5.5. Sensitivity analysis The optim

5.5. Sensitivity analysis
The optimal solution is directly related to the input data and this data may or may not
always be of absolute certainty. Such uncertainties are often present when using forecast
data. Since the model is to be used as a support for strategic decisions,it is essential to
know if the model is sensitive to variations in the input data. In order to do this, three
forecast scenarios is used. These are Recovery(15% market increase per period), Trough
(0% increase per period) and Collapse (15% decrease per period). With market
increase/decrease we here mean developments in parameters such as freight rates,vessel
prices, fuel price etc. as illustrated in Figure 3for fuel prices. For the previous cases we
have used the Troughscenario. It should be acknowledged that the designed scenarios are
rather moderate and simplistic when considering the volatile nature of the maritime world.
A more in-depth description of such relationships, e.g. between fuel prices and freight
rates, can be found in UNCTAD (2010).

Kết quả (Việt) 1:

5.5. phân tích độ nhạy Các giải pháp tối ưu liên quan trực tiếp để đầu vào dữ liệu và dữ liệu này có thể hoặc có thể không luôn luôn có sự chắc chắn tuyệt đối. Sự không chắc chắn như vậy thường có mặt khi sử dụng thời dữ liệu. Kể từ khi các mô hình là để được sử dụng như là một hỗ trợ cho quyết định chiến lược, nó là điều cần thiết để biết nếu các mô hình là nhạy cảm với các biến thể trong dữ liệu đầu vào. Để làm điều này, ba dự báo kịch bản được sử dụng. Đây là phục hồi (15% thị trường tăng mỗi giai đoạn), Trough(0% tăng mỗi giai đoạn) và sự sụp đổ (15% giảm mỗi giai đoạn). Với thị trường tăng/giảm chúng tôi ở đây có nghĩa là phát triển trong các tham số như tỷ giá vận chuyển hàng hóa, tàu giá cả, nhiên liệu giá vv như minh họa trong hình giá nhiên liệu 3for. Đối với trường hợp thì chúng tôi đã sử dụng Troughscenario. Nó nên được công nhận rằng các kịch bản được thiết kế là khá vừa phải và đơn giản khi xem xét bản chất dễ bay hơi của thế giới hàng hải. Một mô tả sâu hơn về các mối quan hệ, ví dụ như giữa giá nhiên liệu và vận chuyển hàng hóa tỷ giá, có thể được tìm thấy ở UNCTAD (2010).

Kết quả (Việt) 2:

5.5. Phân tích độ nhạy
Giải pháp tối ưu là có liên quan trực tiếp đến các dữ liệu đầu vào và dữ liệu này có thể hoặc có thể không
luôn luôn được sự chắc chắn tuyệt đối. Không chắc chắn như vậy thường xuất hiện khi sử dụng dự báo
dữ liệu. Kể từ khi mô hình được sử dụng như là một hỗ trợ cho các quyết định chiến lược, nó là điều cần thiết để
biết nếu mô hình này là nhạy cảm với các biến thể trong các dữ liệu đầu vào. Để làm điều này, ba
kịch bản dự báo được sử dụng. Đây là Recovery (15% thị trường tăng mỗi giai đoạn), Trough
(tăng 0% cho mỗi giai đoạn) và Collapse (giảm 15% cho mỗi giai đoạn). Với thị trường
tăng / giảm, chúng tôi ở đây có nghĩa là sự phát triển trong các thông số như giá cước vận tải, tàu
giá, giá nhiên liệu, vv như minh họa trong hình 3for giá nhiên liệu. Đối với các trường hợp trước đây, chúng tôi
đã sử dụng các Troughscenario. Nó cần phải thừa nhận rằng những kịch bản được thiết kế là
khá vừa phải và đơn giản khi xem xét tính chất dễ bay hơi của thế giới hàng hải.
Một mô tả sâu sắc hơn các mối quan hệ như vậy, ví dụ như giữa giá nhiên liệu và vận chuyển hàng hóa
giá, có thể được tìm thấy trong UNCTAD (2010).