[原创]Excel 模型之十七 - 敏感性分析
EXCEL控的数据敏感性分析技巧
EXCEL控的数据敏感性分析技巧Excel控制的数据敏感性分析技巧数据敏感性分析是一种对数据的变化和不确定性进行评估的方法，能够帮助我们了解数据对结果的影响程度。
在Excel中，我们可以利用各种功能和技巧进行数据敏感性分析，以提高我们对数据的理解和决策的准确性。
本文将介绍几种常用的Excel数据敏感性分析技巧。
1. 数据表数据表是Excel中一个非常有用的功能。
使用数据表，我们可以将数据分组并进行快速分析。
在进行数据敏感性分析时，我们可以将不同的变量作为数据表的行或列，然后通过改变变量的值，观察结果的变化。
数据表还可以用于对大量数据进行排序、筛选和统计。
2. 条件格式条件格式是Excel中用于根据某些条件自动给单元格添加样式的功能。
在数据敏感性分析中，我们可以使用条件格式来突出显示对结果影响较大的数据。
例如，我们可以设定一个条件，如果某个单元格的数值超过或低于某个阈值，那么该单元格就会显示为红色或绿色，以便我们更容易地发现数据的敏感性。
3. 数据透视表数据透视表是Excel中用于汇总和分析大量数据的功能。
通过数据透视表，我们可以将数据按照不同的维度进行分组，并对这些组进行聚合和计算。
在进行数据敏感性分析时，我们可以通过改变数据透视表中的字段和筛选条件，来观察结果的变化。
数据透视表还可以用于对数据进行图表化展示，以便我们更好地理解数据的特点和趋势。
4. 目标搜索目标搜索是Excel中一个用于求解某个特定目标值的功能。
在数据敏感性分析中，我们可以使用目标搜索来找到使得某个结果达到预期的变量值。
通过设定目标值和相关约束条件，Excel会自动计算出满足这些条件的变量值，并将其显示在指定单元格中。
5. 条件求和条件求和是Excel中一个用于根据条件对数据进行汇总运算的功能。
在数据敏感性分析中，我们可以使用条件求和来提取满足某些条件的数据，并进行聚合运算。
通过改变条件，我们可以观察结果的变化，并进一步对数据的敏感性进行评估。
excel敏感性报告解读
excel敏感性报告解读
Excel敏感性分析报告是针对一个或多个输入单元格变化，对
一个或多个输出单元格数值变化的情况下，评估数据表现的一种
报告。
它是Excel以数据、公式和图表等方式提供的一种重要工具，能帮助用户更有效地分析和管理业务数据。
敏感性分析报告主要通过提供给出各种输入的水平变化及其对
输出体系的影响来评估各种事件的最终结果。
若在现实的经济环
境中发生了一些出乎意料的事件，使用敏感性分析报告有助于用
户快速地了解其对业务数据的效应，并据此进行策略调整。
在敏感性分析报告中，一般包括各种变量的变化情况值、各种
变量的保持不变时的值，和各种情况下输出式变量的结果。
每个
变量的取值会包括最小值、最大值、默认值。
用户可以通过修改
某些单元格的值，例如交叉价格和销量，来分析这些值如何影响
总收入或总成本等变量的结果。
另外，在敏感性分析报告中，还可以看到对累积输出影响的图
表及其主要趋势信息。
该图表会显示各种输入变量的不同取值给
输出结果的影响。
当用户调查了不同的事件发生时，该图表可以
帮助用户进行最佳决策，定位个人问题及隐伏于表内的风险。
总之，Excel敏感性分析报告是一种非常机动和有用的工具，它允许用户测试各种事件的最终结果，使用户能够做出更好的决策。
在需要进行商业决策时，使用Excel敏感性分析工具可以帮助用户更好地掌握和处理数据，以发现隐藏在数据内部的有价值的洞察力。
90. 如何在Excel中进行敏感性分析？
90. 如何在Excel中进行敏感性分析？90、如何在 Excel 中进行敏感性分析？在当今的数据驱动时代，Excel 作为一款强大的电子表格软件，被广泛应用于各种数据分析和决策支持场景。
敏感性分析作为一种重要的分析方法，可以帮助我们了解模型中输入变量的变化对输出结果的影响程度，从而为决策提供更可靠的依据。
