Danas se u velikom broju nacrta poslovnih planova, čak i ako imaju odgovarajući odjeljak koji sadrži analitički aspekt, problem sužava samo na analizu financijskih ili bankarskih rizika i ne odražava se čitav niz rizika. Međutim, stručnjaci moraju dobro iskoristiti i kvalitativnu i kvantitativnu analizu rizika. Zaustavimo se na drugoj vrsti.
Kvantitativna analiza odnosi se samo na rizike koji su u procesu kvalitativne analize kvalificirani kao oni koji koriste značajan utjecaj na postizanje ciljeva. Pri provođenju takve analize učinak događaja ove vrste treba ocjenjivati određenom digitalnom ocjenom.
Kvantitativna analiza ponekad nije potrebna prilikom razvijanja učinkovitih mjera reakcije na rizik. Najčešće među analitičkim metodama koje se najčešće koriste su sljedeće:
- istraživanje osjetljivosti, koje uključuje utvrđivanje refleksije stupnja neizvjesnosti svakog pojedinog elementa poslovnog projekta pri prihvaćanju drugih elemenata osnovne vrijednosti;
- razmotriti predviđenu novčanu vrijednost množenjem svake vrijednosti s vjerojatnošću njenog pojavljivanja, rezultati su sažeti.
Kvantitativna analiza svakog investicijskog projekta određuje brojčanu vrijednost vrijednosti pojedinih rizika. Temelji se na području vjerojatnosti, teoriji operativnog istraživanja i matematičkoj statistici.
Kvantitativna analiza provodi se u slučaju dva uvjeta: osnovnog izračuna poslovnog projekta i cjelovite kvalitativne analize. Njegova je zadaća numeričko mjerenje utjecaja nekih promjena čimbenika na dinamiku kriterija koji pokazuju učinkovitost projekta.
Često korištene metode kvantitativne analize poslovnih projekata:
- analiza takvih pokazatelja uspješnosti kao neto sadašnja vrijednost i stopa prinosa, kao i indeks profitabilnosti;
- prilagođavanje diskontne stope;
- Monte Carlo metoda (drugo ime - simulacija);
- izgradnju stabla odluke.
Sve nabrojane analitičke metode poslovnih projekata temelje se na vjerojatnim pristupima.
Kvantitativna i kvalitativna analiza i njihova učinkovitost izravno ovise o zahtjevima za krajnjim pokazateljima (rezultatima), bazi podataka i razini pouzdanosti planiranja. Tako su, na primjer, za male projekte prilično učinkovite metode: analiza prilagodbe diskontne stope i osjetljivosti. Za velike projekte - simulacija i konstrukcija krivulja distribucije vjerojatnosti. Ako rezultat projekta ovisi o donošenju određenih odluka, potrebno je izgraditi stablo odluka.
Stoga se metode analize trebaju primjenjivati sveobuhvatno koristeći njihove najjednostavnije sorte u fazi ocjenjivanja, složenije i zahtijevaju dodatne podatke - uz rezultirajuće opravdanje poslovnih projekata.
