- Para saan ito?
- Pagtatasa ng tiwala sa modelo
- Aplikasyon
- Paano ito gagawin?
- Mga pamamaraan
- Pagsusuri sa lokal na sensitivity
- Pag-aaral ng sensitivity sa buong mundo
- Halimbawa
- Mga Sanggunian
Ang sensitivity analysis ay isang pamamaraan na tumutukoy kung paano ang iba't ibang mga halaga ng isang independiyenteng epekto ay nakakaapekto sa isang umaasang variable sa isang hanay ng mga pagpapalagay. Pag-aralan kung paano ang kawalan ng katiyakan sa resulta ng isang modelo ng matematika o sistema ay maaaring italaga sa iba't ibang mga mapagkukunan sa mga variable na input nito.
Ang pamamaraan na ito ay ginagamit sa loob ng mga tiyak na mga limitasyon na nakasalalay sa isa o higit pang mga variable ng input, tulad ng epekto na nagbabago sa mga rate ng interes (independyenteng variable) ay may mga presyo ng bono (umaasang variable).

Ang pagsusuri ng sensitivity, na binigyan ng isang tiyak na hanay ng mga variable, ay isang paraan upang mahulaan ang kinalabasan ng isang desisyon. Kilala rin ito bilang pagtatasa ng kunwa o "paano kung". Sa pamamagitan ng paglikha ng isang naibigay na hanay ng mga variable, maaaring matukoy ng isang analyst kung paano nakakaapekto sa resulta ang mga pagbabago sa isang variable.
Ang isang kaugnay na kasanayan ay ang kawalan ng katiyakan na pagsusuri, na nakatuon sa higit sa dami at pagpapalaganap ng kawalan ng katiyakan. Sa isip, ang kawalan ng katiyakan at pag-aaral ng sensitivity ay dapat tumakbo nang magkasama.
Para saan ito?
Ang isa sa mga pangunahing aplikasyon ng pagsusuri ng sensitivity ay ang paggamit ng mga modelo ng mga tagapamahala at gumagawa ng desisyon. Ang lahat ng nilalaman na kinakailangan para sa modelo ng desisyon ay maaaring magamit sa pamamagitan ng paulit-ulit na aplikasyon ng pagsusuri ng sensitivity.
Nakakatulong ito sa mga analyst ng desisyon na maunawaan ang mga kawalan ng katiyakan, kalamangan at kahinaan, na may mga limitasyon at saklaw ng isang modelo ng desisyon.
Karamihan sa mga pagpapasya ay ginawa sa ilalim ng kawalan ng katiyakan. Ang isang pamamaraan para sa pag-abot ng konklusyon ay upang palitan ang lahat ng hindi tiyak na mga parameter sa mga inaasahang halaga; pagkatapos ay isinasagawa ang pagtatasa ng sensitivity.
Pagtatasa ng tiwala sa modelo
Ito ay magiging isang pahinga para sa isang tagagawa ng desisyon na magkaroon ng ilang indikasyon kung gaano sensitibo ang mga pagpipilian kapag binago ang isa o higit pang mga variable na pag-input. Ang mahusay na kasanayan sa pagmomolde ay nangangailangan ng modelo upang magsagawa ng isang pagtatasa ng kumpiyansa sa modelo.
Una, ito ay nangangailangan ng pagsukat ng kawalang-katiyakan sa mga resulta ng anumang modelo (kawalan ng katiyakan); at pangalawa, masuri kung magkano ang bawat entry na nag-aambag sa kawalan ng katiyakan ng mga resulta.
Ang mga pagtatasa ng sensitivity ay tumutukoy sa pangalawa ng mga puntong ito (bagaman ang kawalan ng katiyakan na pagsusuri ay isang kinakailangang paunang pag-uusisa), na naglalaro ng papel ng pagraranggo ng lakas at kaugnayan ng mga variable na input upang matukoy ang pagkakaiba-iba sa resulta.
Sa mga modelo na nagsasangkot ng maraming mga variable na input, ang pagsusuri ng sensitivity ay isang mahalagang sangkap para sa pagbuo ng modelo at para sa katiyakan sa kalidad.
Aplikasyon
- Ang pangunahing aplikasyon ng pagsusuri ng sensitivity ay upang ipahiwatig ang pagiging sensitibo ng isang kunwa sa mga kawalan ng katiyakan sa mga halaga ng input ng modelo.
- Ito ay isang pamamaraan upang mahulaan ang kinahinatnan ng isang desisyon kung ang isang sitwasyon ay lumiliko na naiiba kung ihahambing sa mga pangunahing paghula.
- Tumutulong upang suriin ang panganib ng isang diskarte.
- Naghahain ito upang matukoy kung paano nakasalalay ang resulta tungkol sa isang partikular na variable variable. Suriin kung ang dependant ay tumutulong na masuri ang nauugnay na peligro.
- Tumutulong upang makagawa ng kaalaman at naaangkop na mga pagpapasya.
- Ginagamit ito upang maghanap para sa mga pagkakamali sa modelo, kapag ang paghahanap ng hindi inaasahang ugnayan sa pagitan ng mga input at mga resulta.
Paano ito gagawin?
