Danas, u velikom broju nacrta poslovnih planova, čak i ako imaju odgovarajući dio koji sadrži analitički aspekt, problem je sužen samo na analizu financijskih ili bankarskih rizika i ne odražava cijeli niz rizika. Međutim, stručnjaci moraju naširoko koristiti i kvalitativnu i kvantitativnu analizu rizika. Zadržimo se na drugoj vrsti.
Kvantitativna analiza odnosi se samo na rizike identificirane u procesu kvalitativne analize kao da imaju značajan utjecaj na postizanje navedenih ciljeva. Prilikom provođenja takve analize, učinak događaja ove vrste treba procijeniti dodjeljivanjem određene digitalne ocjene.
Kvantitativna analiza ponekad možda neće biti potrebna za razvoj učinkovitih odgovora na rizik. Najčešće korištene analitičke metode su:
- istraživanjeosjetljivost, koja uključuje određivanje odraza stupnja neizvjesnosti svakog pojedinog elementa poslovnog projekta uz prihvaćanje ostalih elemenata bazne vrijednosti;
- Uzimajući u obzir predviđenu novčanu vrijednost množenjem svake vrijednosti s vjerojatnošću njenog pojavljivanja, rezultati su sažeti.
Kvantitativna analiza bilo kojeg investicijskog projekta određuje brojčanu vrijednost nekih rizika. Temelji se na teritoriju vjerojatnosti, teoriji istraživanja operacija i matematičkoj statistici.
Kvantitativna analiza provodi se u slučaju pojave dva uvjeta: osnovnog izračuna poslovnog projekta i cjelovite kvalitativne analize. Njegova je zadaća brojčano mjeriti utjecaj određenih promjena čimbenika na dinamiku kriterija koji pokazuju učinkovitost projekta.
Često se koriste sljedeće metode kvantitativne analize poslovnih projekata:
- analiza pokazatelja uspješnosti kao što su neto sadašnja vrijednost i stopa povrata, kao i indeks profitabilnosti;
- prilagodba diskontne stope;
- Monte Carlo metoda (drugi naziv - simulacijsko modeliranje);
- izgradnja stabla odluka.
Sve navedene analitičke metode poslovnih projekata temelje se na probabilističkim pristupima.
Kvantitativna i kvalitativna analiza i njihova učinkovitost izravno ovise o zahtjevima za konačnim pokazateljima(rezultati), baza podataka i razina pouzdanosti planiranja. Tako su, na primjer, za male projekte prilično učinkovite metode: analiza prilagodbe diskontne stope i osjetljivosti. Za velike projekte to je simulacijsko modeliranje i konstrukcija krivulja distribucija vjerojatnosti. Ako rezultat projekta ovisi o donošenju nekih odluka, potrebno je izgraditi stablo odluka.
Dakle, metode analize treba primijeniti na složen način koristeći njihove najjednostavnije varijante u fazi procjene, a složenije i zahtijevaju dodatne podatke - u rezultirajućem opravdavanju poslovnih projekata.
