在期货投资分析的风险度量体系中，敏感性分析作为最早发展起来的市场风险度量技术，其核心定义是在保持其他条件不变的情况下，研究单个风险因子的变化对金融产品或资产组合收益及经济价值的影响。然而，随着金融市场的不断发展，这一传统方法在面对复杂金融资产组合时，逐渐暴露出明显的局限性。
首先，敏感性分析基于“保持其他条件不变”的孤立假设。但在真实的金融市场中，较复杂的资产组合往往面临不止一个风险因子，且这些因子之间通常具有较强的相关性。例如，利率的变动往往会引发汇率和股票价格的联动反应。如果仅仅孤立地分析单一因子的敏感性，而忽略了因子间的联动效应，将导致风险评估结果出现严重偏差。
其次，传统的敏感性分析通常只能采用线性近似。它假设风险因子的微小变化与金融产品价值的变化呈严格的线性关系。然而，诸如期权等复杂衍生品，其价值与标的资产价格之间存在显著的非线性变化特征。当市场发生剧烈波动时，线性近似将无法准确捕捉这种非线性风险，从而低估实际的风险敞口。
因此，为了克服上述不足，金融机构在实务中必须引入多维风险测量方法，并将敏感性分析与情景分析、压力测试以及在险价值（VaR）等工具综合运用。只有这样，才能在多因子、非线性的复杂市场环境中，对衍生品的市场风险作出全面、客观且准确的评估与判断。
科目：期货投资分析
考点：敏感性分析
