Análise de sensibilidade para o que funciona, como fazer e exemplo

O análise de sensibilidade é a técnica que determina como diferentes valores de uma variável independente afetam uma variável dependente em um conjunto de suposições. Estudos como a incerteza no resultado de um modelo ou sistema matemático podem ser atribuídos a diferentes fontes em suas variáveis ​​de entrada.

Essa técnica é usada dentro de limites específicos que dependem de uma ou mais variáveis ​​de entrada, como o efeito que alterações nas taxas de juros (variável independente) têm sobre os preços dos títulos (variável dependente).

A análise de sensibilidade, dada uma certa gama de variáveis, é uma maneira de prever o resultado de uma decisão. Também é conhecido como análise de simulação ou "e se". Ao criar um determinado conjunto de variáveis, um analista pode determinar como as alterações em uma variável afetam o resultado.

Uma prática relacionada é a análise de incerteza, que se concentra mais na quantificação e propagação da incerteza. Idealmente, a análise de incerteza e sensibilidade deve ser executada em conjunto.

Índice

• 1 O que é isso?
  • 1.1 Avaliação da confiança no modelo
  • 1.2 Usos
• 2 Como fazer isso?
• 3 técnicas
  • 3.1 Análise de sensibilidade local
  • 3.2 Análise de sensibilidade global
• 4 exemplo
• 5 referências

Para que serve?

Uma das principais aplicações da análise de sensibilidade é o uso de modelos por gerentes e tomadores de decisão. Todo o conteúdo necessário pode ser usado para o modelo de decisão pela aplicação repetida da análise de sensibilidade.

Ele ajuda os analistas de decisão a entender as incertezas, os prós e os contras, com as limitações e o escopo de um modelo de decisão.

A maioria das decisões é tomada sob incerteza. Uma técnica para se chegar a uma conclusão é substituir todos os parâmetros incertos pelos valores esperados; então a análise de sensibilidade é realizada.

Avaliação de confiança no modelo

Seria uma pausa para alguém tomar decisões ter alguma indicação de quão sensíveis as escolhas serão ao alterar uma ou mais variáveis ​​de entrada. Uma boa prática de modelagem requer que o modelador realize uma avaliação da confiança no modelo.

Primeiro, isso requer quantificar a incerteza nos resultados de qualquer modelo (análise de incerteza); e segundo, avaliar quanto cada entrada contribui para a incerteza do resultado.

A análise de sensibilidade aborda o segundo desses pontos (embora a análise de incerteza seja um precursor necessário), desempenhando o papel de classificar por importância a força e a relevância das variáveis ​​de entrada para determinar a variação no resultado.

Em modelos que envolvem muitas variáveis ​​de entrada, a análise de sensibilidade é um ingrediente essencial para a construção do modelo e para garantir a qualidade.

Usos

- A principal aplicação da análise de sensibilidade é indicar a sensibilidade de uma simulação às incertezas nos valores de entrada do modelo.

- É um método para prever o resultado de uma decisão se uma situação se mostrar diferente quando comparada com as principais previsões.

- Ajude a avaliar o risco de uma estratégia.

- Ele serve para identificar o quão dependente o resultado é em relação a uma variável de entrada específica. Analise se a dependência ajuda a avaliar o risco associado.

- Ajudar a tomar decisões informadas e apropriadas.

- Serve para procurar erros no modelo, ao encontrar relacionamentos inesperados entre as entradas e os resultados.

Como fazê-lo?

Uma análise de sensibilidade, também conhecida como "what if", é usada com mais frequência por analistas financeiros para prever o resultado de uma ação específica quando ela é realizada sob certas condições.

A análise de sensibilidade é realizada dentro de limites definidos, determinados pelo conjunto de variáveis ​​de entrada independentes.

Por exemplo, a análise de sensibilidade pode ser usada para estudar o efeito de uma mudança nas taxas de juros sobre os preços dos títulos, se as taxas de juros aumentarem em 1%.

A pergunta "O que acontece se ...?" Seria: O que acontece com o preço de um título se as taxas de juros subirem 1%? Esta questão é respondida com a análise de sensibilidade.

A análise pode ser feita em planilha do Microsoft Excel, na seção "Dados" do menu de opções, por meio do botão "Análise de hipóteses", que contém "Objetivo de busca" e "Tabela de dados".

Existem diferentes métodos para realizar a análise de sensibilidade:

- Técnicas de modelagem e simulação.

- Ferramentas de gerenciamento de cenários através do Microsoft Excel.

Técnicas

Existem basicamente duas técnicas para analisar a sensibilidade:

Análise de sensibilidade local

É baseado em derivados (numéricos ou analíticos). O termo local indica que as derivadas são tomadas em um único ponto. Este método é adequado para funções de custo simples.

Entretanto, não é viável para modelos complexos, como modelos com descontinuidades, pois nem sempre possuem derivativos.

Matematicamente, a sensibilidade da função custo em relação a certos parâmetros é igual à derivada parcial da função custo em relação a esses parâmetros.

A análise de sensibilidade local é uma técnica "um de cada vez". Analise o impacto de um único parâmetro de cada vez na função custo, mantendo os outros parâmetros fixos.

Análise de sensibilidade global

A análise de sensibilidade global é a segunda abordagem para análise de sensibilidade, que é frequentemente implementada usando técnicas de Monte Carlo. Essa abordagem usa um conjunto global de amostras que servem para explorar o espaço do design.

Exemplo

John é responsável pelas vendas da Holiday CA, que vende enfeites de Natal em um shopping center. John sabe que a temporada de festas está se aproximando e que o shopping estará superlotado.

Ele quer saber se um aumento no tráfego de clientes no shopping aumentará a receita total de vendas da loja e, em caso afirmativo, em que quantidade.

O preço médio de um pacote de decorações de Natal é de US $ 20. Durante a temporada de férias do ano anterior, a Holiday CA vendeu 500 pacotes de decorações de Natal. Isso rendeu um total de vendas de US $ 10.000.

Depois de realizar uma análise de sensibilidade, é determinado que um aumento de 10% no tráfego de clientes no shopping resulta em um aumento de 7% nas vendas totais.

Com essas informações, John pode prever quanto dinheiro a loja gerará se o tráfego do cliente aumentar em 20%, 40% ou 100%.

Com base na análise de sensibilidade apresentada, pode-se observar que um aumento nas vendas totais será gerado por 14%, 28% e 70%, respectivamente.

Referências

1. Wikipedia, a enciclopédia livre (2018). Análise de sensibilidade. Retirado de: en.wikipedia.org.
2. Investopedia (2018). Análise de Sensibilidade Retirado de: investopedia.com.
3. IFC (2018). O que é a análise de sensibilidade? Retirado de: corporatefinanceinstitute.com.
4. EduPristine (2018). Tudo o que você quer saber sobre a Análise de Sensibilidade. Retirado de: edupristine.com.
5. David J. Pannell (1997). Análise de sensibilidade: estratégias, métodos, conceitos, exemplos. Escola de Economia Agrícola e de Recursos da Universidade da Austrália Ocidental. Retirado de: dpannell.fnas.uwa.edu.au.