Анализ чувствительности

Что такое анализ чувствительности?

Анализ чувствительности определяет, как различные значения независимой переменной влияют на конкретную зависимую переменную при заданном наборе допущений. Другими словами, анализ чувствительности изучает, как различные источники неопределенности в математической модели влияют на общую неопределенность модели. Этот метод используется в определенных границах, которые зависят от одной или нескольких входных переменных.

Анализ чувствительности используется в мире бизнеса и в области экономики. Он широко используется финансовыми аналитиками и экономистами и также известен как анализ «что, если».

Как работает анализ чувствительности

Анализ чувствительности — это финансовая модель, которая определяет, как влияют на целевые переменные изменения в других переменных, известных как входные переменные. Эта модель также называется анализом «что, если» или имитационным анализом. Это способ предсказать результат решения с учетом определенного диапазона переменных. Создав заданный набор переменных, аналитик может определить, как изменения одной переменной влияют на результат.

Как целевые, так и входные — или независимые и зависимые — переменные полностью анализируются при проведении анализа чувствительности. Человек, проводящий анализ, смотрит на то, как меняются переменные, а также на то, как входная переменная влияет на цель.

Анализ чувствительности можно использовать для прогнозирования цен на акции публичных компаний. Некоторые из переменных, влияющих на цены акций, включают прибыль компании, количество акций в обращении, отношение долга к собственному капиталу (D/E) и количество конкурентов в отрасли. Анализ будущих цен на акции можно уточнить, сделав другие предположения или добавив другие переменные. Эту модель также можно использовать для определения влияния изменений процентных ставок на цены облигаций. В этом случае процентные ставки являются независимой переменной, а цены облигаций — зависимой переменной.

Инвесторы также могут использовать анализ чувствительности для определения влияния различных переменных на доходность их инвестиций.

Анализ чувствительности позволяет делать прогнозы, используя исторические, достоверные данные. Изучая все переменные и возможные результаты, можно принимать важные решения о бизнесе, экономике и инвестициях.

Пример анализа чувствительности

Предположим, Сью — менеджер по продажам, который хочет понять влияние трафика клиентов на общий объем продаж. Она определяет, что объем продаж зависит от цены и объема сделки. Цена виджета составляет 1000 долларов, и Сью продала 100 штук в прошлом году, а общий объем продаж составил 100 000 долларов. Сью также определяет, что увеличение клиентского трафика на 10% увеличивает объем транзакций на 5%. Это позволяет ей построить финансовую модель и анализ чувствительности вокруг этого уравнения на основе утверждений «что, если». Он может сказать ей, что произойдет с продажами, если трафик клиентов увеличится на 10%, 50% или 100%. Исходя из 100 транзакций сегодня, увеличение клиентского трафика на 10%, 50% или 100% соответствует увеличению количества транзакций на 5%, 25% или 50% соответственно. Анализ чувствительности показывает, что продажи очень чувствительны к изменениям в потоке клиентов.

Анализ чувствительности в сравнении со сценарным анализом

В финансах анализ чувствительности создается, чтобы понять влияние ряда переменных на данный результат. Важно отметить, что анализ чувствительности — это не то же самое, что анализ сценариев. В качестве примера предположим, что аналитик по акциям хочет провести анализ чувствительности и анализ сценариев влияния прибыли на акцию (EPS) на относительную оценку компании, используя мультипликатор отношения цены к прибыли (P/E).

Анализ чувствительности основан на переменных, влияющих на оценку, которые может отображать финансовая модель с использованием цены переменных и прибыли на акцию. Анализ чувствительности изолирует эти переменные, а затем записывает диапазон возможных результатов.

С другой стороны, для анализа сценариев аналитик определяет определенный сценарий, например, крах фондового рынка или изменение отраслевого регулирования. Затем он изменяет переменные в модели, чтобы они соответствовали этому сценарию. Собранные вместе, аналитик имеет исчерпывающую картину. Теперь он знает весь диапазон результатов, учитывая все крайности, и понимает, какими будут результаты при заданном наборе переменных, определяемых сценариями реальной жизни.

Преимущества и ограничения анализа чувствительности

Проведение анализа чувствительности обеспечивает ряд преимуществ для лиц, принимающих решения. Во-первых, он действует как углубленное изучение всех переменных. Поскольку он более глубокий, прогнозы могут быть гораздо более надежными. Во-вторых, это позволяет лицам, принимающим решения, определить, что они могут улучшить в будущем. Наконец, это позволяет принимать обоснованные решения о компаниях, экономике или их инвестициях.

Но есть некоторые недостатки использования такой модели. Все результаты основаны на предположениях, поскольку все переменные основаны на исторических данных. Это означает, что он не совсем точен, поэтому при применении анализа к будущим прогнозам может быть место для ошибки.

Особенности

• Анализ чувствительности определяет, как различные значения независимой переменной влияют на конкретную зависимую переменную при заданном наборе допущений.

• Эту модель также называют анализом «что, если» или имитационным анализом.

• Анализ чувствительности можно использовать для прогнозирования цен акций публично торгуемых компаний или того, как процентные ставки влияют на цены облигаций.

• Анализ чувствительности позволяет делать прогнозы, используя исторические, достоверные данные.