संवेदनशीलता का विश्लेषण

संवेदनशीलता विश्लेषण क्या है?

संवेदनशीलता विश्लेषण यह निर्धारित करता है कि एक स्वतंत्र चर के विभिन्न मान किसी विशेष आश्रित चर को मान्यताओं के दिए गए सेट के तहत कैसे प्रभावित करते हैं। दूसरे शब्दों में, संवेदनशीलता अध्ययन का विश्लेषण करती है कि गणितीय मॉडल में अनिश्चितता के विभिन्न स्रोत मॉडल की समग्र अनिश्चितता में कैसे योगदान करते हैं। इस तकनीक का उपयोग विशिष्ट सीमाओं के भीतर किया जाता है जो एक या अधिक इनपुट चर पर निर्भर करते हैं।

व्यापार जगत और अर्थशास्त्र के क्षेत्र में संवेदनशीलता विश्लेषण का उपयोग किया जाता है । यह आमतौर पर वित्तीय विश्लेषकों और अर्थशास्त्रियों द्वारा उपयोग किया जाता है और इसे क्या-अगर विश्लेषण के रूप में भी जाना जाता है।

संवेदनशीलता विश्लेषण कैसे काम करता है

संवेदनशीलता विश्लेषण एक वित्तीय मॉडल है जो यह निर्धारित करता है कि इनपुट चर के रूप में ज्ञात अन्य चरों में परिवर्तन के आधार पर लक्ष्य चर कैसे प्रभावित होते हैं। इस मॉडल को क्या-अगर या सिमुलेशन विश्लेषण के रूप में भी जाना जाता है। यह एक निश्चित श्रेणी के चर दिए गए निर्णय के परिणाम की भविष्यवाणी करने का एक तरीका है। चरों का एक सेट बनाकर, एक विश्लेषक यह निर्धारित कर सकता है कि एक चर में परिवर्तन परिणाम को कैसे प्रभावित करते हैं।

संवेदनशीलता विश्लेषण किए जाने पर लक्ष्य और इनपुट-या स्वतंत्र और आश्रित-चर दोनों का पूरी तरह से विश्लेषण किया जाता है। विश्लेषण करने वाला व्यक्ति यह देखता है कि चर कैसे चलते हैं और साथ ही इनपुट चर से लक्ष्य कैसे प्रभावित होता है।

सार्वजनिक कंपनियों के शेयर की कीमतों के बारे में भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए संवेदनशीलता विश्लेषण का उपयोग किया जा सकता है । स्टॉक की कीमतों को प्रभावित करने वाले कुछ चरों में कंपनी की कमाई, बकाया शेयरों की संख्या, ऋण-से-इक्विटी अनुपात (डी / ई), और उद्योग में प्रतिस्पर्धियों की संख्या शामिल है। अलग-अलग अनुमान लगाकर या अलग-अलग चर जोड़कर भविष्य के स्टॉक की कीमतों के बारे में विश्लेषण को परिष्कृत किया जा सकता है। इस मॉडल का उपयोग बांड की कीमतों पर ब्याज दरों में बदलाव के प्रभाव को निर्धारित करने के लिए भी किया जा सकता है। इस मामले में, ब्याज दरें स्वतंत्र चर हैं, जबकि बांड की कीमतें आश्रित चर हैं।

निवेशक अपने निवेश रिटर्न पर विभिन्न चर के प्रभावों को निर्धारित करने के लिए संवेदनशीलता विश्लेषण का भी उपयोग कर सकते हैं।

संवेदनशीलता विश्लेषण ऐतिहासिक, सच्चे डेटा का उपयोग करके पूर्वानुमान लगाने की अनुमति देता है। सभी चरों और संभावित परिणामों का अध्ययन करके, व्यवसायों, अर्थव्यवस्था और निवेश करने के बारे में महत्वपूर्ण निर्णय लिए जा सकते हैं।

संवेदनशीलता विश्लेषण का उदाहरण

मान लें कि सू एक बिक्री प्रबंधक है जो कुल बिक्री पर ग्राहक ट्रैफ़िक के प्रभाव को समझना चाहता है। वह निर्धारित करती है कि बिक्री मूल्य और लेनदेन की मात्रा का एक कार्य है। एक विजेट की कीमत 1,000 डॉलर है, और सू ने पिछले साल 100 डॉलर की कुल बिक्री के लिए 100 डॉलर की बिक्री की। मुकदमा यह भी निर्धारित करता है कि ग्राहक ट्रैफ़िक में 10% की वृद्धि से लेन-देन की मात्रा 5% बढ़ जाती है। यह उसे क्या-अगर बयानों के आधार पर इस समीकरण के इर्द-गिर्द एक वित्तीय मॉडल और संवेदनशीलता विश्लेषण बनाने की अनुमति देता है । यह उसे बता सकती है कि अगर ग्राहक ट्रैफ़िक में 10%, 50% या 100% की वृद्धि होती है, तो बिक्री का क्या होता है। आज के 100 लेन-देन के आधार पर, ग्राहक यातायात में 10%, 50%, या 100% की वृद्धि क्रमशः 5%, 25% या 50% की वृद्धि के बराबर है। संवेदनशीलता विश्लेषण दर्शाता है कि बिक्री ग्राहक यातायात में परिवर्तन के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है।

