敏感性分析是一种 评估模型或决策对输入参数变化的响应程度的方法。通过这种分析，可以识别哪些输入参数对输出结果影响最大，从而帮助决策者更好地理解系统的行为，优化模型或决策的可靠性。
敏感性分析可以进一步分为局部敏感性分析和全局敏感性分析：
局部敏感性分析：
通过在某一特定点附近对模型输入参数进行微小变化，观察输出结果的响应程度来评估系统敏感性的分析方法。
全局敏感性分析：
通常涉及对模型输入参数进行较大幅度的变化，以评估这些变化对模型输出的影响。
敏感性分析在多个领域有广泛应用，包括统计学、运筹学、决策理论、经济学和投资学等。例如：
经济学：在投资项目评价中，敏感性分析用于确定影响项目经济效益的敏感因素，计算各变量因素发生变化引起项目净现值的变化，选择风险小的项目进行投资。
统计学：在因果中介分析中，敏感性分析用于检验处理效应和中介效应是否在未观察的潜在混杂因素存在的情况下仍然保持稳定。
金融：在金融工具或资产组合的风险分析中，敏感性分析用于研究单个市场风险要素（如利率、汇率、股票价格和商品价格）的微小变化可能会对收益或经济价值产生的影响。
通过敏感性分析，决策者可以更好地理解模型或决策在不同参数下的表现，从而做出更可靠的决策。