Eksempler på sensitivitetsanalyse i LuckyTemplates

Jeg ønsker å dykke dypere og vise deg måtene å implementere noen eksempler på sensitivitetsanalyse i LuckyTemplates-modellen din. Du kan se hele videoen av denne opplæringen nederst på denne bloggen.

Sensitivitetsanalyse er en svært viktig finansiell modell. Det hjelper bedrifter med å forutsi utfallet av et bestemt scenario , som kunde- og kostnadsendringer, til selskapets samlede gevinster.

I en tidligere opplæring om profittprediksjon har jeg gått gjennom en forhåndsvisning av eksempler på sensitivitetsanalyse. Hvis du vil sjekke ut noen gode teknikker for å forutsi lønnsomhet, klikk gjerne på denne.

Men for denne opplæringen her, vil jeg fokusere på og dykke ned i noen nyttige eksempler på sensitivitetsanalyse fra prøverapporten for profittprediksjoner .

Hvis du vil vite hvordan du gjør dette, er det akkurat det jeg skal lære deg her. Du vil også lære hvordan du får prosentene i forskjellige akser og kan endre resultatene basert på noen beregninger.

Innholdsfortegnelse

• Legger til nye parametere
• Sjekker kjernemodellen
• Jobber med tilkoblingen
• Konklusjon

Legger til nye parametere

Det første du må gjøre er å lage tallene som kan påvirke resultatene i et mål. Bare så du vet, er dette en veldig viktig del av denne analysen.

Klikk først på Ny parameter .

For det andre må du opprette de aktuelle parameterne for tabellene dine i What-if-parametervinduet .

Etter det kan du lage en tabell som ligner på denne jeg laget for Customer Change Scenarios w/ Cost Change Scenarios . Denne tabellen vil vise endringene i overskuddet når det er en økning eller reduksjon av kunder og kostnader.

Jeg hadde laget den tabellen på forhånd ved å bruke formelen for kostnadsscenarioer . Den kommer til å bruke GENERATESERIES- tabellfunksjonen og gi deg tabellen du spesifiserte, for eksempel kostnadsscenarioene.

Jeg har også laget en tabell for kundescenarier som ser slik ut, fortsatt ved å bruke GENERATESERIES -funksjonen.

Disse scenariene er basert på antakelsen om at du kan øke kundene dine, kanskje gjennom litt markedsføring. I tillegg er en annen ting å vurdere råvareprisene eller valutakursene for leverandørene - effektene av alle disse scenariene på den totale fortjenesten er det jeg vil demonstrere her.

Sjekker kjernemodellen

Etter å ha generert scenariotabellene, kan du så se hvordan det ser ut når det gjelder modellrelasjoner. Det jeg vil bore her er modellene for kostnadsscenarioer og kundescenarioer . Du kan legge merke til at disse modellene faktisk ikke har noen innvirkning i kjernemodellen.

Jeg la dem bare på siden for å gjøre det klart at de bare er støttebord. Jeg må bare integrere det i denne prediktive typen analyse som jeg skal gjøre ved å bruke litt avansert logikk.

Når dette skjer, skaper tiltaket faktisk forbindelse, og det er den viktigste grunnen til at scenarioanalyse fungerer veldig bra i LuckyTemplates . Målet her er å forutsi og sammenligne ulike scenarioresultater.

Du kan bruke kolonner, som den nedenfor, som kommer fra de to støttetabellene som jeg tidligere nevnte.

Det er også mulig å lage flere eksempler på sensitivitetsanalyse som denne tabellen fordi det er målingen som genererer denne handlingen. Du trenger bare å ta inn "hva-hvis-parametrene" som er satt inn i matrisen og koble dem via mål.

Jobber med tilkoblingen

Nå skal jeg vise deg hvordan du arbeider gjennom formelen og viser deg hvordan de forskjellige målene henger sammen.

Først og fremst har jeg Profit Forecast oppe i prøverapporten og dette er for den opprinnelige resultatprognosen. Jeg har også Profit Scenarios- nummeret som er justert basert på "hva-hvis-parameteren" som jeg hadde.

For eksempel er det en kundeøkning på 10 prosent (10 %) og kostnadsreduksjon på 10 prosent (10 %). Som du kan se, øker tallene i profittscenarioene proporsjonalt til $27 millioner. Det nevnte tallet er langt over prognosen min og i resultatscenariodiff . Antall; du kan se forskjellen mellom min opprinnelige prognose og scenarioprognosen.

Nå er de nevnte tiltakene det som kan sees i tabellen Scenario Sensitivity Analysis . For å oppsummere er tallet i fortjenestescenarioet bestemt av parameterne for kunde- og kostnadsscenarioene. 

I tabellen Customer Change Scenarios vs Cost Change Scenarios kan du se at forskjellen på $6 millioner i resultatene faktisk sammenfaller med denne delen av tabellen.

Jeg er sikker på at du kan se sammenhengen der. Det er bare noen av eksemplene på sensitivitetsanalyse du virkelig kan lære av.

Konklusjon

Jeg håper dette fungerer og fungerer bra innenfor modellen din. Hvis du vil lære mer om hvordan du setter opp alt dette og hvordan du kan utlede prognosen din, legge over scenariene dine og finne ut forskjellene, sjekk ut økten nedenfor.

Hvis du har noen tanker eller tilbakemeldinger om disse sensitivitetsanalyseeksemplene, gi meg beskjed i kommentarene.

Lykke til!