Cómo usar el análisis de sensibilidad en sus modelos

Introducción

El análisis de sensibilidad es una herramienta poderosa utilizada en el análisis de riesgos y la toma de decisiones. Este tipo de análisis permite a los usuarios estudiar cómo pequeños cambios en ciertas variables dentro de un modelo afectan el resultado general. A través del análisis de sensibilidad, los usuarios pueden identificar riesgos potenciales, revisar los efectos de ciertos eventos y desarrollar mejores estrategias. En esta publicación, discutiremos qué es el análisis de sensibilidad, explique por qué es importante y proporcionaremos algunos consejos para usarlo en sus modelos.

Paso 1: Identificar rangos variables

Para usar adecuadamente el análisis de sensibilidad en sus modelos, el primer paso es identificar los rangos variables que utilizará en el análisis. Esto implica recopilar datos sobre los diversos parámetros de su modelo, incluido el rango sobre el cual cada variable podría cambiar. El análisis de sensibilidad identifica las relaciones entre cada variable dentro del rango especificado, por lo que es importante obtener una estimación precisa del rango para todas las variables.

Recopilar datos sobre rangos variables

Para comenzar, recopile datos que se puedan utilizar para identificar el rango para cada variable. Esta información puede estar disponible a partir de análisis anteriores o de experimentar para determinar el rango de la variable. Alternativamente, es posible que deba generar datos a partir de una simulación para construir sus rangos. Una vez que se recopilan los datos, puede usarlos para mapear el rango de valores variables potenciales.

Identificar la importancia variable relativa

Una vez que haya identificado el rango de valores variables, es importante evaluar también la importancia relativa de cada variable. Esto se puede hacer analizando el impacto que cada variable tiene en el rendimiento general del modelo. Al comprender qué variables tienen el efecto más significativo, puede determinar cuáles deben ser dirigidas al análisis en profundidad durante el análisis de sensibilidad.

Con los rangos y la importancia relativa de cada variable en la mano, ahora está listo para comenzar el proceso de análisis de sensibilidad. Al identificar adecuadamente los rangos variables, puede asegurarse de que su análisis se realice con los datos más precisos posibles.

Paso 2: Establecer puntos de datos

El análisis de sensibilidad ayuda a analizar el rendimiento de un modelo probando varios escenarios y haciendo cambios en esos escenarios. El siguiente paso para usar el análisis de sensibilidad en sus modelos es establecer puntos de datos. Este paso implica definir un caso base y crear puntos de datos adicionales para la comparación.

Establecer el caso base

El caso base se define por el conjunto de supuestos utilizados en el modelo original. Es el punto de referencia con los que se compararán todos los demás escenarios. Antes de establecer puntos de datos adicionales, es importante confirmar que los datos del caso base son correctos y que hay un análisis preciso asociado con él.

Establecer puntos de datos fuera del caso base

Es importante establecer puntos de datos fuera del caso base para comprender los efectos de diferentes escenarios. Comience identificando las variables que deben compararse. Estas variables suelen ser las que probablemente tendrán el mayor impacto en los resultados del modelo. También es importante considerar el rango de valores posibles para cada variable para garantizar una comparación precisa.

Una vez que se han identificado las variables y se ha determinado el rango de valores posibles, se pueden establecer los puntos de datos. Esto puede implicar establecer uno o múltiples puntos de datos adicionales para cada variable. Los puntos de datos deben seleccionarse de modo que cubran múltiples rangos de la variable y capturen diferentes condiciones. Si una variable tiene un rango amplio, los puntos de datos se pueden establecer en forma de intervalos en lugar de puntos de datos individuales.

Con los puntos de datos establecidos, su modelo estará listo para el siguiente paso de análisis de sensibilidad y podrá comprender los efectos de diferentes variables.

Paso 3: Construir el modelo

Una vez que haya identificado las variables y relaciones clave que se utilizarán en su modelo (pasos 1 y 2), ahora puede comenzar a construir el modelo. Esto implica identificar las variables dependientes e independientes, y definir las relaciones entre ellas.

Identificar las variables dependientes e independientes

La variable dependiente es la que está tratando de explicar o predecir; Es la salida del sistema. Las variables independientes son las entradas del sistema, y ​​son los factores que afectan la variable dependiente. Para identificar y definir estas variables, deberá identificar las relaciones de causa-efecto entre ellas. Una vez que se han determinado estas relaciones, puede asignar cada variable a una de las dos categorías.

Definición de las relaciones entre variables

El siguiente paso es definir las relaciones entre las variables. Esto implica comprender las interrelaciones entre las variables, la dirección de la causalidad y la naturaleza de la relación (lineal, no lineal, etc.). También puede usar el análisis de sensibilidad para determinar cómo los cambios en una variable afectarán las otras variables. Esto le permitirá predecir con precisión cómo los cambios en una variable afectarán la salida general del modelo.

Al definir claramente las relaciones entre las variables, puede asegurarse de que su modelo sea una representación precisa del sistema que está tratando de explicar o predecir. Esto mejorará la precisión de sus predicciones y lo ayudará a identificar las variables más sensibles en el sistema.

