Sensitivitetsanalyse er bruken av flere hva-hvis-scenarier for å modellere en rekke mulige utfall. Teknikken brukes til å evaluere alternative forretningsbeslutninger, med forskjellige antagelser om variabler. For eksempel kan en finansanalytiker undersøke de potensielle profittnivåene som kan oppnås som et resultat av en investering i maskiner ved å endre forventet etterspørselsnivå, materialkostnader, nedetidsprosent for utstyr, bemanningskostnader og restverdien på utstyret.
Som et annet eksempel modellerer en analytiker rekkevidden av profittresultater for et potensielt utstyrskjøp. Et potensielt problem er at utstyret kan erstattes av en ny utstyrsmodell, noe som kan redusere videresalgsverdien. Følgelig utfører analytikeren en sensitivitetsanalyse som modellerer levetiden til investeringen, forutsatt at en rekke mulige videresalgsverdier er på slutten av den forventede bruksperioden for utstyret.
Et spesielt nyttig aspekt av sensitivitetsanalyse er å finne de variablene som kan ha en uvanlig stor innvirkning på resultatet av analysen. Beslutningstakeren kan deretter evaluere sannsynligheten for at variablene opplever betydelige endringer. Resultatet er en bedre forståelse av risikoen forbundet med en investering.
En måte å lage en sensitivitetsanalyse på er å samle variabler i tre scenarier, som er det verste tilfellet, mest sannsynlige og best tilfelle. Sannsynligheten for forekomst for variablene som brukes i disse tre tilfellene, klynger de høyeste sannsynlighetsvariablene i det mest sannsynlige tilfellet.
Et potensielt problem med sensitivitetsanalyse er at den utføres ved hjelp av historiske data, som kanskje ikke akkurat gjelder fremtidige spådommer.
