Sensitivity analysis Sensitivity an

Sensitivity analysis Sensitivity analysis tests the effects on the financial outcome
or ranking of projects of changes in some of the key assumptions used in making the
projections, assuming other factors remain unchanged. These tests should be applied
in areas of greatest uncertainty such as traffic forecasts, market shares, fuel prices or
rates of exchange. Judgement would be required to determine which parameters to
change and the range of values to be explored. Sensitivity analysis does not involve
the assignment of probabilities to changed assumptions: for example if the central
plan assumed fuel prices to be constant in real terms over the forecast period, the
alternative might be tested of an increase of 3 per cent per annum in real terms.
Sensitivity analysis would determine the resultant change in NPV, but would not
consider the likelihood of the alternative assumptions. In the example in Table 8.4,
the outcome would change if identical assumptions had been taken on residual
values (i.e., 60 per cent of first cost in both cases). This would have reduced the
B777-200 NPV from $11.1 million to $6.4 million, and its IRR from 10.2 per cent
to 9.3 per cent.
Scenario analysis This technique considers the sensitivity of the NPV or IRR to
changes in the key variables and also the range of likely variable values. Thus, a
pessimistic set of variables might be chosen to determine the NPV, or an optimistic
set, to give a range of outcomes. The optimistic set might include fuel prices declining
or remaining constant in real terms, a high GDP forecast, and high market share or
low yield dilution. The pessimistic scenario might take a high fuel price increase,
low GDP growth, and low market share. It is important that the assumptions for
the key variables are consistent with one another for each scenario, e.g., low fuel
price escalation is consistent with high GDP growth. The analysis may involve much
work on generating alternative assumptions, as well as workshops where these are
challenged and honed into a short-list of scenarios to be evaluated.
In conclusion, it needs to emphasised that investment decisions based on the
framework and criteria recommended above are only as good as the assumptions used
in the evaluation. As many of the relevant factors as possible should be quantified
and included in the appraisal, some sort of risk analysis undertaken, and, where
appropriate, other unquantifiable factors also addressed.
Monte Carlo simulation is a procedure whereby random numbers are generated
using a normal probability distribution of the expected values of the assumptions
that were used for the cash flow forecasts. This is similar to Probability analysis
described above, but where the probabilities are not known.
The survey of airline CFOs referred to above found that, of the airline managers
using the NPV technique, almost two-thirds raised or lowered the discount rate to
allow for risk, rather than changing the cash flow forecasts using the techniques described above.4
This is clearly easier, but does not provide the discipline of revisiting
the major assumptions upon which the evaluation is based.

Sensitivity analysis Sensitivity analysis tests the effects on the financial outcome
or ranking of projects of changes in some of the key assumptions used in making the
projections, assuming other factors remain unchanged. These tests should be applied
in areas of greatest uncertainty such as traffic forecasts, market shares, fuel prices or
rates of exchange. Judgement would be required to determine which parameters to
change and the range of values to be explored. Sensitivity analysis does not involve
the assignment of probabilities to changed assumptions: for example if the central
plan assumed fuel prices to be constant in real terms over the forecast period, the
alternative might be tested of an increase of 3 per cent per annum in real terms.
Sensitivity analysis would determine the resultant change in NPV, but would not
consider the likelihood of the alternative assumptions. In the example in Table 8.4,
the outcome would change if identical assumptions had been taken on residual
values (i.e., 60 per cent of first cost in both cases). This would have reduced the
B777-200 NPV from $11.1 million to $6.4 million, and its IRR from 10.2 per cent
to 9.3 per cent.
Scenario analysis This technique considers the sensitivity of the NPV or IRR to
changes in the key variables and also the range of likely variable values. Thus, a
pessimistic set of variables might be chosen to determine the NPV, or an optimistic
set, to give a range of outcomes. The optimistic set might include fuel prices declining
or remaining constant in real terms, a high GDP forecast, and high market share or
low yield dilution. The pessimistic scenario might take a high fuel price increase,
low GDP growth, and low market share. It is important that the assumptions for
the key variables are consistent with one another for each scenario, e.g., low fuel
price escalation is consistent with high GDP growth. The analysis may involve much
work on generating alternative assumptions, as well as workshops where these are
challenged and honed into a short-list of scenarios to be evaluated.
In conclusion, it needs to emphasised that investment decisions based on the
framework and criteria recommended above are only as good as the assumptions used
in the evaluation. As many of the relevant factors as possible should be quantified
and included in the appraisal, some sort of risk analysis undertaken, and, where
appropriate, other unquantifiable factors also addressed.
Monte Carlo simulation is a procedure whereby random numbers are generated
using a normal probability distribution of the expected values of the assumptions
that were used for the cash flow forecasts. This is similar to Probability analysis
described above, but where the probabilities are not known.
The survey of airline CFOs referred to above found that, of the airline managers
using the NPV technique, almost two-thirds raised or lowered the discount rate to
allow for risk, rather than changing the cash flow forecasts using the techniques described above.4
 This is clearly easier, but does not provide the discipline of revisiting
the major assumptions upon which the evaluation is based.

