ÉRZÉKENYSÉGI ELEMZÉS: MI EZ ÉS PÉLDA - DUDAS - 2026

Az érzékenységi elemzés olyan módszer, amely meghatározza, hogy a független változó különböző értékei hogyan befolyásolják egy függő változót egy feltevés halmazán. Vizsgálja meg, hogyan lehet a matematikai modell vagy rendszer eredményének bizonytalanságát hozzárendelni a bemeneti változóinak különböző forrásaihoz.

Ezt a technikát olyan meghatározott határokon belül használják, amelyek egy vagy több bemeneti változótól függnek, például a kamatlábak (független változó) változásának a kötvényárakra gyakorolt ​​hatásáról (függő változó).

Az érzékenységi elemzés, a változók egy bizonyos tartományára tekintettel, a döntés kimenetelének előrejelzésére szolgál. Szimulációs elemzésként vagy "mi lenne, ha" néven is ismert. Egy adott változókészlet létrehozásával az elemző meghatározhatja, hogy a változók változása hogyan befolyásolja az eredményt.

Ehhez kapcsolódó gyakorlat a bizonytalansági elemzés, amely inkább a bizonytalanság számszerűsítésére és terjesztésére összpontosít. Ideális esetben a bizonytalanság és az érzékenység elemzését együtt kell végezni.

Mire való?

Az érzékenységi elemzés egyik kulcsfontosságú alkalmazása a modellek vezetők és döntéshozók általi használata. Az érzékenységi elemzés ismételt alkalmazásával felhasználható az egész döntési modellhez szükséges tartalom.

Segít a döntéshozóknak megérteni a bizonytalanságokat, az ellenérveket és hátrányokat, a döntési modell korlátozásaival és hatályával.

A legtöbb döntést bizonytalanság mellett hozzák meg. A következtetés levonásának egyik technikája az összes bizonytalan paraméter kicserélése a várt értékekre; majd érzékenységi elemzést hajtanak végre.

A modellbe vetett bizalom értékelése

Pihenés lenne a döntéshozó számára, ha van valamilyen jelzése arról, hogy érzékenyek lesznek a választások egy vagy több bemeneti változó megváltoztatásakor. A jó modellezési gyakorlat megköveteli a modellezőtől, hogy elvégezze a modellbizalom-felmérést.

Először is, ehhez bármilyen modell eredményének bizonytalanságát meg kell számolni (bizonytalansági elemzés); másodszor, értékelje meg, hogy az egyes bejegyzések mennyiben járulnak hozzá az eredmény bizonytalanságához.

Az érzékenységi elemzés e pontok második részét vizsgálja (bár a bizonytalanság elemzése szükséges előfutár), és a bemeneti változók erősségének és relevanciájának rangsorolásában játszik szerepet az eredmény variációjának meghatározásához.

A sok bemeneti változót magában foglaló modellekben az érzékenység elemzése alapvető alkotóeleme a modell felépítésének és a minőségbiztosításnak.

Alkalmazások

- Az érzékenységi elemzés legfontosabb alkalmazása a szimuláció érzékenységének jelzése a modell bemeneti értékeinek bizonytalanságaira.

- Ez egy módszer a döntés kimenetelének megjósolására, ha egy helyzet a kulcsfontosságú előrejelzésekhez képest eltérőnek bizonyul.

- Segít felmérni a stratégia kockázatát.

- Annak meghatározására szolgál, hogy az eredmény mennyire függ egy adott bemeneti változótól. Elemezze, hogy a függőség segít-e felmérni a kapcsolódó kockázatot.

- Segít megalapozott és megfelelő döntések meghozatalában.

- A modell hibáinak keresésére szolgál, amikor váratlan összefüggéseket talál a bemenetek és az eredmények között.

Hogyan kell csinálni?

Az érzékenységi elemzést, más néven "mi lenne, ha" elemzést használnak, a pénzügyi elemzők leggyakrabban arra használják, hogy előre jelezzék egy adott művelet eredményét, amikor azt bizonyos feltételek mellett hajtják végre.

