Gumamit ng pagsusuri ng sensitivity upang matantya ang mga epekto ng iba't ibang mga variable sa pagbabalik ng pamumuhunan. Ang form na ito ng pagsusuri ay idinisenyo para sa pagtataya ng proyekto at mga pagtataya sa kakayahang kumita, ngunit maaari mo itong gamitin para sa anumang uri ng hindi tiyak na projection. Ang praktikal na benepisyo ng paggamit ng pagsusuri ng sensitivity para sa iyong mga desisyon sa pamumuhunan ay upang masuri ang mga panganib at potensyal na error.
Marahil ang pinaka-karaniwang aplikasyon ng pamumuhunan ng pagsusuri ng sensitivity ay nagsasangkot sa pag-aayos ng rate ng diskwento o iba pang mga daloy ng cash flow. Pinapayagan ka nitong suriin muli ang mga panganib batay sa mga tiyak na pagsasaayos.
Kinuha ang isang hakbang pa, ang pagsusuri ng sensitivity ay nag-aalok ng isang pananaw sa kung paano nakabalangkas ang iyong diskarte sa pamumuhunan. Maaari mo itong gamitin upang ihambing ang mga modelo ng pamumuhunan sa pamamagitan ng pagpapakita kung paano nakasalalay ang kakayahang kumita sa pinagbabatayan na data ng modelo o iba pang mga pagpapalagay.
Ang pagtatasa ng sensitivity ay hindi gumagawa ng anumang mga tiyak na reseta o nakabuo ng anumang mga signal ng kalakalan. Naiwan sa indibidwal na mamumuhunan o tagapamahala ng proyekto upang magpasya kung paano pinakamahusay na magamit ang mga nabuong resulta.
Suriin ang Pagsusuri ng Sensitivity
Ang pagtatasa ng sensitivity ay isang pamamaraan ng pagkalkula na hinuhulaan ang mga epekto ng mga pagbabago ng data ng pag-input. Ang mga desisyon sa pamumuhunan ay nababalisa ng kawalan ng katiyakan at panganib. Karamihan sa mga modelo ng pamumuhunan ay may tahasang at implicit na pagpapalagay tungkol sa mga pag-uugali ng mga modelo at ang pagiging maaasahan at pagkakapare-pareho ng data ng input.
Kung ang mga pinagbabatayan na pagpapalagay at data ay nagpapatunay na hindi tama, nawawala ang pagiging epektibo ng modelo. Sa pamamagitan ng paglalapat ng pagsusuri ng sensitivity, maaari mong suriin ang mga halaga ng input, tulad ng mga gastos ng kapital, kita at ang halaga ng pamumuhunan.
Ang pangunahing layunin ng pagsusuri ng sensitivity ay dalawang beses: pananaw sa epekto ng mga kritikal na mga parameter na batay sa modelo at ang pagiging sensitibo ng kakayahang kumita ng modelo sa mga parameter na iyon.
Ang Paraan ng Pagtatasa ng Sensitivity
Upang maisagawa ang pagsusuri ng sensitivity para sa iyong mga modelo ng pamumuhunan, kilalanin muna ang isang hanay ng mga pamantayan kung saan masuri ang tagumpay ng mga pamumuhunan. Ang mga pamantayang ito ay dapat na dami. Karaniwan, maaari itong itakda bilang rate ng pagbabalik (ROR).
Susunod, tukuyin ang isang hanay ng mga halaga ng input na mahalaga sa modelo. Sa madaling salita, alamin kung aling mga independiyenteng variable ang pinakamahalaga sa pagbuo ng ROR. Maaaring kabilang dito ang mga rate ng diskwento, mga presyo ng asset o iyong personal na kita.
Susunod, alamin ang saklaw kung saan maaaring ilipat ang mga halagang ito. Ang mga mas matagal na pamumuhunan ay may mas malaking saklaw kaysa sa mga mas maikling puhunan.
Kilalanin ang minimum at maximum na mga halaga na maaaring makuha ng iyong mga variable ng input (at iba pang pamantayan kung kinakailangan) habang ang modelo ng pamumuhunan ay nananatiling kumikita (bumubuo ng isang positibong ROR).
Panghuli, pag-aralan at bigyang kahulugan ang mga resulta ng paglipat ng mga kadahilanan. Ang prosesong ito ay maaaring maging simple o kumplikado batay sa mga uri ng mga variable na input at ang epekto nito sa ROR.
Mga Kakulangan ng Pagsusuri ng Sensitivity para sa Mga Desisyon sa Pamumuhunan
Ang mga pamumuhunan ay kumplikado at multifarious. Ang mga pagsusuri sa pamumuhunan ay maaaring nakasalalay sa mga presyo ng pag-aari, mga presyo ng pag-eehersisyo o welga, mga rate ng pagbabalik, mga rate ng pagbabalik ng peligro, pagbabawas ng dividend, ratios ng accounting at hindi mabilang na iba pang mga kadahilanan.
Nagbubuo lamang ang pagtatasa ng sensitivity sa mga resulta batay sa mga paggalaw para sa mga kritikal na malayang variable. Ang anumang mga variable na hindi kinakanta - kung saan maraming para sa anumang naibigay na desisyon sa pamumuhunan - ay ipinapalagay na palaging.
Bihirang lumaya nang nakapag-iisa ang mga independiyenteng variable. Ang mga independiyenteng variable at mga nonmeasured variable ay may posibilidad na magbago nang sabay.
