Análise de sensibilidade: para que serve e exemplo

A análise de sensibilidade é uma técnica que determina a forma como diferentes valores de impacto variável independente um dependentes sob um conjunto de pressupostos variáveis. Estude como a incerteza no resultado de um modelo ou sistema matemático pode ser atribuída 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 que as mudanças nas taxas de juros (variável independente) têm sobre os preços dos títulos (variável dependente).

Análise de sensibilidade: para que serve e exemplo 1

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 “what if”. Criando um determinado conjunto de variáveis, um analista pode determinar como as mudanças em uma variável afetam o resultado.

Uma prática relacionada é a análise da incerteza, que se concentra mais na quantificação e disseminação da incerteza. Idealmente, as análises de incerteza e sensibilidade devem ser executadas juntas.

Para que serve?

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

Ajuda os analistas de decisão a entender as incertezas, os prós e os 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; Em seguida, a análise de sensibilidade é realizada.

Avaliação da confiança no modelo

Seria uma trégua para alguém que toma decisões ter alguma indicação de quão sensíveis serão as eleições ao alterar uma ou mais variáveis ​​de entrada. Uma boa prática de modelagem requer que o modelador avalie a 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 por importância para determinar a variação no resultado.

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

Usos

– A principal aplicação da análise de sensibilidade é indicar a sensibilidade de uma simulação às incertezas nos valores de entrada do modelo.

– É um método para prever o resultado de uma decisão se uma situação for diferente quando comparada às principais previsões.

– Ajuda a avaliar o risco de uma estratégia.

– Serve para identificar o grau de dependência do resultado em relação a uma variável de entrada específica. Analise se a agência ajuda a avaliar o risco associado.

– Ajude a tomar decisões informadas e apropriadas.

– Serve para procurar erros no modelo, encontrando relacionamentos inesperados entre as entradas e os resultados.

Como fazê-lo?

Uma análise de sensibilidade, também conhecida como análise “o que acontece se”, é a mais frequentemente usada pelos analistas financeiros para prever o resultado de uma ação específica quando realizada sob certas condições.

A análise de sensibilidade é realizada dentro de 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 alteração nas taxas de juros nos preços dos títulos, se as taxas de juros aumentarem em 1%.

A pergunta “E se …?” Seria: O que acontece com o preço de um título se as taxas de juros subirem 1%? Esta pergunta é respondida com a análise de sensibilidade.

A análise pode ser realizada em uma planilha do Microsoft Excel, na seção “Dados” do menu de opções, usando o botão “Análise de hipóteses”, que contém “Destino da pesquisa” e “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 derivadas (numéricas ou analíticas). O termo local indica que os derivativos são obtidos em um único ponto. Este método é adequado para funções simples de custo.

No entanto, não é viável para modelos complexos, como modelos descontínuos, pois nem sempre eles têm derivativos.

Matematicamente, a sensibilidade da função de custo em relação a determinados 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 apenas um parâmetro de cada vez na função de custo, mantendo os outros parâmetros fixos.

Análise de sensibilidade global

A análise de sensibilidade global é a segunda abordagem à análise de sensibilidade, que é frequentemente implementada usando técnicas de Monte Carlo. Essa abordagem usa um conjunto global de amostras que servem para explorar o espaço do design.

Exemplo

John é responsável pelas vendas da Holiday CA, que vende decorações de Natal em um shopping. John sabe que a temporada de férias está se aproximando e que o shopping estará lotado.

Ele quer saber se um aumento no tráfego de clientes no shopping aumentará a receita total de vendas da loja e, em caso afirmativo, em quanto.

O preço médio de um pacote de decorações de Natal é de US $ 20. Durante a temporada de férias do ano anterior, a Holiday CA vendeu 500 pacotes de decorações de Natal. Isso rendeu um total de vendas de US $ 10.000.

Após realizar uma análise de sensibilidade, é determinado que um aumento de 10% no tráfego de clientes no shopping resulta em um aumento de 7% no total de vendas.

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 demonstrada, pode-se observar um aumento nas vendas totais de 14%, 28% e 70%, respectivamente.

Análise de sensibilidade: para que serve e exemplo 2

Referências

  1. Wikipedia, a enciclopédia livre (2018). Análise de sensibilidade Retirado de: en.wikipedia.org.
  2. Investopedia (2018). Análise de sensibilidade Retirado de: investopedia.com.
  3. IFC (2018). O que é análise de sensibilidade? Retirado de: corporatefinanceinstitute.com.
  4. EduPristine (2018). Tudo o que você deseja saber sobre a Análise de sensibilidade. Retirado de: edupristine.com.
  5. David J. Pannell (1997). Análise de sensibilidade: estratégias, métodos, conceitos, exemplos. Escola de Economia Agrícola e de Recursos, Universidade da Austrália Ocidental. Retirado de: dpannell.fnas.uwa.edu.au.

Deixe um comentário

Este site usa cookies para lhe proporcionar a melhor experiência de usuário. política de cookies, clique no link para obter mais informações.

ACEPTAR
Aviso de cookies