Analisis Sensitivitas

Apa itu analisis sensitivitas?

Dia Analisis Sensitivitas Ini adalah teknik yang menentukan bagaimana nilai yang berbeda dari variabel independen dampak variabel dependen di bawah serangkaian asumsi. Mempelajari bagaimana ketidakpastian dalam hasil model atau sistem matematika dapat ditugaskan ke sumber yang berbeda dalam variabel inputnya.

Teknik ini digunakan dalam batas spesifik yang bergantung pada satu atau lebih variabel input, seperti efek perubahan suku bunga (variabel independen) dalam harga obligasi (variabel dependen).

Analisis sensitivitas, mengingat berbagai variabel tertentu, adalah cara memprediksi hasil dari suatu keputusan. Ini juga dikenal sebagai analisis simulasi atau "apa yang terjadi ya". Dengan membuat set variabel tertentu, seorang analis dapat menentukan bagaimana perubahan dalam suatu variabel mempengaruhi hasil.

Praktik terkait adalah analisis ketidakpastian, yang lebih fokus pada kuantifikasi dan penyebaran ketidakpastian. Idealnya, analisis ketidakpastian dan sensitivitas harus dieksekusi bersama.

Untuk apa analisis sensitivitas?

Salah satu aplikasi utama analisis sensitivitas adalah dalam penggunaan model oleh manajer dan bertanggung jawab untuk pengambilan keputusan. Semua konten yang diperlukan dapat digunakan untuk model keputusan melalui aplikasi analisis sensitivitas yang berulang.

Ini membantu analis keputusan untuk memahami ketidakpastian, pro dan kontra, dengan keterbatasan dan ruang lingkup model keputusan.

Sebagian besar keputusan dibuat di bawah ketidakpastian. Teknik untuk sampai ke kesimpulan adalah mengganti semua parameter yang tidak pasti dengan nilai yang diharapkan; Maka analisis sensitivitas dilakukan.

Dapat melayani Anda: perhitungan perkembangan ekonomi suatu negara

Evaluasi kepercayaan pada model

Ini akan menjadi kelonggaran bagi seseorang yang membuat keputusan untuk memiliki beberapa indikasi tentang seberapa sensitif pemilihan akan mengubah satu atau lebih variabel input. Praktik pemodelan yang baik mengharuskan pemodel melakukan evaluasi kepercayaan pada model.

Pertama, ini membutuhkan kuantifikasi ketidakpastian dalam hasil model apa pun (analisis ketidakpastian); dan kedua, evaluasi berapa banyak setiap entri berkontribusi pada ketidakpastian hasilnya.

Analisis sensitivitas membahas yang kedua dari titik -titik ini (meskipun analisis ketidakpastian adalah prekursor yang diperlukan), memainkan peran memesan gaya dan relevansi variabel input untuk menentukan variasi dalam hasilnya.

Dalam model yang melibatkan banyak variabel input, analisis sensitivitas adalah bahan penting untuk konstruksi model dan untuk menjamin kualitas.

Aplikasi

• Aplikasi utama analisis sensitivitas adalah menunjukkan sensitivitas simulasi terhadap ketidakpastian dalam nilai entri model.
• Ini adalah metode untuk memprediksi hasil keputusan jika suatu situasi ternyata berbeda ketika membandingkannya dengan prediksi utama.
• Membantu mengevaluasi risiko strategi.
• Itu berfungsi untuk mengidentifikasi seberapa tergantung hasilnya sehubungan dengan variabel entri tertentu. Menganalisis apakah ketergantungan membantu menilai risiko terkait.
• Membantu membuat keputusan yang tepat dan tepat.
• Ini berfungsi untuk mencari kesalahan dalam model, menemukan hubungan yang tidak terduga antara entri dan hasil.

Bagaimana membuat analisis sensitivitas?

Analisis sensitivitas, juga dikenal sebagai "apa yang terjadi jika" adalah yang paling sering digunakan oleh analis keuangan untuk memprediksi hasil tindakan tertentu ketika dilakukan dalam kondisi tertentu.

Dapat melayani Anda: Ekonomi Wilayah Amazon: Kegiatan Utama

Analisis sensitivitas dilakukan dalam batas yang ditentukan, ditentukan oleh set variabel input independen.

Misalnya, analisis sensitivitas dapat digunakan untuk mempelajari pengaruh perubahan suku bunga pada harga obligasi jika suku bunga meningkat sebesar 1 %.

Pertanyaan "Apa yang salah dengan .. ?"Ini akan menjadi: bagaimana dengan harga bonus jika suku bunga naik 1 %? Pertanyaan ini dijawab dengan analisis sensitivitas.

Analisis dapat dilakukan pada lembar Microsoft Excel, di bagian "Data" dari menu opsi, melalui tombol "Analisis Hipotesis", yang berisi "Temukan Tujuan" dan "Tabel Data".

Ada berbagai metode untuk melakukan analisis sensitivitas:

• Teknik Pemodelan dan Simulasi.
• Alat manajemen skenario melalui Microsoft Excel.

Teknik

Terutama ada dua teknik untuk menganalisis sensitivitas:

Analisis Sensitivitas Lokal

Ini didasarkan pada turunan (numerik atau analitik). Istilah lokal menunjukkan bahwa turunannya diambil pada satu titik. Metode ini cocok untuk fungsi biaya sederhana.

Namun, tidak layak untuk model yang kompleks, seperti model dengan diskontinuitas, karena mereka tidak selalu diturunkan.

Secara matematis, sensitivitas fungsi biaya sehubungan dengan parameter tertentu sama dengan turunan parsial dari fungsi biaya sehubungan dengan parameter ini.

Analisis sensitivitas lokal adalah teknik "satu per satu". Menganalisis dampak parameter tunggal pada saat yang sama pada fungsi biaya, menjaga parameter lainnya tetap.

Dapat melayani Anda: Kegiatan Transformatif: Karakteristik, Pengembangan, Contoh

Analisis Sensitivitas Global

Analisis sensitivitas global adalah pendekatan kedua untuk analisis sensitivitas, yang sering diimplementasikan menggunakan teknik Monte Carlo. Pendekatan ini menggunakan serangkaian sampel global yang digunakan untuk mengeksplorasi ruang desain.

Contoh

John bertanggung jawab atas Penjualan CA Holiday, yang menjual dekorasi Natal di pusat perbelanjaan. John tahu bahwa musim liburan semakin dekat dan pusat perbelanjaan akan ramai.

Dia ingin tahu apakah peningkatan lalu lintas pelanggan di mal akan meningkatkan pendapatan dari total penjualan toko dan, jika demikian, dalam jumlah berapa.

Harga rata -rata paket dekorasi Natal adalah $ 20. Selama musim liburan tahun sebelumnya, Holiday CA menjual 500 paket ornamen Natal. Ini menunjukkan total penjualan $ 10.000.

Setelah melakukan analisis sensitivitas, ditentukan bahwa peningkatan 10 % dalam lalu lintas pelanggan di pusat perbelanjaan menghasilkan peningkatan total penjualan 7 %.

Dengan informasi ini, John dapat memprediksi berapa banyak uang yang akan dihasilkan toko jika lalu lintas pelanggan meningkat sebesar 20 %, 40 % atau 100 %.

Berdasarkan analisis sensitivitas yang ditunjukkan, dapat diamati bahwa peningkatan total penjualan 14 %, 28 %dan 70 %akan dihasilkan, masing -masing.