Analyse de sensibilité pour ce qui fonctionne, comment le faire et exemple

Le analyse de sensibilité est la technique qui détermine l'impact des différentes valeurs d'une variable indépendante sur une variable dépendante sous un ensemble d'hypothèses. Il étudie comment l'incertitude dans le résultat d'un modèle ou d'un système mathématique peut être attribuée à différentes sources dans ses variables d'entrée.

Cette technique est utilisée dans des limites spécifiques qui dépendent d'une ou de plusieurs variables d'entrée, telles que l'effet des variations des taux d'intérêt (variable indépendante) sur les prix des obligations (variable dépendante).

L'analyse de sensibilité, compte tenu d'une certaine gamme de variables, permet de prédire l'issue d'une décision. Il est également connu sous le nom d'analyse de simulation ou "what if". En créant un ensemble donné de variables, un analyste peut déterminer comment les modifications apportées à une variable affectent le résultat.

Une analyse connexe est l'analyse de l'incertitude, qui se concentre davantage sur la quantification et la propagation de l'incertitude. Idéalement, l'analyse de l'incertitude et de la sensibilité devrait être exécutée ensemble.

Index

• 1 Qu'est-ce que c'est?
  • 1.1 Évaluation de la confiance dans le modèle
  • 1.2 Utilisations
• 2 Comment le faire?
• 3 techniques
  • 3.1 Analyse de sensibilité locale
  • 3.2 Analyse de sensibilité globale
• 4 exemple
• 5 références

A quoi ça sert?

L'une des applications clés de l'analyse de sensibilité est l'utilisation de modèles par les gestionnaires et les décideurs. Tout le contenu nécessaire peut être utilisé pour le modèle de décision par application répétée de l'analyse de sensibilité.

Cela aide les analystes décisionnels à comprendre les incertitudes, les avantages et les inconvénients, ainsi que les limites et la portée d'un modèle de décision.

La plupart des décisions sont prises dans l'incertitude. Une technique pour parvenir à une conclusion consiste à remplacer tous les paramètres incertains par les valeurs attendues; ensuite l'analyse de sensibilité est effectuée.

Evaluation de la confiance dans le modèle

Ce serait une pause pour une personne qui prend des décisions pour avoir une idée de la sensibilité des choix lors du changement d'une ou de plusieurs variables d'entrée. Une bonne pratique de modélisation nécessite que le modélisateur réalise une évaluation de la confiance dans le modèle.

Premièrement, cela nécessite de quantifier l'incertitude dans les résultats de tout modèle (analyse d'incertitude); et deuxièmement, évaluer dans quelle mesure chaque entrée contribue à l'incertitude du résultat.

L'analyse de sensibilité concerne le second de ces points (bien que l'analyse d'incertitude soit un précurseur nécessaire), jouant le rôle de tri par importance de la force et de la pertinence des variables d'entrée pour déterminer la variation du résultat.

Dans les modèles qui impliquent de nombreuses variables d'entrée, l'analyse de sensibilité est un ingrédient essentiel pour la construction du modèle et pour garantir la qualité.

Utilise

- L'application clé de l'analyse de sensibilité est d'indiquer la sensibilité d'une simulation aux incertitudes des valeurs d'entrée du modèle.

- C'est une méthode pour prédire le résultat d'une décision si une situation s'avère différente par rapport aux prédictions clés.

- Aide à évaluer le risque d'une stratégie.

- Il sert à identifier la dépendance du résultat par rapport à une variable d’entrée particulière. Analysez si la dépendance aide à évaluer le risque associé.

- aider à prendre des décisions éclairées et appropriées.

- Il sert à rechercher les erreurs dans le modèle, lors de la recherche de relations inattendues entre les entrées et les résultats.

Comment le faire?

Une analyse de sensibilité, également appelée "what if", est le plus souvent utilisée par les analystes financiers pour prédire le résultat d'une action spécifique lorsqu'elle est effectuée dans certaines conditions.

L'analyse de sensibilité est effectuée dans des limites définies, déterminées par l'ensemble des variables d'entrée indépendantes.

Par exemple, une analyse de sensibilité peut être utilisée pour étudier l'effet d'une modification des taux d'intérêt sur les prix des obligations si les taux d'intérêt augmentent de 1%.

La question "que se passe-t-il si ...?" Serait: qu'advient-il du prix d'une obligation si les taux d'intérêt augmentent de 1%? Cette question est répondue avec l'analyse de sensibilité.

L'analyse peut être effectuée dans une feuille Microsoft Excel, dans la section "Données" du menu d'options, à l'aide du bouton "Analyse d'hypothèses", qui contient "Objectif de recherche" et "Tableau de données".

Il existe différentes méthodes pour effectuer l'analyse de sensibilité:

- Techniques de modélisation et de simulation.

- Outils de gestion de scénarios via Microsoft Excel.

Techniques

Il existe principalement deux techniques pour analyser la sensibilité:

Analyse de sensibilité locale

Il est basé sur des dérivés (numériques ou analytiques). Le terme local indique que les dérivés sont pris en un seul point. Cette méthode convient aux fonctions de coût simples.

Cependant, il n'est pas possible pour des modèles complexes, tels que les modèles avec des discontinuités, car ils n'ont pas toujours de dérivés.

Mathématiquement, la sensibilité de la fonction de coût par rapport à certains paramètres est égale à la dérivée partielle de la fonction de coût par rapport à ces paramètres.

L'analyse de sensibilité locale est une technique "un à la fois". Analysez l'impact d'un seul paramètre à la fois sur la fonction de coût, en conservant les autres paramètres.

Analyse de sensibilité globale

L'analyse de sensibilité globale est la deuxième approche pour l'analyse de sensibilité, qui est fréquemment mise en œuvre en utilisant les techniques de Monte Carlo. Cette approche utilise un ensemble global d'échantillons servant à explorer l'espace de conception.

Exemple

John est responsable des ventes de Holiday CA, qui vend des décorations de Noël dans un centre commercial. John sait que le temps des fêtes approche et que le centre commercial sera surpeuplé.

Il veut savoir si une augmentation du trafic client dans le centre commercial augmentera le chiffre d’affaires total du magasin et, dans l’affirmative, en quelle quantité.

Le prix moyen d'un paquet de décorations de Noël est de 20 dollars. Durant la période des fêtes de l'année précédente, Holiday CA a vendu 500 paquets de décorations de Noël. Cela a généré des ventes totales de 10 000 dollars.

Après avoir effectué une analyse de sensibilité, il est établi qu'une augmentation de 10% du trafic client dans les centres commerciaux entraîne une augmentation de 7% du total des ventes.

Grâce à ces informations, John peut prédire combien d'argent le magasin va générer si le trafic client augmente de 20%, 40% ou 100%.

Sur la base de l’analyse de sensibilité montrée, on peut observer une augmentation des ventes totales de 14%, 28% et 70% respectivement.

Références

1. Wikipedia, l'encyclopédie libre (2018). Analyse de sensibilité Tiré de: en.wikipedia.org.
2. Investopedia (2018). Analyse de sensibilité Tiré de: investopedia.com.
3. IFC (2018). Qu'est-ce que l'analyse de sensibilité? Tiré de: corporatefinanceinstitute.com.
4. EduPristine (2018). Tout ce que vous voulez savoir sur l'analyse de sensibilité. Tiré de: edupristine.com.
5. David J. Pannell (1997). Analyse de sensibilité: stratégies, méthodes, concepts, exemples. École d'économie agricole et des ressources, University of Western Australia. Tiré de: dpannell.fnas.uwa.edu.au.