Sensitivitätsanalyse

Was ist Sensitivitätsanalyse?

Die Sensitivitätsanalyse bestimmt, wie sich unterschiedliche Werte einer unabhängigen Variablen unter einem bestimmten Satz von Annahmen auf eine bestimmte abhängige Variable auswirken. Mit anderen Worten, Sensitivitätsanalysen untersuchen, wie verschiedene Unsicherheitsquellen in einem mathematischen Modell zur Gesamtunsicherheit des Modells beitragen. Diese Technik wird innerhalb spezifischer Grenzen verwendet, die von einer oder mehreren Eingabevariablen abhängen.

Sensitivitätsanalysen werden in der Geschäftswelt und im Bereich der Volkswirtschaftslehre eingesetzt. Sie wird häufig von Finanzanalysten und Ökonomen verwendet und ist auch als Was-wäre-wenn-Analyse bekannt.

So funktioniert die Sensitivitätsanalyse

Die Sensitivitätsanalyse ist ein Finanzmodell, das bestimmt, wie Zielvariablen beeinflusst werden, basierend auf Änderungen in anderen Variablen, die als Eingabevariablen bekannt sind. Dieses Modell wird auch als Was-wäre-wenn- oder Simulationsanalyse bezeichnet. Es ist eine Möglichkeit, das Ergebnis einer Entscheidung unter Berücksichtigung einer bestimmten Reihe von Variablen vorherzusagen. Durch die Erstellung eines bestimmten Satzes von Variablen kann ein Analyst bestimmen, wie sich Änderungen in einer Variablen auf das Ergebnis auswirken.

Sowohl die Ziel- als auch die Eingangsvariablen – oder unabhängige und abhängige – Variablen werden vollständig analysiert, wenn eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt wird. Die Person, die die Analyse durchführt, betrachtet, wie sich die Variablen bewegen und wie das Ziel durch die Eingabevariable beeinflusst wird.

Sensitivitätsanalysen können verwendet werden, um Vorhersagen über die Aktienkurse börsennotierter Unternehmen zu treffen. Zu den Variablen, die sich auf die Aktienkurse auswirken, gehören Unternehmensgewinne, die Anzahl der ausstehenden Aktien, das Verhältnis von Verschuldung zu Eigenkapital (D/E) und die Anzahl der Wettbewerber in der Branche. Die Analyse kann über zukünftige Aktienkurse verfeinert werden, indem andere Annahmen getroffen oder verschiedene Variablen hinzugefügt werden. Dieses Modell kann auch verwendet werden, um die Auswirkungen von Zinsänderungen auf die Kurse von Anleihen zu bestimmen. In diesem Fall sind die Zinssätze die unabhängige Variable, während die Anleihekurse die abhängige Variable sind.

Anleger können auch die Sensitivitätsanalyse verwenden, um die Auswirkungen verschiedener Variablen auf ihre Anlagerenditen zu bestimmen.

Die Sensitivitätsanalyse ermöglicht Prognosen anhand historischer, echter Daten. Durch die Untersuchung aller Variablen und der möglichen Ergebnisse können wichtige Entscheidungen über Unternehmen, die Wirtschaft und Investitionen getroffen werden.

Beispiel einer Sensitivitätsanalyse

Angenommen, Sue ist eine Vertriebsleiterin, die die Auswirkungen des Kundenverkehrs auf den Gesamtumsatz verstehen möchte. Sie stellt fest, dass der Umsatz eine Funktion des Preises und des Transaktionsvolumens ist. Der Preis für ein Widget beträgt 1.000 US-Dollar, und Sue hat letztes Jahr 100 verkauft, was einem Gesamtumsatz von 100.000 US-Dollar entspricht. Sue stellt außerdem fest, dass eine Steigerung des Kundenverkehrs um 10 % das Transaktionsvolumen um 5 % erhöht. Dies ermöglicht es ihr, basierend auf Was-wäre-wenn-Aussagen ein Finanzmodell und eine Sensitivitätsanalyse um diese Gleichung herum zu erstellen. Es kann ihr sagen, was mit den Verkäufen passiert, wenn der Kundenverkehr um 10 %, 50 % oder 100 % zunimmt. Basierend auf 100 Transaktionen heute entspricht eine Steigerung des Kundenverkehrs um 10 %, 50 % oder 100 % einer Steigerung der Transaktionen um 5 %, 25 % bzw. 50 %. Die Sensitivitätsanalyse zeigt, dass der Vertrieb sehr sensibel auf Veränderungen im Kundenverkehr reagiert.

