Kvantitativna analiza rizika: kako ne izgubiti u poslovanju?

Danas, u velikom broju nacrta poslovnih planova, čak i ako postoji odgovarajuća sekcija koja sadrži analitički aspekt, problem se sužava samo na analizu financijskih ili rizike banaka

Kvantitativna analiza primjenjuje se samo na rizike koji su kvalificirani u procesu kvalitativne analize kao oni s kojima upotreba ima značajan utjecaj na postizanje postavljenih ciljeva. Pri provedbi takve analize, učinak takvih događaja trebao bi se vrednovati dodjeljivanjem određene digitalne ocjene.

Kvantitativna analiza može ponekad biti neophodna kada se razvije učinkovita mjera odgovora na rizik. Najčešći među često korištenim analitičkim metodama su sljedeći:

- istraživanje osjetljivosti, što uključuje određivanje refleksije stupnja nesigurnosti svakog pojedinog elementa poslovnog projekta pri stvaranju drugih elemenata bazne vrijednosti;

- razmatranje projicirane novčane vrijednosti množenjem svake vrijednosti po vjerojatnosti njezine pojave, dobiveni rezultati su sažeti.

Kvantitativna analiza svakog investicijskog projekta određuje numeričku vrijednost vrijednosti određenih rizika. Temelji se na području vjerojatnosti, teorije istraživanje operacija i matematičke statistike.

Kvantitativna analiza provodi se u slučaju dva uvjeta: osnovni izračun poslovnog projekta i kvalitativna analiza punopravnog. Njegova je zadaća brojčano mjeriti utjecaj nekih promjena faktora na dinamiku kriterija koji pokazuju učinkovitost projekta.

Često se koriste takve metode kvantitativne analize poslovnih projekata:

- analiza pokazatelja uspješnosti kao što su neto sadašnja vrijednost i stopa povrata, kao i indeks profitabilnosti;

- podešavanje popustne stope;

- Metoda Monte Carlo (drugo ime je simulacijsko modeliranje);

- izgradnja stabla odluke.

Sve navedeno analitičke metode Poslovni projekti temelje se na probabilističkim pristupima.

Kvantitativna i kvalitativna analiza i njihova učinkovitost izravno ovise o zahtjevima za konačnim pokazateljima (rezultatima), informacijskoj bazi i razini pouzdanosti planiranja. Tako, na primjer, za male projekte, učinkovite metode su: analiza prilagodbe diskontne stope i osjetljivosti. Za velike projekte, to je simulacija simulacije i izgradnja krivulja raspodjele vjerojatnosti. Ako rezultat projekta ovisi o donošenju nekih odluka, potrebno je izraditi stablo odluke.

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