什么是敏感性分析(sensitivity ****ysis)？

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的各种不确定性来源如何影响模型的总体不确定性。此技术用于依赖于一个或多个输入变量的特定边界内。

敏感性分析在商业界和经济学领域都有应用。它通常被金融分析师和经济学家使用，也被称为假设分析。

关键要点

• 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。
• 这个模型也被称为假设或模拟分析。
• 敏感性分析可以用来帮助预测上市公司的股价或利率如何影响债券价格。
• 灵敏度分析允许使用历史真实数据进行预测。

敏感性分析的工作原理

敏感性分析是一种财务模型，它根据被称为输入变量的其他变量的变化来确定目标变量是如何受到影响的。这个模型也被称为假设或模拟分析。它是一种在给定一定变量范围内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。

在进行敏感性分析时，对目标和输入或自变量和因变量都进行了充分的分析。进行分析的人关注变量如何移动以及目标如何受到输入变量的影响。

敏感性分析可以用来帮助预测上市公司的股价。影响股票价格的一些变量包括公司盈利、发行在外的股票数量、债务股本比（D/E）以及行业内竞争对手的数量。通过做出不同的假设或增加不同的变量，可以对未来股票价格的分析进行细化。这个模型也可以用来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。

投资者也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。

敏感性分析允许使用历史真实数据进行预测。通过研究所有的变量和可能的结果，可以做出有关企业、经济和投资的重要决策。

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敏感性分析

敏感性分析示例

假设Sue是一个销售经理，他想了解客户流量对总销售额的影响。她认为销售是价格和交易量的函数。小部件的价格是1000美元，苏去年以10万美元的总销售额售出了100美元。苏还确定，客户流量增加10%会使交易量增加5%。这使得她能够根据假设的报表建立一个财务模型和敏感性分析。如果客户流量增加10%，50%，或100%，这可以告诉她销售会发生什么。根据今天的100笔交易，客户流量增长10%、50%或100%相当于交易量分别增加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。

敏感性与情景分析

在金融学中，建立了一个敏感性分析，以了解一系列变量对给定结果的影响。必须注意，敏感性分析与场景分析不相同。例如，假设一位股票分析师希望通过使用市盈率倍数（P/E）倍数，对每股收益（EPS）对公司相对估值的影响进行敏感性分析和情景分析。

敏感性分析是基于影响估值的变量，财务模型可以用这些变量的价格和每股收益来描述。敏感性分析分离这些变量，然后记录可能结果的范围。另一方面，对于情景分析，分析师确定某个情景，例如股市崩盘或行业监管变化。然后，他更改模型中的变量以与该场景保持一致。综合起来，分析师有一个全面的图景。他现在知道了所有极端情况下的所有结果，并且理解了在现实生活场景中定义的一组特定变量下的结果。

敏感性分析的优点和局限性

进行敏感性分析为决策者提供了许多好处。首先，它是对所有变量的深入研究。因为它更深入，所以预测可能更可靠。其次，它允许决策者确定他们将来在哪里可以做出改进。最后，它允许对公司、经济或其投资做出正确的决策。

但是使用这样的模型有一些缺点。结果都基于假设，因为变量都基于历史数据。这意味着它并不完全准确，因此在将分析应用于未来预测时可能存在误差。