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Analyse der Sensibilität für was funktioniert, wie es geht und Beispiel
Die Sensitivitätsanalyse ist die Technik, die bestimmt, wie sich unterschiedliche Werte einer unabhängigen Variablen auf eine abhängige Variable unter einer Reihe von Annahmen auswirken. Es untersucht, wie die Unsicherheit im Ergebnis eines mathematischen Modells oder Systems verschiedenen Quellen in seinen Eingangsvariablen zugewiesen werden kann.
Diese Technik wird innerhalb bestimmter Limits verwendet, die von einer oder mehreren Eingabevariablen abhängen, z. B. von dem Effekt, den Zinsänderungen (unabhängige Variable) auf die Anleihenkurse haben (abhängige Variable).
Eine Sensitivitätsanalyse ist bei einer bestimmten Anzahl von Variablen eine Möglichkeit, das Ergebnis einer Entscheidung vorherzusagen. Es wird auch als Simulationsanalyse oder "Was wäre wenn" bezeichnet. Durch das Erstellen eines gegebenen Satzes von Variablen kann ein Analyst bestimmen, wie sich Änderungen in einer Variablen auf das Ergebnis auswirken.
Eine verwandte Praxis ist die Unsicherheitsanalyse, die sich mehr auf die Quantifizierung und Ausbreitung von Unsicherheit konzentriert. Idealerweise sollten Unsicherheits- und Sensitivitätsanalysen zusammen durchgeführt werden.
Index
- 1 Wozu dient es?
- 1.1 Bewertung des Vertrauens in das Modell
- 1.2 Anwendungen
- 2 Wie geht das?
- 3 Techniken
- 3.1 Lokale Empfindlichkeitsanalyse
- 3.2 Globale Sensitivitätsanalyse
- 4 Beispiel
- 5 Referenzen
Wofür ist es?
Eine der Schlüsselanwendungen der Sensitivitätsanalyse ist die Verwendung von Modellen durch Manager und Entscheidungsträger. Der gesamte notwendige Inhalt kann durch wiederholte Anwendung der Sensitivitätsanalyse für das Entscheidungsmodell verwendet werden.
Es hilft Entscheidungsanalysten, die Unsicherheiten, die Vor- und Nachteile, die Grenzen und den Umfang eines Entscheidungsmodells zu verstehen.
Die meisten Entscheidungen werden unter Unsicherheit getroffen. Eine Technik, um zu einem Schluss zu kommen, besteht darin, alle unsicheren Parameter durch die erwarteten Werte zu ersetzen; dann wird die Sensitivitätsanalyse durchgeführt.
Bewertung des Vertrauens in das Modell
Es wäre eine Pause für jemanden, der Entscheidungen trifft, um einen Hinweis darauf zu erhalten, wie empfindlich die Auswahl sein wird, wenn eine oder mehrere Eingabevariablen geändert werden. Eine gute Modellierungspraxis erfordert, dass der Modellierer eine Bewertung des Vertrauens in das Modell durchführt.
Erstens erfordert dies die Quantifizierung der Unsicherheit in den Ergebnissen jedes Modells (Unsicherheitsanalyse). und zweitens, bewerten Sie, wie viel jeder Eintrag zur Unsicherheit des Ergebnisses beiträgt.
Die Sensitivitätsanalyse adressiert den zweiten dieser Punkte (obwohl die Unsicherheitsanalyse ein notwendiger Vorläufer ist), wobei die Rolle der Sortierung nach Wichtigkeit die Stärke und Relevanz der Eingabevariablen spielt, um die Variation des Ergebnisses zu bestimmen.
In Modellen mit vielen Eingangsvariablen ist die Sensitivitätsanalyse ein wesentlicher Bestandteil für die Konstruktion des Modells und die Gewährleistung der Qualität.
Verwendet
- Die Schlüsselanwendung der Sensitivitätsanalyse besteht darin, die Empfindlichkeit einer Simulation für die Unsicherheiten in den Eingabewerten des Modells anzugeben.
- Es ist eine Methode, um das Ergebnis einer Entscheidung vorherzusagen, wenn sich eine Situation im Vergleich zu den Schlüsselvorhersagen als anders herausstellt.
- Helfen Sie, das Risiko einer Strategie zu bewerten.
- Er dient dazu, zu identifizieren, wie abhängig das Ergebnis in Bezug auf eine bestimmte Eingabevariable ist. Analysieren Sie, ob die Abhängigkeit dazu beiträgt, das damit verbundene Risiko zu bewerten.
- Helfen Sie, fundierte und angemessene Entscheidungen zu treffen.
- Es dient dazu, nach Fehlern im Modell zu suchen, wenn unerwartete Beziehungen zwischen den Eingaben und den Ergebnissen gefunden werden.
Wie es geht?
