Analyse de sensibilité

Qu'est-ce qu'une analyse de sensibilité?

Il Analyse de sensibilité C'est la technique qui détermine comment les différentes valeurs d'une variable indépendante ont un impact sur une variable dépendante dans un ensemble d'hypothèses. Étudiez comment l'incertitude dans le résultat d'un modèle ou d'un système mathématique peut être affecté à différentes sources dans ses variables d'entrée.

Cette technique est utilisée dans des limites spécifiques qui dépendent d'une ou plusieurs variables d'entrée, telles que l'effet des variations des taux d'intérêt (variable indépendante) dans les prix des obligations (variable dépendante).

L'analyse de sensibilité, étant donné une certaine gamme de variables, est un moyen de prédire le résultat d'une décision. Il est également connu sous le nom d'analyse de simulation ou "ce qui se passe oui". En créant un ensemble donné de variables, un analyste peut déterminer comment les modifications d'une variable affectent le résultat.

Une pratique connexe est l'analyse de l'incertitude, qui se concentre davantage sur la quantification et la propagation de l'incertitude. Idéalement, l'analyse de l'incertitude et de la sensibilité doit être exécutée ensemble.

Qu'est-ce qu'une analyse de sensibilité pour?

L'une des applications clés de l'analyse de sensibilité est l'utilisation de modèles par les gestionnaires et responsable de la prise de décision. Tout le contenu nécessaire peut être utilisé pour le modèle de décision à travers l'application répétée de l'analyse de sensibilité.

Il aide les analystes de décision à comprendre les incertitudes, les avantages et les inconvénients, avec les limites et la portée d'un modèle de décision.

La plupart des décisions sont prises dans l'incertitude. Une technique pour arriver à une conclusion consiste à remplacer tous les paramètres incertains par les valeurs attendues; Ensuite, l'analyse de sensibilité est réalisée.

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Évaluation de la confiance dans le modèle

Ce serait un répit pour quelqu'un qui prend des décisions pour avoir une indication sur la sensibilité des élections qui modifieront une ou plusieurs variables d'entrée. Une bonne pratique de modélisation nécessite que le modélisateur effectue une évaluation de la confiance dans le modèle.

Premièrement, cela nécessite de quantifier l'incertitude dans les résultats de tout modèle (analyse d'incertitude); et deuxièmement, évaluez combien chaque entrée contribue à l'incertitude du résultat.

L'analyse de sensibilité aborde la seconde de ces points (bien que l'analyse de l'incertitude soit un précurseur nécessaire), jouant le rôle de la commande de la force et de la pertinence des variables d'entrée pour déterminer la variation du résultat.

Dans les modèles qui impliquent de nombreuses variables d'entrée, l'analyse de sensibilité est un ingrédient essentiel pour la construction du modèle et pour garantir la qualité.

Applications

• L'application clé de l'analyse de sensibilité est d'indiquer la sensibilité d'une simulation aux incertitudes dans les valeurs d'entrée du modèle.
• Il s'agit d'une méthode pour prédire le résultat d'une décision si une situation se révèle différente lors de la comparaison avec des prévisions clés.
• Aider à évaluer le risque de stratégie.
• Il sert à identifier la dépendance du résultat en ce qui concerne une variable d'entrée particulière. Analysez si la dépendance aide à évaluer le risque associé.
• Aider à prendre des décisions éclairées et appropriées.
• Il sert à rechercher des erreurs dans le modèle, en trouvant des relations inattendues entre les entrées et les résultats.

Comment faire une analyse de sensibilité?

Une analyse de sensibilité, également connue sous le nom de «ce qui se passe si» est la plus fréquemment utilisée par les analystes financiers pour prédire le résultat d'une action spécifique lorsqu'elle est effectuée dans certaines conditions.

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L'analyse de sensibilité est réalisée dans des limites définies, déterminées par l'ensemble des variables d'entrée indépendantes.

Par exemple, l'analyse de sensibilité peut être utilisée pour étudier l'effet d'une variation des taux d'intérêt sur les prix des obligations si les taux d'intérêt augmentent de 1%.

La question "Quel est le problème avec .. ?"Ce serait: qu'en est-il du prix d'un bonus si les taux d'intérêt augmentaient de 1%? Cette question est répondue avec une analyse de sensibilité.

L'analyse peut être effectuée sur une feuille Microsoft Excel, dans la section «Data» du menu Options, via le bouton «Analyse d'hypothèse», qui contient «trouver objectif» et «Table de données».

Il existe différentes méthodes pour effectuer l'analyse de sensibilité:

• Techniques de modélisation et de simulation.
• Outils de gestion de scénarios via Microsoft Excel.

Techniques

Il existe principalement deux techniques pour analyser la sensibilité:

Analyse de sensibilité locale

Il est basé sur des dérivés (numériques ou analytiques). Le terme local indique que les dérivés sont pris à un moment donné. Cette méthode convient aux fonctions de coût simples.

Cependant, il n'est pas possible pour des modèles complexes, tels que des modèles avec des discontinuités, car ils n'ont pas toujours dérivé.

Mathématiquement, la sensibilité de la fonction de coût par rapport à certains paramètres est égale à la dérivée partielle de la fonction de coût par rapport à ces paramètres.

L'analyse de sensibilité locale est une technique "une à la fois". Analyser l'impact d'un seul paramètre en même temps sur la fonction de coût, en gardant les autres paramètres fixes.

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Analyse de la sensibilité globale

L'analyse globale de la sensibilité est la deuxième approche de l'analyse de sensibilité, qui est fréquemment mise en œuvre à l'aide de techniques de Monte Carlo. Cette approche utilise un ensemble global d'échantillons utilisés pour explorer l'espace de conception.

Exemple

John est en charge de Holiday CA Sales, qui vend des décorations de Noël dans un centre commercial. John sait que la saison des fêtes approche et que le centre commercial sera bondé.

Il veut savoir si une augmentation du trafic client dans le centre commercial augmentera les revenus des ventes totales du magasin et, dans l'affirmative, en quelle quantité.

Le prix moyen d'un forfait décorations de Noël est de 20 $. Pendant la saison des fêtes de l'année précédente, Holiday CA a vendu 500 paquets d'ornements de Noël. Cela a montré une vente totale de 10 000 $.

Après avoir effectué une analyse de sensibilité, il est déterminé qu'une augmentation de 10% du trafic client dans le centre commercial entraîne une augmentation de 7% des ventes totales.

Avec ces informations, John peut prédire combien d'argent le magasin génèrera si le trafic client augmente de 20%, 40% ou 100%.

Sur la base de l'analyse de sensibilité indiquée, on peut observer qu'une augmentation des ventes totales de 14%, 28% et 70% sera générée, respectivement.