Følsomhetsanalyse

Hva er sensitivitetsanalyse?

Sensitivitetsanalyse bestemmer hvordan ulike verdier av en uavhengig variabel påvirker en bestemt avhengig variabel under et gitt sett med forutsetninger. Sensitivitetsanalyser studerer med andre ord hvordan ulike kilder til usikkerhet i en matematisk modell bidrar til modellens samlede usikkerhet. Denne teknikken brukes innenfor spesifikke grenser som avhenger av en eller flere inngangsvariabler.

Sensitivitetsanalyse brukes i næringslivet og innen økonomi. Den brukes ofte av finansanalytikere og økonomer og er også kjent som en hva-hvis-analyse.

Hvordan sensitivitetsanalyse fungerer

Sensitivitetsanalyse er en finansiell modell som bestemmer hvordan målvariabler påvirkes basert på endringer i andre variabler kjent som inngangsvariabler. Denne modellen omtales også som hva-hvis eller simuleringsanalyse. Det er en måte å forutsi utfallet av en beslutning gitt et visst utvalg av variabler. Ved å lage et gitt sett med variabler kan en analytiker bestemme hvordan endringer i en variabel påvirker resultatet.

Både mål- og inngangsvariablene – eller uavhengige og avhengige – analyseres fullstendig når sensitivitetsanalysen utføres. Personen som gjør analysen ser på hvordan variablene beveger seg, samt hvordan målet påvirkes av inngangsvariabelen.

Sensitivitetsanalyse kan brukes til å gi spådommer om aksjekursene til offentlige selskaper. Noen av variablene som påvirker aksjekursene inkluderer selskapets inntjening, antall utestående aksjer, gjeld-til-egenkapital-forhold (D/E) og antall konkurrenter i bransjen. Analysen kan foredles om fremtidige aksjekurser ved å gjøre forskjellige antakelser eller legge til forskjellige variabler. Denne modellen kan også brukes til å bestemme effekten endringer i rentenivået har på obligasjonskursene. I dette tilfellet er rentene den uavhengige variabelen, mens obligasjonsprisene er den avhengige variabelen.

Investorer kan også bruke sensitivitetsanalyse for å bestemme effektene ulike variabler har på investeringsavkastningen.

Sensitivitetsanalyse gir mulighet for prognoser ved hjelp av historiske, sanne data. Ved å studere alle variablene og mulige utfall, kan viktige beslutninger tas om virksomheter, økonomien og å gjøre investeringer.

Eksempel på sensitivitetsanalyse

Anta at Sue er en salgssjef som ønsker å forstå virkningen av kundetrafikk på totalt salg. Hun fastslår at salg er en funksjon av pris og transaksjonsvolum. Prisen på en widget er $1000, og Sue solgte 100 i fjor for et totalt salg på $100.000. Sue fastslår også at en 10 % økning i kundetrafikken øker transaksjonsvolumet med 5 %. Dette lar henne bygge en finansiell modell og sensitivitetsanalyse rundt denne ligningen basert på hva-hvis-utsagn. Den kan fortelle henne hva som skjer med salget hvis kundetrafikken øker med 10 %, 50 % eller 100 %. Basert på 100 transaksjoner i dag, tilsvarer en økning på 10 %, 50 % eller 100 % i kundetrafikken en økning i transaksjoner med henholdsvis 5 %, 25 % eller 50 %. Sensitivitetsanalysen viser at salg er svært følsomme for endringer i kundetrafikken.

Følsomhet vs. scenarioanalyse

I finans er det laget en sensitivitetsanalyse for å forstå hvilken innvirkning en rekke variabler har på et gitt resultat. Det er viktig å merke seg at en sensitivitetsanalyse ikke er det samme som en scenarioanalyse. Anta som et eksempel at en aksjeanalytiker ønsker å gjøre en sensitivitetsanalyse og en scenarioanalyse rundt innvirkningen av inntjening per aksje (EPS) på et selskaps relative verdsettelse ved å bruke multiplum av pris-til-inntjening (P/E).

Sensitivitetsanalysen er basert på variablene som påvirker verdsettelsen, som en finansiell modell kan avbilde ved hjelp av variablenes pris og EPS. Sensitivitetsanalysen isolerer disse variablene og registrerer deretter rekkevidden av mulige utfall.

På den annen side, for en scenarioanalyse, bestemmer analytikeren et bestemt scenario, for eksempel et børskrakk eller endring i bransjeregulering. Han endrer deretter variablene i modellen for å tilpasse seg det scenariet. Til sammen har analytikeren et helhetlig bilde. Han kjenner nå hele spekteret av utfall, gitt alle ytterpunkter, og har en forståelse av hva utfallene ville være, gitt et spesifikt sett med variabler definert av virkelige scenarier.

Fordeler og begrensninger ved sensitivitetsanalyse

Å gjennomføre sensitivitetsanalyse gir en rekke fordeler for beslutningstakere. For det første fungerer det som en dybdestudie av alle variablene. Fordi det er mer dyptgående, kan spådommene være langt mer pålitelige. For det andre lar det beslutningstakere identifisere hvor de kan gjøre forbedringer i fremtiden. Til slutt gir det muligheten til å ta gode beslutninger om selskaper, økonomien eller deres investeringer.

Men det er noen ulemper ved å bruke en modell som denne. Resultatene er alle basert på forutsetninger fordi variablene alle er basert på historiske data. Dette betyr at den ikke er nøyaktig nøyaktig, så det kan være rom for feil når du bruker analysen på fremtidige spådommer.

Høydepunkter

• Sensitivitetsanalyse bestemmer hvordan ulike verdier av en uavhengig variabel påvirker en bestemt avhengig variabel under et gitt sett med forutsetninger.

– Denne modellen omtales også som en hva-hvis eller simuleringsanalyse.

– Sensitivitetsanalyse kan brukes til å hjelpe til med spådommer i aksjekursene til børsnoterte selskaper eller hvordan renter påvirker obligasjonskursene.

• Sensitivitetsanalyse gir mulighet for prognoser ved hjelp av historiske, sanne data.