接下来，让我们一起深入探讨如何在 Excel 中进行敏感性分析。
首先，我们需要明确敏感性分析的概念。
简单来说，敏感性分析就是研究当模型中的某个或某些输入变量发生变化时，输出结果会如何相应地改变。
这对于评估模型的稳定性和可靠性，以及识别关键的影响因素非常有帮助。
在 Excel 中进行敏感性分析，通常可以采用以下几种方法：一、数据表格法这是一种较为直观和简单的方法。
假设我们有一个销售预测模型，其中销售量、单价和成本是影响利润的主要因素。
我们可以在 Excel 中创建一个数据表，将这三个变量放在列标题上，然后在不同的行中输入它们可能的取值。
接着，通过公式计算出每个组合下的利润。
这样，我们就可以直观地看到不同变量取值对利润的影响。
例如，假设利润的计算公式为：利润＝（销售量单价）成本。
我们可以在 Excel 中输入如下公式：在 B2 单元格输入：＝B1C1 D1然后通过向下填充或复制公式，得到不同变量组合下的利润值。
通过观察这个数据表，我们可以快速了解每个变量对利润的影响程度，例如销售量增加 10%时利润的变化情况，或者单价降低 5%时利润的变化情况。
二、单变量求解当我们想要知道当输出结果达到某个特定值时，某个输入变量应该取什么值时，可以使用单变量求解功能。
比如，我们仍然以销售预测模型为例，已知当前的销售量、单价和成本，以及计算出的利润。
现在假设我们希望利润达到一个特定的目标值，比如 10000 元，然后想知道在这种情况下，单价应该调整为多少。
操作步骤如下：首先，在 Excel 中输入利润的计算公式，然后选择“数据”选项卡中的“假设分析”，再点击“单变量求解”。
如何在电子表格中利用数据表进行敏感性分析
在电子表格中利用数据表进行敏感性分析
操作指南（以KJ公司为例）：
第一步：首先在电子表格中创建一张数据表，该数据表应该包含所要进行敏感性分析的内容。
数据表的范围（红框）如图‐1中的单元格（O21:Q28）所示。
图‐1 决策树数据表
第二步，在数据表中的第一列（O22:O28，第一行除外），依序分别键入各种概率的尝试值（例如，从0.2至0.8每隔步进0.1递增）。
如图‐2所示。
图‐2 各种概率的尝试值
第三步，在数据表中第二列和第三列的第一行（P21:Q21），分别键入等号‘=’，然后用鼠分别标点击单元格（P13）和（P16），使之与所要分析的单元格的内容相对应。
这样，目标单元格（P21）的内容就是决策的内容（P13）；同理，目标单元格（Q21）的内容就是期望收益值（P16）。
其赋值结果如图‐3所示。
图‐2 目标单元格赋值公式
第四步，选择整个数据表（O21:Q28），然后在Excel工作表中的“数据”菜单中点击“假设分析”选项，在出现的下拉菜单中点击“数据表”。
此时，则会出现如图‐4所示的对话框。
在数据表对话框中的“输入引用列的单元格”处，用鼠标点击初始给定的概率尝试值，即单元格P10。
图‐4 数据表对话框
说明：在“输入应用行的单元格”处不输入任何值，因为本例中没有用“行”来给出各种概率的尝试值。
最后，点击“确定”按钮。
此时便会生成一个如图‐5所示的区域表。
对于区域表中第一列的每一个概率尝试值，均有经过计算后的最优决策值和期望收益值与之相对应，这些数值分别显示在区域表中的第二列和三列。
图‐5 与各种概率尝试值对应的最优决策和期望收益。
excel做敏感性分析的教程
excel做敏感性分析的教程
Excel中经常需要做铭感性分析，具体该如何做呢?接下来是小编为大家带来的excel做敏感性分析的教程，供大家参考。
excel做敏感性分析的教程：
敏感性分析步骤1：建立基础数据
可以利用EXCEL的滚动条调节百分比值
敏感性分析步骤2：多因素变动对利润的综合影响
1、计算预计利润额
利润额=销售量*(产品单价单位变动成本)固定成本
2、计算变动后利润
变动后的利润=变动后的销量*(变动后产品单价变动后单位变动成本)变动后的固定成本
