KÄNSLIGHETSANALYS: VAD DEN ÄR FÖR OCH EXEMPEL - DUDAS - 2025

Den känslighetsanalys är en teknik som avgör hur olika värden på en oberoende variabel påverkar en beroende variabel på en uppsättning antaganden. Studera hur osäkerheten i resultatet av en matematisk modell eller system kan tilldelas olika källor i dess inmatningsvariabler.

Denna teknik används inom specifika gränser som beror på en eller flera inputvariabler, till exempel den effekt som förändringar i räntesatser (oberoende variabel) har på obligationspriserna (beroende variabel).

Känslighetsanalys, med tanke på ett visst antal variabler, är ett sätt att förutsäga resultatet av ett beslut. Det är också känt som simuleringsanalys eller "vad om". Genom att skapa en given uppsättning variabler kan en analytiker bestämma hur förändringar i en variabel påverkar resultatet.

En relaterad praxis är osäkerhetsanalys, som fokuserar mer på kvantifiering och spridning av osäkerhet. Helst bör osäkerhets- och känslighetsanalysen köras tillsammans.

Vad är det för?

En av de viktigaste tillämpningarna av känslighetsanalys är användningen av modeller av chefer och beslutsfattare. Allt innehåll som är nödvändigt för beslutsmodellen kan användas genom upprepad tillämpning av känslighetsanalys.

Det hjälper beslutsanalytiker att förstå osäkerheten, fördelarna och nackdelarna med begränsningarna och omfattningen av en beslutsmodell.

De flesta beslut fattas under osäkerhet. En teknik för att nå en slutsats är att ersätta alla osäkra parametrar med de förväntade värdena; sedan genomförs känslighetsanalys.

Bedömning av förtroende för modellen

Det skulle vara ett paus för en beslutsfattare att ha en viss indikation på hur känsliga valen kommer att vara när man ändrar en eller flera inputvariabler. God modelleringspraxis kräver att modelleraren utför en modellförtroendevärdering.

Först kräver detta att kvantifiera osäkerheten i resultaten av vilken modell som helst (osäkerhetsanalys); och för det andra, bedöma hur mycket varje post bidrar till osäkerheten i resultatet.

Känslighetsanalys behandlar den andra av dessa punkter (även om osäkerhetsanalys är en nödvändig föregångare) och spelar rollen att rangordna styrkan och relevansen för inmatningsvariablerna för att bestämma variationen i resultatet.

I modeller som involverar många inputvariabler är känslighetsanalys en viktig ingrediens för modellbyggnad och för kvalitetssäkring.

tillämpningar

- Den viktigaste tillämpningen av känslighetsanalys är att indikera känsligheten för en simulering för osäkerheter i modellens ingångsvärden.

- Det är en metod att förutsäga resultatet av ett beslut om en situation visar sig vara annorlunda jämfört med de viktigaste förutsägelserna.

- Hjälper till att utvärdera risken för en strategi.

- Det tjänar till att identifiera hur beroende resultatet är med avseende på en viss inmatningsvariabel. Analysera om beroendet hjälper till att bedöma den tillhörande risken.

- Hjälper till att fatta välgrundade och lämpliga beslut.

- Det används för att leta efter fel i modellen när man hittar oväntade förhållanden mellan ingångarna och resultaten.

Hur man gör det?

En känslighetsanalys, även känd som en "vad-om" -analys, används ofta av finansanalytiker för att förutsäga resultatet av en specifik åtgärd när den utförs under vissa förhållanden.

Känslighetsanalysen utförs inom definierade gränser, bestämd av uppsättningen oberoende inmatningsvariabler.

Exempelvis kan känslighetsanalys användas för att studera effekten av en förändring i räntesatser på obligationspriserna om räntorna ökar med 1%.

Frågan "Vad händer om …?" det skulle vara: Vad händer med priset på en obligation om räntorna stiger 1%? Denna fråga besvaras med känslighetsanalys.

Analysen kan utföras i ett Microsoft Excel-ark, i avsnittet "Data" i alternativmenyn med hjälp av knappen "Hypotesanalys", som innehåller "Söka mål" och "Datatabell".

Det finns olika metoder för att utföra känslighetsanalysen:

- Modellerings- och simuleringstekniker.

- Scenariohanteringsverktyg genom Microsoft Excel.

Tekniker

Det finns huvudsakligen två tekniker för att analysera känslighet:

Lokal känslighetsanalys

Det är baserat på derivat (numeriska eller analytiska). Den lokala termen indikerar att derivaten tas vid en enda punkt. Denna metod är lämplig för enkla kostnadsfunktioner.

Det är emellertid inte möjligt för komplexa modeller, till exempel modeller med diskontinuiteter, eftersom de inte alltid har derivat.

Matematiskt är kostnadsfunktionens känslighet med avseende på vissa parametrar lika med kostnadsfunktionens partiella derivat med avseende på dessa parametrar.

Lokal känslighetsanalys är en "en i taget" -teknik. Analysera inverkan av en enda parameter åt gången på kostnadsfunktionen, håll de andra parametrarna fast.

Global känslighetsanalys

Global känslighetsanalys är den andra metoden för känslighetsanalys, som ofta implementeras med Monte Carlo-tekniker. Denna metod använder en global uppsättning färgrutor för att utforska designutrymmet.

Exempel

John ansvarar för försäljningen för Holiday CA, som säljer juldekorationer i en galleria. John vet att semesterperioden närmar sig och att köpcentret kommer att vara trångt.

Du vill veta om en ökning av kundtrafiken i köpcentret kommer att öka butikens totala försäljningsintäkter, och i så fall med vilket belopp.

Genomsnittspriset för ett paket med juldekorationer är $ 20. Under semestern förra året sålde Holiday CA 500 paket med juldekorationer. Detta resulterade i en total försäljning på 10 000 dollar.

Efter att ha genomfört en känslighetsanalys fastställs att en ökning med 10% i kundtrafiken i köpcentret resulterar i en ökning av den totala försäljningen med 7%.

Med hjälp av denna information kan John förutsäga hur mycket pengar butiken kommer att tjäna om kundtrafiken ökar med 20%, 40% eller 100%.

Baserat på den visade känslighetsanalysen kan man se att det kommer att öka den totala försäljningen med 14%, 28% respektive 70%.

referenser

1. Wikipedia, den fria encyklopedin (2018). Känslighetsanalys. Hämtad från: en.wikipedia.org.
2. Investopedia (2018). Känslighetsanalys. Hämtad från: investopedia.com.
3. CFI (2018). Vad är känslighetsanalys? Hämtad från: corporatefinanceinstitute.com.
4. EduPristine (2018). Allt du vill veta om känslighetsanalys. Hämtad från: edupristine.com.
5. David J. Pannell (1997). Känslighetsanalys: strategier, metoder, begrepp, exempel. School of Agricultural and Resource Economics, University of Western Australia. Hämtad från: dpannell.fnas.uwa.edu.au.