Eine Sensitivitätsanalyse, auch bekannt als "Was-wäre-wenn" -Analyse, wird von Finanzanalysten am häufigsten verwendet, um das Ergebnis einer bestimmten Aktion vorherzusagen, wenn sie unter bestimmten Bedingungen durchgeführt wird.
Die Sensitivitätsanalyse wird innerhalb definierter Grenzen durchgeführt, die durch die Menge der unabhängigen Eingabevariablen bestimmt werden.
Zum Beispiel kann die Sensitivitätsanalyse verwendet werden, um den Effekt einer Zinsänderung auf die Anleihenkurse zu untersuchen, wenn die Zinssätze um 1% steigen.
Die Frage "Was passiert, wenn ...?" Wäre: Was passiert mit dem Preis einer Anleihe, wenn die Zinsen um 1% steigen? Diese Frage wird mit der Sensitivitätsanalyse beantwortet.
Die Analyse kann in einem Microsoft Excel-Arbeitsblatt im Bereich "Daten" des Optionsmenüs über die Schaltfläche "Hypothesenanalyse" erfolgen, die "Suchziel" und "Datentabelle" enthält.
Zur Durchführung der Sensitivitätsanalyse gibt es verschiedene Methoden:
- Modellierungs- und Simulationstechniken.
- Szenario-Management-Tools über Microsoft Excel.
Techniken
Es gibt hauptsächlich zwei Techniken, um die Empfindlichkeit zu analysieren:
Lokale Sensitivitätsanalyse
Es basiert auf Derivaten (numerisch oder analytisch). Der lokale Ausdruck zeigt an, dass die Derivate an einem einzigen Punkt genommen werden. Diese Methode eignet sich für einfache Kostenfunktionen.
Für komplexe Modelle, wie z. B. Modelle mit Diskontinuitäten, ist dies jedoch nicht möglich, da sie nicht immer Derivate enthalten.
Mathematisch ist die Empfindlichkeit der Kostenfunktion in Bezug auf bestimmte Parameter gleich der partiellen Ableitung der Kostenfunktion in Bezug auf diese Parameter.
Die lokale Empfindlichkeitsanalyse ist eine "eine nach der anderen" Technik. Analysieren Sie die Auswirkungen eines einzelnen Parameters gleichzeitig auf die Kostenfunktion, wobei Sie die anderen Parameter beibehalten.
Globale Sensitivitätsanalyse
Die globale Sensitivitätsanalyse ist der zweite Ansatz für die Sensitivitätsanalyse, der häufig mit Monte-Carlo-Techniken durchgeführt wird. Dieser Ansatz verwendet eine globale Gruppe von Beispielen, die dazu dienen, den Entwurfsraum zu erkunden.
Beispiel
John ist verantwortlich für den Verkauf von Holiday CA, die Weihnachtsschmuck in einem Einkaufszentrum verkauft. John weiß, dass die Weihnachtszeit naht und dass das Einkaufszentrum überfüllt sein wird.
Er möchte wissen, ob ein Anstieg des Kundenverkehrs in der Mall den Gesamtumsatz des Ladens erhöht und wenn ja, in welcher Höhe.
Der durchschnittliche Preis eines Weihnachtsschmuckpakets beträgt 20 $. Während der Ferienzeit des Vorjahres verkaufte Holiday CA 500 Pakete Weihnachtsschmuck. Dies ergab einen Gesamtumsatz von 10.000 US-Dollar.
Nach Durchführung einer Sensitivitätsanalyse wird festgestellt, dass ein 10% -iger Anstieg des Kundenverkehrs im Einkaufszentrum zu einem Anstieg des Gesamtumsatzes um 7% führt.
Mit diesen Informationen kann John vorhersagen, wie viel Geld das Geschäft generiert, wenn der Kundenverkehr um 20%, 40% oder 100% steigt.
Basierend auf der dargestellten Sensitivitätsanalyse ist zu beobachten, dass ein Anstieg des Gesamtumsatzes um 14%, 28% bzw. 70% erzielt wird.
Referenzen
- Wikipedia, die freie Enzyklopädie (2018). Empfindlichkeitsanalyse. Genommen von: en.wikipedia.org.
- Investopedia (2018). Empfindlichkeitsanalyse. Genommen von: investopedia.com.
- IFC (2018). Was ist eine Sensitivitätsanalyse? Genommen von: corporatefinanceinstitute.com.
- EduPristine (2018). Alles was Sie über die Empfindlichkeitsanalyse wissen wollen. Genommen von: edupriste.com.
- David J. Pannell (1997). Sensitivitätsanalyse: Strategien, Methoden, Konzepte, Beispiele. Fakultät für Agrar- und Ressourcenökonomie, University of Western Australia. Genommen von: dpannell.fnas.uwa.edu.au.