संवेदनशीलता बनाम परिदृश्य विश्लेषण

वित्त में, किसी दिए गए परिणाम पर चर की एक श्रृंखला के प्रभाव को समझने के लिए एक संवेदनशीलता विश्लेषण बनाया जाता है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि एक संवेदनशीलता विश्लेषण एक परिदृश्य विश्लेषण के समान नहीं है । एक उदाहरण के रूप में, मान लें कि एक इक्विटी विश्लेषक मूल्य-से-आय (पी/ई) गुणक का उपयोग करके कंपनी के सापेक्ष मूल्यांकन पर प्रति शेयर आय (ईपीएस) के प्रभाव के आसपास एक संवेदनशीलता विश्लेषण और एक परिदृश्य विश्लेषण करना चाहता है ।

संवेदनशीलता विश्लेषण उन चरों पर आधारित है जो मूल्यांकन को प्रभावित करते हैं, जिसे एक वित्तीय मॉडल चर की कीमत और ईपीएस का उपयोग करके चित्रित कर सकता है। संवेदनशीलता विश्लेषण इन चरों को अलग करता है और फिर संभावित परिणामों की सीमा को रिकॉर्ड करता है।

दूसरी ओर, एक परिदृश्य विश्लेषण के लिए, विश्लेषक एक निश्चित परिदृश्य को निर्धारित करता है जैसे स्टॉक मार्केट क्रैश या उद्योग विनियमन में परिवर्तन। फिर वह उस परिदृश्य के साथ संरेखित करने के लिए मॉडल के भीतर चर बदलता है। एक साथ रखो, विश्लेषक के पास एक व्यापक तस्वीर है। वह अब सभी चरम सीमाओं को देखते हुए परिणामों की पूरी श्रृंखला जानता है, और वास्तविक जीवन परिदृश्यों द्वारा परिभाषित चर के एक विशिष्ट सेट को देखते हुए, परिणाम क्या होंगे, इसकी समझ है।

संवेदनशीलता विश्लेषण के लाभ और सीमाएं

संवेदनशीलता विश्लेषण करने से निर्णय लेने वालों को कई लाभ मिलते हैं। सबसे पहले, यह सभी चर के गहन अध्ययन के रूप में कार्य करता है। क्योंकि यह अधिक गहन है, भविष्यवाणियां कहीं अधिक विश्वसनीय हो सकती हैं। दूसरे, यह निर्णय निर्माताओं को यह पहचानने की अनुमति देता है कि वे भविष्य में कहां सुधार कर सकते हैं। अंत में, यह कंपनियों, अर्थव्यवस्था, या उनके निवेश के बारे में ठोस निर्णय लेने की क्षमता की अनुमति देता है।

लेकिन इस तरह के मॉडल का उपयोग करने के कुछ नुकसान हैं। परिणाम सभी मान्यताओं पर आधारित हैं क्योंकि चर सभी ऐतिहासिक डेटा पर आधारित हैं। इसका मतलब है कि यह बिल्कुल सटीक नहीं है, इसलिए विश्लेषण को भविष्य के पूर्वानुमानों पर लागू करते समय त्रुटि की गुंजाइश हो सकती है।

हाइलाइट्स

• संवेदनशीलता विश्लेषण यह निर्धारित करता है कि एक स्वतंत्र चर के विभिन्न मूल्य किसी विशेष आश्रित चर को मान्यताओं के दिए गए सेट के तहत कैसे प्रभावित करते हैं।

• इस मॉडल को क्या-अगर या सिमुलेशन विश्लेषण के रूप में भी जाना जाता है।

• संवेदनशीलता विश्लेषण का उपयोग सार्वजनिक रूप से कारोबार करने वाली कंपनियों के शेयर की कीमतों में भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए किया जा सकता है या ब्याज दरें बांड की कीमतों को कैसे प्रभावित करती हैं।

• संवेदनशीलता विश्लेषण ऐतिहासिक, सच्चे डेटा का उपयोग करके पूर्वानुमान लगाने की अनुमति देता है।