Что такое анализ чувствительности? (с примерами)
24 июня 2021 г.
Анализ чувствительности — это инструмент финансового моделирования, помогающий предсказать возможный результат на основе неопределенностей входных переменных. Это помогает лицам, принимающим решения, таким как финансовые аналитики, увидеть, как определенные ситуации могут повлиять на будущее. Изучение анализа чувствительности может помочь вам оценить потенциальные результаты и принять более взвешенное решение. В этой статье мы определяем, что такое анализ чувствительности, перечисляем некоторые его преимущества, представляем некоторые передовые методы использования анализа чувствительности и сравниваем анализ чувствительности со сценарным анализом.
Что такое анализ чувствительности?
Анализ чувствительности или анализ «что, если» — это инструмент, используемый в финансовом моделировании для оценки того, как влияние неопределенностей в одной или нескольких входных переменных может привести к неопределенностям в выходных переменных. Это помогает предсказать результат, который может произойти после выполнения определенного поведения. Например, «Что может случиться с этой компьютерной моделью, если я изменю этот дизайн?» Анализ чувствительности включает в себя идею изменения модели и наблюдения за поведением. Экономисты, финансовые аналитики и менеджеры используют этот анализ для принятия обоснованных решений.
Преимущества анализа чувствительности
Проведение анализа чувствительности помогает глубже изучить все переменные, что может привести к более надежным прогнозам. Это может помочь предприятиям принимать более обоснованные решения. Некоторые другие преимущества анализа чувствительности включают в себя:
Оценка потенциального риска стратегии
Поиск ошибок в финансовой модели
Служит способом проверки фактов и определения вероятности возникновения обстоятельств.
Повышение достоверности финансовых моделей посредством тестирования
Выявление областей для улучшения в будущем
Предоставление компаниям возможности лучше распределять ресурсы
Чувствительность в сравнении со сценарным анализом
Хотя анализ чувствительности и анализ сценариев являются полезными инструментами для количественной оценки и анализа различных результатов, они немного отличаются друг от друга. В отличие от анализа чувствительности, который рассматривает влияние набора независимых переменных на зависимые переменные, сценарный анализ подробно исследует конкретный сценарий. Обычно такие обстоятельства оказывают серьезное экономическое воздействие, например, изменение глобального рынка.
Еще одно различие между анализом чувствительности и анализом сценариев заключается в диапазоне оценки и количестве исследуемых переменных. Для анализа чувствительности оценщики рассматривают одну переменную в широком диапазоне значений. Однако для анализа сценариев они рассматривают все переменные для ограниченного диапазона значений. Финансовые аналитики обычно используют анализ чувствительности для изучения влияния отдельных исходных данных, таких как повышение минимальной заработной платы, и используют анализ сценариев для финансовых инвестиций, таких как открытие нового магазина.
Лучшие практики анализа чувствительности
Чтобы выполнить успешный анализ чувствительности, примите во внимание следующие советы:
Сосредоточьтесь на макете
При структурировании модели для анализа чувствительности убедитесь, что она хорошо организована, чтобы пользователи могли ее понять. Для этого поместите все свои предположения в одну область и рассмотрите возможность использования другого цвета шрифта, чтобы отличить ее от остальной части модели. Другие соображения, которые помогут при компоновке, включают учет наиболее важных допущений при тестировании, создание отдельной области для анализа и понимания взаимосвязи между независимыми и зависимыми переменными.
Используйте наглядные пособия
Создавайте графики, таблицы и диаграммы, чтобы помочь пользователям визуализировать ваши данные. Это может служить способом показать результаты вашего анализа. Чтобы выразить влияние на зависимую переменную после изменения одной или двух независимых переменных, рассмотрите возможность использования таблицы данных. Диаграммы Tornado могут помочь вам показать результат изменений нескольких переменных одновременно. При сортировке данных в диаграммах такого типа люди упорядочивают их от наиболее значимых до наименее значимых, создавая форму конуса торнадо.
Помните, что результаты могут измениться
Поскольку предсказание будущего может иметь некоторые неопределенности, помните, что результаты вашего анализа чувствительности могут измениться. Хотя эти результаты развиваются, они дают вам представление о том, как могут развиваться результаты в будущем. Вот почему хорошо иметь ряд возможных результатов для учета возможных изменений.
Примеры анализа чувствительности
Вот несколько примеров анализа чувствительности:
Пример 1
Хлоя — руководитель отдела продаж сувенирного бутика и ожидает увеличения выручки по мере приближения праздников. Она хочет узнать точную величину увеличения продаж по отношению к увеличению покупательского трафика в ее магазине. В сувенирном бутике продается самодельный снеговик за 12 долларов. В прошлом году, в течение месяцев, предшествовавших праздникам в октябре, ноябре и декабре, бутик продал 200 украшений в виде снеговиков на общую сумму 2400 долларов.
Хлоя проводит анализ чувствительности и обнаруживает, что 10-процентное увеличение трафика в зимние месяцы может привести к 7-процентному увеличению продаж украшений в виде снеговиков. Эта информация позволяет Хлое прогнозировать, сколько денег она может заработать на основе количества посещений клиентов. Например, если посещаемость клиентов возрастет на 50%, она может ожидать, что продажи украшений увеличатся на 35%. Результаты ее анализа помогают Хлое спланировать, сколько товаров нужно заказать для ее бутика, и определить рентабельность инвестиций (ROI).
Пример 2
Тимбер-Рок, город в Мичигане, в этом году проводит анализ чувствительности к окружающей среде, чтобы помочь улучшить свое сообщество. Некоторые входные переменные, на которые они обращают внимание, включают их природный капитал, такой как озера, местные парки и леса. Они также учитывают заинтересованные стороны, такие как граждане и туристы, а также степень заинтересованности заинтересованных сторон, например области, затронутые туризмом.
Проведя анализ, Timber Rock создает карту экологической устойчивости различных территорий, исходя из степени использования природного капитала и заинтересованности заинтересованных сторон в его сохранении. Это позволяет им принимать обоснованные решения при определении того, что делать с конкретным природным капиталом. Это также помогает Timber Rock определить, на каких природных территориях следует сосредоточиться на улучшении качества в своем городе.