感度分析は、独立変数の異なる値は、仮定のセットに従属変数に影響を与える方法を決定する手法です。数学モデルまたはシステムの結果の不確実性を、入力変数のさまざまなソースにどのように割り当てることができるかを調べます。
この手法は、金利の変化（独立変数）が債券価格（依存変数）に及ぼす影響など、1つ以上の入力変数に依存する特定の制限内で使用されます。
特定の範囲の変数を指定した感度分析は、決定の結果を予測する方法の1つです。シミュレーション分析または「what if」とも呼ばれます。アナリストは、特定の変数セットを作成することにより、変数の変更が結果にどのように影響するかを判断できます。
関連する手法は不確実性分析であり、不確実性の定量化と伝播に重点を置いています。理想的には、不確実性と感度分析を一緒に実行する必要があります。
それは何のため？
感度分析の主要な用途の1つは、マネージャーや意思決定者によるモデルの使用です。感度分析を繰り返し適用することにより、意思決定モデルに必要なすべてのコンテンツを使用できます。
これは、意思決定アナリストが、意思決定モデルの制限と範囲とともに、不確実性、長所と短所を理解するのに役立ちます。
ほとんどの決定は不確実性の下で行われます。結論に達するための1つの手法は、すべての不確かなパラメーターを期待値で置き換えることです。次に、感度分析が実行されます。
モデルの信頼性の評価
意思決定者にとって、1つ以上の入力変数を変更するときに選択がどれほど敏感であるかを示すのは一休みです。適切なモデリングの実践では、モデラーがモデルの信頼性評価を実行する必要があります。
まず、これには、任意のモデルの結果の不確実性を定量化する必要があります（不確実性分析）。次に、各エントリが結果の不確実性にどの程度寄与しているかを評価します。
感度分析は、これらのポイントの2番目（不確実性分析は必要な前兆ですが）に対応し、入力変数の強度と関連性をランク付けして結果の変動を決定する役割を果たします。
多くの入力変数を含むモデルでは、感度分析はモデルの構築と品質保証に不可欠な要素です。
用途
-感度分析の主な用途は、モデルの入力値の不確実性に対するシミュレーションの感度を示すことです。
-主要な予測と比較して状況が異なることが判明した場合に、決定の結果を予測する方法です。
-戦略のリスクを評価するのに役立ちます。
-特定の入力変数に対して結果がどの程度依存しているかを識別するのに役立ちます。依存関係が関連するリスクの評価に役立つかどうかを分析します。
-情報に基づいた適切な決定を行うのに役立ちます。
-入力と結果の間の予期しない関係を見つけるときに、モデルのエラーを探すために使用されます。
どうやってするの？
「what-if」分析とも呼ばれる感度分析は、特定の条件下で実行されたときに特定のアクションの結果を予測するために、財務アナリストによって最も頻繁に使用されます。
感度分析は、独立した入力変数のセットによって決定される定義された制限内で実行されます。
たとえば、感度分析を使用して、金利が1％上昇した場合の債券価格に対する金利の変化の影響を調査できます。
「もしも…」という質問 それは：金利が1％上昇すると、債券の価格はどうなりますか？この質問は、感度分析で答えられます。
分析は、Microsoft Excelシートの[オプション]メニューの[データ]セクションで、[目的のシーク]と[データテーブル]を含む[仮説分析]ボタンを使用して実行できます。
感度分析を実行するには、さまざまな方法があります。
-モデリングおよびシミュレーション技術。
-Microsoft Excelによるシナリオ管理ツール。
テクニック
感度を分析するには、主に2つの手法があります。
ローカル感度分析
これは、導関数（数値または分析）に基づいています。局所項は、導関数が単一の点で取られることを示します。この方法は、単純なコスト関数に適しています。
ただし、不連続性のあるモデルなどの複雑なモデルは、常に導関数を持っているわけではないため、実行できません。
数学的には、特定のパラメータに関する費用関数の感度は、それらのパラメータに関する費用関数の偏微分に等しい。
ローカル感度分析は「一度に1つ」の手法です。他のパラメーターを固定したまま、一度に1つのパラメーターがコスト関数に与える影響を分析します。
グローバルな感度分析
グローバル感度分析は感度分析の2番目のアプローチであり、モンテカルロ法を使用して実装されることがよくあります。このアプローチでは、スウォッチのグローバルセットを使用して、デザイン空間を探索します。
例
ジョンは、モールでクリスマスの飾りを販売するホリデーカリフォルニアの販売を担当しています。ジョンは、ホリデーシーズンが近づいており、モールが混雑することを知っています。
モールでの顧客のトラフィックの増加がストアの総売上高を増加させるかどうか、もしそうなら、どの程度増加するかを知りたいと考えています。
クリスマスの飾りのパッケージの平均価格は20ドルです。昨年のホリデーシーズン中に、Holiday CAは500パッケージのクリスマスデコレーションを販売しました。これにより、総売上は10,000ドルになりました。
感度分析を行った後、モールでの顧客のトラフィックが10％増加すると、総売上が7％増加することがわかります。
Johnはこの情報を使用して、顧客のトラフィックが20％、40％、または100％増加した場合にストアがどれだけのお金を稼ぐかを予測できます。
示されている感度分析に基づいて、総売上高がそれぞれ14％、28％、70％増加することがわかります。
参考文献
- ウィキペディア、無料の百科事典（2018）。感度分析。取得元：en.wikipedia.org。
- Investopedia（2018）。感度分析。出典：investopedia.com。
- CFI（2018）。感度分析とは何ですか？出典：corporatefinanceinstitute.com。
- EduPristine（2018）。感度分析について知りたいことすべて。edupristine.comから取得。
- デビッド・J・パンネル（1997）。感度分析：戦略、方法、概念、例。西オーストラリア大学の農業資源経済学部。取得元：dpannell.fnas.uwa.edu.au。