Paso 4: Análisis de salidas

Después de realizar un análisis de sensibilidad, debe examinar e interpretar los resultados para obtener ideas significativas. Estos son los pasos que debe seguir al analizar las salidas de su modelo:

Interpretando los resultados

Los resultados de un análisis de sensibilidad generalmente vendrán en forma de una tabla o un gráfico. Cada una de estas visualizaciones proporcionará un conjunto diferente de información. Las tablas, en particular, son útiles para comprender el impacto de una variable dada en el rendimiento del modelo. En general, las tablas mostrarán las interacciones entre las diferentes variables y sus efectos en los resultados del modelo.

Los gráficos, por otro lado, son más útiles para comprender las tendencias y descubrir patrones en los datos. Los gráficos proporcionan una representación gráfica de los resultados, que pueden usarse para comprender las relaciones entre las diferentes variables y cómo influyen en el modelo. Al analizar las salidas del análisis de sensibilidad, puede identificar qué variables son más importantes para determinar el rendimiento del modelo, así como cómo esas variables interactúan entre sí.

Examinar la sensibilidad de los cambios en el modelo

Al interpretar los resultados de un análisis de sensibilidad, también debe buscar información sobre la sensibilidad de los cambios en el modelo. Si una variable tiene una alta sensibilidad, incluso pequeños cambios en esa variable pueden tener impactos significativos en los resultados del modelo. Por el contrario, si una variable tiene una baja sensibilidad, entonces incluso grandes cambios en esa variable pueden tener un efecto mínimo en el rendimiento del modelo.

Al examinar la sensibilidad de los cambios en el modelo, puede identificar qué variables tienen el mayor potencial para causar inestabilidad o inexactitud. Esto le permite concentrarse en esas variables y realizar cambios en el modelo en consecuencia.

Paso 5: Solución de problemas

El análisis de sensibilidad proporciona una herramienta útil para evaluar un modelo, buscando puntos potenciales de falla y áreas potenciales de mejora. El paso final del proceso es solucionar problemas y realizar cualquier cambio necesario en el modelo basado en los resultados del análisis.

Resolución de problemas

Interpretar los resultados del análisis de sensibilidad es la primera etapa en la resolución de problemas. Esto implica observar las áreas que han sido identificadas por el análisis como una fuente de falta de fiabilidad y hacer una evaluación inicial de esos hallazgos.

Esta evaluación debe implicar determinar el grado de incertidumbre en el área en cuestión y evaluar el impacto que cualquier error potencial podría tener en los resultados del modelo. Es importante asegurarse de que cualquier punto débil en el modelo se haya identificado con éxito, además de abordar cualquier problema que se haya identificado en el proceso de análisis de sensibilidad.

Haciendo ajustes al modelo

Una vez que se han aislado los problemas, el siguiente paso es decidir sobre los ajustes apropiados para hacer al modelo. Esto puede implicar hacer cambios en el modelo en sí, o hacer cambios en cualquier suposición utilizada en el modelo. Es importante considerar el impacto potencial de cualquier cambio en los resultados del análisis de sensibilidad y garantizar que el modelo continúe reflejando con precisión el comportamiento del sistema que se está modelando.

Además de hacer ajustes al modelo, también es importante probar cualquier cambio antes de aceptarlos como válidos. Esto implica ejecutar el análisis de sensibilidad varias veces, con los nuevos supuestos establecidos, para garantizar que el modelo continúe funcionando como se esperaba. Esto puede implicar comparar los resultados del análisis de sensibilidad con los resultados originales para garantizar que el modelo siga siendo confiable.

Conclusión

El análisis de sensibilidad es una herramienta valiosa para que cualquier usuario modelo comprenda el impacto general y los resultados potenciales de sus cambios o decisiones. En esta publicación de blog, describimos los siete pasos principales para usar el análisis de sensibilidad en sus modelos.

Resumen de los pasos de análisis de sensibilidad

• 1. Identifique las variables: comience determinando qué variables le gustaría analizar.
• 2. Determine los rangos de datos: establezca qué rangos de datos le gustaría analizar.
• 3. Estime los parámetros: estime los parámetros (si es necesario).
• 4. Cree un escenario de modelado de línea de base: establezca un escenario de modelado de línea de base con los valores actuales de las variables.
• 5. Cree los escenarios alternativos: realice cambios en el modelo de referencia, manteniendo constante el resto de las entradas.
• 6. Modele los resultados: Calcule los resultados para cada uno de los escenarios alternativos.
• 7. Visualice los datos: muestre los resultados en un formato visual para una fácil comparación de los diferentes escenarios.

Beneficios del uso del análisis de sensibilidad en sus modelos

El beneficio principal del uso del análisis de sensibilidad en sus modelos es informar las decisiones o cambios que sean los más adecuados para los resultados deseados con un riesgo mínimo. Como se describió anteriormente, también ayuda a aclarar y visualizar datos y ayudar a comprender las relaciones complejas entre las variables de entrada. Además, se puede usar para descubrir y probar ideas inexploradas. Por ejemplo, al ejecutar el análisis de sensibilidad, puede encontrar resultados inesperados o explorar interacciones desconocidas entre los parámetros, lo que puede ayudar a identificar relaciones beneficiosas que no se consideraron anteriormente.

En general, el análisis de sensibilidad es una herramienta invaluable para cualquier usuario del modelo y mejora en gran medida el valor general del modelo. Siguiendo los pasos descritos anteriormente, es una excelente manera de obtener información y tomar decisiones informadas que en última instancia pueden mejorar la productividad y la eficiencia.