Danes je v velikem številu osnutkov poslovnih načrtov, četudi imajo ustrezen razdelek z analitičnim vidikom, problem zožen le na analizo finančnih ali bančnih tveganj in ne odraža celotnega spektra tveganj.. Vendar pa morajo strokovnjaki široko uporabljati tako kvalitativno kot kvantitativno analizo tveganja. Zadržimo se pri drugi vrsti.
Kvantitativna analiza velja samo za tveganja, ki so v procesu kvalitativne analize ugotovljena kot pomembno vplivala na doseganje zastavljenih ciljev. Pri izvajanju takšne analize je treba učinek tovrstnih dogodkov oceniti z dodelitvijo določene digitalne ocene.
Kvantitativna analiza včasih morda ne bo potrebna za razvoj učinkovitih odzivov na tveganje. Najpogosteje uporabljene analitične metode so:
- raziskavaobčutljivost, ki vključuje določanje odraza stopnje negotovosti vsakega posameznega elementa poslovnega projekta ob sprejemanju drugih elementov osnovne vrednosti;
- Ob upoštevanju predvidene denarne vrednosti z množenjem vsake vrednosti z verjetnostjo njenega nastopa se rezultati povzamejo.
Kvantitativna analiza katerega koli investicijskega projekta določa številčno vrednost nekaterih tveganj. Temelji na ozemlju verjetnosti, teoriji operacijskih raziskav in matematičnih statistikah.
Kvantitativna analiza se izvede v primeru nastopa dveh pogojev: osnovnega izračuna poslovnega projekta in popolne kvalitativne analize. Njegova naloga je številčno meriti vpliv določenih sprememb dejavnikov na dinamiko meril, ki kažejo učinkovitost projekta.
Pogosto se uporabljajo naslednje metode kvantitativne analize poslovnih projektov:
- analiza kazalnikov uspešnosti, kot sta neto sedanja vrednost in stopnja donosa, pa tudi indeks dobičkonosnosti;
- prilagoditev diskontne stopnje;
- metoda Monte Carlo (drugo ime - simulacijsko modeliranje);
- gradnja drevesa odločitev.
Vse naštete analitične metode poslovnih projektov temeljijo na verjetnostnih pristopih.
Kvantitativna in kvalitativna analiza ter njihova učinkovitost je neposredno odvisna od zahtev za končne kazalnike(rezultati), informacijsko bazo in raven zanesljivosti načrtovanja. Tako so na primer za majhne projekte precej učinkovite metode: analiza prilagoditve diskontne stopnje in občutljivosti. Pri velikih projektih je to simulacijsko modeliranje in konstrukcija krivulj verjetnostnih porazdelitev. Če je rezultat projekta odvisen od sprejetja nekaterih odločitev, je treba zgraditi drevo odločanja.
Tako je treba analizne metode uporabiti na kompleksen način z uporabo njihovih najpreprostejših različic v fazi ocenjevanja, bolj zapletene in zahtevane dodatne podatke pa pri nastali utemeljitvi poslovnih projektov.
