Bir şirketin potansiyel bir projeyi analiz ettiğinde, bir projenin gerçek nakit akışlarını değil de potansiyelini öngördüğü unutulmamalıdır. Hepimizin bildiği gibi, tahminler yanlış olabilecek varsayımlara dayanır. Bu nedenle, bir şirketin, şirketin alacağı projenin genel riskini daha iyi anlaması için varsayımlarını hassasiyetle analiz etmesi önemlidir.

Sınav için bilinmesi gereken üç risk analiz tekniği vardır:

1. Duyarlılık Analizi
Duyarlılık analizi, NPV analizinin değişken varsayımlardaki değişikliklerle ne kadar hassas olduğunu belirlemenin basit bir metodudur. Bir duyarlılık analizine başlamak için öncelikle bir temel olay senaryosu hazırlamalıyız. Bu, genellikle en doğru olduğuna inandığımız varsayımları kullanarak NPV'dir. Buradan, başlangıçta diğer olası varsayımlara dayanarak yaptığımız çeşitli varsayımları değiştirebiliriz. Daha sonra NPV yeniden hesaplanır ve varsayımlardaki değişime dayalı NPV'nin duyarlılığı belirlenir. Varsayımlarımıza olan güvene bağlı olarak, bir projenin potansiyel olarak riskli olabileceğini belirleyebiliriz.

2. Senaryo Analizi
Senaryo analizi, duyarlılık analizini bir adım daha ileri götürür. Varyans analizlerimizin değişken varsayımlardaki değişikliklere duyarlılığına bakmak yerine, senaryo analizi de değişkenlerin olasılık dağılımına bakmaktadır. Duyarlılık analizinde olduğu gibi, senaryo analizi temel bir senaryonun oluşturulmasıyla başlar. Buradan "en iyi durum senaryosu" ve "en kötü senaryo" olarak da bilinen diğer senaryolar değerlendirilir. Olasılıklar senaryolara atanır ve beklenen bir değere ulaşmak için hesaplanır. Basitliği göz önüne alındığında, senaryo analizi en sık kullanılan risk analiz tekniklerinden biridir.

3'ten büyük ->

3. Monte Carlo Benzetim
Monte Carlo simülasyonu hassasiyet analizinin "en iyi" yöntemi olarak kabul edilir. Bir takım kısıtlamalar göz önüne alındığında sonsuz hesaplamalar (beklenen değerler) ile birlikte gelir. Kısıtlamalar eklenir ve sistem rastgele değişken girdi üretir. Buradan NPV hesaplanır. Simülasyon, yalnızca birkaç tekrarlama üretmek yerine birçok kez işlemi tekrarlar. Çok sayıda sonuçtan sonra, beklenen değer hesaplanır.