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敏感性分析

敏感性分析

什么是敏感性分析?

敏感性分析确定在给定的一组假设下,自变量的不同值如何影响特定的因变量。换句话说,敏感性分析研究数学模型中各种不确定性来源如何影响模型的整体不确定性。此技术用于取决于一个或多个输入变量的特定边界。

敏感性分析用于商业世界和经济领域。它通常被金融分析师和经济学家使用,也被称为假设分析。

敏感性分析的工作原理

敏感性分析是一种财务模型,它根据称为输入变量的其他变量的变化来确定目标变量如何受到影响。该模型也称为假设分析或模拟分析。这是一种在给定一定范围的变量的情况下预测决策结果的方法。通过创建一组给定的变量,分析师可以确定一个变量的变化如何影响结果。

在进行敏感性分析时,目标变量和输入变量(或独立变量和因变量)都会得到充分分析。进行分析的人着眼于变量如何移动以及目标如何受输入变量的影响。

敏感性分析可用于帮助预测上市公司的股价。影响股价的一些变量包括公司收益、已发行股票数量、债务权益比率(D/E) 以及行业中竞争对手的数量。通过做出不同的假设或添加不同的变量,可以对未来股票价格进行细化分析。该模型还可用于确定利率变化对债券价格的影响。在这种情况下,利率是自变量,而债券价格是因变量。

投资者还可以使用敏感性分析来确定不同变量对其投资回报的影响。

敏感性分析允许使用历史的真实数据进行预测。通过研究所有变量和可能的结果,可以就企业、经济和投资做出重要决策。

敏感性分析示例

假设 Sue 是一位销售经理,他想了解客户流量对总销售额的影响。她确定销售额是价格和交易量的函数。一个小部件的价格是 1,000 美元,去年 Sue 卖出了 100 个,总销售额为 100,000 美元。 Sue 还确定,客户流量增加 10% 会使交易量增加 5%。这使她能够基于假设陈述围绕该等式建立财务模型和敏感性分析。如果客户流量增加 10%、50% 或 100%,它可以告诉她销售会发生什么。根据今天的 100 笔交易,客户流量增加 10%、50% 或 100% 相当于交易量分别增加 5%、25% 或 50%。敏感性分析表明,销售对客流量的变化高度敏感。

敏感性与情景分析

在金融领域,创建敏感性分析以了解一系列变量对给定结果的影响。需要注意的是,敏感性分析与情景分析不同。例如,假设一位股票分析师希望通过使用市盈率 (P/E) 倍数,围绕每股收益(EPS) 对公司相对估值的影响进行敏感性分析和情景分析。

敏感性分析基于影响估值的变量,财务模型可以使用变量的价格和每股收益来描述这些变量。敏感性分析将这些变量隔离开来,然后记录可能结果的范围。

另一方面,对于情景分析,分析师确定某种情景,例如股市崩盘或行业监管变化。然后,他更改模型中的变量以与该场景保持一致。总之,分析师有一个全面的画面。他现在知道所有极端情况下的全部结果,并了解根据现实生活场景定义的一组特定变量,结果会是什么。

敏感性分析的好处和局限性

进行敏感性分析为决策者提供了许多好处。首先,它作为对所有变量的深入研究。因为它更深入,所以预测可能更可靠。其次,它允许决策者确定他们未来可以在哪些方面进行改进。最后,它允许对公司、经济或其投资做出合理的决策。

但是使用这样的模型有一些缺点。结果都是基于假设的,因为变量都是基于历史数据的。这意味着它并不完全准确,因此在将分析应用于未来预测时可能存在错误空间。

## 强调

  • 敏感性分析确定在给定的一组假设下,自变量的不同值如何影响特定的因变量。

  • 该模型也称为假设分析或模拟分析。

  • 敏感性分析可用于帮助预测上市公司的股价或利率如何影响债券价格。

  • 敏感性分析允许使用历史的真实数据进行预测。