Duyarlılık AnaliziRakamlarınızı test ettikten sonra artık duyarlılık analizi yapmaya hazırsınız. Bu, gerçekte olduğundan çok daha teknik görünen faaliyetlerden biridir. Duyarlılık analizinin, gerçek matematik ve istatistik becerisi gerektiren karmaşık bir modelleme süreci olduğu durumlar elbette vardır.Bir iş vakası genellikle bunlardan biri değildir. Bu bağlamda duyarlılık analizinin amacı, karar vericiler için, merkezi tahminden belirli bir dereceye kadar değiştikleri takdirde, iş gerekçesindeki tavsiyeyi değiştirebilecek maliyet modelindeki değişkenleri tanımlayabilmektir. Bu onlara bir dizi değerli şey söyler:kararın ne kadar marjinal olduğu;
davanın hangi unsurlarını en yakından sorgulamaları gerekiyor;
seçeneklerdeki değişiklikleri dikkate almanın özel bir değeri olabileceği durumlarda; Ve
hangi risklerin en dikkatli şekilde ele alınması gerektiği.
Örneğin, bir iş incelemesinde önerilen seçenek genel merkezin taşınmasıysa ve duyarlılık analizi, bina maliyetlerinin yüzde 3 artması durumunda, o zaman alternatif seçeneğin ortak çalışma ve diğer esnek çalışma uygulamalarını benimseme olduğunu gösterdi.Daha yüksek bir NPV'ye sahip olacaktır, karar vericiler aşağıdakiler gibi başka sorular soracaklarından emin olacaktır:fayda analizinde belirlenen Leeds'e taşınmanın faydalarının operasyonlardaki kesintiye değip değmeyeceği;
taşınmanın sağladığı tasarruf neden daha fazla değildi;
neden ortak çalışma Leeds'te benimsenemedi; ve
daha ucuz, metropol olmayan bir yerin üçüncü bir seçenek olarak dahil edilip edilemeyeceği.
İş incelemesindeki risk kaydı, ofis maliyetlerindeki eğilimin özel analizine atıfta bulunarak doldurulmalı ve yeni binalar güvence altına alınmadan önce bunların eğilimin üzerine çıkma riskini içermelidir.Nispeten karmaşık olmayan bir maliyet modelinde, duyarlılık analizi deneme yanılma yoluyla gerçekleştirilebilir. Bazı değişkenleri değiştirin ve ne olduğunu görün (ancak önce maliyet modelini kaydedin ve oynadığınız sürümleri ayrı bir elektronik klasörde açık bir şekilde etiketlenmiş halde tutun). Sağduyunuzu kullanın, hiç kimse bunları kabul etmeyeceği için, bir işten çıkarma seçeneğinin yasal asgari fazlalık ödemelerinden daha azını ödeme hassasiyetini test etmenin bir anlamı yoktur.Her şeyden önce duyarlılık analizini maliyetlendirmelerdeki tembelliği örtmek için kullanmayın. Proje uygulama ekibinde 25 yerine 50 kişiye ihtiyaç duyarsanız, değişiklik seçeneğinin daha az çekici olduğunu göstermek değer katmaz; bunun yerine, iş yükünü düzgün bir şekilde analiz edin, 30 kişiye ihtiyaç duyulacağını kendinizden emin bir şekilde belirtin, belirli beklenmedik durumlara mütevazı bir öğe koyun ve tahmin etmesi veya kontrol etmesi o kadar kolay olmayan bir değişken üzerinde duyarlılık analizi yapın.Özellikle bazı temel değişkenler arasında karşılıklı bağımlılıkların olduğu durumlarda, daha karmaşık iş durumlarına uygun daha sofistike bir yaklaşım, senaryolar geliştirmek ve analiz etmektir. Senaryolar, bir dizi varsayımsal sonuç üretmek için potansiyel etkileri değerlendirilen, gelecekteki çevre hakkında hipotezlerin alternatif makul kombinasyonlarıdır.Örneğin, yeni bir tüketim malları imalat tesisine yapılan yatırımın geri dönüşü, hem çeliğin girdi fiyatına hem de söz konusu mallar için perakende pazarındaki büyüme oranına çok duyarlı olabilir. Bir senaryo, büyük ekonomilerde enflasyonist baskılar, artan faiz oranları ve durgunluk ile ilişkili yüksek emtia fiyatlarını içerebilir.Bu senaryonun hem girdi fiyatları hem de satışlar üzerindeki potansiyel etkisi tahmin edilebilir ve en azından ilgili zaman aralığındaki olasılığına dair geniş bir gösterge vermek için araştırma yapılabilir. Senaryo yüzde 20'lik bir risk olarak kabul ediliyorsa ve karar, iki değişkendeki yalnızca marjinal bir olumsuz değişikliğe duyarlıysa, analiziniz karar vericilerin düşünmesi için yiyecek sağlamalıdır.Duyarlılık Analizi nasıl yapılır
