敏感性分析
敏感性分析顯示在特定假設條件下，不同獨立變量的值如何影響依賴變量。公司使用敏感性分析來識別機會、減輕風險，並向高層管理人員傳達決策。
敏感性分析由金融分析師和經濟學家在商業和經濟領域中使用，也被稱為 “假設分析”。
定義：敏感性分析顯示在特定假設條件下，不同獨立變量的值如何影響依賴變量。公司使用敏感性分析來識別機會、減輕風險，並向高層管理人員傳達決策。敏感性分析由金融分析師和經濟學家在商業和經濟領域中使用，也被稱為 “假設分析”。
起源：敏感性分析的概念最早可以追溯到 20 世紀中期，隨着計算機技術的發展，敏感性分析逐漸成為金融和經濟領域的重要工具。最初，它主要用於工程和科學領域，後來被引入金融和經濟分析中，以幫助決策者更好地理解變量之間的關係。
類別與特點：敏感性分析可以分為單變量敏感性分析和多變量敏感性分析。
- 單變量敏感性分析：只改變一個獨立變量，觀察其對依賴變量的影響。這種方法簡單直觀，適用於初步分析。
- 多變量敏感性分析：同時改變多個獨立變量，觀察其對依賴變量的綜合影響。這種方法更復雜，但能提供更全面的分析結果。
- 幫助識別關鍵變量及其對結果的影響。
- 提供決策支持，幫助管理層做出更明智的決策。
- 減輕風險，通過模擬不同情景，識別潛在風險。
具體案例：
- 案例一：一家制造公司使用敏感性分析來評估原材料價格波動對生產成本的影響。通過改變原材料價格，分析其對總生產成本的影響，公司能夠更好地制定採購策略，降低成本風險。
- 案例二：一家投資公司使用敏感性分析來評估不同市場條件下投資組合的表現。通過改變市場增長率、利率等變量，分析其對投資回報的影響，公司能夠優化投資組合，提升收益。
常見問題：
- 問題一：敏感性分析的結果是否可靠？
解答：敏感性分析的結果依賴於輸入數據的準確性和假設條件的合理性。如果輸入數據不準確或假設條件不合理，分析結果可能會偏離實際情況。 - 問題二：如何選擇敏感性分析的變量？
解答：選擇變量時應考慮其對依賴變量的潛在影響，通常選擇那些對結果有顯著影響的關鍵變量。
