Analiza wrażliwości
Analiza wrażliwości określa, w jaki sposób różne wartości zmiennej niezależnej wpływają na określoną zmienną zależną przy danym zestawie założeń. Innymi słowy, analizy wrażliwości badają, w jaki sposób różne źródła niepewności w modelu matematycznym przyczyniają się do ogólnej niepewności modelu. Ta technika jest stosowana w określonych granicach, które zależą od jednej lub więcej zmiennych wejściowych.
Analiza wrażliwości jest stosowana w świecie biznesu i w dziedzinie ekonomii. Jest powszechnie stosowany przez analityków finansowych i ekonomistów i jest również znany jako analiza „co jeśli”.
Kluczowe dania na wynos
- Analiza wrażliwości określa, w jaki sposób różne wartości zmiennej niezależnej wpływają na określoną zmienną zależną przy danym zestawie założeń.
- Ten model jest również określany jako analiza „co jeśli” lub symulacja.
- Analiza wrażliwości może być wykorzystana do prognozowania cen akcji spółek giełdowych lub wpływu stóp procentowych na ceny obligacji.
- Analiza wrażliwości pozwala na prognozowanie z wykorzystaniem historycznych, prawdziwych danych.
Jak działa analiza wrażliwości
Analiza wrażliwości to model finansowy, który określa wpływ zmiennych docelowych na podstawie zmian innych zmiennych zwanych zmiennymi wejściowymi. Ten model jest również określany jako analiza „co-jeśli” lub analiza symulacyjna. Jest to sposób na przewidzenie wyniku decyzji przy określonym zakresie zmiennych. Tworząc dany zestaw zmiennych, analityk może określić, w jaki sposób zmiany jednej zmiennej wpływają na wynik.
Zmienne docelowe i wejściowe - lub niezależne i zależne - są w pełni analizowane, gdy przeprowadzana jest analiza wrażliwości. Osoba dokonująca analizy patrzy, jak poruszają się zmienne, a także jak zmienna wejściowa wpływa na cel.
Analiza wrażliwości może być wykorzystana do prognozowania cen akcji spółek publicznych. Niektóre zmienne, które wpływają na ceny akcji, obejmują zysk spółki, liczbę akcji pozostających w obrocie, wskaźniki zadłużenia do kapitału własnego (D / E) oraz liczbę konkurentów w branży. Analizę można udoskonalić na temat przyszłych cen akcji, przyjmując różne założenia lub dodając różne zmienne. Model ten można również wykorzystać do określenia wpływu zmian stóp procentowych na ceny obligacji. W takim przypadku stopy procentowe są zmienną niezależną, a ceny obligacji są zmienną zależną.
Inwestorzy mogą również wykorzystać analizę wrażliwości, aby określić wpływ różnych zmiennych na zwrot z inwestycji.
Analiza wrażliwości pozwala na prognozowanie z wykorzystaniem historycznych, prawdziwych danych. Studiując wszystkie zmienne i możliwe wyniki, można podejmować ważne decyzje dotyczące przedsiębiorstw, gospodarki i inwestycji.
1:48Analiza wrażliwości
Przykład analizy wrażliwości
Załóżmy, że Sue jest kierownikiem sprzedaży, który chce zrozumieć wpływ ruchu klientów na całkowitą sprzedaż. Określa, że sprzedaż jest funkcją ceny i wielkości transakcji. Cena widżetu wynosi 1000 USD, a Sue sprzedała w zeszłym roku 100, co daje łączną sprzedaż 100 000 USD. Sue stwierdza również, że 10% wzrost ruchu klientów zwiększa wolumen transakcji o 5%. To pozwala jej zbudować model finansowy i analizę wrażliwości wokół tego równania w oparciu o stwierdzenia „co, jeśli”. Może powiedzieć jej, co stanie się ze sprzedażą, jeśli ruch klientów wzrośnie o 10%, 50% lub 100%. W oparciu o dzisiejsze 100 transakcji wzrost ruchu klientów o 10%, 50% lub 100% odpowiada wzrostowi transakcji odpowiednio o 5%, 25% lub 50%. Analiza wrażliwości pokazuje, że sprzedaż jest bardzo wrażliwa na zmiany w ruchu klientów.
Wrażliwość a analiza scenariusza
W finansach tworzona jest analiza wrażliwości, aby zrozumieć wpływ szeregu zmiennych na dany wynik. Należy zauważyć, że analiza wrażliwości nie jest tym samym, co analiza scenariusza. Jako przykład załóżmy, że analityk akcyjny chce przeprowadzić analizę wrażliwości i analizę scenariusza dotyczącą wpływu zysku na akcję (EPS) na względną wycenę spółki, stosując wielokrotność ceny do zysku (P / E).
Analiza wrażliwości opiera się na zmiennych wpływających na wycenę, które model finansowy może przedstawić przy użyciu ceny zmiennych i EPS. Analiza wrażliwości izoluje te zmienne, a następnie rejestruje zakres możliwych wyników. Z drugiej strony, do analizy scenariusza analityk określa pewien scenariusz, taki jak krach na giełdzie lub zmiana regulacji branżowych. Następnie zmienia zmienne w modelu, aby dostosować je do tego scenariusza. Podsumowując, analityk ma kompleksowy obraz. Zna teraz pełny zakres wyników, biorąc pod uwagę wszystkie skrajności, i rozumie, jakie byłyby wyniki, biorąc pod uwagę określony zestaw zmiennych zdefiniowanych w rzeczywistych scenariuszach.
Korzyści i ograniczenia analizy wrażliwości
Przeprowadzenie analizy wrażliwości zapewnia decydentom szereg korzyści. Po pierwsze, działa jako dogłębne badanie wszystkich zmiennych. Ponieważ jest to bardziej dogłębne, prognozy mogą być znacznie bardziej wiarygodne. Po drugie, pozwala decydentom określić, gdzie mogą wprowadzić ulepszenia w przyszłości. Wreszcie pozwala na podejmowanie trafnych decyzji dotyczących przedsiębiorstw, gospodarki lub ich inwestycji.
Istnieją jednak pewne wady korzystania z takiego modelu. Wszystkie wyniki oparte są na założeniach, ponieważ wszystkie zmienne są oparte na danych historycznych. Oznacza to, że nie jest on dokładnie dokładny, więc może być miejsce na błąd przy stosowaniu analizy do przyszłych prognoz.
Porównaj rachunki inwestycyjne Nazwa dostawcy Opis Ujawnienie reklamodawcy × Oferty przedstawione w tej tabeli pochodzą od partnerstw, od których Investopedia otrzymuje wynagrodzenie.