敏感性分析
敏感性分析显示在特定假设条件下，不同独立变量的值如何影响依赖变量。公司使用敏感性分析来识别机会、减轻风险，并向高层管理人员传达决策。
敏感性分析由金融分析师和经济学家在商业和经济领域中使用，也被称为 “假设分析”。
定义：敏感性分析显示在特定假设条件下，不同独立变量的值如何影响依赖变量。公司使用敏感性分析来识别机会、减轻风险，并向高层管理人员传达决策。敏感性分析由金融分析师和经济学家在商业和经济领域中使用，也被称为 “假设分析”。
起源：敏感性分析的概念最早可以追溯到 20 世纪中期，随着计算机技术的发展，敏感性分析逐渐成为金融和经济领域的重要工具。最初，它主要用于工程和科学领域，后来被引入金融和经济分析中，以帮助决策者更好地理解变量之间的关系。
类别与特点：敏感性分析可以分为单变量敏感性分析和多变量敏感性分析。
- 单变量敏感性分析：只改变一个独立变量，观察其对依赖变量的影响。这种方法简单直观，适用于初步分析。
- 多变量敏感性分析：同时改变多个独立变量，观察其对依赖变量的综合影响。这种方法更复杂，但能提供更全面的分析结果。
- 帮助识别关键变量及其对结果的影响。
- 提供决策支持，帮助管理层做出更明智的决策。
- 减轻风险，通过模拟不同情景，识别潜在风险。
具体案例：
- 案例一：一家制造公司使用敏感性分析来评估原材料价格波动对生产成本的影响。通过改变原材料价格，分析其对总生产成本的影响，公司能够更好地制定采购策略，降低成本风险。
- 案例二：一家投资公司使用敏感性分析来评估不同市场条件下投资组合的表现。通过改变市场增长率、利率等变量，分析其对投资回报的影响，公司能够优化投资组合，提升收益。
常见问题：
- 问题一：敏感性分析的结果是否可靠？
解答：敏感性分析的结果依赖于输入数据的准确性和假设条件的合理性。如果输入数据不准确或假设条件不合理，分析结果可能会偏离实际情况。 - 问题二：如何选择敏感性分析的变量？
解答：选择变量时应考虑其对依赖变量的潜在影响，通常选择那些对结果有显著影响的关键变量。
