敏感性分析的含義

　敏感分析通常是假定其他變量不變的情況下，測定某一個變量發生特定變化時對凈現值（或內含報酬率）的影響。

敏感性分析的基本方法

最大最小法

1.最大最小法
其主要步驟是：
（1）給定計算凈現值的每項參數的預期值。這些變量都是最可能發生的數值，稱為預期值。
（2）根據變量的預期值計算凈現值，由此得出的凈現值稱為基準凈現值。
（3）選擇一個變量并假設其他變量不變，令凈現值等于零，計算選定變量的臨界值。
（4）選擇第二個變量，重復（3）過程。
通過上述步驟，可以得出使基準凈現值由正值變為負值的各變量最大（或最?。┲担梢詭椭鷽Q策者認識項目的特有風險。

敏感程度法

其主要步驟如下：

（1）計算項目的基準凈現值（方法與最大最小法相同）。

（2）選定一個變量，如每年稅后收入，假設其發生一定幅度的變化，而其他因素不變，重新計算凈現值。

（3）計算選定變量的敏感系數。

敏感系數＝目標值變動百分比/選定變量變動百分比

它表示選定變量變化1% 時導致目標變動的百分比，可以反映目標值對于選定變量變化的敏感程度。

（4）根據上述分析結果，對項目特有風險作出判斷。

敏感分析法的優缺點

優點：計算過程簡單，也易于理解。

缺點：①在進行敏感性分析時，只允許一個變量發生變動，而假設其他變量保持不變，但在現實世界中這些變量通常是相互關聯的，會一起發生變動。 
②該分析方法每次測定一個變量對凈現值的影響，可以提供一系列分析結果，但是沒有給出每一個數值發生的可能性。