Analyse de sensibilité
Qu'est-ce que l'analyse de sensibilité ?
L'analyse de sensibilité détermine comment différentes valeurs d'une variable indépendante affectent une variable dépendante particulière sous un ensemble donné d'hypothèses. En d'autres termes, les analyses de sensibilité étudient comment diverses sources d'incertitude dans un modèle mathématique contribuent à l'incertitude globale du modèle. Cette technique est utilisée dans des limites spécifiques qui dépendent d'une ou plusieurs variables d'entrée.
L'analyse de sensibilité est utilisée dans le monde des affaires et dans le domaine de l'économie. Il est couramment utilisé par les analystes financiers et les économistes et est également connu sous le nom d'analyse de simulation.
Comment fonctionne l'analyse de sensibilité
L'analyse de sensibilité est un modèle financier qui détermine comment les variables cibles sont affectées en fonction des changements d'autres variables appelées variables d'entrée. Ce modèle est également appelé analyse de simulation ou simulation. C'est un moyen de prédire le résultat d'une décision compte tenu d'une certaine gamme de variables. En créant un ensemble donné de variables, un analyste peut déterminer comment les changements dans une variable affectent le résultat.
Les variables cibles et d'entrée (ou indépendantes et dépendantes) sont entièrement analysées lors de l'analyse de sensibilité. La personne qui effectue l'analyse examine la façon dont les variables évoluent ainsi que la façon dont la cible est affectée par la variable d'entrée.
L'analyse de sensibilité peut être utilisée pour aider à faire des prévisions sur le cours des actions des sociétés ouvertes. Certaines des variables qui affectent les prix des actions comprennent les bénéfices des entreprises, le nombre d'actions en circulation, les ratios d'endettement (D/E) et le nombre de concurrents dans l'industrie. L'analyse peut être affinée sur les cours futurs des actions en faisant différentes hypothèses ou en ajoutant différentes variables. Ce modèle peut également être utilisé pour déterminer l'effet que les variations des taux d'intérêt ont sur les prix des obligations. Dans ce cas, les taux d'intérêt sont la variable indépendante, tandis que les prix des obligations sont la variable dépendante.
Les investisseurs peuvent également utiliser l'analyse de sensibilité pour déterminer les effets de différentes variables sur leurs rendements d'investissement.
L'analyse de sensibilité permet de faire des prévisions à l'aide de données historiques réelles. En étudiant toutes les variables et les résultats possibles, des décisions importantes peuvent être prises concernant les entreprises, l'économie et les investissements.
Exemple d'analyse de sensibilité
Supposons que Sue est un directeur des ventes qui souhaite comprendre l'impact du trafic client sur les ventes totales. Elle détermine que les ventes sont fonction du prix et du volume des transactions. Le prix d'un widget est de 1 000 $, et Sue en a vendu 100 l'année dernière pour un total de 100 000 $. Sue détermine également qu'une augmentation de 10 % du trafic client augmente le volume des transactions de 5 %. Cela lui permet de construire un modèle financier et une analyse de sensibilité autour de cette équation basée sur des hypothèses. Il peut lui dire ce qu'il advient des ventes si le trafic client augmente de 10 %, 50 % ou 100 %. Sur la base de 100 transactions aujourd'hui, une augmentation de 10 %, 50 % ou 100 % du trafic client équivaut à une augmentation des transactions de 5 %, 25 % ou 50 % respectivement. L'analyse de sensibilité montre que les ventes sont très sensibles aux variations de l'achalandage.
Analyse de sensibilité par rapport à l'analyse de scénarios
En finance, une analyse de sensibilité est créée pour comprendre l'impact d'une gamme de variables sur un résultat donné. Il est important de noter qu'une analyse de sensibilité n'est pas la même chose qu'une analyse de scénario. Par exemple, supposons qu'un analyste boursier souhaite effectuer une analyse de sensibilité et une analyse de scénario autour de l'impact du bénéfice par action (EPS) sur la valorisation relative d'une entreprise en utilisant le multiple cours/bénéfice (P/E).
L'analyse de sensibilité est basée sur les variables qui affectent la valorisation, qu'un modèle financier peut représenter en utilisant le prix et le BPA des variables. L'analyse de sensibilité isole ces variables et enregistre ensuite l'éventail des résultats possibles.
D'autre part, pour une analyse de scénario, l'analyste détermine un certain scénario tel qu'un krach boursier ou un changement dans la réglementation de l'industrie. Il modifie ensuite les variables du modèle pour s'aligner sur ce scénario. Mis ensemble, l'analyste a une image complète. Il connaît maintenant la gamme complète des résultats, compte tenu de tous les extrêmes, et a une compréhension de ce que seraient les résultats, compte tenu d'un ensemble spécifique de variables définies par des scénarios réels.
Avantages et limites de l'analyse de sensibilité
La réalisation d'une analyse de sensibilité offre un certain nombre d'avantages aux décideurs. Premièrement, il s'agit d'une étude approfondie de toutes les variables. Parce que c'est plus approfondi, les prédictions peuvent être beaucoup plus fiables. Deuxièmement, cela permet aux décideurs d'identifier où ils peuvent apporter des améliorations à l'avenir. Enfin, cela permet de prendre des décisions judicieuses concernant les entreprises, l'économie ou leurs investissements.
Mais il y a quelques inconvénients à utiliser un tel modèle. Les résultats sont tous basés sur des hypothèses car les variables sont toutes basées sur des données historiques. Cela signifie qu'il n'est pas tout à fait exact, il peut donc y avoir une marge d'erreur lors de l'application de l'analyse aux prévisions futures.
Points forts
L'analyse de sensibilité détermine comment différentes valeurs d'une variable indépendante affectent une variable dépendante particulière sous un ensemble donné d'hypothèses.
Ce modèle est également appelé analyse de simulation ou simulation.
L'analyse de sensibilité peut être utilisée pour aider à faire des prévisions sur les cours des actions des sociétés cotées en bourse ou sur la façon dont les taux d'intérêt affectent les prix des obligations.
L'analyse de sensibilité permet de faire des prévisions à l'aide de données historiques réelles.
