Cos’è l’analisi di sensibilità in economia?
L'analisi di sensibilità è uno strumento utilizzato nell'ambito della finanza che consente di stimare l'impatto di assunzioni differenti, e i possibili scenari derivanti da ciascuna assunzione, secondo una logica what-if. Andiamo ad approfondire, vedendo cos'è nello specifico, come può essere utilizzata e le differenze tipologie di analisi di sensibilità.
Cos'è l'analisi di sensibilità o sensitivity analisis
L'analisi di sensibilità in economia e finanza rappresenta uno strumento utile per comprendere quanto un determinato modello, progetto o decisione finanziaria sia sensibile alle variazioni di determinate variabili o parametri. In altre parole, essa permette di esplorare le implicazioni di diversi scenari su un progetto o decisione, cambiando un parametro alla volta e osservando come queste modifiche influenzano il risultato finale.
In termini tecnici, l'analisi di sensibilità può essere definita come quell'analisi volta a determinare quanto è sensibile il risultato di una determinata analisi alle variazioni di assunzioni utilizzare per generare quel determinato risultato, quindi come variazioni differenti di un input influenzano un determinato output in un modello.
Nonostante il concetto possa sembrare, in prima istanza, complesso, si tratta in verità di un concetto molto più lineare di quanto ci si aspetterebbe. Un esempio può aiutare a chiarire quanto abbiamo finora esplicato in termini tecnici.
Esempio analisi di sensibilità
Poniamo il caso che l'azienda X abbia un modello finanziario che stima il profitto potenziale. Questo modello si basa su varie assunzioni, una delle quali è il prezzo di vendita dei prodotti che X produce. L'analisi di sensibilità ci consente, dunque, di stimare come potrebbe cambiare il profitto (output) al variare del costo per la vendita dei beni (input).
Altro esempio è la determinazione del prezzo delle azioni. Questo viene influenzato da diversi fattori, fra cui gli utili aziendali, il numero di azioni in circolazione, i rapporti debiti/capitale proprio, il numero di concorrenti nel settore. Si possono quindi andare a cambiare una o più di queste variabili o assunzioni per vedere come, in differenti scenari, l'output finale (il prezzo della azioni) venga ad essere influenzato.
Si distingue dall'analisi di scenario in quanto quest'ultima segue un approccio più generale, cercando di stimare uno scenario quando l'outcome non è conosciuto.
Analisi di sensibilità nelle azioni
L'analisi di sensibilità si rivela uno strumento inestimabile quando si sottopongono a scrutinio le decisioni d’investimento, in particolare nell'ambito del mercato azionario, dove l'oscillazione dei prezzi è influenzata da una molteplicità di fattori. Questa pratica si interseca profondamente con l'analisi fondamentale, un metodo che si dedica all'esame approfondito della salute economica e finanziaria di un'azienda, nonché delle condizioni macroeconomiche, al fine di determinare il vero valore di un’azione. Quando ci si chiede “cos'è l'analisi fondamentale?”, la risposta risiede nell'esplorazione degli stati finanziari aziendali, dei trend di mercato e di variabili quali l’EPS (Earnings Per Share) e il P/E Ratio (Price to Earnings Ratio), atti a disegnare un quadro solido delle prospettive di un'impresa. Integrando questi due approcci – analisi di sensibilità e analisi fondamentale delle azioni – gli investitori possono non solo guadagnare una visione più cristallina del valore intrinseco di un'azione, ma anche comprendere come diverse variabili influenzano il rendimento previsto, preparando il terreno per decisioni d'investimento più robuste e resilienti alle turbolenze del mercato.
Obiettivi principali dell'analisi di sensibilità
- Valutare il rischio: Identificare e capire i rischi correlati alle fluttuazioni delle variabili chiave.
- Prendere decisioni informate: Fornire una base per decisioni più informate, mostrando possibili risultati sotto diversi scenari.
- Individuare variabili critiche: Identificare quali variabili hanno l'impatto maggiore sul modello o sulla decisione in analisi.
Metodologia della sensitivity analisis
- Identificazione delle variabili: Identificare le variabili che potrebbero influenzare significativamente l’output del modello.
