Análise sensitiva
O que é análise de sensibilidade?
A análise de sensibilidade determina como os diferentes valores de uma variável independente afetam uma determinada variável dependente sob um determinado conjunto de suposições. Em outras palavras, as análises de sensibilidade estudam como várias fontes de incerteza em um modelo matemático contribuem para a incerteza geral do modelo. Essa técnica é usada dentro de limites especÃficos que dependem de uma ou mais variáveis de entrada.
A análise de sensibilidade é utilizada no mundo dos negócios e no campo da economia. É comumente usado por analistas financeiros e economistas e também é conhecido como análise hipotética.
Como funciona a análise de sensibilidade
A análise de sensibilidade é um modelo financeiro que determina como as variáveis alvo são afetadas com base em mudanças em outras variáveis conhecidas como variáveis de entrada. Esse modelo também é conhecido como análise hipotética ou de simulação. É uma maneira de prever o resultado de uma decisão dada uma certa gama de variáveis. Ao criar um determinado conjunto de variáveis, um analista pode determinar como as mudanças em uma variável afetam o resultado.
Tanto as variáveis de destino quanto de entrada – ou independentes e dependentes – são totalmente analisadas quando a análise de sensibilidade é conduzida. A pessoa que faz a análise observa como as variáveis se movem e como o destino é afetado pela variável de entrada.
A análise de sensibilidade pode ser usada para ajudar a fazer previsões sobre os preços das ações de companhias abertas. Algumas das variáveis que afetam os preços das ações incluem os lucros da empresa, o número de ações em circulação, os Ãndices de dÃvida/capital próprio (D/E) e o número de concorrentes no setor. A análise pode ser refinada sobre os preços futuros das ações fazendo diferentes suposições ou adicionando diferentes variáveis. Este modelo também pode ser usado para determinar o efeito que as mudanças nas taxas de juros têm sobre os preços dos tÃtulos. Nesse caso, as taxas de juros são a variável independente, enquanto os preços dos tÃtulos são a variável dependente.
Os investidores também podem usar a análise de sensibilidade para determinar os efeitos que diferentes variáveis têm nos retornos de seus investimentos.
A análise de sensibilidade permite a previsão usando dados históricos e verdadeiros. Ao estudar todas as variáveis e os possÃveis resultados, decisões importantes podem ser tomadas sobre negócios, economia e investimentos.
Exemplo de análise de sensibilidade
Suponha que Sue seja uma gerente de vendas que deseja entender o impacto do tráfego de clientes nas vendas totais. Ela determina que as vendas são uma função do preço e do volume de transações. O preço de um widget é $ 1.000, e Sue vendeu 100 no ano passado para um total de vendas de $ 100.000. Sue também determina que um aumento de 10% no tráfego de clientes aumenta o volume de transações em 5%. Isso permite que ela construa um modelo financeiro e uma análise de sensibilidade em torno dessa equação com base em declarações hipotéticas. Ele pode dizer a ela o que acontece com as vendas se o tráfego de clientes aumentar em 10%, 50% ou 100%. Com base em 100 transações hoje, um aumento de 10%, 50% ou 100% no tráfego de clientes equivale a um aumento nas transações em 5%, 25% ou 50%, respectivamente. A análise de sensibilidade demonstra que as vendas são altamente sensÃveis a mudanças no tráfego de clientes.
Sensibilidade vs. Análise de Cenário
Em finanças, uma análise de sensibilidade é criada para entender o impacto que uma série de variáveis tem em um determinado resultado. É importante notar que uma análise de sensibilidade não é o mesmo que uma análise de cenário. Como exemplo, suponha que um analista de ações queira fazer uma análise de sensibilidade e uma análise de cenário em torno do impacto do lucro por ação (EPS) na avaliação relativa de uma empresa usando o múltiplo preço-lucro (P/L).
A análise de sensibilidade é baseada nas variáveis que afetam a avaliação, que um modelo financeiro pode representar usando o preço das variáveis e EPS. A análise de sensibilidade isola essas variáveis e registra a gama de resultados possÃveis.
Por outro lado, para uma análise de cenário, o analista determina um determinado cenário, como um crash do mercado de ações ou uma mudança na regulamentação do setor. Ele então altera as variáveis dentro do modelo para se alinhar com esse cenário. Juntos, o analista tem uma visão abrangente. Ele agora conhece toda a gama de resultados, dados todos os extremos, e tem uma compreensão de quais seriam os resultados, dado um conjunto especÃfico de variáveis definidas por cenários da vida real.
BenefÃcios e Limitações da Análise de Sensibilidade
A realização de análise de sensibilidade oferece uma série de benefÃcios para os tomadores de decisão. Primeiro, ele atua como um estudo aprofundado de todas as variáveis. Por ser mais aprofundado, as previsões podem ser muito mais confiáveis. Em segundo lugar, permite que os tomadores de decisão identifiquem onde podem fazer melhorias no futuro. Finalmente, permite a capacidade de tomar decisões acertadas sobre as empresas, a economia ou seus investimentos.
Mas existem algumas desvantagens em usar um modelo como este. Os resultados são todos baseados em suposições porque as variáveis são todas baseadas em dados históricos. Isso significa que não é exatamente preciso, portanto, pode haver espaço para erros ao aplicar a análise a previsões futuras.
Destaques
A análise de sensibilidade determina como diferentes valores de uma variável independente afetam uma determinada variável dependente sob um determinado conjunto de suposições.
Esse modelo também é chamado de análise hipotética ou de simulação.
A análise de sensibilidade pode ser usada para ajudar a fazer previsões sobre os preços das ações de empresas de capital aberto ou como as taxas de juros afetam os preços dos tÃtulos.
A análise de sensibilidade permite a previsão usando dados históricos e verdadeiros.