DUALİTE ve duyarlılık analizi
DUYARLILIK analizi hesaplayıcı
Duyarlılık Analizi Örneği
Duyarlılık analizi grafik yöntem
Duyarlılık Analizi çözümlü SORULAR
Duyarlılık analizi pdf
Duyarlılık Analizi Örnek SORULARSon adım, maliyetleri düşürmektir. Yeni bilgiler ve düzeltmeler projenin tüm ömrü boyunca akmaya devam edeceğinden, bunu söylemek yapmaktan daha kolay, ama tam da bu yüzden yapılması gerekiyor.Doğru kararı vermenin yanı sıra, iş gerekçesi belgesinin, finansmanı güvence altına almak için sıklıkla projenin mali gereksinimlerinin yetkili bir beyanını sağlaması gerekir ve proje performansını ölçmek için bir temel ve projeyi yönetmek için bir platform sağlamalıdır.Maliyetler sürekli bir akış halindeyse, bunların hiçbirini yapamaz. Belirli bir noktada, iş incelemesi yazarının tercihleri yerine karar çizelgesi tarafından değişmez ve doğru bir şekilde dikte edilen dava ve içindeki maliyetler, kararın dayandırılacağı temel olarak sunulmalıdır. Bir yıl sonra, proje bütçesi oldukça farklı görünebilir, ancak yüksek düzeyli farklılıkların değerlendirilmesi gereken bu kilitli iş gerekçesi maliyet modeline karşıdır.Bu noktada, iş gerekçesi için bir maliyet modelinin nasıl oluşturulacağı açıklanmıştır. Bu, seçenek analizinin önemli bir parçasıdır ve genellikle kötü bir şekilde yapılır ve ciddi sonuçlar doğurur. Hem maliyet tahmininde hem de vergi gibi teknik konuların ele alınmasında uzman katkısı önemli olsa da, iş incelemesi yazarının maliyet modelini ayrıntılı olarak kavraması ve bunun için kişisel sorumluluk alması gerekir.Maliyet modelini hazırlamak için beş adım vardır:1. Maliyetlendirme çerçevesini kurun. Maliyet analizinin yapılandırılması mümkün olduğu kadar erken başlamalıdır. Bir elektronik tablo genellikle yeterince güçlü bir araçtır, ancak onu nasıl kullanacağınızı anlamanız ve onu erişilebilir ve kolayca denetlenebilir bir şekilde ayarlamanız gerekir.
2. Maliyet, tasarruf ve gelir blokajlarını tanımlayın. Ana maliyet bloklarını koyarak modeli doldurmaya başlayın. Tek seferlik bir yatırımın getirdiği yinelenen maliyetlere özellikle dikkat ederek, önemli hiçbir şeyi atlamadığınızdan emin olmak için kontrol listelerini kullanın. Analizi olabildiğince basit tutun.
3. Tabloları doldurun. Bu adım zor bir iştir. Pazar karşılaştırma araçları ve değerlemeleri, İK verileri, malzemeler, altyapı ve geliştirme gibi kalemler için proje maliyet tahminleri, gelir tahminleri vb.
4. Acil durum ekleyin. Hem her bir seçeneğe özgü risklerin ışığında sayısallaştırılmış belirli bir beklenmedik durumu hem de beklenmeyen maliyet baskılarını karşılamak için genel bir olasılığı dahil edin.
5. Test edin, hassasiyet analizi yapın ve kilitleyin. Tüm rakamları kontrol edin ve bunu tekrar yapmak ve ana elektronik tabloyu denetlemek için bağımsız tavsiye kullanın. Anahtar değişkenlerdeki makul değişikliklerin etkisini göstermek için duyarlılık analizini (belki de senaryolara dayalı) kullanın. Karar için iş gerekçesini sunarken, gelecekteki değişikliklerin değerlendirilmesi gereken temel çizgiyi sağlamış olduğunuz için maliyet modelini kilitleyin.Fayda ve maliyetlerin analizi, iş gerekçesi seçeneklerinin çekiciliğini değerlendirmek için gerekli çalışmayı tamamlar. Ancak buna paralel olarak, konu olan ulaşılabilirlik üzerinde de çalışmanız gerekiyor.
