什么是敏感性分析？
敏感性分析确定在给定的一组假设下自变量的不同值如何影响特定的因变量。 换句话说，敏感性分析研究数学模型中各种不确定性来源如何导致模型的整体不确定性。 在取决于一个或多个输入变量的特定边界内使用此技术。
敏感性分析被用于商业领域和经济学领域。 它是金融分析师和经济学家常用的方法，也称为假设分析。
重要要点
- 敏感性分析可确定在给定的一组假设下自变量的不同值如何影响特定的因变量，该模型也称为假设分析或模拟分析。敏感性分析可用于帮助对份额进行预测上市公司的价格或利率如何影响债券价格。敏感性分析允许使用历史真实数据进行预测。
灵敏度分析的工作原理
敏感性分析是一种财务模型，可以根据其他变量（称为输入变量）的变化来确定目标变量的影响方式。 该模型也称为假设分析或模拟分析。 在给定一定范围的变量的情况下，这是一种预测决策结果的方法。 通过创建一组给定的变量，分析师可以确定一个变量的变化如何影响结果。
进行敏感性分析时，将完全分析目标变量和输入变量（或独立变量和因变量）。 分析人员查看变量如何移动以及输入变量如何影响目标。
敏感性分析可用于帮助预测上市公司的股价。 影响股价的一些变量包括公司收益，流通股数量，债务权益比率（D / E）和行业竞争者数量。 可以通过做出不同的假设或添加不同的变量来完善有关未来股票价格的分析。 该模型还可用于确定利率变化对债券价格的影响。 在这种情况下，利率是自变量，而债券价格是因变量。
投资者还可以使用敏感性分析来确定不同变量对其投资回报的影响。
灵敏度分析允许使用历史真实数据进行预测。 通过研究所有变量和可能的结果，可以制定有关企业，经济和投资的重要决策。
敏感性分析
灵敏度分析示例
假设Sue是一位销售经理，他想了解客户访问量对总销售额的影响。 她确定销售额是价格和交易量的函数。 小部件的价格为1, 000美元，Sue去年销售了100件，总销售额为100, 000美元。 Sue还确定客户流量增加10％会使交易量增加5％。 这样一来，她就可以根据假设假设围绕此等式建立财务模型和敏感性分析。 它可以告诉她，如果客户访问量增加10％，50％或100％，销售将会怎样。 根据今天的100笔交易，客户流量的10％，50％或100％的增长分别相当于交易量增长5％，25％或50％。 敏感性分析表明，销售对客户流量的变化高度敏感。
灵敏度与场景分析
在金融领域，创建敏感性分析以了解一系列变量对给定结果的影响。 重要的是要注意，敏感性分析与情景分析是不同的。 例如，假设一名股票分析师希望通过使用市盈率（P / E）来围绕每股收益（EPS）对公司相对估值的影响进行敏感性分析和方案分析。
敏感性分析基于影响估值的变量，财务模型可以使用变量的价格和每股收益来描述这些变量。 敏感性分析将这些变量隔离开，然后记录可能结果的范围。 另一方面，对于情景分析，分析人员确定某种情景，例如股市崩盘或行业法规变化。 然后，他更改模型中的变量以与该方案保持一致。 综合起来，分析师具有全面的了解。 现在，他知道了所有极端情况下的所有结果，并且根据现实情况中定义的一组特定变量，对结果会有所了解。
灵敏度分析的优点和局限性
进行敏感性分析为决策者带来了许多好处。 首先，它是对所有变量的深入研究。 因为它更深入，所以预测可能更加可靠。 其次，它使决策者可以确定他们将来可以改进的地方。 最后，它使您能够对公司，经济或其投资做出明智的决策。
但是使用这样的模型有一些缺点。 由于变量均基于历史数据，因此结果均基于假设。 这意味着它并不完全准确，因此在将分析应用于将来的预测时可能会有错误的余地。
