敏感性分析是一种金融工具，用于分析在某些给定条件下一组自变量对特定因变量的影响。它用于广泛的应用，例如生物学和金融以及经济学。
敏感性分析通过完全使用假设查询来研究导致预测不确定性的众多不确定性来源。它在依赖一个或多个输入的有限边界内使用。
也称为假设分析或模拟分析，敏感性分析有助于根据众多自变量确定一些决策。
例如，它可用于推导出利率如何影响债券价格以及预测上市公司的股价。
敏感性分析可帮助分析师发现哪些变量在影响结果方面比其他变量更重要。因此，它可以让投资者深入了解不同的变量如何影响他们的投资回报。分析师通常会查看变量如何移动以及目标如何因其移动而受到输入变量的影响。
敏感性分析有助于使用历史数据进行预测，有助于做出重要的商业、经济和财务决策。
敏感性分析是一种基于自变量预测可靠结果的成熟方法。
它可用于回答许多依赖于“假设”原则的查询。由于是深入研究，因此它做出的预测远比其他方法可靠。
它可以帮助企业主通过检查实际问题点来检查瓶颈并改进他们的业务流程。因此，它有助于决策者根据更可靠且理论上更成熟的科学程序做出决策。
检查和理解也很简单，通常，任何特定变量的运动不会影响任何特定结果。
很明显，与所有其他预测程序一样，敏感性分析也并非没有错误。
由于预测是在有限的范围内进行的，因此与其他投资工具相比，敏感性分析中的错误空间被放大了。
过程中可能会出现人为错误。
因此，虽然根据自变量预测某些事件的过程相当简单和优越，但敏感性分析会受到正确性和人为错误的影响，这可能会使其优势失效。