Análise sensitiva
O que é análise de sensibilidade?
Uma análise de sensibilidade determina como diferentes valores de uma variável independente afetam uma determinada variável dependente sob um determinado conjunto de premissas. Em outras palavras, as análises de sensibilidade estudam como várias fontes de incerteza em um modelo matemático contribuem para a incerteza geral do modelo. Essa técnica é usada dentro de limites específicos que dependem de uma ou mais variáveis de entrada.
A análise de sensibilidade é usada no mundo dos negócios e no campo da economia. É comumente usado por analistas financeiros e economistas e também é conhecido como análise what-if.
Principais vantagens
- Uma análise de sensibilidade determina como diferentes valores de uma variável independente afetam uma determinada variável dependente sob um determinado conjunto de premissas.
- Este modelo também é conhecido como análise what-if ou simulação.
- A análise de sensibilidade pode ser usada para ajudar a fazer previsões sobre os preços das ações de empresas de capital aberto ou como as taxas de juros afetam os preços dos títulos.
- A análise de sensibilidade permite a previsão usando dados históricos e verdadeiros.
Como funciona a análise de sensibilidade
A análise de sensibilidade é um modelo financeiro que determina como as variáveis de destino são afetadas com base nas mudanças em outras variáveis conhecidas como variáveis de entrada. Este modelo também é conhecido como análise what-if ou simulação. É uma forma de prever o resultado de uma decisão com base em um certo conjunto de variáveis. Ao criar um determinado conjunto de variáveis, um analista pode determinar como as mudanças em uma variável afetam o resultado.
Ambas as variáveis de destino e de entrada – ou independentes e dependentes – são totalmente analisadas quando a análise de sensibilidade é conduzida. A pessoa que faz a análise observa como as variáveis se movem e também como o destino é afetado pela variável de entrada.
A análise de sensibilidade pode ser usada para ajudar a fazer previsões nos preços das ações de empresas públicas. Algumas das variáveis que afetam os preços das ações incluem os lucros da empresa, o número de ações em circulação, os índices dívida / patrimônio líquido (D / E) e o número de concorrentes no setor. A análise pode ser refinada sobre os preços futuros das ações, fazendo diferentes suposições ou adicionando diferentes variáveis. Este modelo também pode ser usado para determinar o efeito que as mudanças nas taxas de juros têm sobre os preços dos títulos. Nesse caso, as taxas de juros são a variável independente, enquanto os preços dos títulos são a variável dependente.
Os investidores também podem usar a análise de sensibilidade para determinar os efeitos que diferentes variáveis têm em seus retornos de investimento.
A análise de sensibilidade permite a previsão usando dados históricos e verdadeiros. Ao estudar todas as variáveis e os resultados possíveis, decisões importantes podem ser tomadas sobre os negócios, a economia e sobre como fazer investimentos.
Exemplo de análise de sensibilidade
Suponha que Sue seja uma gerente de vendas que deseja compreender o impacto do tráfego do cliente nas vendas totais. Ela determina que as vendas são função do preço e do volume de transações. O preço de um widget é de $ 1.000, e Sue vendeu 100 no ano passado com vendas totais de $ 100.000. Sue também determina que um aumento de 10% no tráfego de clientes aumenta o volume de transações em 5%. Isso permite que ela construa um modelo financeiro e uma análise de sensibilidade em torno dessa equação com base em declarações hipotéticas. Ele pode dizer a ela o que acontecerá com as vendas se o tráfego de clientes aumentar em 10%, 50% ou 100%. Com base em 100 transações hoje, um aumento de 10%, 50% ou 100% no tráfego de clientes equivale a um aumento nas transações de 5%, 25% ou 50%, respectivamente. A análise de sensibilidade demonstra que as vendas são altamente sensíveis a mudanças no tráfego de clientes.
Análise de Sensibilidade vs. Cenário
Em finanças, uma análise de sensibilidade é criada para compreender o impacto de uma série de variáveis em um determinado resultado. É importante notar que uma análise de sensibilidade não é o mesmo que uma análise de cenário. Por exemplo, suponha que um analista de ações queira fazer uma análise de sensibilidade e uma análise de cenário em torno do impacto do lucro por ação (EPS) na avaliação relativa de uma empresa usando o múltiplo preço-lucro (P / L).
A análise de sensibilidade é baseada nas variáveis que afetam a avaliação, que um modelo financeiro pode representar usando as variáveis de preço e EPS. A análise de sensibilidade isola essas variáveis e, em seguida, registra a gama de resultados possíveis. Por outro lado, para uma análise de cenário, o analista determina um determinado cenário, como uma quebra do mercado de ações ou mudança na regulamentação do setor. Ele então altera as variáveis dentro do modelo para se alinhar com esse cenário. Juntos, o analista tem uma visão abrangente. Ele agora conhece toda a gama de resultados, dados todos os extremos, e tem uma compreensão de quais seriam os resultados, dado um conjunto específico de variáveis definidas por cenários da vida real.
Benefícios e limitações da análise de sensibilidade
A realização de análises de sensibilidade oferece vários benefícios para os tomadores de decisão. Primeiro, ele atua como um estudo aprofundado de todas as variáveis. Por ser mais aprofundado, as previsões podem ser muito mais confiáveis. Em segundo lugar, permite que os tomadores de decisão identifiquem onde podem fazer melhorias no futuro. Por fim, permite a capacidade de tomar decisões acertadas sobre as empresas, a economia ou seus investimentos.
Mas existem algumas desvantagens em usar um modelo como este. Os resultados são todos baseados em suposições porque as variáveis são todas baseadas em dados históricos. Isso significa que não é exatamente preciso, então pode haver espaço para erros ao aplicar a análise a previsões futuras.