考研數(shù)學(xué)：敏感系數(shù)從大到小排列看絕對(duì)值，敏感因素是絕對(duì)值大于1的因素？

其他回答

• N同學(xué)
  下列有關(guān)敏感系數(shù)表述正確的有（）。 A.敏感系數(shù)為正數(shù)，參量值與目標(biāo)值發(fā)生同方向變化 B.敏感系數(shù)為負(fù)數(shù)，參量值與目標(biāo)值發(fā)生同方向變化 C.敏感系數(shù)大于1的參量是敏感因素 D.敏感系數(shù)小于1的參量是非敏感因素 題目筆記 糾錯(cuò) 隱藏答案 收藏 參考答案：AC 我的答案：AB 參考解析： 敏感系數(shù)為負(fù)數(shù)，參量值與目標(biāo)值發(fā)生反向變化，選項(xiàng)B錯(cuò)誤；敏感系數(shù)的絕對(duì)值小于1的參量是非敏感因素，選項(xiàng)D錯(cuò)誤。 老師麻煩舉例說明下謝謝
  • 楊老師
    你好，你是不明白B選項(xiàng)嗎
  • N同學(xué)
    參數(shù)值指的是哪個(gè)，老師可以的話，每個(gè)選項(xiàng)舉例下謝謝
  • 楊老師
    你好，比如單價(jià)10，變動(dòng)成本8，銷量10，固定成本5，那么息稅前利潤15，這個(gè)15就是參考值。 比如變動(dòng)成本上升，那么新的息稅前利潤肯定是下降的，敏感系數(shù)一定為負(fù)。B選項(xiàng)就是反過來說了。
• W同學(xué)
  老師請(qǐng)問:這道題單位變動(dòng)敏感系數(shù)絕對(duì)值大，單位敏感系數(shù)強(qiáng)，不明白系數(shù)是負(fù)數(shù)時(shí)，是最好的嗎？
  • 陶老師
    同學(xué)你好，正負(fù)號(hào)決定的是變動(dòng)方向，比如同向變動(dòng)還是反向變動(dòng)，絕對(duì)值大于1的，屬于敏感因數(shù)，小于1的不屬于。
• 魚同學(xué)
  判別敏感因素的方法1代數(shù)分析法2相對(duì)測(cè)定法3公式4法圖解法5絕對(duì)測(cè)定法
  • A老師

    確定敏感因素，判斷方案的風(fēng)險(xiǎn)因素，方法包括相對(duì)測(cè)定法和絕對(duì)測(cè)定法。

    1、相對(duì)測(cè)定法：是設(shè)定要分析的因素均從確定性經(jīng)濟(jì)分析中所采用的數(shù)值開始變動(dòng)，且各因素每次變動(dòng)的幅度相同，比較在同一變動(dòng)幅度下各因素的變動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)效果指標(biāo)的影響，據(jù)此判斷方案經(jīng)濟(jì)效果對(duì)各因素變動(dòng)的敏感程度。

    2、絕對(duì)測(cè)定法：設(shè)各因素均向?qū)Ψ桨覆焕姆较蜃儎?dòng)，并取其有可能出現(xiàn)的對(duì)方案最不利的數(shù)值，據(jù)此計(jì)算方案的經(jīng)濟(jì)效果指標(biāo)，看其是否可達(dá)到使方案無法被接受的程度。如果某因素可能出現(xiàn)的最不利數(shù)值能使方案變得不可接受，則表明該因素是方案的敏感因素。

    
    

    

    
    

    擴(kuò)展資料

    敏感性分析的作用

    1、確定影響項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益的敏感因素。尋找出影響最大、最敏感的主要變量因素，進(jìn)一步分析、預(yù)測(cè)或估算其影響程度，找出產(chǎn)生不確定性的根源，采取相應(yīng)有效措施。

    2、計(jì)算主要變量因素的變化引起項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)指標(biāo)變動(dòng)的范圍，使決策者全面了解建設(shè)項(xiàng)目投資方案可能出現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)效益變動(dòng)情況，以減少和避免不利因素的影響，改善和提高項(xiàng)目的投資效果。

    3、通過各種方案敏感度大小的對(duì)比，區(qū)別敏感度大或敏感度小的方案，選擇敏感度小的，即風(fēng)險(xiǎn)小的項(xiàng)目作投資方案。

    4、通過可能出現(xiàn)的最有利與最不利的經(jīng)濟(jì)效益變動(dòng)范圍的分析，為投資決策者預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)程度，并對(duì)原方案采取某些控制措施或?qū)ふ铱商娲桨福瑸樽詈蟠_定可行的投資方案提供可靠的決策依據(jù)。

    參考資料來源：百度百科-單因素敏感性分析法

    參考資料來源：百度百科-敏感性分析