Was ist die Empfindlichkeitsanalyse?
Die Empfindlichkeitsanalyse ist die Verwendung von mehreren Was-wäre-wenn-Szenarien, um eine Reihe von möglichen Ergebnissen zu modellieren. Diese Technik wird verwendet, um alternative Geschäftsentscheidungen zu evaluieren, wobei verschiedene Annahmen über Variablen verwendet werden. Zum Beispiel könnte ein Finanzanalyst die potenziellen Gewinnniveaus untersuchen, die als Ergebnis einer Investition in Maschinen erreicht werden können, indem er die erwartete Nachfrage, die Materialkosten, den Prozentsatz der Ausfallzeit der Ausrüstung, die Besatzungskosten und den Restwert der Ausrüstung ändert.
Als weiteres Beispiel modelliert ein Analyst den Bereich der Gewinnergebnisse für einen voraussichtlichen Maschinenkauf. Ein mögliches Problem ist, dass die Ausrüstung durch ein neues Modell ersetzt werden könnte, was den Wiederverkaufswert verringern könnte. Dementsprechend führt der Analytiker eine Sensitivitätsanalyse durch, die die Lebenszeitrentabilität der Investition modelliert und dabei einen Bereich von möglichen Wiederverkaufswerten am Ende des projizierten Nutzungszeitraums für die Ausrüstung annimmt.
Ein besonders nützlicher Aspekt der Sensitivitätsanalyse ist das Auffinden derjenigen Variablen, die einen ungewöhnlich großen Einfluss auf das Ergebnis der Analyse haben können. Der Entscheidungsträger kann dann die Wahrscheinlichkeit einschätzen, mit der diese Variablen signifikante Änderungen erfahren. Das Ergebnis ist ein besseres Verständnis der Risiken, die mit einer Investition verbunden sind.
Eine Möglichkeit, eine Empfindlichkeitsanalyse zu erstellen, besteht darin, die Variablen in drei Szenarien zusammenzufassen, und zwar den ungünstigsten Fall, den wahrscheinlichsten Fall und den besten Fall. Die Auftretenswahrscheinlichkeit für die in diesen drei Fällen verwendeten Variablen bündelt die Variablen mit der höchsten Wahrscheinlichkeit im wahrscheinlichsten Fall.
Probleme bei der Sensitivitätsanalyse
Ein potenzielles Problem bei der Sensitivitätsanalyse ist, dass sie mit historischen Daten durchgeführt wird, die möglicherweise nicht genau auf zukünftige Vorhersagen zutreffen.
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