LuckyTemplates での感度分析の例

さらに詳しく見て、 LuckyTemplates モデルにいくつかの感度分析の例を実装する方法を示したいと思います。このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。

感度分析は非常に重要な財務モデルです。これは、顧客やコストの変化など、企業全体の利益に対する特定のシナリオの結果を予測するのに役立ちます。

利益予測に関する前回のチュートリアルでは、感度分析の例のプレビューを説明しました。収益性を予測するための優れたテクニックを確認したい場合は、このリンクをクリックしてください。

ただし、このチュートリアルでは、利益予測サンプル レポートからのいくつかの役立つ感度分析の例に焦点を当てて詳しく見ていきたいと思います。

これを行う方法を知りたい場合は、まさにそれをここで教えます。また、さまざまな軸でパーセンテージを取得する方法や、計算に基づいて結果を変更できる方法も学びます。

目次

• 新しいパラメータの追加
• コアモデルの確認
• 接続の作業中
• 結論

新しいパラメータの追加

最初に行う必要があるのは、メジャー内の結果に影響を与える可能性のある数値を作成することです。ご存知のとおり、これはこの分析の非常に重要な部分です。

まず、[新しいパラメータ]をクリックします。

次に、 What-if パラメータウィンドウでテーブルに適用可能なパラメータを作成する必要があります。

その後、コスト変更シナリオ付きの顧客変更シナリオ用に作成したのと同様のテーブルを作成できます。この表は、顧客とコストの増減による利益の変化を示したものです。

私は、コスト シナリオの公式を使用して、そのテーブルを事前に作成しました。GENERATESERIESテーブル関数を使用して、原価計算シナリオなど、指定したテーブルを提供します。

また、 GENERATESERIES関数を使用して、次のような顧客シナリオのテーブルも作成しました。

これらのシナリオは、マーケティングを通じて顧客を増やすことができるという前提に基づいています。さらに、考慮すべきもう 1 つのことは、ベンダーの商品価格または為替レートです。これらすべてのシナリオが全体の利益に与える影響が、ここで説明したいことです。

コアモデルの確認

シナリオ テーブルを生成した後、モデルの関係がどのようになるかを確認できます。ここで掘り下げたいのは、コスト シナリオと顧客シナリオのモデルです。これらのモデルが実際にはコア モデルに影響を与えていないことがわかります。

単なるサポートテーブルであることがわかるように、横に置いただけです。高度なロジックを使用して実行するこの予測タイプの分析にそれを統合する必要があります。

これが起こると、メジャーによって実際に接続が作成され、これがLuckyTemplates 内でシナリオ分析が非常にうまく機能する主な理由です。ここでの目標は、さまざまなシナリオの結果を予測し、比較することです。

前述した 2 つのサポート テーブルから得られる、以下のような列を利用できます。

このアクションを生成するメジャーであるため、この表のような複数の感度分析の例を作成することもできます。マトリックスに設定されている「仮定のパラメータ」を取り込み、メジャーを介してそれらを接続するだけです。

接続の作業中

ここで、数式をどのように処理し、さまざまな尺度がどのように関連しているかを示します。

まず、サンプル レポートに利益予測があります。これは元の利益予測用です。また、私が持っていた「仮定のパラメーター」に基づいて調整された利益シナリオの数値も持っています。

たとえば、顧客が 10 パーセント (10%) 増加し、コストが 10 パーセント (10%) 減少したとします。ご覧のとおり、利益シナリオの数値は2,700 万ドルに比例して増加します。この数字は私の予想をはるかに上回っており、利益シナリオの差を示しています。番号; 私の当初の予測とシナリオ予測の違いがわかります。

ここで、前述の尺度は、シナリオ感度分析表で確認できるものです。要約すると、利益シナリオの数値は、顧客シナリオとコスト シナリオのパラメーターによって決まります。 

「顧客変更シナリオとコスト変更シナリオ」の表では、結果の 600 万ドルの差が実際に表のこの部分と一致していることがわかります。

きっとそこにつながりが見えてくると思います。これは、実際に学ぶことができる感度分析の例のほんの一部です。

DAX を使用した LuckyTemplates の感度分析の実行
LuckyTemplates で DAX を使用した感度分析ロジックの
開発 複数の「What If」パラメーターを使用したシナリオ分析テクニック

結論

これがあなたのモデル内でうまく動作することを願っています。これらすべてを設定する方法と、予測を導き出し、シナリオを重ね合わせ、差異を解明する方法について詳しく知りたい場合は、以下のセッションをご覧ください。

これらの感度分析の例についてご意見やフィードバックがございましたら、コメント欄でお知らせください。

幸運を祈ります！