Kvantitatiivne riskianalüüs: kuidas äris mitte kaotada?

2024 Autor: Henry Conors | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2024-02-12 06:19

Täna on paljudes äriplaanide kavandites, isegi kui neil on vastav analüütilist aspekti sisaldav osa, probleem kitsendatud ainult finants- või pangandusriskide analüüsiga ega kajasta kõiki riske. Spetsialistid peavad aga laialdaselt kasutama nii kvalitatiivset kui ka kvantitatiivset riskianalüüsi. Pidagem pikem alt teisel tüübil.

Kvantitatiivne analüüs kehtib ainult nende riskide puhul, mis on kvalitatiivse analüüsi käigus tuvastatud kui olulise mõjuga seatud eesmärkide saavutamisele. Sellise analüüsi tegemisel tuleks sedalaadi sündmuste mõju hinnata teatud digitaalse reitingu määramisega.

Kvantitatiivne analüüs ei pruugi mõnikord tõhusate riskireaktsioonide väljatöötamiseks vajalik olla. Kõige levinumad tavaliselt kasutatavad analüüsimeetodid on:

- uuriminetundlikkus, mis hõlmab äriprojekti iga üksiku elemendi ebakindluse määra peegelduse määramist, aktsepteerides samal ajal teisi baasväärtuse elemente;

– Võttes arvesse prognoositavat rahalist väärtust, korrutades iga väärtuse selle esinemise tõenäosusega, võetakse tulemused kokku.

Iga investeerimisprojekti kvantitatiivne analüüs määrab mõne riski arvulise väärtuse. See põhineb tõenäosuste territooriumil, operatsioonide teooria uurimisel ja matemaatilisel statistikal.

Kvantitatiivne analüüs viiakse läbi kahe tingimuse ilmnemisel: äriprojekti põhiarvutus ja täiemahuline kvalitatiivne analüüs. Selle ülesandeks on arvuliselt mõõta teatud tegurite muutuste mõju projekti tulemuslikkust näitavate kriteeriumide dünaamikale.

Äriprojektide kvantitatiivseks analüüsiks kasutatakse sageli järgmisi meetodeid:

- tulemusnäitajate analüüs, nagu nüüdispuhasväärtus ja tulumäär, samuti kasumlikkuse indeks;

- diskontomäära korrigeerimine;

- Monte Carlo meetod (teine nimi – simulatsioonimodelleerimine);

- otsustuspuu loomine.

Kõik loetletud äriprojektide analüüsimeetodid põhinevad tõenäosuslikel lähenemisviisidel.

Kvantitatiivne ja kvalitatiivne analüüs ning nende tõhusus sõltub otseselt lõppnäitajate nõuetest(tulemused), infobaasi ja planeerimise usaldusväärsuse tase. Nii näiteks väikeste projektide puhul on üsna tõhusad meetodid: diskontomäära ja tundlikkuse korrigeerimise analüüs. Suurte projektide puhul on selleks simulatsioonmodelleerimine ja tõenäosusjaotuste kõverate koostamine. Kui projekti tulemus sõltub mõne otsuse vastuvõtmisest, on vaja ehitada otsuste puu.

Seega tuleks analüüsimeetodeid rakendada kompleksselt, kasutades nende kõige lihtsamaid variante hindamise etapis ning keerukamaid ja lisaandmeid nõudvaid – sellest tulenev alt äriprojektide põhjendamisel.