Använd känslighetsanalys för att uppskatta effekterna av olika variabler på investeringsavkastningen. Denna form av analys är utformad för projekthantering och lönsamhetsprognoser, men du kan använda den för alla typer av osäker projektion. Den praktiska fördelen med att använda känslighetsanalys för dina investeringsbeslut är att bedöma risker och potentiella fel.
Den kanske vanligaste tillämpningen av känslighetsanalys innebär att justera diskonteringsräntan eller andra strömmar av kassaflöden. Detta gör att du kan utvärdera risker baserat på specifika justeringar.
Genom att ta ett steg längre erbjuder känslighetsanalys en inblick i hur din investeringsstrategi är strukturerad. Du kan använda den för att jämföra investeringsmodeller genom att visa hur lönsamheten beror på underliggande modelldata eller andra antaganden.
Känslighetsanalys ger inga specifika recept eller genererar några handelssignaler. Det är upp till den enskilda investeraren eller projektledaren att bestämma hur de genererade resultaten bäst ska användas.
Granskning av känslighetsanalys
Känslighetsanalys är en beräkningsprocedur som förutsäger effekterna av förändringar av inputdata. Investeringsbesluten är full av osäkerhet och risk. De flesta investeringsmodeller har explicita och implicita antaganden om beteenden hos modeller och tillförlitligheten och konsistensen hos inmatningsdata.
Om dessa underliggande antaganden och data visar sig vara felaktiga, förlorar modellen sin effektivitet. Genom att tillämpa känslighetsanalys kan du undersöka ingångsvärden, till exempel kapitalkostnader, inkomst och investeringarnas värde.
Det grundläggande syftet med känslighetsanalys är tvåfaldigt: insikt i effekterna av kritiska modellbaserade parametrar och känsligheten för modellproducerad lönsamhet för dessa parametrar.
Metoden för känslighetsanalys
För att utföra känslighetsanalys för dina investeringsmodeller, identifiera först en uppsättning kriterier för att utvärdera investeringarnas framgång. Dessa kriterier måste vara kvantitativa. Normalt kan detta ställas in som avkastning (ROR).
Definiera sedan en uppsättning inputvärden som är viktiga för modellen. Med andra ord, ta reda på vilka oberoende variabler som är viktigast för att generera ROR. Dessa kan inkludera diskonteringsräntor, tillgångspriser eller din personliga inkomst.
Bestäm sedan det område som dessa värden kan röra sig över. Långsiktiga investeringar har större intervall än kortare investeringar.
Identifiera minimi- och maximivärden som dina inputvariabler (och andra kriterier vid behov) kan ta medan investeringsmodellen förblir lönsam (genererar en positiv ROR).
Slutligen, analysera och tolka resultaten av rörliga faktorer. Denna process kan vara enkel eller komplex baserad på typen av inmatningsvariabler och deras effekt på ROR.
Nackdelar med känslighetsanalys för investeringsbeslut
Investeringarna är komplexa och mångfaldiga. Utvärderingar av investeringar kan bero på tillgångspriser, utövnings- eller strejkpriser, avkastning, riskfria avkastning, utdelningsräntor, redovisningsgrader och otaliga andra faktorer.
Känslighetsanalys genererar endast resultat baserade på rörelser för kritiska oberoende variabler. Alla variabler som inte anges - för vilka det finns många för ett visst investeringsbeslut - antas vara konstant.
Oberoende variabler rör sig sällan oberoende. Oberoende variabler och icke-mätade variabler tenderar att förändras samtidigt.
