感度分析（かんどぶんせき）

感度分析とは

感度分析は、モデルやシステムの出力が、入力変数の変動に対してどれだけ敏感に反応するかを定量的に評価する手法です。特に、不確実性の高い変数を特定し、その変動が結果に与える影響を把握することで、より堅牢な意思決定を支援します。

感度分析の種類

感度分析には、主に以下の種類があります。

• 局所感度分析: 特定の入力変数をわずかに変化させた場合に、出力がどれだけ変化するかを評価します。偏微分などが用いられます。
• グローバル感度分析: 入力変数の範囲内で確率的に変動させ、出力の変動を統計的に評価します。モンテカルロシミュレーションなどが用いられます。
• シナリオ分析: 特定のシナリオ（例えば、経済状況の変化）を想定し、その影響を評価します。

感度分析の応用分野

• 金融工学: オプション価格の感度分析（ギリシャ指標）、ポートフォリオのリスク管理
• 工学: 製品設計におけるパラメータの最適化、システムの信頼性評価
• 経済学: 政策効果の分析、経済モデルの検証
• 環境科学: 環境モデルにおけるパラメータの不確実性評価

感度分析の注意点

• 感度分析の結果は、モデルの仮定に依存します。モデルが現実を正確に反映していない場合、誤った結論を導く可能性があります。
• 入力変数の相関関係を考慮する必要があります。相関関係を無視すると、感度分析の結果が歪められる可能性があります。
• 感度分析は、あくまで意思決定を支援するツールであり、最終的な判断は、他の情報や専門家の意見も考慮して行う必要があります。