0/5000

Từ: -

Sang: -

Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]

Sao chép!

Phân tích độ nhạy phân tích độ nhạy kiểm tra những tác động trên các kết quả tài chínhhoặc xếp hạng của các dự án của những thay đổi trong một số các giả định chính được sử dụng trong làm việcdự đoán, giả sử các yếu tố khác vẫn được giữ nguyên. Các xét nghiệm nên được áp dụngtrong lĩnh vực của sự không chắc chắn nhất như dự báo giao thông, thị trường cổ phiếu, giá nhiên liệu hoặctỷ giá ngoại tệ. Bản án nào được yêu cầu để xác định các thông số đó đểthay đổi và phạm vi giá trị để khám phá. Phân tích độ nhạy không liên quan đếnsự phân công của các xác suất để thay đổi các giả định: ví dụ: nếu miền trungkế hoạch giả định giá nhiên liệu phải được liên tục trong điều kiện thực tế trong thời gian dự báo, cácthay thế có thể được kiểm tra của sự gia tăng của 3 phần trăm mỗi năm trong điều kiện thực tế.Phân tích độ nhạy sẽ xác định sự thay đổi kết quả trong NPV, nhưng sẽ khôngxem xét khả năng của các giả định khác. Trong ví dụ ở bảng 8.4,kết quả sẽ thay đổi nếu giống hệt nhau giả định đã được thực hiện trên dưgiá trị (tức là 60 phần trăm của các chi phí đầu tiên trong cả hai trường hợp). Điều này sẽ giảm cácSân bay B777-200 NPV từ 11.1 triệu đô la để 6.4 triệu đô la, và IRR của nó từ sở giao dịch chứng trăm 10.2đến 9.3 phần trăm.Kịch bản phân tích kỹ thuật này sẽ xem xét sự nhạy cảm của NPV hay IRR đểnhững thay đổi trong các yếu tố quan trọng và cũng có thể phạm vi của các giá trị có khả năng biến đổi. Vì vậy, mộtbi quan thiết lập của các biến thể được lựa chọn để xác định NPV, hoặc một lạc quanĐặt, để cung cấp cho một loạt các kết quả. Bộ lạc quan có thể bao gồm giá nhiên liệu giảmhoặc còn lại liên tục trong điều kiện thực tế, GDP cao thời và cao thị trường chia sẻ haypha loãng năng suất thấp. Các kịch bản bi quan có thể mất một tăng giá nhiên liệu cao,tăng trưởng GDP thấp, và chia sẻ thị trường thấp. Nó là quan trọng mà các giả định choCác yếu tố chủ chốt là phù hợp với nhau cho mỗi kịch bản, ví dụ như, nhiên liệu thấpgiá leo thang là phù hợp với tăng trưởng GDP cao. Các phân tích có thể bao gồm nhiềulàm việc tạo ra các giả định thay thế, cũng như các cuộc hội thảo này ở đâuthách thức và mài dũa thành danh của các kịch bản được đánh giá.Trong kết luận, nó cần phải nhấn mạnh rằng quyết định đầu tư dựa trên cáckhung và các tiêu chí được giới thiệu ở trên chỉ là tốt như các giả định được sử dụngtrong đánh giá. Càng nhiều của các yếu tố liên quan càng tốt nên được định lượngvà được bao gồm trong thẩm định, một số loại phân tích rủi ro thực hiện, và ở đâuthích hợp, các yếu tố khác unquantifiable cũng giải quyết.Monte Carlo mô phỏng là một thủ tục trong đó số ngẫu nhiên được tạo rabằng cách sử dụng một phân phối xác suất bình thường của các giá trị kỳ vọng của các giả địnhmà đã được sử dụng để dự báo dòng tiền mặt. Điều này cũng tương tự như phân tích xác suấtMô tả ở trên, nhưng mà xác suất không được biết đến.Cuộc khảo sát của hãng CFOs nói trên thấy rằng, hãng hàng không nhà quản lýsử dụng phương pháp NPV, gần hai phần ba nâng lên hay hạ thấp tỷ lệ chiết khấu đểcho phép cho các rủi ro, chứ không phải là thay đổi dự báo dòng tiền mặt bằng cách sử dụng các kỹ thuật mô tả above.4 Điều này là dễ dàng hơn rõ ràng, nhưng không cung cấp các kỷ luật của revisitingCác giả định chính mà việc đánh giá này dựa.

