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基于特定假设条件进行的逻辑推理与数据分析，用于评估可能的结果或风险。
在金融风险管理中，假设性分析帮助我们识别投资组合在极端市场条件下的脆弱性。
通过设定不同的市场情景（如利率上升、GDP下降），分析可能的投资损失。
政策制定者使用假设性分析来评估新法规对经济的潜在影响。
例如，假设碳税实施后，企业成本和消费者行为的变化。
强调逻辑推理而非实际数据验证，常用于战略规划、风险评估和决策支持。
假设性分析关注"如果...会怎样"的逻辑推理，而实证分析依赖实际数据。例如：假设性分析可问"如果通胀率翻倍，房价会如何？"，实证分析则需查看历史数据。
假设性分析的有效性依赖假设条件的合理性。应清晰列出所有假设（如"假设通胀率为5%"），并评估其合理性与局限性。
由"假设"（基于假想条件的推理）与"分析"（系统性解析）组合而成，强调在缺乏实际数据的情况下进行逻辑推演。
1. 常用于需要提前预判的领域（如投资、政策、工程设计）。2. 区别于实证分析，后者依赖历史数据或实验结果。3. 在中文语境中，"假设性"强调"基于假设"的虚拟性，而非"不确定性"。