นิยามการวิเคราะห์ความไว

การวิเคราะห์ความไวคืออะไร?

การวิเคราะห์ความไวจะกำหนดว่าค่าที่แตกต่างกันของตัวแปรอิสระมีผลต่อตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับเฉพาะภายใต้สมมติฐานที่กำหนด กล่าวอีกนัยหนึ่งการวิเคราะห์ความอ่อนไหวศึกษาว่าแหล่งต่าง ๆ ของความไม่แน่นอนในแบบจำลองทางคณิตศาสตร์มีส่วนทำให้เกิดความไม่แน่นอนโดยรวมของแบบจำลองอย่างไร เทคนิคนี้ใช้ภายในขอบเขตเฉพาะที่ขึ้นอยู่กับตัวแปรอินพุตหนึ่งตัวหรือมากกว่า

การวิเคราะห์ความไวถูกนำมาใช้ในโลกธุรกิจและในสาขาเศรษฐศาสตร์ มันถูกใช้โดยนักวิเคราะห์ทางการเงินและนักเศรษฐศาสตร์และเป็นที่รู้จักกันว่าการวิเคราะห์แบบ what-if

ประเด็นที่สำคัญ

• การวิเคราะห์ความอ่อนไหวกำหนดว่าค่าที่แตกต่างของตัวแปรอิสระส่งผลกระทบต่อตัวแปรตามเฉพาะภายใต้ชุดของสมมติฐานที่กำหนดรูปแบบนี้ยังเรียกว่าการวิเคราะห์แบบจำลองแบบ what-if หรือการจำลองการวิเคราะห์ความไวสามารถนำมาใช้เพื่อช่วยในการพยากรณ์ ราคาของ บริษัท ที่มีการซื้อขายสาธารณะหรืออัตราดอกเบี้ยมีผลต่อราคาพันธบัตรอย่างไรการวิเคราะห์ความอ่อนไหวทำให้สามารถคาดการณ์ได้โดยใช้ข้อมูลในอดีตและข้อมูลจริง

การวิเคราะห์ความไวทำงานอย่างไร

การวิเคราะห์ความอ่อนไหวเป็นแบบจำลองทางการเงินที่กำหนดว่าตัวแปรเป้าหมายได้รับผลกระทบอย่างไรจากการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรอื่น ๆ ที่เรียกว่าตัวแปรอินพุต แบบจำลองนี้เรียกอีกอย่างว่าการวิเคราะห์แบบจำลองหรือแบบจำลอง มันเป็นวิธีการทำนายผลลัพธ์ของการตัดสินใจที่กำหนดช่วงของตัวแปร ด้วยการสร้างชุดของตัวแปรที่กำหนดนักวิเคราะห์สามารถพิจารณาว่าการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรหนึ่งมีผลต่อผลลัพธ์อย่างไร

ทั้งเป้าหมายและอินพุต - หรืออิสระและตัวแปรขึ้นอยู่กับจะถูกวิเคราะห์อย่างสมบูรณ์เมื่อทำการวิเคราะห์ความไว คนที่ทำการวิเคราะห์จะมองว่าตัวแปรเคลื่อนตัวอย่างไรรวมถึงวิธีที่เป้าหมายได้รับผลกระทบจากตัวแปรอินพุต

การวิเคราะห์ความไวสามารถนำมาใช้เพื่อช่วยในการทำนายราคาหุ้นของ บริษัท มหาชน ตัวแปรบางตัวที่ส่งผลกระทบต่อราคาหุ้น ได้แก่ ผลประกอบการของ บริษัท จำนวนหุ้นที่โดดเด่นอัตราส่วนหนี้สินต่อทุน (D / E) และจำนวนคู่แข่งในอุตสาหกรรม การวิเคราะห์สามารถปรับปรุงเกี่ยวกับราคาหุ้นในอนาคตโดยการตั้งสมมติฐานที่แตกต่างหรือเพิ่มตัวแปรที่แตกต่างกัน โมเดลนี้ยังสามารถใช้เพื่อกำหนดผลกระทบที่การเปลี่ยนแปลงของอัตราดอกเบี้ยมีผลต่อราคาพันธบัตร ในกรณีนี้อัตราดอกเบี้ยเป็นตัวแปรอิสระในขณะที่ราคาพันธบัตรเป็นตัวแปรขึ้นอยู่กับ

นักลงทุนยังสามารถใช้การวิเคราะห์ความไวเพื่อกำหนดผลกระทบที่แตกต่างกันของตัวแปรที่มีต่อผลตอบแทนการลงทุน

การวิเคราะห์ความไวช่วยให้การคาดการณ์โดยใช้ข้อมูลในอดีตที่แท้จริง โดยการศึกษาตัวแปรทั้งหมดและผลลัพธ์ที่เป็นไปได้การตัดสินใจที่สำคัญสามารถทำได้เกี่ยวกับธุรกิจเศรษฐกิจและการลงทุน

