000/（1+I）0.5+10000/（1+I）1.5]=0，解方程，I=X4。
当收入减少10%时，NPV=20000×（1-10%）/（1+I）1+36000×（1-10%）/（1+I）2—[15000+10000/（1+I）0.5+10000/（1+I）1.5]=0，解方程，I=X5。
当收入减少15%时，NPV=20000×（1-15%）/（1+I）1+36000×（1-15%）/（1+I）2—[ 15000+10000/（1+I）0.5+10000/（1+I）1.5]=0，解方程，I=X6。
（3）成本变化时，NPV将发生变化（除成本外，所有其他因素均不变）
同理，
当成本增加5%时，NPV=20000 ÷（1+10%）1+36000 ÷
（1+10%）2 -[ 15000×（1+5%）+10000×（1+5%）÷（1+10%）0.5+ 10000×（1+5%）÷（1+10%）1.5]= A ；
当成本增加10%时，NPV=2000 ÷（1+10%）1+36000 ÷
（1+10%）2 -[ 150000×（1+10%）+100000×（1+10%）÷（1+10%）0.5+ 100000×（1+10%）÷（1+10%）1.5]= B ；
当成本增加15%时，NPV=20000 ÷（1+10%）1+36000 ÷
（1+10%）2 -[ 15000×（1+15%）+10000×（1+15%）÷（1+10%）0.5+ 10000×（1+15%）÷（1+10%）1.5]= C；
当成本减少5%时，NPV=20000 ÷（1+10%）1+36000 ÷
（1+10%）2 -[ 15000×（1-5%）+10000×（1-5%）÷（1+10%）0.5+ 10000×（1-5%）÷（1+10%）1.5]= D；
当成本减少10%时，NPV=20000 ÷（1+10%）1+36000 ÷
（1+10%）2 -[ 15000×（1-10%）+10000×（1-10%）÷（1+10%）0.5+ 10000×（1-10%）÷（1+10%）1.5]= E；
当成本减少15%时，NPV=20000 ÷（1+10%）1+36000 ÷
（1+10%）2 -[ 15000×（1-15%）+10000×（1-15%）÷（1+10%）0.5+ 10000×（1-15%）÷（1+10%）1.5]= F ；
IRR也将变化：
当成本增加5%时，NPV=20000/（1+I）1+36000/（1+I）2—[15000×（1+5%）+10000×（1+5%）/（1+I）0.5+10000×（1+5%）/（1+I）1.5]=0，解方程，I=X1。
当成本增加10%时，NPV=20000/（1+I）1+36000/（1+I）2—[15000×（1+10%）+10000×（1+10%）/（1+I）0.5+10000×（1+10%）/（1+I）1.5]=0，解方程，I=X2。
当成本增加15%时，NPV=20000/（1+I）1+36000/（1+I）2—[ 15000×（1+15%）+10000×（1+15%）/（1+I）0.5+10000×（1+15%）/（1+I）1.5]=0，解方程，I=X3。
当成本减少5%时，NPV=20000×（1-5%）/（1+I）1+36000/（1+I）2—[15000×（1-5%）+10000×（1-5%）/（1+I）0.5+10000×（1-5%）/（1+I）1.5]=0，解方程，I=X4。
当成本减少10%时，NPV=20000/（1+I）1+36000/（1+I）2—[ 1500×（1-10%）0+10000×（1-10%）
/（1+I）0.5+10000×（1-10%）/（1+I）1.5]=0，解方程，I=X5。
当成本减少15%时，NPV=20000/（1+I）1+36000/（1+I）2—[ 15000×（1-15%）+10000×（1-15%）/（1+I）0.5+10000×（1-15%）/（1+I）1.5]=0，解方程，I=X6。
然后，将计算结果列表显示出来，再做后续的分析。