利用EXCEL输入公式，就可以看到滚动条的变化，随之带来的变化的数值变化。
敏感性分析步骤3：分析单因素变动对利润的影响
敏感性分析步骤4：利用利润敏感性分析设计调价价格模型
1、基础数据
2、利用EXCEL模拟运算表，求出在单价、销量变化时的利润。
最后用有效性把大于某个数据的值标为黄颜色。
在选择调价时，就可以参照黄颜色区间的利润值，为调价作科学的决策。
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用excel进行线性规划的灵敏度分析
求解线性规划问题
01
点击“规划求解”对话框中的“求解”按钮，Excel将开始求 解线性规划问题。
02
Excel将显示求解结果，包括最优解、目标函数的值、可变单 元格的值等。
03
可以根据需要调整参数或约束条件，重新进行求解，以获得 更优的解或更全面的灵敏度分析。
03 灵敏度分析
灵敏度分析的定义
01
灵敏度分析是评估线性规划模型中参数变化对最优解
的影响程度的过程。
02
它有助于理解模型的最优解对各个参数的敏感程度，
从而更好地理解模型的行为。
03
通过灵敏度分析，可以确定哪些参数对模型的影响最
大，从而在实际情况中更好地调整这些参数。
灵敏度分析的步骤
2. 运行模型
案例二：运输问题优化
约束条件
车辆载重、运输时间、运输路线等。
目标函数
最小化运输成本，同时满足各分区的需求。
灵敏度分析
分析需求量、运输成本、运输时间等参数变 化对最优解的影响。
案例三：资源分配问题优化
01
目标函数
最大化资源利用效率，同时满足 生产需求。
约束条件
02
03
灵敏度分析
资源总量、生产能力、产品质量 等。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
分析资源价格、生产能力、产品 质量等参数变化对最优解的影响。
05 结论与展望
线性规划与灵敏度分析的意义
线性规划是一种数学优化技术，用于 在有限资源约束下实现特定目标。灵 敏度分析是线性规划的一个重要组成 部分，用于评估模型参数变化对最优 解的影响。
如何在Excel中对数据进行表和表的敏感分析
如何在Excel中对数据进行表和表的敏感分析如何在Excel中进行数据表和表的敏感分析Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据分析和管理。
对于数据分析师和决策者来说，进行表和表的敏感分析是一项非常重要的任务。
本文将介绍在Excel中如何对数据进行表和表的敏感分析。
1. 数据表的建立及基本操作在进行敏感分析之前，首先需要建立数据表并掌握基本的操作技巧。
下面简要介绍一些常用的操作方法：（1）建立数据表：在Excel的工作表中，用行和列创建数据表。
确保每一列代表一个变量，每一行代表一个观察值。
（2）数据输入：在相应的单元格中输入数据，确保数据的准确性和完整性。
（3）数据筛选：通过筛选功能，可以根据特定的条件过滤数据，以便于后续的分析。
（4）数据排序：通过排序功能，可以按照特定列的数值大小或者字母顺序对数据进行排序。
（5）数据格式化：根据数据的种类和需要，进行数字格式化、文本格式化等操作，提高数据的可读性。
2. 敏感分析的基本概念和方法敏感分析是指为了了解某个变量对结果的敏感程度，而对该变量进行一系列数值上的变动，观察结果的变化情况。
在Excel中，有几种常用的敏感分析方法：（1）数据表的副本：在进行敏感分析之前，先复制原数据表并粘贴到新的位置，用于后续敏感分析的操作。
（2）条件格式：通过设置条件格式，根据特定的条件，对数据表中的元素进行格式化，以便于对特定变量的敏感性进行观察。
（3）数据表的引用：通过在单元格中使用相对引用或绝对引用的方法，可以将某个单元格作为变量，以便于观察结果的变化情况。
（4）数据透视表：通过创建数据透视表，可以对数据表中的变量进行汇总和分析，快速获得敏感分析的结果。