การวิเคราะห์ความไว

ตัวอย่างของการวิเคราะห์ความไว

สมมติว่าซูเป็นผู้จัดการฝ่ายขายที่ต้องการเข้าใจผลกระทบของปริมาณการใช้ข้อมูลลูกค้าต่อยอดขายรวม เธอกำหนดว่ายอดขายเป็นหน้าที่ของราคาและปริมาณธุรกรรม ราคาของเครื่องมือคือ $ 1, 000 และฟ้องขายได้ 100 ปีที่แล้วสำหรับยอดขายรวม $ 100, 000 Sue ยังพิจารณาด้วยว่าปริมาณการใช้งานของลูกค้าเพิ่มขึ้น 10% เพิ่มปริมาณธุรกรรม 5% สิ่งนี้ทำให้เธอสามารถสร้างแบบจำลองทางการเงินและการวิเคราะห์ความอ่อนไหวรอบสมการนี้ได้โดยอิงตามคำสั่งแบบ what-if มันสามารถบอกเธอได้ว่าจะเกิดอะไรขึ้นกับการขายหากปริมาณการใช้งานของลูกค้าเพิ่มขึ้น 10%, 50% หรือ 100% จากการทำธุรกรรม 100 รายการในปัจจุบันการเพิ่มปริมาณการใช้งานของลูกค้าเพิ่มขึ้น 10%, 50% หรือ 100% เท่ากับธุรกรรมที่เพิ่มขึ้น 5%, 25% หรือ 50% ตามลำดับ การวิเคราะห์ความอ่อนไหวแสดงให้เห็นว่ายอดขายมีความอ่อนไหวสูงต่อการเปลี่ยนแปลงปริมาณการใช้งานของลูกค้า

ความไวกับการวิเคราะห์สถานการณ์

ในด้านการเงินการวิเคราะห์ความอ่อนไหวถูกสร้างขึ้นเพื่อทำความเข้าใจถึงผลกระทบที่ตัวแปรต่างๆมีต่อผลลัพธ์ที่ได้รับ สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าการวิเคราะห์ความไวไม่เหมือนกับการวิเคราะห์สถานการณ์ ตัวอย่างเช่นสมมติว่านักวิเคราะห์หลักทรัพย์ต้องการทำการวิเคราะห์ความอ่อนไหวและการวิเคราะห์สถานการณ์รอบผลกระทบของกำไรต่อหุ้น (EPS) ต่อการประเมินค่าที่เกี่ยวข้องของ บริษัท โดยใช้ราคาต่อกำไร (P / E) หลายตัว

การวิเคราะห์ความไวจะขึ้นอยู่กับตัวแปรที่มีผลต่อการประเมินซึ่งรูปแบบทางการเงินสามารถอธิบายโดยใช้ราคาและกำไรต่อหุ้นของตัวแปร การวิเคราะห์ความไวแยกตัวแปรเหล่านี้แล้วบันทึกช่วงของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ ในทางกลับกันสำหรับการวิเคราะห์สถานการณ์นักวิเคราะห์จะกำหนดสถานการณ์บางอย่างเช่นตลาดหุ้นตกหรือเปลี่ยนแปลงในกฎระเบียบอุตสาหกรรม จากนั้นเขาจะเปลี่ยนตัวแปรภายในโมเดลเพื่อให้สอดคล้องกับสถานการณ์นั้น ใส่กันนักวิเคราะห์มีภาพที่ครอบคลุม ตอนนี้เขารู้ผลลัพธ์อย่างเต็มรูปแบบโดยได้รับความสุดขั้วทั้งหมดและมีความเข้าใจในผลลัพธ์ที่จะได้รับด้วยชุดตัวแปรเฉพาะที่กำหนดโดยสถานการณ์ในชีวิตจริง

ประโยชน์และข้อ จำกัด ของการวิเคราะห์ความไว

การวิเคราะห์ความอ่อนไหวทำให้เกิดประโยชน์หลายประการสำหรับผู้มีอำนาจตัดสินใจ ก่อนจะทำหน้าที่เป็นการศึกษาเชิงลึกของตัวแปรทั้งหมด เนื่องจากเป็นข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นการคาดการณ์อาจเชื่อถือได้มากขึ้น ประการที่สองมันช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจในการระบุว่าพวกเขาสามารถทำการปรับปรุงในอนาคต ในที่สุดก็ช่วยให้ความสามารถในการตัดสินใจที่ดีเกี่ยวกับ บริษัท เศรษฐกิจหรือการลงทุนของพวกเขา

แต่มีข้อเสียในการใช้โมเดลเช่นนี้ ผลลัพธ์ทั้งหมดขึ้นอยู่กับสมมติฐานเนื่องจากตัวแปรทั้งหมดขึ้นอยู่กับข้อมูลในอดีต ซึ่งหมายความว่ามันไม่ถูกต้องอย่างแน่นอนดังนั้นอาจมีช่องว่างสำหรับข้อผิดพลาดเมื่อใช้การวิเคราะห์กับการคาดการณ์ในอนาคต