Qu’est-ce que l’analyse de sensibilité?

L’analyse de sensibilité consiste à utiliser plusieurs scénarios de simulation pour modéliser une gamme de résultats possibles. Cette technique est utilisée pour évaluer des décisions commerciales alternatives, en employant différentes hypothèses sur les variables. Par exemple, un analyste financier pourrait examiner les niveaux de profit potentiels pouvant être atteints à la suite d’un investissement en machines en modifiant le niveau de demande attendu, les coûts des matériaux, le pourcentage de temps d’arrêt de l’équipement, les coûts d’équipage et la valeur résiduelle de l’équipement.

Autre exemple, un analyste modélise la gamme de résultats de profit pour un achat d’équipement potentiel. Un problème potentiel est que l’équipement peut être remplacé par un nouveau modèle d’équipement, ce qui peut réduire sa valeur de revente. En conséquence, l’analyste effectue une analyse de sensibilité qui modélise la rentabilité à vie de l’investissement, en supposant une gamme de valeurs de revente possibles à la fin de la période d’utilisation prévue pour l’équipement.

Un aspect particulièrement utile de l’analyse de sensibilité est de localiser les variables qui peuvent avoir un impact inhabituellement important sur le résultat de l’analyse. Le décideur peut alors évaluer la probabilité que ces variables subissent des changements importants. Le résultat est une meilleure compréhension des risques associés à un investissement.

Une façon de créer une analyse de sensibilité est d’agréger les variables en trois scénarios, qui sont le pire cas, le cas le plus probable et le meilleur cas. La probabilité d’occurrence des variables utilisées dans ces trois cas regroupe les variables à plus forte probabilité dans le cas le plus probable.

Problèmes avec l’analyse de sensibilité

Un problème potentiel avec l’analyse de sensibilité est qu’elle est réalisée à partir de données historiques, qui peuvent ne pas s’appliquer exactement aux prédictions futures.

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