Sensitivity Analysis

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出版者:John Wiley & Sons Inc
作者:Saltelli, Andrea (EDT)/ Chan, Karen (EDT)/ Scott, E. Marian (EDT)/ Saltelli, Andrea
出品人:
页数:504
译者:
出版时间:2000-10
价格:618.00 元
装帧:HRD
isbn号码:9780471998921
丛书系列:
图书标签:
  • 敏感性分析
  • 不确定性分析
  • 风险分析
  • 决策分析
  • 优化
  • 数学建模
  • 工程应用
  • 经济学
  • 金融学
  • 统计学
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具体描述

Sensitivity analysis is used to ascertain how a given model output depends upon the input parameters. This is an important method for checking the quality of a given model, as well as a powerful tool for checking the robustness and reliability of its analysis. The topic is acknowledged as essential for good modelling practice, and is an implicit part of any modelling field.

? Offers an accessible introduction to sensitivity analysis

? Covers all the latest research

? Illustrates concepts with numerous examples, applications and case studies

? Includes contributions form the leading researchers active in developing strategies for sensitivity analysis

The principles of sensitivity analysis area carefully described, and suitable methods for approaching many types of problems are given. The book introduces the modeller to the entire causal assessment chain, from data to predictions, whilst explaining the impact of source uncertainties and framing assumptions. A 'hitch-hiker's guide' is included to allow the more experienced reader to readily access specific applications.

Modellers from a wide range of disciplines, including biostatistics, economics, environmental impact assessment, chemistry and engineering will benefit greatly form the numerous examples and applications.