Az érzékenységi elemzést meghatározott határokon belül hajtják végre, a független bemeneti változók halmaza határozza meg.

Például az érzékenységi elemzés felhasználható a kamatlábak változásának hatására a kötvényárakra, ha a kamatlábak 1% -kal növekednek.

A kérdés: "Mi lenne, ha?" ez lenne: Mi történik egy kötvény árával, ha a kamatlábak 1% -kal emelkednek? Erre a kérdésre érzékenységi elemzéssel válaszolunk.

Az elemzés elvégezhető egy Microsoft Excel lapon, az opciók menü "Adatok" részében, a "Hipotézis elemzése" gomb segítségével, amely tartalmazza a "Keresési cél" és az "Adat táblázat" elemet.

Különféle módszerek vannak az érzékenységi elemzés elvégzésére:

- Modellezési és szimulációs technikák.

- Forgatókönyv-kezelő eszközök a Microsoft Excel segítségével.

technikák

Főleg két módszer van az érzékenység elemzésére:

Helyi érzékenységi elemzés

Származékokon (numerikus vagy analitikus) alapul. A helyi kifejezés azt jelzi, hogy a származékokat egyetlen ponton veszik. Ez a módszer alkalmas egyszerű költségfunkciókra.

Komplex modellek, például a folytonosság nélküli modellek azonban nem kivitelezhetők, mivel ezeknek nem mindig származékai vannak.

Matematikailag a költségfüggvény bizonyos paraméterekkel szembeni érzékenysége megegyezik a költségfüggvénynek ezekkel a paraméterekkel szembeni részleges derivációjával.

A lokális érzékenységi elemzés "egyszerre egy" módszer. Elemezze egy adott paraméter egyszerre gyakorolt ​​hatását a költségfüggvényre, a többi paramétert rögzítve tartva.

Globális érzékenységi elemzés

A globális érzékenységi elemzés az érzékenységi elemzés második megközelítése, amelyet gyakran Monte Carlo technikákkal valósítanak meg. Ez a megközelítés egy globális színmintát használ a tervezési tér felfedezéséhez.

Példa

John felelős a Holiday CA értékesítéséért, amely egy karácsonyi bevásárlóközpontban karácsonyi dekorációt értékesít. John tudja, hogy közeledik az ünnepi szezon, és hogy a bevásárlóközpont zsúfoltsá válik.

Szeretné tudni, hogy a vásárlói forgalom növekedése a bevásárlóközpontban növeli-e az üzlet összes bevételét, és ha igen, akkor milyen összeggel.

A karácsonyi díszek csomagjának átlagos ára 20 USD. A tavalyi ünnepi szezonban a Holiday CA 500 csomag karácsonyi dekorációt adott el. Ennek eredményeként a teljes eladás 10 000 USD volt.

Az érzékenységi elemzés elvégzése után megállapítják, hogy a bevásárlóközpontban az ügyfelek forgalmának 10% -os növekedése a teljes értékesítés 7% -os növekedését eredményezi.

Ezen információk felhasználásával John meg tudja jósolni, hogy mennyi pénzt keres az üzlet, ha az ügyfelek forgalma 20% -kal, 40% -kal vagy 100% -kal növekszik.

A bemutatott érzékenységi elemzés alapján látható, hogy a teljes értékesítés 14% -kal, 28% -kal és 70% -kal növekszik.

Irodalom

1. Wikipedia, az ingyenes enciklopédia (2018). Érzékenységvizsgálat. Forrás: en.wikipedia.org.
2. Investopedia (2018). Érzékenységvizsgálat. Forrás: invespedia.com.
3. CFI (2018). Mi az érzékenységi elemzés? Forrás: corporatefinanceinstitute.com.
4. EduPristine (2018). Minden, amit tudni akar az érzékenységi elemzésről. Forrás: edupristine.com.
5. David J. Pannell (1997). Érzékenységi elemzés: stratégiák, módszerek, fogalmak, példák. Mezőgazdasági és Erőforrás-Gazdaságtudományi Iskola, Nyugat-Ausztrália Egyetem. Feltöltve: dpannell.fnas.uwa.edu.au.