Analyse av følsomhet for hva som fungerer, hvordan man gjør det og eksempel



den sensitivitetsanalyse er teknikken som bestemmer hvordan ulike verdier av en uavhengig variabel påvirker en avhengig variabel under et sett av antagelser. Undersøk hvordan usikkerheten i resultatet av en matematisk modell eller et system kan tilordnes forskjellige kilder i sine inngangsvariabler.

Denne teknikken brukes innenfor bestemte grenser som avhenger av en eller flere inngangsvariabler, som for eksempel effekten at endringer i rentenivåer (uavhengig variabel) har på obligasjonspriser (avhengig variabel).

Sensitivitetsanalyse, gitt et bestemt utvalg av variabler, er en måte å forutsi utfallet av en beslutning. Det er også kjent som simuleringsanalyse eller "hva om". Når du oppretter et gitt sett med variabler, kan en analytiker bestemme hvordan endringer i en variabel påvirker resultatet.

En relatert praksis er usikkerhetsanalysen, som fokuserer mer på kvantifisering og formidling av usikkerheten. Ideelt sett bør usikkerhet og følsomhetsanalyse utføres sammen.

index

  • 1 Hva er det brukt til??
    • 1.1 Evaluering av tillit til modellen
    • 1.2 bruker
  • 2 Hvordan gjøre det?
  • 3 teknikker
    • 3.1 Lokal følsomhetsanalyse
    • 3.2 Global følsomhetsanalyse
  • 4 Eksempel
  • 5 referanser

Hva er det for??

En av de viktigste bruksområdene til sensitivitetsanalyse er bruk av modeller av ledere og beslutningstakere. Alt nødvendig innhold kan brukes til beslutningsmodellen ved gjentatt bruk av følsomhetsanalyse.

Det hjelper beslutningsanalytikere å forstå usikkerhetene, fordelene og ulemperne, med begrensninger og omfang av en beslutningsmodell.

De fleste avgjørelsene er gjort under usikkerhet. En teknikk for å komme til en konklusjon er å erstatte alle usikre parametere med forventede verdier; så utføres følsomhetsanalysen.

Evaluering av tillit til modellen

Det ville være en pause for noen som tok beslutninger for å få en indikasjon på hvor følsomme valgene vil være når man endrer en eller flere inputvariabler. En god modelleringsøvelse krever at modelleren utfører en vurdering av tillit til modellen.

For det første krever dette kvantifisering av usikkerheten i resultatene av en hvilken som helst modell (usikkerhetsanalyse); og for det andre, vurdere hvor mye hvert bidrag bidrar til usikkerheten i resultatet.

Følsomhetsanalysen adresserer det andre av disse punktene (selv om usikkerhetsanalysen er en nødvendig forløper), spiller rollen som sortering av betydning styrken og relevansen av inngangsvariablene for å bestemme variasjonen i resultatet.

I modeller som involverer mange inputvariabler, er følsomhetsanalyse en viktig ingrediens for konstruksjonen av modellen og for å garantere kvalitet.

søknader

- Nøkkelapplikasjonen til følsomhetsanalysen er å indikere sensitiviteten til en simulering til usikkerhetene i modellens inngangsverdier.

- Det er en metode for å forutsi utfallet av en beslutning dersom en situasjon viser seg å være annerledes sammenlignet med nøkkelforutsigelser.

- Det bidrar til å vurdere risikoen for en strategi.

- Den tjener til å identifisere hvor avhengig resultatet er med hensyn til en bestemt inngangsvariabel. Analyser om avhengigheten bidrar til å vurdere den tilknyttede risikoen.

- Hjelp til å ta informerte og hensiktsmessige beslutninger.

- Det tjener til å lete etter feil i modellen når man finner uventede forhold mellom oppføringene og resultatene.

Hvordan gjøre det?

En følsomhetsanalyse, også kjent som en "what if" -analyse, brukes oftest av finansielle analytikere til å forutsi utfallet av en bestemt handling når det utføres under visse forhold.

Sensitivitetsanalysen utføres innenfor definerte grenser, bestemt av settet av uavhengige inngangsvariabler.

Følsomhetsanalyse kan for eksempel brukes til å studere effekten av en renteendring på obligasjonsprisene dersom renten øker med 1%.

Spørsmålet "Hva skjer hvis ...?" Ville være: Hva skjer med en obligasjonspris hvis renten øker med 1%? Dette spørsmålet besvares med følsomhetsanalysen.

Analysen kan gjøres i et Microsoft Excel-ark, i "Data" -delen av alternativmenyen, ved hjelp av "Hypoteseprøve" -knappen, som inneholder "Søkemål" og "Datatabell".

Det finnes forskjellige metoder for å utføre følsomhetsanalysen:

- Modellerings- og simuleringsteknikker.

- Scenariohåndteringsverktøy gjennom Microsoft Excel.

teknikker

Det er hovedsakelig to teknikker for å analysere følsomhet:

Lokal følsomhetsanalyse

Den er basert på derivater (numerisk eller analytisk). Lokal sikt indikerer at derivatene tas på et enkelt punkt. Denne metoden passer for enkle kostnadsfunksjoner.

Det er imidlertid ikke mulig for komplekse modeller, for eksempel modeller med diskontinuiteter, siden de ikke alltid har derivater.

Matematisk er følsomheten til kostnadsfunksjonen i forhold til visse parametere lik den delvise derivaten av kostnadsfunksjonen med hensyn til disse parameterne.

Lokal følsomhetsanalyse er en "en om gang" -teknikk. Analyser effekten av en enkelt parameter om gangen på kostnadsfunksjonen, samtidig som de andre parametrene blir løst.

Global sensitivitetsanalyse

Den globale sensitivitetsanalysen er den andre tilnærmingen til sensitivitetsanalyse, som ofte implementeres ved bruk av Monte Carlo teknikker. Denne tilnærmingen bruker et globalt sett med prøver som tjener til å utforske designområdet.

eksempel

John er ansvarlig for salget av Holiday CA, som selger juledekorasjoner på et kjøpesenter. John vet at høysesongen kommer og at kjøpesenteret blir overfylt.

Ønsker å vite om en økning i kundetrafikk i kjøpesenteret vil øke butikkens totale salgsinntekter, og i så fall i hvilket beløp.

Gjennomsnittlig pris på en julepyntpakke er $ 20. I løpet av ferien i året før solgte Holiday CA 500 pakker med julepynt. Dette ga et totalt salg på $ 10.000.

Etter å ha utført en sensitivitetsanalyse, er det fastslått at en 10% økning i kundetrafikken ved kjøpesenteret resulterer i en økning på 7% i total salg.

Med denne informasjonen kan John forutsi hvor mye penger butikken vil generere hvis kundetrafikk øker med 20%, 40% eller 100%.

Basert på sensitivitetsanalysen som vises, kan det ses at det øker totalt salg på henholdsvis 14%, 28% og 70%.

referanser

  1. Wikipedia, den frie encyklopedi (2018). Følsomhetsanalyse. Hentet fra: en.wikipedia.org.
  2. Investopedia (2018). Følsomhetsanalyse. Tatt fra: investopedia.com.
  3. IFC (2018). Hva er følsomhetsanalyse? Tatt fra: corporatefinanceinstitute.com.
  4. EduPristine (2018). Alt du vil vite om Sensitivity Analysis. Tatt fra: edupristine.com.
  5. David J. Pannell (1997). Sensitivitetsanalyse: strategier, metoder, konsepter, eksempler. Skole for landbruks- og ressursøkonomi, Universitetet i Vest-Australia. Hentet fra: dpannell.fnas.uwa.edu.au.