Sensitivität vs. Szenarioanalyse

Im Finanzbereich wird eine Sensitivitätsanalyse erstellt, um die Auswirkungen einer Reihe von Variablen auf ein bestimmtes Ergebnis zu verstehen. Es ist wichtig zu beachten, dass eine Sensitivitätsanalyse nicht dasselbe ist wie eine Szenarioanalyse. Angenommen, ein Aktienanalyst möchte eine Sensitivitätsanalyse und eine Szenarioanalyse rund um die Auswirkungen des Gewinns je Aktie (EPS) auf die relative Bewertung eines Unternehmens durchführen, indem er das Kurs-Gewinn-Verhältnis (KGV) verwendet.

Die Sensitivitätsanalyse basiert auf den bewertungsrelevanten Variablen, die ein Finanzmodell anhand des Preises und des EPS der Variablen abbilden kann. Die Sensitivitätsanalyse isoliert diese Variablen und erfasst dann die Bandbreite möglicher Ergebnisse.

Andererseits bestimmt der Analyst für eine Szenarioanalyse ein bestimmtes Szenario wie einen Börsencrash oder eine Änderung der Branchenregulierung. Anschließend ändert er die Variablen innerhalb des Modells, um sie an dieses Szenario anzupassen. Zusammengenommen hat der Analyst ein umfassendes Bild. Er kennt jetzt die gesamte Bandbreite der Ergebnisse unter Berücksichtigung aller Extreme und hat ein Verständnis dafür, wie die Ergebnisse bei einem bestimmten Satz von Variablen aussehen würden, die durch reale Szenarien definiert werden.

Vorteile und Grenzen der Sensitivitätsanalyse

Die Durchführung einer Sensitivitätsanalyse bietet Entscheidungsträgern eine Reihe von Vorteilen. Erstens handelt es sich um eine eingehende Untersuchung aller Variablen. Da es detaillierter ist, können die Vorhersagen viel zuverlässiger sein. Zweitens ermöglicht es Entscheidungsträgern zu erkennen, wo sie in Zukunft Verbesserungen vornehmen können. Schließlich ermöglicht es die Fähigkeit, fundierte Entscheidungen über Unternehmen, die Wirtschaft oder ihre Investitionen zu treffen.

Die Verwendung eines solchen Modells hat jedoch einige Nachteile. Die Ergebnisse basieren alle auf Annahmen, da die Variablen alle auf historischen Daten basieren. Dies bedeutet, dass es nicht genau ist, sodass es Raum für Fehler geben kann, wenn die Analyse auf zukünftige Vorhersagen angewendet wird.

Höhepunkte

• Die Sensitivitätsanalyse bestimmt, wie sich verschiedene Werte einer unabhängigen Variablen unter einem bestimmten Satz von Annahmen auf eine bestimmte abhängige Variable auswirken.

• Dieses Modell wird auch als Was-wäre-wenn- oder Simulationsanalyse bezeichnet.

• Die Sensitivitätsanalyse kann verwendet werden, um Vorhersagen über die Aktienkurse von börsennotierten Unternehmen oder darüber zu treffen, wie sich Zinssätze auf Anleihekurse auswirken.

• Die Sensitivitätsanalyse ermöglicht Prognosen anhand historischer, echter Daten.