Az érzékenység elemzése, hogy mi működik, hogyan és hogyan

az érzékenységi elemzés az a technika, amely meghatározza, hogy a függő változó egy független változó hatásának különböző értékei a feltételezések egy sorában. Vizsgálja meg, hogyan lehet a matematikai modell vagy rendszer eredményének bizonytalanságát különböző forrásokhoz rendelni a bemeneti változókban.

Ezt a technikát egy olyan korlátozáson belül használják, amely egy vagy több bemeneti változótól függ, például a kamatlábak változásainak (független változó) hatása a kötvényárakra (függő változó).

Az érzékenységi elemzés, a változók egy bizonyos tartományát figyelembe véve, a döntés kimenetelének előrejelzésére szolgál. Szimulációs elemzésként vagy „mi van, ha” néven is ismert. Egy adott változókészlet létrehozásakor az elemző meghatározhatja, hogy a változó változásai hogyan befolyásolják az eredményt.

A kapcsolódó gyakorlat a bizonytalansági elemzés, amely a bizonytalanság számszerűsítésére és terjedésére összpontosít. Ideális esetben a bizonytalanságot és az érzékenységet együttesen kell elvégezni.

index

• 1 Mire használják??
  • 1.1 A modellbe vetett bizalom értékelése
  • 1.2 Felhasználások
• 2 Hogyan kell csinálni?
• 3 Technikák
  • 3.1 Helyi érzékenységvizsgálat
  • 3.2 Globális érzékenységvizsgálat
• 4 Példa
• 5 Referenciák

Mi az??

Az érzékenységi elemzés egyik kulcsfontosságú alkalmazása a vezetők és döntéshozók modelljeinek használata. Az érzékenységi elemzés ismételt alkalmazásával a döntésmodellhez minden szükséges tartalom használható.

Segít a döntéselemzőknek megérteni a bizonytalanságokat, az előnyöket és hátrányokat, a döntési modell korlátaival és terjedelmével.

A legtöbb döntés bizonytalanság alatt történik. Az egyik módszer arra a következtetésre jut, hogy az összes bizonytalan paramétert a várt értékekkel helyettesítjük; majd az érzékenységi elemzést végezzük.

A modellbe vetett bizalom értékelése

Szünet lenne, ha valaki döntést hozna arról, hogy egy vagy több bemeneti változó megváltoztatásakor milyen érzékeny lesz a választás. A jó modellezési gyakorlat megköveteli, hogy a modellező elvégezze a modellbe vetett bizalom értékelését.

Először is, ez szükségessé teszi a modell eredményeinek bizonytalanságának számszerűsítését (bizonytalansági elemzés); másodszor, értékelje, hogy az egyes hozzájárulások mennyiben járulnak hozzá az eredmény bizonytalanságához.

Az érzékenységi elemzés a második pontra irányul (bár a bizonytalansági elemzés szükséges előfutár), fontos szerepet játszva a bemeneti változók ereje és relevanciája, hogy meghatározzák az eredmény változását..

Számos bemeneti változót magában foglaló modellekben az érzékenységi elemzés lényeges összetevője a modell építésének és a minőség garantálásának.

alkalmazások

- Az érzékenységi elemzés fő alkalmazása az, hogy a szimuláció érzékenységét jelezze a modell bemeneti értékeinek bizonytalanságára..

- Ez egy módszer a döntés kimenetelének megjósolására, ha a helyzet eltérőnek tűnik a legfontosabb előrejelzésekhez képest.

- Segít értékelni a stratégia kockázatát.

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

- Segíts tájékozott és megfelelő döntések meghozatalában.

- Ez arra szolgál, hogy megkeresse a modell hibáit, amikor váratlan kapcsolatot talál a bejegyzések és az eredmények között.

Hogyan kell csinálni?

A pénzügyi elemzők a leggyakrabban használják az érzékenységi elemzést, amit "ha, ha" elemzésnek is neveznek, hogy egy adott cselekvés kimenetelét előre jelezzék bizonyos feltételek mellett..

