Définition de l’analyse de sensibilité

Voir aussi :
Analyse du ratio de marge du bénéfice d’exploitation
Analyse gratuite des flux de trésorerie
Modèle coût-volume-profit
Réconciliation et analyse du grand livre
Comment préparer une analyse du seuil de rentabilité

L’analyse de sensibilité consiste à étudier les effets des changements de variables sur les résultats d’un modèle mathématique. Par ailleurs, un modèle peut être constitué de nombreuses variables d’entrée et d’une ou plusieurs variables de sortie. En modifiant une variable d’entrée et en mesurant comment les résultats sont affectés par ce changement, l’analyste peut évaluer la sensibilité du modèle à la variable d’entrée individuelle.

L’analyse de sensibilité dans la prise de décision commerciale

Utilisez l’analyse de sensibilité dans la prise de décision commerciale. C’est un moyen de mesurer et de quantifier l’incertitude. L’analyste peut créer un modèle basé sur les relations entre les entrées et les sorties. Une fois le modèle mis en place, l’analyste peut modifier les entrées pour voir comment les sorties sont affectées. L’analyste peut également modifier le modèle pour créer des scénarios hypothétiques tels que le scénario le plus favorable, le scénario le plus défavorable et le scénario le plus probable.

Par exemple, un analyste peut utiliser l’analyse de sensibilité pour mesurer la valeur actuelle nette (VAN) d’un projet pour différentes attentes en matière de coûts, de revenus, d’investissement en capital, de facteurs macroéconomiques et d’autres variables pertinentes.

Problèmes liés à l’analyse de sensibilité

Premièrement, la précision de l’analyse de sensibilité dépend de la qualité des hypothèses intégrées au modèle. Si le modèle contient des hypothèses erronées, alors le résultat de l’analyse de sensibilité sera inexact. Deuxièmement, l’analyse de sensibilité peut ne pas tenir compte des interdépendances entre les variables d’entrée. Enfin, les hypothèses intégrées au modèle peuvent être basées sur des données historiques. Par conséquent, on ne peut pas nécessairement s’y fier pour prédire les résultats futurs. De plus, la subjectivité peut entacher l’analyse.

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