Farklı disiplinler ve farklı yayın yılları için atıf dağılımlarının hemen hemen aynı göründüğünü ilk fark eden biz olduk. Atıf dağılımını ortalamasına böldükten sonra, tüm bu dağılımların tek bir evrensel eğriye çöktüğünü tahmin ettiler.
Bu varsayım, ölçümleriyle desteklendi. Daha sonraki çalışmalar, bu varsayımı farklı dergilerden ve farklı kurumlardan gelen yayın setlerine genişletti.
Aynı gruptan sonraki dikkatli ölçümler, tek parametreli ölçeklendirmeden bazı sapmalar ortaya çıkardı ve bunun yerine iki parametreli ölçeklendirme önerildi. Aşağıda, elde edilen alıntı dinamikleri anlayışına dayalı olarak evrensellik varsayımını inceleyeceğiz.
Bilimsel makalelerin atıf dinamiklerinin ne ölçüde evrensel olduğunu, yani farklı disiplinler için niteliksel olarak aynı olduğunu bulmak için, modelimizin sürekli tahminini kullanırız ve ηj uygunluk değerine sahip bir j makalesine odaklanırız.
Bu makalenin atıf dinamiğini analiz etmek için, yıllık atıf oranını kj(t) m(t)’ye, yani bu disiplinde aynı yılda yayınlanan tüm makaleler için ortalama yıllık atıf oranına böleriz. m(t), dualite ilişkisi yoluyla r(t) referanslarının yaş dağılımı ile ilgilidir, m(t) = e(α+β)tR(t), burada R(t) = R0r(t). Modelin sürekli yaklaşımına gidiyoruz, bu ilişkileri yerine koyuyoruz.
Köşeli parantez içindeki ilk terim doğrudan alıntıları, ikinci terim ise dolaylı alıntıları ifade eder. Burada A(t), referanslar için yaşlandırma fonksiyonudur.
A(t) ve r(t) evrensel olduğu için doğrudan alıntıların dinamikleri de evrensel olmalıdır. Dolaylı alıntılarla ilgili olarak, A(t ), r (t ) ve γ ̃’nın neredeyse evrensel olduğunu, α,β büyüme üsleri ve q parametresinin evrensel olmadığını not ediyoruz. Aslında, q ∝ MP0, burada M ortalama alıntı sayısıdır.
M ∝ R0 ve a ∝ 1/R0 olduğundan, çarpımları R0’a bağlı değildir ve dolayısıyla q ∝ (1 + b ln Kj ) burada b hala R0’a bağlıdır. Bu nedenle, dolaylı alıntılar için ifadede, büyüme üsleri α, β ve doğrusal olmayan katsayı b evrensel değildir.
Şimdiye kadar, makalenin alıntı dinamiği α,β ve b’ye duyarlı olduğu için evrensel değildir. α,β << γ ̃ olduğundan disipline bağlı en önemli parametrenin b olduğunu göstermektedir. Dolaylı alıntılar tarafından yönetildiği için bu nedenle, yayınlandıktan çok sonra makalelerin alıntı dinamikleri evrensel değildir.
Bununla birlikte, çoğunlukla ilk ek tarafından belirlenen makalelerin erken atıf dinamikleri evrensel olmalıdır. Aslında, farklı disiplinler için erken atıf dağılımlarının oldukça iyi ölçeklendiğini göstermektedir.
Bu ölçekleme, erken atıf dinamiklerinin evrenselliğine ek olarak, farklı disiplinler için uygunluk dağılımlarının aynı olduğunu göstermektedir. Aslında, Fizik, Ekonomi ve Matematik için uygunluk dağılımlarının aynı ortalama ve varyansla, μ ∼ −1.48, σ ≈ 1.1 ile log-normal dağılımını izlediğini daha önce bulmuştuk. Özellikle, ABD patent atıf dağılımı aşağı yukarı aynı σ = 1.1’e sahiptir.
σ parametresi uygunluğun yayılmasını ölçer, evrenselliği, her disiplin için düşük ve yüksek atıf yapılan makalelerin göreli oranının aslında aynı olduğu anlamına gelir. Bu, muhtemelen, tüm disiplinler için araştırma ekiplerinin ve kurumların aynı hiyerarşik ve organizasyonel yapısından kaynaklanmaktadır. σ ∼ 1 olan log-normal dağılımında neyin bu kadar özel olduğunu bilmiyoruz ama bilimde gözlemlenen en dar log-normal dağılımlardan biridir.