Ang isang sensitivity analysis, na kilala rin bilang isang "what-if" na pagtatasa, ay kadalasang ginagamit ng mga analyst sa pananalapi upang mahulaan ang kinalabasan ng isang tiyak na aksyon kapag ginanap sa ilalim ng ilang mga kundisyon.
Ang pagsusuri ng sensitivity ay isinasagawa sa loob ng tinukoy na mga limitasyon, na tinutukoy ng hanay ng mga independiyenteng mga variable ng pag-input.
Halimbawa, ang pagsusuri ng pagiging sensitibo ay maaaring magamit upang pag-aralan ang epekto ng pagbabago ng mga rate ng interes sa mga presyo ng bono kung ang pagtaas ng mga rate ng interes ay 1%.
Ang tanong na "Paano kung …?" ito ay: Ano ang mangyayari sa presyo ng isang bono kung tumataas ang mga rate ng interes? Ang tanong na ito ay sinasagot na may pagsusuri sa sensitivity.
Ang pagsusuri ay maaaring isagawa sa isang sheet ng Microsoft Excel, sa seksyong "Data" ng menu ng mga pagpipilian, gamit ang pindutan ng "Hypothesis analysis", na naglalaman ng "Maghanap ng layunin" at "Talahanayan ng Data".
Mayroong iba't ibang mga pamamaraan upang maisagawa ang pagtatasa ng sensitivity:
- Mga diskarte sa pagmomolde at simulation.
- Mga tool sa pamamahala ng senaryo sa pamamagitan ng Microsoft Excel.
Mga pamamaraan
Mayroong pangunahing dalawang pamamaraan upang pag-aralan ang pagiging sensitibo:
Pagsusuri sa lokal na sensitivity
Ito ay batay sa mga derivatives (numerical o analytical). Ang lokal na termino ay nagpapahiwatig na ang mga derivatives ay kinuha sa isang solong punto. Ang pamamaraang ito ay angkop para sa mga simpleng pag-andar ng gastos.
Gayunpaman, hindi posible para sa mga kumplikadong modelo, tulad ng mga modelo na may mga discontinuities, dahil hindi sila palaging may mga derivatives.
Bilang matematika, ang sensitivity ng paggana ng gastos na may paggalang sa ilang mga parameter ay katumbas ng bahagyang derivative ng paggana ng gastos na may paggalang sa mga parameter na iyon.
Ang pagsusuri sa sensitivity ng lokal ay isang pamamaraan na "isa-isa". Suriin ang epekto ng isang solong parameter sa isang oras sa paggana ng gastos, na pinapanatili ang ibang mga parameter.
Pag-aaral ng sensitivity sa buong mundo
Ang pandaigdigang pagtatasa ng sensitivity ay ang pangalawang diskarte sa pagsusuri ng sensitivity, na kadalasang ipinatupad gamit ang mga diskarte sa Monte Carlo. Ang pamamaraang ito ay gumagamit ng isang pandaigdigang hanay ng mga swatches upang galugarin ang puwang ng disenyo.
Halimbawa
Si John ay namamahala sa mga benta para sa Holiday CA, na nagbebenta ng dekorasyon ng Pasko sa isang mall. Alam ni Juan na papalapit na ang kapaskuhan at magiging masikip ang mall.
Nais mong malaman kung ang isang pagtaas sa trapiko ng customer sa mall ay tataas ang kabuuang kita ng tindahan, at kung gayon, sa kung anong halaga.
Ang average na presyo ng isang pakete ng dekorasyon ng Pasko ay $ 20. Sa kapaskuhan noong nakaraang taon, nagbebenta ang Holiday CA ng 500 na mga pakete ng dekorasyon ng Pasko. Nagresulta ito sa isang kabuuang benta na $ 10,000.
Matapos magsagawa ng isang sensitivity analysis, natutukoy na ang isang 10% na pagtaas sa trapiko ng customer sa mall ay nagreresulta sa isang 7% na pagtaas sa kabuuang mga benta.
Gamit ang impormasyong ito, mahuhulaan ni John kung magkano ang gagawin ng tindahan kung ang trapiko ng customer ay tumataas ng 20%, 40%, o 100%.
Batay sa ipinakita na pagsusuri ng pagiging sensitibo, makikita na mayroong isang pagtaas sa kabuuang mga benta na 14%, 28% at 70%, ayon sa pagkakabanggit.

Mga Sanggunian
- Wikipedia, ang libreng encyclopedia (2018). Pagsusuri ng sensitivity. Kinuha mula sa: en.wikipedia.org.
- Investopedia (2018). Pagtatasa ng Sensitivity. Kinuha mula sa: investopedia.com.
- CFI (2018). Ano ang Pagsusuri ng Sensitivity? Kinuha mula sa: corporatefinanceinstitute.com.
- EduPristine (2018). Lahat ng nais mong malaman tungkol sa Pagsusuri ng Sensitivity. Kinuha mula sa: edupristine.com.
- David J. Pannell (1997). Pagsusuri ng sensitivity: mga diskarte, pamamaraan, konsepto, halimbawa. Paaralan ng Ekonomiks ng Agrikultura at Pang-ekonomiya, University of Western Australia. Kinuha mula sa: dpannell.fnas.uwa.edu.au.
