Che cos’è l’analisi di sensibilità?

L’analisi di sensibilità è l’uso di molteplici scenari ipotetici per modellare una gamma di possibili risultati. La tecnica è usata per valutare decisioni di business alternative, impiegando diverse ipotesi sulle variabili. Per esempio, un analista finanziario potrebbe esaminare i potenziali livelli di profitto che possono essere raggiunti come risultato di un investimento in macchinari alterando il livello di domanda previsto, i costi dei materiali, la percentuale di fermo macchina, i costi del personale e il valore residuo dell’attrezzatura.

Come altro esempio, un analista sta modellando la gamma di risultati di profitto per un potenziale acquisto di attrezzature. Un potenziale problema è che l’attrezzatura potrebbe essere sostituita da un nuovo modello di attrezzatura, che potrebbe ridurre il suo valore di rivendita. Di conseguenza, l’analista conduce un’analisi di sensibilità che modella la redditività dell’investimento nel corso della sua vita, assumendo una gamma di possibili valori di rivendita alla fine del periodo di utilizzo previsto per l’attrezzatura.

Un aspetto particolarmente utile dell’analisi di sensibilità è quello di individuare quelle variabili che possono avere un impatto insolitamente grande sul risultato dell’analisi. Il decisore può quindi valutare la probabilità che le variabili subiscano cambiamenti significativi. Il risultato è una migliore comprensione dei rischi associati a un investimento.

Un modo per creare un’analisi di sensibilità è di aggregare le variabili in tre scenari, che sono il caso peggiore, il caso più probabile e il caso migliore. La probabilità di accadimento delle variabili utilizzate in questi tre casi raggruppa le variabili con la probabilità più alta nel caso più probabile.

Problemi con l’analisi di sensibilità

Un potenziale problema con l’analisi di sensibilità è che viene condotta utilizzando dati storici, che potrebbero non essere esattamente applicabili alle previsioni future.

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