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

Például az érzékenységi elemzés felhasználható a kamatlábak változásának a kötvényárakra gyakorolt ​​hatásának vizsgálatára, ha a kamatlábak 1% -kal nőnek.

A "Mi történik, ha ...?" Kérdés: Mi lesz a kötvény árával, ha a kamatlábak 1% -kal emelkednek? Ezt a kérdést az érzékenységi elemzéssel válaszolják meg.

Az elemzés végrehajtható egy Microsoft Excel lapon, az opciók menü "Adat" részében, a "Hipotéziselemzés" gomb segítségével, amely tartalmazza a "Keresési cél" és "Adat táblázat" részét..

Az érzékenységi elemzés különböző módszerei vannak:

- Modellezési és szimulációs technikák.

- Szcenáriókezelő eszközök a Microsoft Excel segítségével.

technikák

Az érzékenység elemzésére elsősorban két módszer létezik:

Helyi érzékenységvizsgálat

A származékok (numerikus vagy analitikai) alapja. A helyi kifejezés azt jelzi, hogy a származékokat egyetlen ponton vesszük. Ez a módszer egyszerű költségfüggvényekre alkalmas.

Ez azonban nem megvalósítható komplex modellek esetében, mint például a folytonossági modellek, mivel nem mindig rendelkeznek származékokkal.

Matematikailag a költségfüggvény érzékenysége bizonyos paraméterekhez viszonyítva megegyezik a költségfüggvény részleges származékával e paraméterek tekintetében..

A helyi érzékenységelemzés egy "egyszerre" technika. Elemezze az egyes paraméterek hatását a költségfüggvényre, miközben a többi paramétert rögzíti.

Globális érzékenységvizsgálat

A globális érzékenységi elemzés az érzékenységi elemzés második megközelítése, amelyet gyakran Monte Carlo technikák alkalmazásával valósítanak meg. Ez a megközelítés olyan globális mintarendszert használ, amely a tervezési tér felfedezésére szolgál.

példa

John felelős a Holiday CA értékesítéséért, amely a karácsonyi díszeket egy bevásárlóközpontban értékesíti. John tudja, hogy jön az ünnepek, és hogy a bevásárlóközpont zsúfolt lesz.

Szeretné tudni, hogy a vásárlói forgalom növekedése a bevásárlóközpontban növeli-e a bolt teljes árbevételét, és ha igen, milyen összegben.

A karácsonyi díszek csomag átlagos ára 20 USD. Az előző év ünnepnapján a Holiday CA 500 csomagot adott el karácsonyi díszekből. Ez összesen 10 000 dolláros értékesítést eredményezett.

Az érzékenységvizsgálat elvégzése után megállapítható, hogy a vásárlói forgalom 10% -os növekedése a bevásárlóközpontban 7% -os növekedést eredményez a teljes értékesítésben.

Ezzel az információval John megjósolhatja, hogy mennyi pénzt fog generálni az üzlet, ha az ügyfélforgalom 20% -kal, 40% -kal vagy 100% -kal nő..

A bemutatott érzékenységi elemzés alapján látható, hogy a teljes értékesítés növekedése 14%, 28% és 70% lesz..

referenciák

1. Wikipédia, a szabad enciklopédia (2018). Érzékenységi elemzés. Készült: en.wikipedia.org.
2. Investopedia (2018). Érzékenységelemzés. Letöltve: investopedia.com.
3. IFC (2018). Mi az érzékenységi elemzés? Szedve: corporatefinanceinstitute.com.
4. EduPristine (2018). Minden, amit tudni szeretne az Érzékenységelemzésről. Készült: edupristine.com.
5. David J. Pannell (1997). Érzékenységi elemzés: stratégiák, módszerek, fogalmak, példák. Mezőgazdasági és Erőforrás-gazdaságiskola, Nyugat-Ausztrália Egyetem. Készült: dpannell.fnas.uwa.edu.au.