민감도 분석 · What-if

민감도 분석이란?

민감도 분석을 한 번 돌리고 나면 기획안의 형태 자체가 달라집니다. 'IRR 18%'라는 한 줄이 '가동률 75%면 12%, 85%면 18%'라는 조건부 문장으로 바뀌기 때문입니다. 승인 회의의 질문도 따라 바뀝니다. 숫자가 맞느냐가 아니라 어떤 조건에서 맞느냐를 묻게 되고, 반대하는 사람도 '너무 낙관적이다'라는 감상 대신 '가동률 가정을 5%p 낮춰서 다시 보자'는 구체적 제안을 내놓습니다. 결론을 방어하는 회의가 가정을 검토하는 회의로 바뀌는 것이 이 기법의 실질적인 효과입니다.

흔드는 폭을 관행적으로 ±10%, ±20%로 잡는 것은 출발점일 뿐입니다. 변수마다 현실에서 움직이는 범위가 다르기 때문입니다. 환율이 1년에 20% 움직이는 일은 드물지만, B2B 수주율은 분기마다 그 정도로 흔들립니다. 최근 3~5년의 실제 변동 범위를 흔드는 폭의 기준으로 삼으면 표가 훨씬 정직해집니다. 결과는 변수별 영향 크기를 막대로 나란히 세운 토네이도 차트로 보면 한눈에 들어오는데, 대개 상위 두세 개 변수가 결과 변동의 대부분을 설명하고 나머지는 아무리 흔들어도 소수점만 바뀝니다.

이웃한 기법들과는 구분해서 쓰는 편이 낫습니다. 변수 하나만 흔드는 것이 민감도 분석, 함께 움직이는 변수들을 묶어 낙관·기본·비관 세트로 만드는 것이 시나리오 분석, 발생 확률은 낮지만 치명적인 조건 하나를 극단까지 밀어붙이는 것이 스트레스 테스트입니다. 실무에서 가장 쓸모 있는 산출물은 두꺼운 표가 아니라 결론이 뒤집히는 임계값 한 줄입니다. '수주율 15% 아래로 내려가면 적자'가 나왔다면, 그 15%는 그대로 주간 점검 지표가 됩니다.

가장 흔한 실패는 변수 열 개를 전부 흔들어 20쪽짜리 부록을 만들어 놓고, 정작 의사결정은 원안 그대로 하는 경우입니다. 두 번째는 변수들이 서로 독립이라고 가정하는 것입니다. 판매량이 늘면 외주비와 물류비도 같이 오르는데 판매량만 20% 올려 놓고 이익이 두 배가 된다고 보고하면 연동 관계를 지운 낙관 시나리오가 됩니다. 세 번째는 비관 시나리오를 면죄부로 쓰는 태도입니다. '최악이어도 손익분기'라는 문장은 내가 가정한 최악에서 그렇다는 뜻일 뿐, 그보다 나쁜 경우가 없다는 보장은 아닙니다.