Análise sensitiva

O que é uma análise de sensibilidade?

Ele Análise sensitiva É a técnica que determina como diferentes valores de uma variável independente impactam uma variável dependente sob um conjunto de suposições. Estude como a incerteza no resultado de um modelo ou sistema matemático pode ser atribuído a diferentes fontes em suas variáveis ​​de entrada.

Essa técnica é usada dentro de limites específicos que dependem de uma ou mais variáveis ​​de entrada, como o efeito das mudanças nas taxas de juros (variável independente) nos preços dos títulos (variável dependente).

A análise de sensibilidade, dada uma certa gama de variáveis, é uma maneira de prever o resultado de uma decisão. Também é conhecido como análise de simulação ou "o que acontece sim". Ao criar um determinado conjunto de variáveis, um analista pode determinar como as mudanças em uma variável afetam o resultado.

Uma prática relacionada é uma análise de incerteza, que se concentra mais na quantificação e propagação da incerteza. Idealmente, a análise de incerteza e sensibilidade deve ser executada em conjunto.

O que é uma análise de sensibilidade para?

Uma das principais aplicações da análise de sensibilidade está no uso de modelos pelos gerentes e responsável pela tomada de decisão. Todo o conteúdo necessário pode ser usado para o modelo de decisão através da aplicação repetida de análise de sensibilidade.

Ajuda os analistas de decisão a entender incertezas, prós e contras, com as limitações e o escopo de um modelo de decisão.

A maioria das decisões é tomada sob incerteza. Uma técnica para chegar a uma conclusão é substituir todos os parâmetros incertos pelos valores esperados; Então a análise de sensibilidade é realizada.

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Avaliação da confiança no modelo

Seria uma pausa para alguém que toma decisões para ter alguma indicação sobre a sensibilidade das eleições, mudando uma ou mais variáveis ​​de entrada. Boa prática de modelagem exige que o modelador realize uma avaliação da confiança no modelo.

Primeiro, isso requer quantificar a incerteza nos resultados de qualquer modelo (análise de incerteza); e segundo, avalie quanto cada entrada contribui para a incerteza do resultado.

A análise de sensibilidade aborda o segundo desses pontos (embora a análise da incerteza seja um precursor necessário), desempenhando o papel de ordenar a força e a relevância das variáveis ​​de entrada para determinar a variação no resultado.

Em modelos que envolvem muitas variáveis ​​de entrada, a análise de sensibilidade é um ingrediente essencial para a construção do modelo e para garantir a qualidade.

Formulários

• A principal aplicação da análise de sensibilidade é indicar a sensibilidade de uma simulação a incertezas nos valores de entrada do modelo.
• É um método prever o resultado de uma decisão se uma situação for diferente ao compará -lo com as principais previsões.
• Ajudar a avaliar o risco de uma estratégia.
• Serve para identificar como o resultado é dependente em relação a uma variável de entrada específica. Analisar se a dependência ajuda a avaliar o risco associado.
• Ajudar a tomar decisões informadas e apropriadas.
• Serve para procurar erros no modelo, encontrando relacionamentos inesperados entre entradas e resultados.

Como fazer uma análise de sensibilidade?

Uma análise de sensibilidade, também conhecida como "o que acontece se" é o mais frequentemente usado pelos analistas financeiros para prever o resultado de uma ação específica quando executado sob certas condições.

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A análise de sensibilidade é realizada dentro dos limites definidos, determinados pelo conjunto de variáveis ​​de entrada independentes.

Por exemplo, a análise de sensibilidade pode ser usada para estudar o efeito de uma mudança nas taxas de juros nos preços dos títulos se as taxas de juros aumentarem em 1 %.

A pergunta "o que há de errado com .. ?"Seria: e o preço de um bônus se as taxas de juros subiram 1 %? Esta pergunta é respondida com análise de sensibilidade.

A análise pode ser realizada em uma planilha do Microsoft Excel, na seção "Dados" do menu Opções, através do botão "Analisá -los", que contém "Encontre o objetivo" e a "tabela de dados".

Existem diferentes métodos para realizar a análise de sensibilidade:

• Técnicas de modelagem e simulação.
• Ferramentas de gerenciamento de cenários através do Microsoft Excel.

Técnicas

Existem principalmente duas técnicas para analisar a sensibilidade:

Análise de sensibilidade local

É baseado em derivativos (numéricos ou analíticos). O termo local indica que os derivados são tomados em um ponto. Este método é adequado para funções de custo simples.

No entanto, não é viável para modelos complexos, como modelos com descontinuidades, pois nem sempre derivam.

Matematicamente, a sensibilidade da função de custo em relação a certos parâmetros é igual à derivada parcial da função de custo em relação a esses parâmetros.

A análise de sensibilidade local é uma técnica "uma de cada vez". Analise o impacto de um único parâmetro ao mesmo tempo na função de custo, mantendo os outros parâmetros fixos.

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Análise global de sensibilidade

A análise global de sensibilidade é a segunda abordagem da análise de sensibilidade, que é frequentemente implementada usando técnicas de Monte Carlo. Esta abordagem usa um conjunto global de amostras usadas para explorar o espaço de design.

Exemplo

John está encarregado das vendas da CA Holiday, que vende decorações de Natal em um shopping center. John sabe que a temporada de festas está se aproximando e que o shopping center estará lotado.

Ele quer saber se um aumento no tráfego do cliente no shopping aumentará a receita das vendas totais da loja e, se sim, em que quantidade.

O preço médio de um pacote de decorações de Natal é $ 20. Durante a temporada de festas do ano anterior, o Holiday CA vendeu 500 pacotes de ornamentos de Natal. Isso mostrou uma venda total de US $ 10.000.

Depois de realizar uma análise de sensibilidade, é determinado que um aumento de 10 % no tráfego do cliente no shopping resulta em um aumento de 7 % nas vendas totais.

Com essas informações, John pode prever quanto dinheiro a loja gerará se o tráfego do cliente aumentar em 20 %, 40 % ou 100 %.

Com base na análise de sensibilidade mostrada, pode -se observar que um aumento nas vendas totais de 14 %, 28 %e 70 %será gerado, respectivamente.