- Creazione di scenari: Definire diversi scenari in cui le variabili selezionate subiscono variazioni. Questi scenari possono rappresentare differenti condizioni di mercato, tassi di interesse, prezzi delle materie prime, e così via.
- Analisi dei risultati: Calcolare l'effetto che le variazioni delle variabili hanno sull'output del modello. Questo può essere fatto attraverso simulazioni, modelli di previsione, o altre tecniche di analisi.
- Interpretazione: Esaminare e interpretare i risultati, identificando quali sono le variabili più influenti e quindi meritevoli di particolare attenzione e monitoraggio.
Applicazioni pratiche dell'analisi di sensitività o sensibilità
- Progetti di Investimento: Valutare il rischio e le opportunità di vari progetti di investimento, esplorando come diversi fattori potrebbero influenzare la redditività.
- Pricing: Analizzare come variazioni nel prezzo di vendita o nei costi di produzione possano influenzare il profitto.
- Budgeting: Aiutare nella pianificazione finanziaria, mostrando come la performance effettiva potrebbe differire dai piani originali in caso di variazioni nelle variabili chiave.
- Valutazione d'Impresa: Esplorare come variazioni nel tasso di sconto, tassi di crescita, e altri fattori possano influenzare il valore di un'azienda.
Utilità dell'analisi di sensibilità economica
L'analisi di sensibilità viene utilizzata dal management per la valutazione di scenari diversi. Alcune sue applicazioni sono:
- Comprensione dei diversi fattori che interagiscono nella determinazione di un dato scenario: ad esempio, rispetto a un progetto o ad uno scenario di altro tipo.
- Eliminazione dei fattori superflui: consente di stabilire quali input sono irrilevanti, quindi eliminarli, in modo tale da semplificare i modelli.
- Modificazione delle strategie di investimento: attraverso la sperimentazione di diversi scenari è possibile modificare le strategie di investimento per adattarle maggiormente agli interessi aziendali.
Tipologie
Esistono due diversi approcci all'analisi di sensibilità.
- Una prima strategia è quella dell'analisi globale, che consiste nell'esplorazione dell'intero spazio degli input, utilizzando spesso metodi di tipo statistico. Quindi si procede con la valutazione degli input presi in una dimensione globale, per valutare come questi interagiscono fra loro e, di conseguenza, come influenzano sinergicamente il risultato o l'output finale.
- Una seconda strategia è quella dell'analisi locale. Questa si concentra invece su variazioni di un singolo input mentre gli altri vengono sostanzialmente lasciati invariati. Tale strategia consente di individuare i fattori più rilevanti e quelli meno rilevanti, consentendo poi, nel caso, anche di semplificare i modelli attraverso l'eliminazione dei fattori superflui.
Limiti dell'analisi di sensibilità
Anche se l'analisi di sensibilità presenta una serie di importanti vantaggi, sussistono tuttavia dei limiti che bisogna prendere in considerazione.
Innanzitutto, non può compensare un modello che, alla base, è fondamentalmente difettoso. Se le assunzioni sono errate, l'analisi di sensibilità, limitandosi ad analizzare le variazioni dell'output al variare degli input, sarà sostanzialmente inutile.
Inoltre, soprattutto quando si segue un approccio globale, diventa inoltre estremamente difficile quando ci sono una lunga serie di variabili interconnesse, divenendo in questo caso complesso stimare con precisione quali sono le variabili che influenzano l'output.
Inoltre, le assunzioni che si fanno potrebbero cambiare nel breve periodo, vanificando in questo modo l'utilità dell'intera operazione.
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FAQ
L'analisi di sensibilità può essere definita come quell'analisi volta alla determinazione di come differenti variazioni di input possono influenzare l'output finale.
Viene utilizzata in ambito finanziario per la determinazione delle decisioni di investimento, l'eliminazione dai modelli dei fattori superflui e per operazioni di stima da parte dell'esecutivo.
L'analisi di sensibilità risulta semplicemente inutile o difficile quando il modello è difettoso, quando ci sono troppe variabili interconnesse e quando le assunzioni cambiano velocemente.
