項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)因素特征分析

2020-03-14 14:53:10        來源：

　　項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)因素特征分析：

　　敏感性分析：

　　敏感性分析假定其他各項(xiàng)數(shù)據(jù)不變的情況下，各輸入數(shù)據(jù)的變動(dòng)對(duì)整個(gè)項(xiàng)目凈現(xiàn)值的影響程度，是項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)分析中使用最為普遍的方法。

　　情景分析：

　　情景分析是用來分析項(xiàng)目在最好、最可能發(fā)生和最差三種情況下的凈現(xiàn)值之間的差異，與敏感性分析不同的是，情景分析可以同時(shí)分析一組變量對(duì)項(xiàng)目凈現(xiàn)值的影響。

　　蒙特卡洛模擬：

　　蒙特卡洛模擬是將敏感性與概率分布結(jié)合在一起進(jìn)行項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)分析的一種方法。主要步驟與內(nèi)容如下：

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　　首先，確定各個(gè)變量(如銷售單價(jià)、變動(dòng)成本等)的概率分布與相應(yīng)的值。概率分布可以是正態(tài)分布、偏正態(tài)分布。

　　其次，取出各種變量的隨機(jī)數(shù)值組成一組輸入變量值，計(jì)算出項(xiàng)目的凈現(xiàn)值;不斷重復(fù)上述程序，計(jì)算出項(xiàng)目的多個(gè)凈現(xiàn)值，比如說1000個(gè)凈現(xiàn)值。

　　最后，計(jì)算出項(xiàng)目各凈現(xiàn)值的平均數(shù)，作為項(xiàng)目的預(yù)期凈現(xiàn)值;再計(jì)算出項(xiàng)目的標(biāo)準(zhǔn)差，用來衡量項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)。

　　決策樹法：

　　決策樹是一種展現(xiàn)一連串相關(guān)決策及其期望結(jié)果的圖像方法。決策樹在考慮預(yù)期結(jié)果的概率和價(jià)值的基礎(chǔ)上，輔助企業(yè)作出決策。


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