Головна » алгоритмічна торгівля » Аналіз чутливості

Аналіз чутливості

алгоритмічна торгівля : Аналіз чутливості
Що таке аналіз чутливості?

Аналіз чутливості визначає, як різні значення незалежної змінної впливають на певну залежну змінну за заданим набором припущень. Іншими словами, аналіз чутливості вивчає, як різні джерела невизначеності в математичній моделі сприяють загальній невизначеності моделі. Ця методика використовується в конкретних межах, які залежать від однієї або декількох вхідних змінних.

Аналіз чутливості використовується у світі бізнесу та в галузі економіки. Він зазвичай використовується фінансовими аналітиками та економістами, а також відомий як аналіз "що робити".

Ключові вивезення

  • Аналіз чутливості визначає, як різні значення незалежної змінної впливають на певну залежну змінну за заданим набором припущень.
  • Цю модель також називають аналізом що робити чи імітаційного аналізу.
  • Аналіз чутливості може бути використаний для прогнозування цін акцій публічно торгуваних компаній або як процентні ставки впливають на ціни облігацій.
  • Аналіз чутливості дозволяє прогнозувати з використанням історичних, правдивих даних.

Як працює аналіз чутливості

Аналіз чутливості - це фінансова модель, яка визначає, як впливають цільові змінні на основі змін інших змінних, відомих як вхідні змінні. Цю модель також називають аналізом що робити чи імітаційним аналізом. Це спосіб передбачити результат рішення з урахуванням певного діапазону змінних. Створюючи заданий набір змінних, аналітик може визначити, як зміни однієї змінної впливають на результат.

Як цільові, так і вхідні (або незалежні та залежні) змінні повністю аналізуються, коли проводиться аналіз чутливості. Людина, яка робить аналіз, дивиться на те, як переміщуються змінні, а також на те, як на ціль впливає вхідна змінна.

Аналіз чутливості може бути використаний для прогнозування цін акцій публічних компаній. Деякі змінні, що впливають на ціни на акції, включають прибуток компанії, кількість випущених акцій, коефіцієнт боргу до власного капіталу (D / E) та кількість конкурентів у галузі. Аналіз можна уточнити щодо майбутніх цін на акції, зробивши різні припущення або додавши різні змінні. Ця модель також може бути використана для визначення ефекту зміни процентних ставок на ціни облігацій. У цьому випадку процентні ставки є незалежною змінною, тоді як ціни облігацій є залежною змінною.

Інвестори можуть також використовувати аналіз чутливості для визначення впливу різних змінних на їх інвестиційну прибутковість.

Аналіз чутливості дозволяє прогнозувати з використанням історичних, правдивих даних. Вивчаючи всі змінні та можливі результати, можна прийняти важливі рішення щодо бізнесу, економіки та інвестицій.

1:48

Аналіз чутливості

Приклад аналізу чутливості

Припустимо, Сью - менеджер з продажу, який хоче зрозуміти вплив трафіку клієнтів на загальний обсяг продажів. Вона визначає, що продажі є функцією ціни та обсягу транзакцій. Ціна віджета становить 1000 доларів, а Сью минулого року продала 100 за загальний обсяг продажів у 100 000 доларів. Сью також визначає, що 10% збільшення трафіку клієнтів збільшує обсяг транзакцій на 5%. Це дозволяє їй побудувати фінансову модель та аналіз чутливості навколо цього рівняння на основі тверджень що робити. Це може сказати їй, що відбувається з продажами, якщо трафік клієнтів збільшується на 10%, 50% або 100%. Виходячи з 100 транзакцій сьогодні, збільшення трафіку клієнтів на 10%, 50% або 100% прирівнюється до збільшення транзакцій на 5%, 25% або 50% відповідно. Аналіз чутливості демонструє, що продажі дуже чутливі до змін у трафіку клієнтів.

Аналіз чутливості та сценаріїв

У галузі фінансів створюється аналіз чутливості для розуміння впливу ряду змінних на даний результат. Важливо зазначити, що аналіз чутливості не є таким же, як сценарій аналізу. Як приклад, припустимо, аналітик власного капіталу хоче зробити аналіз чутливості та сценарій аналізу впливу впливу прибутку на акцію (EPS) на відносну оцінку компанії, використовуючи кратну ціну до прибутку (P / E).

Аналіз чутливості базується на змінних, що впливають на оцінку, яку фінансова модель може зобразити, використовуючи ціну змінних та EPS. Аналіз чутливості виділяє ці змінні, а потім записує коло можливих результатів. З іншого боку, для аналізу сценарію аналітик визначає певний сценарій, такий як крах фондового ринку або зміна регулювання галузі. Потім він змінює змінні в межах моделі, щоб відповідати цьому сценарію. У сукупності аналітик має вичерпну картину. Зараз він знає повний спектр результатів, враховуючи всі крайності, і розуміє, якими будуть результати, враховуючи конкретний набір змінних, визначених сценаріями реального життя.

Переваги та обмеження аналізу чутливості

Проведення аналізу чутливості дає ряд переваг для осіб, які приймають рішення. По-перше, він виступає як поглиблене вивчення всіх змінних. Оскільки це більш поглиблене, прогнози можуть бути набагато достовірнішими. По-друге, це дозволяє особам, які приймають рішення, визначати, де вони можуть вдосконалитись у майбутньому. Нарешті, це дає можливість приймати обґрунтовані рішення щодо компаній, економіки чи їх інвестицій.

Але є деякі недоліки використання такої моделі, як ця. Всі результати ґрунтуються на припущеннях, оскільки всі змінні базуються на історичних даних. Це означає, що він не зовсім точний, тому може бути місце помилки при застосуванні аналізу до майбутніх прогнозів.

Порівняйте інвестиційні рахунки Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.

Пов'язані умови

Як працює аналіз ризику Аналіз ризику - це процес оцінки ймовірності виникнення несприятливих подій у корпоративному, державному чи екологічному секторах. Більше чутливості Облік кожного фактора, який впливає на певний інструмент негативно чи позитивно, чутливість - це величина, на яку фінансовий інструмент реагує. детальніше Багатоваріантна модель Багатоваріантна модель - популярний статистичний інструмент, який використовує кілька змінних для прогнозування можливих результатів інвестицій. детальніше Моделювання Монте-Карло Моделювання Монте-Карло використовуються для моделювання ймовірності різних результатів у процесі, який неможливо передбачити через втручання випадкових величин. докладніше Чому стохастичне моделювання менш складне, ніж звучить. Стохастичне моделювання - це інструмент, який застосовується для прийняття інвестиційних рішень, який використовує випадкові величини та дає безліч різних результатів. докладніше Як працює множинна лінійна регресія Множинна лінійна регресія (MLR) - це статистична методика, яка використовує кілька пояснювальних змінних для прогнозування результату змінної відповіді. більше Посилання партнерів
Рекомендуємо
Залиште Свій Коментар