đang được dịch, vui lòng đợi..

Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]

Sao chép!

Phân tích độ nhạy phân tích độ nhạy kiểm tra những tác động vào kết quả tài chính
hay thứ hạng của các dự án của các thay đổi trong một số giả thuyết chính được sử dụng trong việc đưa ra các
dự đoán, giả định các yếu tố khác không thay đổi. Những xét nghiệm này nên được áp dụng
trong lĩnh vực bất ổn vĩ đại nhất như dự báo giao thông, thị trường cổ phiếu, giá nhiên liệu hoặc
tỷ giá hối đoái. Judgement sẽ được yêu cầu để xác định các tham số để
thay đổi và phạm vi của các giá trị cần được khám phá. Phân tích độ nhạy không liên quan đến
sự phân công của xác suất để giả định thay đổi: ví dụ nếu các trung tâm
kế hoạch giả định giá nhiên liệu là không đổi trong điều kiện thực tế trong giai đoạn dự báo,
thay thế có thể được kiểm tra về sự gia tăng của 3 phần trăm mỗi năm trong điều kiện thực tế .
phân tích độ nhạy sẽ xác định sự thay đổi kết quả trong NPV, nhưng sẽ không
xem xét các khả năng của các giả định thay thế. Trong ví dụ ở bảng 8.4,
kết quả sẽ thay đổi nếu giả định giống hệt nhau đã được thực hiện trên còn
giá trị (ví dụ, 60 phần trăm của chi phí đầu tiên trong cả hai trường hợp). Điều này sẽ làm giảm
B777-200 NPV từ 11.1 $ triệu đến $ 6.400.000, và IRR của nó từ 10,2 phần trăm
lên 9,3 phần trăm.
Phân tích kịch bản kỹ thuật này xem xét độ nhạy của NPV hay IRR để
thay đổi trong các biến quan trọng và cũng phạm vi các giá trị biến có khả năng. Do đó, một
bộ bi quan của các biến có thể được lựa chọn để xác định NPV, hoặc lạc
bộ, để cho một loạt các kết quả. Các bộ lạc có thể bao gồm giá nhiên liệu giảm
hoặc không đổi trong thực tế, một dự báo GDP cao, và thị phần cao hoặc còn lại
pha loãng sản lượng thấp. Các kịch bản bi quan có thể mất một tăng nhiên liệu giá cao,
tăng trưởng GDP thấp, và thị phần thấp. Điều quan trọng là các giả định cho
các biến số chính là thống nhất với nhau cho mỗi kịch bản, ví dụ như, nhiên liệu thấp
leo thang giá cả phù hợp với tốc độ tăng trưởng GDP cao. Các phân tích có thể liên quan đến nhiều
công việc vào việc tạo ra các giả định thay thế, cũng như các cuộc hội thảo, nơi chúng được
thử thách và rèn luyện thành một danh sách ngắn các kịch bản được đánh giá.
Tóm lại, cần phải nhấn mạnh rằng các quyết định đầu tư dựa trên các
khuôn khổ và tiêu chuẩn khuyến cáo ở trên chỉ được tốt như các giả định sử dụng
trong việc đánh giá. Như rất nhiều các yếu tố có liên quan càng tốt cần được định lượng
và bao gồm trong việc thẩm định, một số loại phân tích rủi ro được thực hiện, và, khi
thích hợp, các yếu tố unquantifiable khác cũng giải quyết.
Monte Carlo mô phỏng là một thủ tục mà số ngẫu nhiên được tạo ra
bằng cách sử dụng xác suất bình thường phân phối các giá trị dự kiến của các giả định
được sử dụng cho các dự báo dòng tiền. Điều này cũng tương tự như phân tích xác suất
được mô tả ở trên, nhưng mà xác suất không được biết đến.
Cuộc khảo sát của các CFO hãng hàng không nói trên cho thấy, các nhà quản lý hãng hàng không
sử dụng kỹ thuật NPV, gần hai phần ba tăng hoặc giảm tỷ lệ chiết khấu để
cho phép rủi ro, chứ không phải là thay đổi các dự báo dòng tiền bằng cách sử dụng các kỹ thuật được mô tả above.4
Đây rõ ràng là dễ dàng hơn, nhưng không cung cấp các kỷ luật xem xét lại
các giả định lớn khi mà việc đánh giá được dựa.

đang được dịch, vui lòng đợi..

Kết quả (Việt) 3:[Sao chép]

Sao chép!

đang được dịch, vui lòng đợi..

Các ngôn ngữ khác

Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.