《跨界探索:从宏观经济到微观行为的决策优化》 本书导读: 在瞬息万变的现代商业与社会环境中,做出审慎且高效的决策是个人、组织乃至国家层面成功的基石。然而,任何决策的制定都建立在一系列假设和不确定性之上。传统的决策模型往往倾向于理想化的条件,这使得它们在面对真实世界的复杂性和波动性时显得力不从心。《跨界探索:从宏观经济到微观行为的决策优化》并非专注于单一方法论的深挖,而是旨在构建一个整合性的、跨学科的决策框架,用以理解和管理复杂系统中的不确定性,并指导实践者在信息不完全的情况下做出最优选择。 本书的结构分为四大核心板块,旨在引领读者从宏观视角审视全局,再逐步深入到微观操作层面,最终实现决策的迭代优化。 --- 第一部分:复杂系统的建模与不确定性解析 本部分聚焦于理解我们所处世界的本质——一个由无数相互关联要素构成的复杂系统。我们首先摒弃对线性因果关系的过度依赖,转而采纳系统思维的视角。 章节聚焦: 1. 系统动力学基础与反馈回路识别: 探讨如何使用存量、流量图(Stock and Flow Diagrams)来描绘复杂的非线性关系。重点分析了增强回路(Reinforcing Loops)如何驱动指数级增长或崩溃,以及平衡回路(Balancing Loops)如何在系统内部产生稳定性和抵抗力。我们通过具体的商业案例(如市场渗透率饱和问题),展示了如何识别隐藏的反馈结构,避免“见招拆招”式的短期应对。 2. 时间序列分析与趋势外推的陷阱: 传统预测工具往往假设未来会延续过去。本章深入探讨了结构性断裂点(Structural Breaks)的识别,即市场、技术或监管环境发生根本性转变的时刻。我们引入了赫斯特指数(Hurst Exponent)等工具,来量化时间序列数据的“记忆性”或“随机性”,帮助决策者判断何时应依赖历史数据,何时应转向情景规划。 3. 概率论在决策中的实际应用与局限: 虽然概率是量化不确定性的核心,但现实中许多关键事件(如“黑天鹅”事件)的先验概率是难以估计的。本章强调贝叶斯推断的实践价值——如何根据新收集到的数据(证据)不断修正初始信念。同时,我们批判性地审视了过度自信偏误对概率估计的扭曲,并介绍了蒙特卡洛模拟在探索极端结果空间中的作用。 --- 第二部分:宏观环境扫描与风险预警机制构建 宏观环境的波动是影响所有组织决策稳定性的最大外部变量。本部分着重于构建一套系统的、前瞻性的宏观风险识别与评估体系。 章节聚焦: 1. 地缘政治风险的结构化评估: 地缘政治已从边缘因素转变为核心决策变量。本书提供了一套“利益-能力-意愿”三元矩阵模型,用于结构化分析特定国家或地区的政策走向。我们探讨了供应链的“去中心化”与“友岸外包”策略背后的成本-收益权衡,而非简单地采纳趋势。 2. 经济指标的“滞后性”与“领先性”辨析: 传统的GDP、CPI等指标往往反映的是过去的情况。本章侧重于分析领先指标(如采购经理人指数PMI、消费者信心指数的特定子项)如何提供更及时的预警信号。同时,我们讨论了资产负债表衰退理论,解释了在高负债环境下,货币政策有效性降低的机制。 3. 监管沙盒与技术伦理的早期介入: 面对快速迭代的技术(如人工智能、生物技术),监管的不确定性是重大的隐性风险。本章分析了如何通过参与早期的行业标准制定、构建“内部监管沙盒”,来前置性地管理未来的合规成本和声誉风险,而不是被动等待法规出台。 --- 第三部分:微观行为与组织惯性的博弈 决策的有效性最终依赖于执行层面的人类行为和组织结构。本部分将焦点从外部环境转移到组织内部的“人”与“流程”。 章节聚焦: 1. 行为经济学视角下的组织偏差: 探讨锚定效应、损失厌恶和现状偏误如何渗透到预算编制、项目选择和人才配置中。我们介绍了几种“助推(Nudge)”策略的实际应用,例如如何通过优化默认选项(Default Options)来引导员工做出更符合长期利益的选择,而非强制命令。 2. 组织惯性与变革阻力的量化分析: 为什么好的决策在组织内部难以推行?本章分析了“路径依赖”的形成机制,包括流程依赖、技术锁定和认知框架固化。我们提出了一种“小步快跑的冲突管理”方法,旨在通过在组织的不同层级引入“平行工作流”来逐步瓦解既有惯性。 3. 跨职能沟通的效率优化: 决策失败往往源于信息在不同部门间被“过滤”或“扭曲”。本书详细阐述了如何设计信息共享的激励机制,确保信息传递的保真度。我们强调了“共同心智模型”(Shared Mental Models)的构建过程,即确保不同职能背景的成员对同一问题有相似的底层理解框架。 --- 第四部分:动态决策的迭代与鲁棒性设计 最终的决策并非一个静止的点,而是一个持续调整的轨迹。本部分着重于如何设计一个能够从错误中学习、并能抵抗多种冲击的决策系统。 章节聚焦: 1. 情景规划的构建与压力测试: 区别于简单的预测,情景规划旨在探索“如果……会怎样?”。本章指导读者如何基于关键不确定性轴构建出四到八个相互排斥但都可能发生的情景,并为每个情景预先设计一系列“预警信号”和“触发行动”。 2. 决策树与信息价值评估(Value of Information, VoI): 当信息获取成本存在时,何时值得投入更多资源去收集信息?我们利用决策树模型,结合实际案例计算了获取新数据的预期价值。这使得决策者能够清晰地区分“等待完美信息”与“在信息不足时行动”之间的经济学边界。 3. 鲁棒性与适应性策略的权衡: 什么是最好的策略?是鲁棒性(在所有可能场景下表现都不会太差)还是适应性(在特定场景下表现极优,但在其他场景下可能很差)?本书倡导一种“弹性鲁棒性”的设计哲学:核心战略保持稳固,外围战术则保持高度的灵活性和可替换性,以应对无法预见的冲击。 《跨界探索》为寻求提升决策质量的管理者、分析师和政策制定者提供了一套结构严谨、融汇多学科智慧的工具箱。它不是提供标准答案,而是教导读者如何提出更好的问题,以及如何系统地管理决策过程中必然存在的风险与不确定性。

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