Glavni » algoritmično trgovanje » Analiza občutljivosti

Analiza občutljivosti

algoritmično trgovanje : Analiza občutljivosti
Kaj je analiza občutljivosti?

Analiza občutljivosti določa, kako različne vrednosti neodvisne spremenljivke vplivajo na določeno odvisno spremenljivko pod določenim nizom predpostavk. Z drugimi besedami, analize občutljivosti preučujejo, kako različni viri negotovosti v matematičnem modelu prispevajo k celotni negotovosti modela. Ta tehnika se uporablja znotraj določenih meja, ki so odvisne od ene ali več vhodnih spremenljivk.

Analiza občutljivosti se uporablja v poslovnem svetu in na področju ekonomije. Običajno jo uporabljajo finančni analitiki in ekonomisti, poznana pa je tudi kot analiza, kaj če.

Ključni odvzemi

  • Analiza občutljivosti določa, kako različne vrednosti neodvisne spremenljivke vplivajo na določeno odvisno spremenljivko pod določenim nizom predpostavk.
  • Ta model se imenuje tudi "kaj-če" ali simulacijska analiza.
  • Analiza občutljivosti lahko uporabimo za napovedovanje cen delnic javnih delniških družb ali kako obrestne mere vplivajo na cene obveznic.
  • Analiza občutljivosti omogoča napovedovanje z uporabo zgodovinskih, resničnih podatkov.

Kako deluje analiza občutljivosti

Analiza občutljivosti je finančni model, ki določa, kako vplivajo ciljne spremenljivke na podlagi sprememb drugih spremenljivk, znanih kot vhodne spremenljivke. Ta model se imenuje tudi "kaj-če" ali simulacijska analiza. To je način napovedi rezultata odločitve glede na določen obseg spremenljivk. Z ustvarjanjem danega niza spremenljivk lahko analitik ugotovi, kako spremembe ene spremenljivke vplivajo na rezultat.

Ko se izvede analiza občutljivosti, se v celoti analizirajo ciljne in vhodne spremenljivke ali neodvisne in odvisne spremenljivke. Oseba, ki izvaja analizo, pogleda, kako se spremenljivke premikajo, pa tudi, kako na cilj vpliva vhodna spremenljivka.

Analiza občutljivosti lahko uporabimo za napovedovanje cen delnic javnih podjetij. Nekatere spremenljivke, ki vplivajo na cene delnic, vključujejo dobiček podjetja, število odprtih delnic, razmerja med dolgom in lastniškim kapitalom (D / E) in število konkurentov v panogi. Analiza je mogoče natančneje opredeliti prihodnje cene delnic z različnimi predpostavkami ali dodajanjem različnih spremenljivk. Ta model je mogoče uporabiti tudi za določitev učinka sprememb obrestnih mer na cene obveznic. V tem primeru so obrestne mere neodvisna spremenljivka, medtem ko so cene obveznic odvisna spremenljivka.

Vlagatelji lahko z analizo občutljivosti uporabijo tudi določitev učinkov različnih spremenljivk na donosnost naložb.

Analiza občutljivosti omogoča napovedovanje z uporabo zgodovinskih, resničnih podatkov. S preučevanjem vseh spremenljivk in možnih rezultatov lahko sprejmemo pomembne odločitve o podjetjih, gospodarstvu in naložbah.

1:48

Analiza občutljivosti

Primer analize občutljivosti

Predpostavimo, Sue je vodja prodaje, ki želi razumeti vpliv prometa kupcev na skupno prodajo. Določa, da je prodaja odvisna od cene in obsega transakcij. Cena pripomočka je 1.000 dolarjev, Sue pa jih je lani prodala 100 za skupno prodajo 100.000 dolarjev. Sue prav tako določa, da 10-odstotno povečanje prometa strank poveča obseg transakcij za 5%. To ji omogoča, da oblikuje finančni model in analizo občutljivosti okoli te enačbe na podlagi izjav, kaj-če. Lahko ji pove, kaj se zgodi s prodajo, če se kupčev promet poveča za 10%, 50% ali 100%. Na podlagi 100 transakcij danes 10-odstotno, 50-odstotno ali 100-odstotno povečanje prometa strank pomeni povečanje transakcij za 5%, 25% ali 50%. Analiza občutljivosti kaže, da je prodaja zelo občutljiva na spremembe v prometu kupcev.

Analiza občutljivosti v primerjavi s scenarijem

V financah se oblikuje analiza občutljivosti, da se razume vpliv različnih spremenljivk na dani rezultat. Pomembno je upoštevati, da analiza občutljivosti ni enaka analizi scenarijev. Kot primer, predpostavimo, da želi lastniški analitik narediti analizo občutljivosti in analizo scenarijev o vplivu dobička na delnico (EPS) na relativno vrednotenje podjetja z uporabo večkratnika cena do dobička (P / E).

Analiza občutljivosti temelji na spremenljivkah, ki vplivajo na vrednotenje, ki jih finančni model lahko prikazuje s ceno spremenljivk in EPS. Analiza občutljivosti izolira te spremenljivke in nato zapiše obseg možnih rezultatov. Po drugi strani pa analitik za analizo scenarijev določi določen scenarij, kot je zlom borze ali sprememba industrijske ureditve. Nato spremeni spremenljivke v modelu, da se uskladi s tem scenarijem. Če skupaj sestavimo, ima analitik celostno sliko. Zdaj pozna celoten obseg rezultatov, glede na vse skrajnosti, in razume, kakšni bi bili rezultati, glede na poseben sklop spremenljivk, opredeljenih v resničnih scenarijih.

Koristi in omejitve analize občutljivosti

Izvajanje analize občutljivosti prinaša številne prednosti za tiste, ki odločajo. Prvič, deluje kot poglobljena študija vseh spremenljivk. Ker so bolj poglobljene, so napovedi morda veliko bolj zanesljive. Drugič, nosilcem odločanja omogoča, da ugotovijo, kje se lahko v prihodnosti izboljšajo. Končno omogoča tudi sprejemanje trdnih odločitev o podjetjih, gospodarstvu ali njihovih naložbah.

Vendar pa je pri uporabi takšnega modela nekaj slabosti. Vsi rezultati temeljijo na predpostavkah, ker vse spremenljivke temeljijo na preteklih podatkih. To pomeni, da ni ravno natančen, zato lahko pri uporabi analize v prihodnjih napovedih obstaja nekaj napak.

Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.

Sorodni pogoji

Kako deluje analiza tveganja Analiza tveganj je postopek ocenjevanja verjetnosti, da bo prišlo do škodljivih dogodkov v podjetniškem, vladnem ali okoljskem sektorju. več občutljivosti Če upoštevamo vsak dejavnik, ki vpliva na določen instrument negativno ali pozitivno, je občutljivost obseg, na katerega finančni instrument reagira. več Multivariatni model Multivariatni model je priljubljeno statistično orodje, ki uporablja več spremenljivk za napovedovanje možnih naložbenih rezultatov. več Simulacija Monte Carlo Monte Carlo simulacije se uporabljajo za modeliranje verjetnosti različnih izidov v procesu, ki ga zaradi posega naključnih spremenljivk ni težko predvideti. več Zakaj je stohastično modeliranje manj zapleteno, kot se sliši Stohastično modeliranje je orodje za odločanje o naložbah, ki uporablja naključne spremenljivke in daje številne različne rezultate. več Kako deluje več linearna regresija Več linearna regresija (MLR) je statistična tehnika, ki uporablja več pojasnjevalnih spremenljivk za napovedovanje izida spremenljivke odziva. več partnerskih povezav
Priporočena
Pustite Komentar