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感度分析とは何ですか?

感度分析は、独立変数の異なる値は、仮定の所与のセット下で、特定の従属変数にどのように影響するかを決定します。この技法は、一個の以上の入力変数に依存し、特定の境界内で使用されています。

感度分析は、ビジネスの世界では、経済の分野で使用されています。これは、一般的に金融アナリストやエコノミストによって使用され、また、どのような-if分析として知られています。

重要ポイント

感度分析は、独立変数の異なる値がシェアの予測を支援するために使用することができassumptions.Thisモデルの特定のセットの下で、特定の従属変数も何-IFまたはシミュレーションanalysis.Sensitivity解析と呼ばれているどのように影響するかを決定します金利は債券prices.Sensitivity分析にどのように影響するかを上場企業またはの価格は歴史的、真のデータを使用して予測することができます。###どのように感度分析ワークス

感度分析は、ターゲット変数が入力変数として知られている他の変数の変化に基づいてどのように影響を受けるかを決定する財務モデルです。このモデルは、どのような-場合やシミュレーション解析と呼ばれています。これは、変数の特定の範囲を指定した意思決定の結果を予測するための方法です。変数の特定のセットを作成することにより、アナリストは、一つの変数の変化が結果にどのように影響するかを決定することができます。

感度分析が行われたときにターゲットと入力または独立と従属変数の両方が完全に分析されます。分析を行っている人は、変数が、ターゲットが入力変数の影響を受けているかだけでなく、どのように動くかを見ます。

感度分析は、公開企業の株価の予測を支援するために使用することができます。株価に影響を与える変数のいくつかは、会社の業績、発行済株式数、デット・エクイティ比率(D / E)、および業界の競合他社の数が含まれます。分析は、異なる仮定を作るか、別の変数を追加することで、将来の株価について、洗練することができます。また、このモデルでは、金利の変動が債券価格に持っている効果を決定するために使用することができます。債券価格が従属変数であるが、この場合には、金利は、独立変数です。

投資家はまた、異なる変数が彼らの投資収益に及ぼす影響を判断するために、感度分析を使用することができます。 感度分析は、過去の、真のデータを使用して予測することができます。すべての変数と可能な結果を​​研究することによって、重要な決定は、企業、経済、投資を行う程度について行うことができます。

1時48分 感度分析

感度分析の##例

スーは、総売上高の顧客トラフィックの影響を理解したいセールスマネージャーであると仮定します。彼女は、売上高は価格と取引量の関数であると判断します。ウィジェットの価格は$ 1,000、およびスーは$ 100,000の総売上高のため、昨年100を売却しました。スーは、顧客のトラフィックの10%の増加が5%取引量を増加させることを決定します。これは彼女が何を-if文に基づいて、この方程式の周り財務モデルと感度解析を構築することができます。これは、10%、50%、または100%の顧客のトラフィックが増加した場合、販売に何が起こるか彼女に言うことができます。今日100件の取引に基づいて、顧客トラフィックの10%、50%、または100%の増加は、それぞれ5%、25%、または50%の取引の増加に相当します。感度分析は、売上高は顧客のトラフィックの変化に非常に敏感であることを示しています。

シナリオ分析対感度

金融では、感度分析は、変数の範囲が与えられた結果に与える影響を理解するために作成されます。感度分析、シナリオ分析と同じではないことに注意することが重要です。例として、株式アナリストは、株価収益(P / E)複数を使用することにより、企業の相対的な評価の一株当たり利益(EPS)の影響の周り感度分析およびシナリオ分析を行うことを望んでいると仮定します。

感度分析は、財務モデルは、変数価格およびEPSを使用して描くことができ、評価に影響を与える変数に基づいています。感度分析は、これらの変数を分離して、可能な結果の範囲を記録します。一方、シナリオ分析では、アナリストは、このような業界の規制における株式市場の暴落や変更などの特定のシナリオを決定します。彼は、そのシナリオに合わせて、モデル内の変数を変更します。まとめると、アナリストは、包括的な絵を持っています。彼は今、すべての両極端与えられ、結果の完全な範囲を知っており、成果が現実のシナリオで定義された変数の特定のセットを与えられるであろうものを理解しています。

感度分析の利点と制限事項

感度分析を行うことは意思決定者のための多くの利点を提供します。まず、それはすべての変数の詳細な研究として機能します。それがさらに深く踏み込んだので、予測ははるかに信頼性が高い可能性があります。第二に、それは彼らが将来的に改善を行うことができる場所がある意思決定者が識別できるようになります。最後に、それは企業、経済、または投資に関する健全な決定を行う能力が可能になります。

しかし、このようなモデルを使用するいくつかの欠点があります。変数はすべての履歴データに基づいているため、成果がすべての前提条件に基づいています。これは、正確に正確ではないので、将来の予測に分析を適用する際にエラーの余地があるかもしれないことを意味します。