（5）图表分析：通过创建图表，展示数据之间的关系，更加直观地观察结果的变化情况。
3. 敏感分析的实际应用敏感分析在实际应用中有许多用途，例如：（1）销售预测：通过对产品价格、市场需求等变量进行敏感分析，可以对销售额进行预测和评估。
excel敏感性分析演示教学
e x c e l敏感性分析敏感性分析excel投资项目敏感性分析是用来衡量投资项目中某个因素的变动对该项目预期结果影响程度的一种方法。
通过敏感性分析，可以明确敏感的关键问题，避免绝对化偏差，防止决策失误，进而增强在关键环节或关键问题上的执行力。
在复杂的投资环境中，对投资项目净现值的影响是多方面的，各方面又是相互关联的，要实现预期目标，需要采取综合措施，多次测算，依靠手工完成，往往令人望而却步。
借助于Excel，可以实现自动化分析。
下面通过具体的实例来说明Excel在投资项目敏感性分析中的具体应用。
有关资料数据如表1所示。
一、投资项目敏感性分析涉及的计算公式营业现金流量=营业收入－付现成本－所得税=税后净利润＋折旧=(营业收入－营业成本)×(1－所得税税率)＋折旧=(营业收入－付现成本－折旧)×(1－所得税税率)＋折旧=(营业收入—付现成本)×(1-所得税税率)＋折旧×所得税税率投资项目净现值=营业现金流量现值－投资现值二、建立Excel分析模型第一步，在Excel工作表中建立如表1所示的投资项目敏感性分析格式。
第二步，定义计算公式：B9=PV($B$3，$B$4，－(($B$5-$B$6)*(1-$J}$7)+($B$8／$B$4)*$B$7))-$B$8；C12=BI2/100-0．5，用鼠标拖动C12单元格右下角的填充柄到C15单元格，利用Excel的自动填充技术，完成C13、C14、C15这三个单元格公式的定义；D12=B5*(1+C12)，用鼠标拖动D12单元格右下角的填充柄到D15单元格，完成D13、D14、D15这三个单元格公式的定义；E12=PV($B$3．$B$4．-(($D$12-$D$13)*(1-$D$14)+($D$15／$B$4)*$D$14))-$D$15，拖动E12单元格右下角的填充柄到E15单元格，完成E13、E14、E15这三个单元格公式的定义；F12=(E12-$B$9)／$B$9，用鼠标拖动F12单元格右下角的填充柄到F15单元格，完成F13、F14、F15这三个单元格公式的定义；G12=F12/C12，用鼠标拖动G12单元格右下角的填充柄到G15单元格，完成G13、G14、G15这三个单元格公式的定义。
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[原创]E x c e l模型之十七 -敏感性分析 (入选推荐日志，加10币)
飓风图 蛛网图和敏感性分析图表
这个例子模型说明如何利用Risk Simulator：
1、运行一个预仿真敏感性分析(飓风图和蜘蛛图)
2、运行一个后仿真敏感性分析(敏感性分析图)
模型背景
文件名称：飓风图蛛网图和敏感性分析图表（线性）.xls
这个示例描述了一个简单的现金流的模型，演示了如何在仿真之前和仿真之后进行敏感性分析。
飓风图和
蛛网图是静态的分析工具用来哪些变量会对结果影响最大。
即，每个先验变量扰动一定量，分析关键的结果
以决定哪些输入变量的是关键的成功因素，并且影响最大。
相反，敏感性图是动态的，即在仿真过程中，
所有的先验变量在仿真之后同时扰动（自相关，交叉相关，以及交互作用的影响结果都考虑在了敏感性图中）。
因此，在仿真之前使用飓风图进行静态分析，在仿真后使用敏感性分析。
创建飓风图和敏感性图
运行模型，简单地：
1、回到DCF 模型中然后选择 NPV作为结果（单元格 G6）。
2、选择仿真|工具| 飓风图分析（或者点击飓风图的图标）。
3、勾选通过软件的自动智能命名生成的先验变量名称，然后点击确定。
结果解析
生成的报告说明了敏感性表格（关键变量的初始值以及先前变量的扰动值），有最大影响（对结果的区间）
