Analisi di sensibilità
Che cos'è l'analisi della sensibilità?
L'analisi di sensibilità determina in che modo i diversi valori di una variabile indipendente influiscono su una particolare variabile dipendente in base a un determinato insieme di ipotesi. In altre parole, le analisi di sensibilità studiano come varie fonti di incertezza in un modello matematico contribuiscono all'incertezza complessiva del modello. Questa tecnica viene utilizzata entro limiti specifici che dipendono da una o più variabili di input.
L'analisi di sensibilità è utilizzata nel mondo degli affari e nel campo dell'economia. È comunemente usato da analisti finanziari ed economisti ed è anche noto come analisi what-if.
Come funziona l'analisi della sensibilità
L'analisi di sensibilità è un modello finanziario che determina in che modo le variabili target vengono influenzate in base alle modifiche di altre variabili note come variabili di input. Questo modello viene anche definito analisi what-if o simulazione. È un modo per prevedere l'esito di una decisione data una certa gamma di variabili. Creando un determinato insieme di variabili, un analista può determinare in che modo le modifiche in una variabile influiscono sul risultato.
Sia l'obiettivo che le variabili di input, o indipendenti e dipendenti, vengono completamente analizzate quando viene condotta l'analisi della sensibilità. La persona che esegue l'analisi osserva come si muovono le variabili e come l'obiettivo è influenzato dalla variabile di input.
L'analisi di sensitività può essere utilizzata per fare previsioni sui prezzi delle azioni delle società pubbliche. Alcune delle variabili che influiscono sui prezzi delle azioni includono gli utili aziendali, il numero di azioni in circolazione, i rapporti debito/equità (D/E) e il numero di concorrenti nel settore. L'analisi può essere perfezionata sui prezzi futuri delle azioni facendo diverse ipotesi o aggiungendo diverse variabili. Questo modello può essere utilizzato anche per determinare l'effetto che le variazioni dei tassi di interesse hanno sui prezzi delle obbligazioni. In questo caso, i tassi di interesse sono la variabile indipendente, mentre i prezzi delle obbligazioni sono la variabile dipendente.
Gli investitori possono anche utilizzare l'analisi della sensibilità per determinare gli effetti che le diverse variabili hanno sui loro rendimenti di investimento.
L'analisi di sensibilità consente di effettuare previsioni utilizzando dati storici e veri. Studiando tutte le variabili ei possibili esiti si possono prendere decisioni importanti in merito alle imprese, all'economia e agli investimenti.
Esempio di analisi di sensibilità
Assume Sue è un responsabile delle vendite che desidera comprendere l'impatto del traffico dei clienti sulle vendite totali. Determina che le vendite sono una funzione del prezzo e del volume delle transazioni. Il prezzo di un widget è di $ 1.000 e Sue ne ha venduti 100 l'anno scorso per un totale di $ 100.000. Sue determina inoltre che un aumento del 10% del traffico dei clienti aumenta il volume delle transazioni del 5%. Ciò le consente di costruire un modello finanziario e un'analisi di sensibilità attorno a questa equazione basata su affermazioni what-if. Può dirle cosa succede alle vendite se il traffico dei clienti aumenta del 10%, 50% o 100%. Sulla base di 100 transazioni odierne, un aumento del 10%, 50% o 100% del traffico dei clienti equivale a un aumento delle transazioni rispettivamente del 5%, 25% o 50%. L'analisi di sensitività dimostra che le vendite sono altamente sensibili ai cambiamenti nel traffico dei clienti.
Sensibilità vs. Analisi dello scenario
In finanza, viene creata un'analisi di sensitività per comprendere l'impatto che una serie di variabili ha su un determinato risultato. È importante notare che un'analisi di sensitività non è la stessa cosa di un'analisi di scenario. Ad esempio, si supponga che un analista azionario voglia eseguire un'analisi di sensitività e un'analisi di scenario sull'impatto dell'utile per azione (EPS) sulla valutazione relativa di una società utilizzando il multiplo prezzo/utili (P/E).
L'analisi di sensitività si basa sulle variabili che influiscono sulla valutazione, che un modello finanziario può rappresentare utilizzando il prezzo e l'EPS delle variabili. L'analisi di sensibilità isola queste variabili e quindi registra la gamma di possibili risultati.
D'altra parte, per un'analisi di scenario, l'analista determina un determinato scenario come un crollo del mercato azionario o un cambiamento nella regolamentazione del settore. Quindi modifica le variabili all'interno del modello per allinearle a quello scenario. Messo insieme, l'analista ha un quadro completo. Ora conosce l'intera gamma di risultati, dati tutti gli estremi, e ha una comprensione di quali sarebbero i risultati, dato un insieme specifico di variabili definite da scenari di vita reale.
Vantaggi e limiti dell'analisi di sensibilità
La conduzione dell'analisi della sensibilità offre numerosi vantaggi ai decisori. In primo luogo, funge da studio approfondito di tutte le variabili. Poiché è più approfondito, le previsioni potrebbero essere molto più affidabili. In secondo luogo, consente ai decisori di identificare dove possono apportare miglioramenti in futuro. Infine, consente la capacità di prendere decisioni valide sulle aziende, l'economia o i loro investimenti.
Ma ci sono alcuni svantaggi nell'usare un modello come questo. I risultati sono tutti basati su ipotesi perché le variabili sono tutte basate su dati storici. Ciò significa che non è esattamente accurato, quindi potrebbero esserci margini di errore quando si applica l'analisi alle previsioni future.
Mette in risalto
L'analisi di sensibilità determina in che modo i diversi valori di una variabile indipendente influiscono su una particolare variabile dipendente in un dato insieme di ipotesi.
Questo modello viene anche definito analisi what-if o simulazione.
L'analisi della sensibilità può essere utilizzata per aiutare a fare previsioni sui prezzi delle azioni di società quotate in borsa o su come i tassi di interesse influiscono sui prezzi delle obbligazioni.
L'analisi della sensibilità consente di effettuare previsioni utilizzando dati storici e veri.
