Kvantitativna analiza rizika: kako ne bi izgubili posao?

Danas, u velikom broju poslovnih planova projekata, čak i kad sadrže odgovarajući odjeljak sadrži analitički aspekt, problem je sužen samo na analizi financijskih ili bankovne rizike i ne odražavaju cijeli niz rizika. Međutim, stručnjaci trebaju napraviti opsežnu uporabu i kvalitativnih i kvantitativnih analiza rizika. Bliži pogled na druge vrste.

Kvantitativna analiza se odnosi samo na rizike vješt u kvalitativnoj analizi kao one koje koristi značajan utjecaj na postizanje ciljeva. Kada se provodi takva analiza mora se naglasiti učinak takvih događaja s dodjelom unaprijed određenim digitalnim klijenata.

Kvantitativna analiza ne može ponekad biti potrebna u razvoju učinkovite mjere da odgovori na rizike. Najčešći među najčešće korištene analitičke metode su kako slijedi:

- Studija osjetljivosti, što uključuje utvrđivanje odraz nesigurnosti svakog pojedinog elementa poslovnog projekta, imajući na druge elemente osnovnog vrijednosti;

- s obzirom na projiciranu novčanu vrijednost po množenjem svakog vrijednost vjerojatnošću pojavljivanja, rezultati su prikazani.

Kvantitativna analiza bilo kojeg investicijskog projekta definira brojčanu vrijednost neke rizike. On se temelji na teritoriju teorije vjerojatnosti, operacijska istraživanja i matematičke statistike.

Kvantitativna analiza provodi se u slučaju dva uvjeta: osnovni izračun poslovnog projekta i puni kvalitativne analize. Njegov zadatak je numerički mjerenje utjecaja pojedinih faktora mijenja dinamiku kriterija koji pokazuju učinkovitost projekta.

Često se koristi takvim metodama kvantitativne analize bznes projekata:

- analizu takvih indikatora uspješnosti kao neto sadašnja vrijednost i stopu povrata i indeksa profitabilnosti;

- namještanje diskontnu stopu ;

- Monte Carlo metode (drugi naziv - simulacija);

- izgradnja stabla odlučivanja.

Sve ove analitičkih metoda poslovnih projekata temelje se na probabilistički pristup.

Kvantitativna i kvalitativna analiza, a njihova učinkovitost ovisi o zahtjevima za to iznosi (rezultati), podaci baze i razinu pouzdanosti planiranja. Na primjer, metoda je vrlo učinkovit za male projekte su: analiza prilagodbu pravila popusta i osjetljivosti. Za veće projekata - simulacije i izgradnja distribucija krivulje vjerojatnosti. Kada je rezultat projekta, ovisno o pojedinim odlukama, potrebno je provesti izgradnju stabla odlučivanja.

Dakle, metode analize treba primijeniti u kompleksu sa svojim najjednostavnijim vrsta na evaluacije i složeniji i zahtijevaju dodatne podatke - s poslovnim projektima opravdanosti rezultat.