的变量被列在第一位。
飓风图说明了这一分析过程，蜘蛛图是同一个分析过程,但是它还包括了非线性的
影响部分。
也就是说，如果输入的变量对于输出结果非线性的的影响，蜘蛛图将是曲线的。
可参见飓风图
和敏感性分析图表（非线性）中关于Black-Scholes模型的分析。
创建一个敏感性分析图
运行这个模型，只要：
1 、建立一个新的仿真文档(仿真 l 新建仿真)
2 、在DCF模型工作簿中设定输入变量假设和输出预测
3 、运行仿真（仿真l 运行仿真)
4 、选择仿真l 工具 l 敏感性分析
结果解析
注意：如果相关性选项关闭，敏感性分析图和飓风图的结果相似。
现在重新仿真，并且开启相关性选项（选
择仿真|重置仿真，然后选择仿真 | 编辑文档，然后应用相关性，最后选择仿真|运行仿真），然后重复上
述过程生成一个敏感性分析图。
注意到当相关性存在时，由于变量之间的相互作用结果将稍有不同。
当然这里
需要在输入假设间设定相关性参数。
注意：
有时，图表中坐标轴的变量名可能会很长。
如果是这样的话，回到飓风图中，对一些长变量名的变量重命名，
这样看上去更简洁，图表也更吸引人。
Discounted Cash Flow 模型 基年2005 总现值收益 $1,896.63 贴现率15.00% 总现值投入 $1,800.00 风险中性概率5.00% 净现值 $96.63
销售增长额2.00% 内部收益率 18.80% 价格侵蚀5.00% 投资回报 5.37% 税率40.00% 20052006200720082009 产品A的价格$10.00$9.50$9.03$8.57$8.15 产品B的价格$12.25$11.64$11.06$10.50$9.98 产品C的价格$15.15$14.39$13.67$12.99$12.34 产品D的价格50.0051.0052.0253.0654.12 产品E的价格35.0035.7036.4137.1437.89 产品F的价格20.0020.4020.8121.2221.65 总利润$1,231.75$1,193.57$1,156.57$1,120.71$1,085.97 已售商品成本$184.76$179.03$173.48$168.11$162.90 总利润$1,046.99$1,014.53$983.08$952.60$923.07 运营成本$157.50$160.65$163.86$167.14$170.48 管理及办公室费用$15.75$16.07$16.39$16.71$17.05 营运收入 (EBITDA)$873.74$837.82$802.83$768.75$735.54 折旧$10.00$10.00$10.00$10.00$10.00 摊销$3.00$3.00$3.00$3.00$3.00 EBIT$860.74$824.82$789.83$755.75$722.54 利息费用$2.00$2.00$2.00$2.00$2.00 EBT$858.74$822.82$787.83$753.75$720.54 税金$343.50$329.13$315.13$301.50$288.22 净收入$515.24$493.69$472.70$452.25$432.33 成本减值$13.00$13.00$13.00$13.00$13.00 净营运资本的改变量$0.00$0.00$0.00$0.00$0.00 资本支出$0.00$0.00$0.00$0.00$0.00 自由流动金$528.24$506.69$485.70$465.25$445.33 投资$1,800.00
财务分析 自由现金流的现值$528.24$440.60$367.26$305.91$254.62 投资应付的现值$1,800.00$0.00$0.00$0.00$0.00 净现金流($1,271.76)$506.69$485.70$465.25$445.33 。