ما هو تحليل الحساسية؟
يحدد تحليل الحساسية كيف تؤثر القيم المختلفة لمتغير مستقل على متغير تابع معين ضمن مجموعة معينة من الافتراضات. بمعنى آخر ، تحليلات الحساسية تدرس كيف تساهم مصادر عدم اليقين المختلفة في النموذج الرياضي في عدم اليقين الكلي للنموذج. يتم استخدام هذه التقنية ضمن حدود محددة تعتمد على واحد أو أكثر من متغيرات الإدخال.
يستخدم تحليل الحساسية في عالم الأعمال وفي مجال الاقتصاد. يشيع استخدامه من قبل المحللين الماليين والاقتصاديين ، ويُعرف أيضًا باسم تحليل ماذا لو.
الماخذ الرئيسية
- يحدد تحليل الحساسية كيف تؤثر القيم المختلفة لمتغير مستقل على متغير تابع معين ضمن مجموعة معينة من الافتراضات. ويشار إلى هذا النموذج أيضًا باسم تحليل ماذا أو محاكاة. يمكن استخدام تحليل الحساسية للمساعدة في عمل تنبؤات في المشاركة أسعار الشركات المتداولة في البورصة أو كيف تؤثر أسعار الفائدة على أسعار السندات. يسمح تحليل الحساسية للتنبؤ باستخدام بيانات تاريخية حقيقية.
كيف يعمل تحليل الحساسية
تحليل الحساسية هو نموذج مالي يحدد كيفية تأثر المتغيرات المستهدفة على أساس التغييرات في المتغيرات الأخرى المعروفة باسم متغيرات الإدخال. يشار إلى هذا النموذج أيضًا باسم تحليل ماذا - أو المحاكاة. إنها طريقة للتنبؤ بنتيجة قرار ما في ضوء مجموعة معينة من المتغيرات. من خلال إنشاء مجموعة معينة من المتغيرات ، يمكن للمحلل تحديد كيفية تأثير التغييرات في متغير واحد على النتيجة.
يتم تحليل كل من المتغيرات المستهدفة والمدخلات - أو المستقلة والمستقلة - بشكل كامل عند إجراء تحليل الحساسية. ينظر الشخص الذي يقوم بالتحليل إلى كيفية تحرك المتغيرات بالإضافة إلى كيفية تأثر الهدف بمتغير الإدخال.
يمكن استخدام تحليل الحساسية للمساعدة في عمل تنبؤات في أسعار أسهم الشركات العامة. تتضمن بعض المتغيرات التي تؤثر على أسعار الأسهم أرباح الشركة وعدد الأسهم القائمة ونسب الدين إلى حقوق الملكية (D / E) وعدد المنافسين في هذه الصناعة. يمكن تنقيح التحليل حول أسعار الأسهم المستقبلية من خلال وضع افتراضات مختلفة أو إضافة متغيرات مختلفة. يمكن استخدام هذا النموذج أيضًا لتحديد تأثير التغييرات في أسعار الفائدة على أسعار السندات. في هذه الحالة ، تكون أسعار الفائدة هي المتغير المستقل ، في حين أن أسعار السندات هي المتغير التابع.
يمكن للمستثمرين أيضًا استخدام تحليل الحساسية لتحديد التأثيرات المختلفة للمتغيرات على عوائد الاستثمار.
يسمح تحليل الحساسية للتنبؤ باستخدام بيانات تاريخية حقيقية. من خلال دراسة جميع المتغيرات والنتائج المحتملة ، يمكن اتخاذ قرارات مهمة حول الأعمال والاقتصاد وحول الاستثمار.
تحليل الحساسية
مثال لتحليل الحساسية
Assume Sue هو مدير مبيعات يريد فهم تأثير حركة العملاء على إجمالي المبيعات. إنها تحدد أن المبيعات هي وظيفة السعر وحجم المعاملات. سعر القطعة هو 1000 دولار ، وباعت سو 100 في العام الماضي لإجمالي مبيعات 100،000 دولار. تحدد Sue أيضًا أن زيادة عدد العملاء بنسبة 10٪ تزيد من حجم المعاملات بنسبة 5٪. هذا يسمح لها ببناء نموذج مالي وتحليل الحساسية حول هذه المعادلة بناءً على بيانات ماذا لو. يمكن أن تخبرها بما يحدث للمبيعات إذا زادت حركة العملاء بنسبة 10٪ أو 50٪ أو 100٪. بناءً على 100 معاملة اليوم ، فإن زيادة حركة العملاء بنسبة 10٪ أو 50٪ أو 100٪ تعادل زيادة في المعاملات بنسبة 5٪ أو 25٪ أو 50٪ على التوالي. يوضح تحليل الحساسية أن المبيعات حساسة للغاية للتغيرات في حركة العملاء.
الحساسية مقابل تحليل السيناريو
في المالية ، يتم إنشاء تحليل الحساسية لفهم تأثير مجموعة من المتغيرات على نتيجة معينة. من المهم ملاحظة أن تحليل الحساسية ليس هو نفسه تحليل السيناريو. على سبيل المثال ، افترض أن محلل الأسهم يريد إجراء تحليل حساسية وتحليل سيناريو حول تأثير ربحية السهم (EPS) على التقييم النسبي للشركة باستخدام مضاعف السعر إلى الربح (P / E).
يعتمد تحليل الحساسية على المتغيرات التي تؤثر على التقييم ، والتي يمكن أن يصورها النموذج المالي باستخدام سعر المتغيرات وربحية السهم. تحليل الحساسية عزل هذه المتغيرات ومن ثم يسجل مجموعة من النتائج المحتملة. من ناحية أخرى ، لتحليل السيناريو ، يحدد المحلل سيناريو معينًا مثل انهيار سوق الأسهم أو التغيير في تنظيم الصناعة. ثم يغير المتغيرات داخل النموذج ليتوافق مع هذا السيناريو. إذا وضعنا معا ، فإن المحلل لديه صورة شاملة. إنه يعرف الآن مجموعة كاملة من النتائج ، بالنظر إلى كل الحالات المتطرفة ، ولديه فهم لما ستكون عليه النتائج ، بالنظر إلى مجموعة محددة من المتغيرات التي تحددها سيناريوهات الحياة الحقيقية.
فوائد وقيود تحليل الحساسية
إجراء تحليل الحساسية يوفر عددًا من الفوائد لصناع القرار. أولاً ، إنها بمثابة دراسة متعمقة لجميع المتغيرات. لأنها أكثر تعمقا ، قد تكون التنبؤات أكثر موثوقية بكثير. ثانياً ، يسمح لصانعي القرار بتحديد الأماكن التي يمكنهم فيها إجراء تحسينات في المستقبل. أخيرًا ، يسمح بالقدرة على اتخاذ قرارات سليمة بشأن الشركات أو الاقتصاد أو استثماراتها.
ولكن هناك بعض العيوب لاستخدام نموذج مثل هذا. تستند جميع النتائج إلى الافتراضات لأن المتغيرات كلها تعتمد على البيانات التاريخية. هذا يعني أنه ليس دقيقًا تمامًا ، لذلك قد يكون هناك مجال للخطأ عند تطبيق التحليل على التنبؤات المستقبلية.
