Hva er følsomhetsanalyse?
En følsomhetsanalyse bestemmer hvordan forskjellige verdier av en uavhengig variabel påvirker en bestemt avhengig variabel under et gitt sett av forutsetninger. Følsomhetsanalyser studerer med andre ord hvordan ulike kilder til usikkerhet i en matematisk modell bidrar til modellens samlede usikkerhet. Denne teknikken brukes innenfor spesifikke grenser som er avhengig av en eller flere inngangsvariabler.
Følsomhetsanalyse brukes i næringslivet og innen økonomi. Det brukes ofte av finansanalytikere og økonomer, og er også kjent som en hva-hvis-analyse.
Viktige takeaways
- En følsomhetsanalyse bestemmer hvordan forskjellige verdier av en uavhengig variabel påvirker en bestemt avhengig variabel under et gitt sett av forutsetninger. Denne modellen blir også referert til som en hva-hvis- eller simuleringsanalyse. Følsomhetsanalyse kan brukes til å gjøre forutsigelser i aksjen prisene på børsnoterte selskaper eller hvordan rentene påvirker obligasjonsprisene. Følsomhetsanalyse muliggjør prognoser ved bruk av historiske, sanne data.
Hvordan følsomhetsanalyse fungerer
Følsomhetsanalyse er en finansiell modell som bestemmer hvordan målvariabler påvirkes basert på endringer i andre variabler kjent som input variabler. Denne modellen blir også referert til som hva-hvis eller simuleringsanalyse. Det er en måte å forutsi resultatet av en beslutning gitt et visst utvalg av variabler. Ved å lage et gitt sett med variabler, kan en analytiker bestemme hvordan endringer i en variabel påvirker utfallet.
Både mål- og input- eller uavhengige og avhengige variabler analyseres fullt ut når følsomhetsanalyse utføres. Personen som gjør analysen, ser på hvordan variablene beveger seg, samt hvordan målet påvirkes av inputvariabelen.
Følsomhetsanalyse kan brukes til å bidra til å forutsi aksjekursene til offentlige selskaper. Noen av variablene som påvirker aksjekursene inkluderer selskapets inntjening, antall utestående aksjer, gjeld / egenkapitalforhold (D / E) og antall konkurrenter i bransjen. Analysen kan foredles om fremtidige aksjekurser ved å gjøre forskjellige forutsetninger eller legge til forskjellige variabler. Denne modellen kan også brukes til å bestemme hvilken effekt endringer i renten har på obligasjonsprisene. I dette tilfellet er rentene den uavhengige variabelen, mens obligasjonsprisene er den avhengige variabelen.
Investorer kan også bruke følsomhetsanalyse for å bestemme effektene forskjellige variabler har på investeringsavkastningen.
Følsomhetsanalyse gir mulighet for prognoser ved bruk av historiske, sanne data. Ved å studere alle variablene og mulige utfall, kan viktige beslutninger tas om virksomheter, økonomien og om å gjøre investeringer.
Følsomhetsanalyse
Eksempel på følsomhetsanalyse
Anta at Sue er en salgssjef som vil forstå effekten av kundetrafikk på det totale salget. Hun bestemmer at salg er en funksjon av pris og transaksjonsvolum. Prisen på en widget er $ 1.000, og Sue solgte 100 i fjor for et samlet salg på $ 100.000. Sue bestemmer også at en økning på 10% i kundetrafikken øker transaksjonsvolumet med 5%. Dette lar henne bygge en finansiell modell og følsomhetsanalyse rundt denne ligningen basert på uttalelser om hva-hvis. Det kan fortelle henne hva som skjer med salg hvis kundetrafikken øker med 10%, 50% eller 100%. Basert på 100 transaksjoner i dag tilsvarer en økning på 10%, 50% eller 100% i kundetrafikk med en økning i transaksjoner med henholdsvis 5%, 25% eller 50%. Følsomhetsanalysen viser at salget er svært følsomt for endringer i kundetrafikken.
Følsomhet vs. scenarioanalyse
I finans blir det laget en sensitivitetsanalyse for å forstå hvilken innvirkning en rekke variabler har på et gitt utfall. Det er viktig å merke seg at en sensitivitetsanalyse ikke er den samme som en scenarioanalyse. Anta som et eksempel at en aksjeanalytiker ønsker å gjøre en følsomhetsanalyse og en scenarioanalyse rundt effekten av inntjening per aksje (EPS) på et selskaps relative verdivurdering ved å bruke pris-til-inntjening (P / E) multiplum.
Følsomhetsanalysen er basert på variablene som påvirker verdsettelsen, som en finansiell modell kan skildre ved å bruke variablenes pris og EPS. Følsomhetsanalysen isolerer disse variablene og registrerer deretter omfanget av mulige utfall. På den annen side bestemmer analytikeren for et scenarioanalyse et visst scenario som et aksjemarkedskrasj eller endring i bransjeregulering. Deretter endrer han variablene i modellen for å samsvare med det scenariet. Sett sammen har analytikeren et omfattende bilde. Han kjenner nå hele spekteret av utfall, gitt alle ytterpunkter, og har forståelse for hva resultatene vil være, gitt et spesifikt sett med variabler definert av virkelighetsnære scenarier.
Fordeler og begrensninger ved sensitivitetsanalyse
Å gjennomføre følsomhetsanalyse gir en rekke fordeler for beslutningstakere. For det første fungerer det som en grundig studie av alle variablene. Fordi det er mer inngående, kan spådommene være langt mer pålitelige. For det andre lar det beslutningstakere identifisere hvor de kan gjøre forbedringer i fremtiden. Til slutt gir det muligheten til å ta gode beslutninger om selskaper, økonomien eller investeringene deres.
Men det er noen ulemper med å bruke en modell som denne. Resultatene er alle basert på antagelser fordi variablene alle er basert på historiske data. Dette betyr at den ikke er nøyaktig nøyaktig, så det kan være rom for feil når du bruker analysen på fremtidige prediksjoner.