Kitap atıf Tarama WoS atıf tarama Makale atıf Google Scholar atıf Metin İçi atıf nasıl yapılır APA Tez atıf tarama Doçentlik için atıf tarama Makalede atıf örneği
Atıf Yapılmamış Makaleler
Atıf yapılmama olgusuyla ilgili büyük soru, bunun kaçınılmaz bir yol arkadaşı mı yoksa bilime bir yük mü olduğudur. Van’ın yazısı bu konuyu oldukça iyi özetliyor. Burada, bu soruyu nicel bir şekilde ele alıyoruz ve alıntılanmamış makalelerin oranının zamana nasıl bağlı olduğunu ve bu bağımlılığın modelimiz tarafından yakalanıp yakalanmadığını ele alıyoruz.
Üç disiplin için funcited(t) gösterir. Modelimiz bu bağımlılıkları oldukça iyi yakalar. Modelimiz funcited(t) için kapalı bir ifade verir. Gerçekten de, bu fonksiyonun Poisson sürecindeki olay olmayanların sayısından bulunabileceğini gösterir, f (η,t) = e−Λ, burada Λ = ηR t A ̃(τ)dτ, alıntı yapılmayanlar için Poisson oranıdır. 0 t süresi boyunca bir makale tarafından toplanan 0 alıntı. Bu mantığı izleyerek, tümü aynı yıl içinde yayınlanan farklı uygunluklara sahip bir dizi makale için, alıntı yapılmamış makalelerin oranına bakılır.
Burada A ̃(t) alıntılar için eskitme işlevidir, ρ(η) uygunluk dağılımıdır ve R0 ortalama referans listesi uzunluğudur. Bu parametrelerden ρ(η) evrenseldir, R0 ve A ̃(t) ise her bir disipline özgüdür. Belirgin bir biçimde, bu iki parametre ayrı ayrı görünmez.
R0∗’ye karşı gösterilen üç işlevli(t,R0) bağımlılığı gösterir. Üç işlevli (R0∗) bağımlılığın tümü, önerilen tek bir eğri üzerine çöker.
Bir yandan bu uygunluk dağılımının evrenselliğinin bir başka göstergesidir. Öte yandan serbest parametreler içermediği için verilerle uyumlu olması da modelin geçerliliğinin bir başka kanıtıdır.
Atıf yapılmamasını ortalama atıf sayısıyla ilişkilendirmeye yönelik geçmiş girişimlere göre önemli bir ilerleme. Burada, farklı disiplinler için funcited(t)’nin ölçeklendirilmesinin altında yatan uygun parametrenin m(t) değil, R0∗ olduğunu gösteriyoruz. Bu iki işlev yakından ilişkili olsa da, aynı değildirler.
Aşağıda, gösterilen funcited(R0∗) bağımlılığını daha fazla analiz edeceğiz. İşlevselliğin yalnızca zamana bağımlılığını değil, aynı zamanda referans listesi uzunluğuna bağımlılığını da yakalar. Funcited(R0) bağımlılığı olarak ele alırsak, funcited’in artan R0 ile azaldığını öğreniriz.
Bunu çok iyi gösteriyor. Aslında, R0 = 0 için funcited = 1 verir. Bu açıktır, çünkü eğer makaleler birbirinden alıntı yapmazsa, hepsi atıfsız kalır. Öte yandan, R0 → ∞ için, işlevli → 0 verir. Bu da mantıklıdır, çünkü makalelerin referans listeleri çok uzunsa, sonunda tüm makalelere atıfta bulunulacaktır.
Bu aşırı durumlar yakalanır. Yayından sonraki 25-28 yıl gibi uzun bir süre içinde fonksiyonun gerçek değerlerine göre, 1984’te yayınlanan Fizik, Ekonomi ve Matematik makaleleri için %7.1, %14 ve %26’dır. Ancak bu rakamlar kesin değildir. ve gösteriyor ki, alıntı yapılmamış makalelerin oranı sürekli olarak düşüyor. Bunun nedeni sadece yayınlandıktan sonra geçen süre değil, ortalama referans listesi R0 uzunluğunun da yavaş artmasıdır.
Atıf yapılmamış makalelerin sayısını yakalamanın kendisi önemlidir. Nitekim bu denklemlerdeki tüm bağımsız parametreler ve değişkenler alıntılar ve bunların dinamikleri ile ilgilidir, hiçbiri alıntı yapılmaması ile ilgili değildir.
Burada alıntı yapılmaması, alıntıların bir yan ürünü olarak gelir ve bu, onları ayrılmaz kılan Poisson istatistikleridir. Bütün bunlar, alıntılanmamış makalelerin bilimsel girişimin doğal bir parçasını oluşturduğunu, yani alıntılanmamış makalelerin okunmamış olmadığını gösterir.
