Análise sensitiva
Uma análise de sensibilidade determina como os diferentes valores de uma variável independente afetam uma variável dependente específica em um determinado conjunto de suposições. Em outras palavras, as análises de sensibilidade estudam como várias fontes de incerteza em um modelo matemático contribuem para a incerteza geral do modelo. Essa técnica é usada dentro de limites específicos que dependem de uma ou mais variáveis de entrada.
A análise de sensibilidade é usada no mundo dos negócios e no campo da economia. É comumente usado por analistas financeiros e economistas e também é conhecido como uma análise hipotética.
Principais Takeaways
- Uma análise de sensibilidade determina como os diferentes valores de uma variável independente afetam uma variável dependente específica em um determinado conjunto de suposições.
- Esse modelo também é referido como uma análise de simulação e se-se.
- A análise de sensibilidade pode ser usada para ajudar a fazer previsões nos preços das ações de empresas de capital aberto ou como as taxas de juros afetam os preços dos títulos.
- A análise de sensibilidade permite a previsão usando dados históricos verdadeiros.
Como a análise de sensibilidade funciona
A análise de sensibilidade é um modelo financeiro que determina como as variáveis-alvo são afetadas com base em alterações em outras variáveis conhecidas como variáveis de entrada. Esse modelo também é chamado de análise de simulação e simulação. É uma maneira de prever o resultado de uma decisão, dado um certo intervalo de variáveis. Ao criar um determinado conjunto de variáveis, um analista pode determinar como as mudanças em uma variável afetam o resultado.
As variáveis alvo e de entrada - ou independentes e dependentes - são totalmente analisadas quando a análise de sensibilidade é realizada. A pessoa que faz a análise analisa como as variáveis se movem e como o destino é afetado pela variável de entrada.
A análise de sensibilidade pode ser usada para ajudar a fazer previsões nos preços das ações de empresas públicas. Algumas das variáveis que afetam os preços das ações incluem o lucro da empresa, o número de ações em circulação, os índices de dívida / patrimônio (D / E) e o número de concorrentes no setor. A análise pode ser refinada sobre os preços futuros das ações, fazendo suposições diferentes ou adicionando variáveis diferentes. Esse modelo também pode ser usado para determinar o efeito que as mudanças nas taxas de juros têm sobre os preços dos títulos. Nesse caso, as taxas de juros são a variável independente, enquanto os preços dos títulos são a variável dependente.
Os investidores também podem usar a análise de sensibilidade para determinar os efeitos que diferentes variáveis têm em seus retornos de investimento.
A análise de sensibilidade permite a previsão usando dados históricos verdadeiros. Ao estudar todas as variáveis e os possíveis resultados, decisões importantes podem ser tomadas sobre negócios, economia e investimentos.
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Exemplo de análise de sensibilidade
Suponha que Sue é um gerente de vendas que deseja entender o impacto do tráfego de clientes no total de vendas. Ela determina que as vendas são uma função do preço e do volume da transação. O preço de um widget é de US $ 1.000, e Sue vendeu 100 no ano passado para vendas totais de US $ 100.000. Sue também determina que um aumento de 10% no tráfego de clientes aumenta o volume de transações em 5%. Isso permite que ela construa um modelo financeiro e uma análise de sensibilidade em torno dessa equação com base em declarações hipotéticas. Pode dizer a ela o que acontece com as vendas se o tráfego do cliente aumentar em 10%, 50% ou 100%. Com base em 100 transações hoje, um aumento de 10%, 50% ou 100% no tráfego de clientes equivale a um aumento nas transações em 5%, 25% ou 50%, respectivamente. A análise de sensibilidade demonstra que as vendas são altamente sensíveis a mudanças no tráfego do cliente.
Análise de sensibilidade x cenário
Nas finanças, é criada uma análise de sensibilidade para entender o impacto que uma série de variáveis tem sobre um determinado resultado. É importante observar que uma análise de sensibilidade não é a mesma que uma análise de cenário. Por exemplo, suponha que um analista de patrimônio queira fazer uma análise de sensibilidade e uma análise de cenário em torno do impacto do lucro por ação (EPS) na avaliação relativa de uma empresa usando o múltiplo preço / lucro (P / E).
A análise de sensibilidade é baseada nas variáveis que afetam a avaliação, que um modelo financeiro pode representar usando o preço e o EPS das variáveis. A análise de sensibilidade isola essas variáveis e, em seguida, registra a faixa de possíveis resultados. Por outro lado, para uma análise de cenário, o analista determina um determinado cenário, como uma quebra do mercado de ações ou alteração na regulamentação do setor. Ele então altera as variáveis no modelo para se alinhar com esse cenário. Juntos, o analista tem uma imagem abrangente. Ele agora conhece toda a gama de resultados, considerando todos os extremos, e tem um entendimento de quais seriam os resultados, considerando um conjunto específico de variáveis definidas pelos cenários da vida real.
Benefícios e limitações da análise de sensibilidade
A realização de análises de sensibilidade fornece vários benefícios para os tomadores de decisão. Primeiro, ele atua como um estudo aprofundado de todas as variáveis. Por ser mais aprofundado, as previsões podem ser muito mais confiáveis. Em segundo lugar, permite que os tomadores de decisão identifiquem onde podem fazer melhorias no futuro. Por fim, permite a capacidade de tomar decisões sólidas sobre empresas, economia ou investimentos.
Mas existem algumas desvantagens em usar um modelo como este. Os resultados são todos baseados em suposições, porque as variáveis são baseadas em dados históricos. Isso significa que não é exatamente preciso; portanto, pode haver espaço para erro ao aplicar a análise a previsões futuras.
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