A Análise de Sensibilidade é uma técnica utilizada para avaliar como as mudanças em uma ou mais variáveis de entrada de um modelo afetam o resultado final. Em outras palavras, ela busca quantificar o impacto de incertezas ou variações nos parâmetros do modelo sobre os resultados obtidos.
Como funciona:
- Identificação das variáveis: Primeiramente, são identificadas as variáveis de entrada do modelo que podem ser incertas ou sujeitas a variações.
- Definição de cenários: São definidos diferentes cenários, alterando os valores das variáveis de entrada dentro de um intervalo plausível.
- Execução do modelo: O modelo é executado para cada cenário, gerando diferentes resultados.
- Análise dos resultados: Os resultados são comparados para avaliar o impacto das variações nas variáveis de entrada sobre o resultado final.
- Identificação das variáveis mais sensíveis: São identificadas as variáveis que causam maior impacto no resultado final, ou seja, aquelas que o modelo é mais sensível.
Aplicações:
A Análise de Sensibilidade é amplamente utilizada em diversas áreas, como:
- Finanças: Avaliação de investimentos, análise de risco de projetos, precificação de derivativos, etc.
- Engenharia: Projeto e otimização de sistemas, análise de estruturas, etc.
- Gestão de operações: Planejamento da produção, gestão de estoques, etc.
- Saúde: Avaliação de políticas de saúde, análise de custo-efetividade de tratamentos, etc.
Benefícios:
- Identificação de riscos: Permite identificar as variáveis que mais influenciam o resultado final, ajudando a avaliar os riscos e incertezas do modelo.
- Tomada de decisões: Fornece informações importantes para a tomada de decisões, permitindo avaliar diferentes cenários e suas possíveis consequências.
- Otimização: Ajuda a identificar os valores ótimos das variáveis de entrada para maximizar ou minimizar o resultado final.
- Comunicação: Facilita a comunicação dos resultados do modelo e suas incertezas para os tomadores de decisão.
Limitações:
- Modelos complexos: A análise de sensibilidade pode ser complexa em modelos com muitas variáveis de entrada e interações complexas entre elas.
- Subjetividade: A definição dos intervalos de variação das variáveis de entrada pode ser subjetiva e influenciar os resultados da análise.
Em resumo:
A Análise de Sensibilidade é uma ferramenta valiosa para avaliar o impacto de incertezas e variações nos parâmetros de um modelo sobre o resultado final. Ela ajuda a identificar os riscos, tomar decisões mais informadas e otimizar o modelo, sendo amplamente utilizada em diversas áreas.