房子如何定价高，又卖得快？千亿级房企常用这种方法！
目前，房地产市场的外部环境不断发生变化，如何练好“内功”事关增长大计。
市场预测是房企投资决策的重要依据。对管理者来说，正确的市场预测可以让房企在面对市场风云变幻时做到心有定数。
所以，使用一些必要的工具来预测或防范风险，无疑是上策。构建敏感性分析测算模型，有助于管理者完成最佳决策。
一、什么是敏感性分析？
敏感性分析，是从定量分析的角度去计算和分析一种或者多种敏感因子变动时，对关键结果指标的影响程度。
在具体测算过程中，一般会选择价格、去化周期、成本等指标作为主要的敏感因子，而关键结果指标通常包含利润和投资收益率等。
简而言之，敏感性分析就是通过一个指标的变动，分析对其他指标产生的影响。
二、房企敏感性分析有什么价值？
借助敏感性分析工具，房企可以实现三大价值。
一、敏感因子快速寻源。可以帮助企业寻找到最敏感的因素，并判断影响程度。一旦发现经营管理中不确定因素的根源，管理者就可以更有针对性地去采取相应措施，从而防范风险。
二，敏感因子全面跟踪。可以帮助管理者全面了解敏感因子变动，对项目经营效益带来的影响，从而前瞻性地采取针对性的措施来避免风险。
三、自动调整。通过不同敏感因子的调整和释放，可以帮助管理者发现最优解决方案，从而进行相应的管理决策。
三、如何构建敏感性分析模型？
1、三大要点：底层模型设计要考虑数据支撑、测算方法、影响因素
在实际工作中，房企需要构建敏感性分析测算模型，为管理决策提供助力。这一过程中，有以下三个问题需重点考虑。
一是，底层测算模型的设计，是否能支撑敏感性分析？
例如，在价格调整时，要输出利润指标的变动情况。
在底层模型中，对费用或税金如果没有做好测算的相关设计，价格的变动会导致收入的变动，而收入的变动肯定会影响费用，特别是税金的变动。由于这种设计上的缺失，最终输出的并不是房企想要的结果。
所以，底层模型的设计至关重要，在实际操作过程中，一定要有关联的、严密的数据逻辑支持，这样才能实现客观的敏感性分析。
二是，计划数的处理，是否在测算模型中做好了合理而严密的逻辑设计？
例如，均价变动可能会影响回款。这部分回款如何进行预测和调整才能更合理？在设计计划数时，要先把未回款的部分做好处理，确保这部分回款不会受价格影响。
三是，设计敏感性分析时，是否全面考虑了其直接和间接的影响因素？
在设计敏感性分析时，测算逻辑要全面地考虑受敏感因子影响的直接因素，以及这些因素彼此之间的关系，也就是间接的影响因素，以免有所遗漏。一旦遗漏其中一项因素，都可能导致输出结果指标不准确。
四、房企应用场景：调整项目销售计划、项目均价、敏感因子
场景一：调整项目销售计划，利用模拟测算结果辅助目标决策
对房企来说，项目销售计划是很常见的一种敏感性分析。
销售计划的敏感性分析是可以调整销售计划中一些相关的敏感因子，利用系统模拟测算后的指标来进行分析和对比，通过这些分析的结果来辅助目标决策，进行方案优选。
如图1所示，整个调整在系统操作层面相对简单，可以灵活调整。
每个业态未来的销售情况，如第5个月、第6个月、第7个月，不仅可以设置不同的去化率、调整去化节奏，还可以针对已经调整完的各业态销售计划来匹配价格结构，设置相应的调价数据。
对销售计划以及销售价格的节奏进行调整，最终可以直接看到调整之后的测算结果，以及指标的敏感度。
比如一个销售计划进行调价后，整体的销售收入并没有太大变化，但通过图1可以看到调整前和调整后的对比。
毫无疑问，模拟市场对策，调整单个或多个敏感因子，系统模拟测算调整后的指标数据，以此进行多个调整方案比选，方便管理者进行方案优选。
场景二：调整项目均价，重点关注销售收入和回款两个关键指标
以项目价格调整为例（见图2），在对项目各业态之间的未售均价进行调整时，核心要素有两个指标：一是销售收入，二是回款。
在销售收入方面，可以用项目各业态的未售面积与调整后的未售均价相乘，来预测未来的销售收入情况。
在回款方面，需要注意的是，在价格调整之前，关于已经签约未回款的部分，调整未来的未售均价并不会对这部分产生影响。
因此，可以用调整未售单价的时点开始计算，此前的回款计划保持不变，直到已签约未回款的部分全部回款。
在此时点之后才签约的部分，因为要根据新的签约额进行回款，所以这部分可以根据原来的回款节奏进行回款计划数的调整。
对于当期签约的部分，有些项目是按照调整之前的价格成交，这部分还是按照当前的计划回款。当然，还有一些是未成交，其适用的价格是调整之后的价格。
这部分要按照未来调价的幅度重新预测回款计划。这个调整方式并非固定模式，在实际操作过程中，企业也可以采用更加合理的方式。
对销售收入和回款这两个关键指标进行调整和预测后，敏感性分析模型也需预测其他的间接影响，比如税金的金额及一次性支付税金对现金流的影响。
在此基础之上，输出最终结果指标，用于管理层决策比对。
场景三：调整敏感因子，进行利润和成本视角下的预测分析
（1）参考S企，进行经营利润视角下的单敏感因子调整
千亿级S企基于利润视角的经营分析，主要是调整单敏感因子，进行预测分析。
S企的项目是一个投后运维系统，内设移动端敏感性分析功能。使用者可以直接在手机端调整相应的敏感因子，然后直接输出结果，实现快速测算（见图3）。
S企在该项目设置的敏感因子较少，主要有均价、建安成本、其他成本及税金这四类。
这些指标都是依据单因子变动来计算结果，使用者每次只能调整一个因子，而不能既调整价格又调整建安成本。通过单因子的调整，直接输出使用者最关心的指标结果（见图4）。
S企利用敏感性分析输出的结果，主要关注货值类、现金流类及其他利润类指标，这与S企主营业务的经营管理息息相关。
（2）ZA企：进行集团成本视角下的多敏感因子调整
相较于S企的单敏感因子，ZA企的投后运维系统升级成多因子的敏感性分析（见图5）。
使用过程中可以同时调整五个敏感因子，包括工程承包、均价、销售费用、税金及流速。这极大地提升了ZA企敏感性分析的准确性，其灵活性更强。
ZA企通过对五个敏感因子的调整，输出其所关注的指标。值得注意的是，这些指标可以形成调整前后的对比，有利于使用者得到多维度分析结果。
从ZA企关注的结果指标来看，与S企类似，也是重点关注经营管理的货值类、利润收益类等指标。
总 结
但在投前测算和投后运维过程中，敏感性分析所关注的要点有差异。如需深入了解本文中S企和ZA企的敏感性分析模型的解决方案亮点，可以与小爱联系，可为您奉上《地产经营预测》期刊的详尽资料。
敏感性分析工具成为了千亿级房企在规模化发展路上的刚需工具，它不仅帮助了管理者全面了解敏感因子变动对项目经营效益的影响，前瞻性地推出相关措施来防范风险，还通过对不同敏感因子的调整，输出比较结果，帮助管理者快速锁定最优解决方案。