आज, बड़ी संख्या में मसौदा व्यावसायिक योजनाओं में, भले ही उनके पास विश्लेषणात्मक पहलू वाला एक उपयुक्त खंड हो, समस्या केवल वित्तीय या बैंकिंग जोखिमों के विश्लेषण तक सीमित है और जोखिमों की पूरी श्रृंखला को प्रतिबिंबित नहीं करती है।. हालांकि, पेशेवरों को गुणात्मक और मात्रात्मक जोखिम विश्लेषण दोनों का व्यापक रूप से उपयोग करने की आवश्यकता है। आइए दूसरे प्रकार पर ध्यान दें।
मात्रात्मक विश्लेषण केवल गुणात्मक विश्लेषण प्रक्रिया में पहचाने गए जोखिमों पर लागू होता है, जिनका घोषित उद्देश्यों की उपलब्धि पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। इस तरह का विश्लेषण करते समय, इस तरह की घटनाओं के प्रभाव का आकलन एक निश्चित डिजिटल रेटिंग के असाइनमेंट के साथ किया जाना चाहिए।
प्रभावी जोखिम प्रतिक्रियाओं को विकसित करने के लिए कभी-कभी मात्रात्मक विश्लेषण की आवश्यकता नहीं हो सकती है। आमतौर पर इस्तेमाल की जाने वाली सबसे आम विश्लेषणात्मक विधियां हैं:
- शोधसंवेदनशीलता, जिसमें आधार मूल्य के अन्य तत्वों को स्वीकार करते हुए व्यवसाय परियोजना के प्रत्येक व्यक्तिगत तत्व की अनिश्चितता की डिग्री का प्रतिबिंब निर्धारित करना शामिल है;
- प्रत्येक मान को उसके घटित होने की प्रायिकता से गुणा करके अनुमानित मौद्रिक मूल्य को ध्यान में रखते हुए, परिणामों को संक्षेप में प्रस्तुत किया जाता है।
किसी भी निवेश परियोजना का मात्रात्मक विश्लेषण कुछ जोखिमों के संख्यात्मक मूल्य को निर्धारित करता है। यह संभावनाओं के क्षेत्र, संचालन अनुसंधान के सिद्धांत और गणितीय सांख्यिकी पर आधारित है।
मात्रात्मक विश्लेषण दो स्थितियों के होने की स्थिति में किया जाता है: एक व्यावसायिक परियोजना की मूल गणना और एक पूर्ण गुणात्मक विश्लेषण। इसका कार्य मानदंड की गतिशीलता पर कारकों में कुछ परिवर्तनों के प्रभाव को संख्यात्मक रूप से मापना है जो परियोजना की प्रभावशीलता को दर्शाता है।
व्यावसायिक परियोजनाओं के मात्रात्मक विश्लेषण के निम्नलिखित तरीकों का अक्सर उपयोग किया जाता है:
- प्रदर्शन संकेतकों का विश्लेषण जैसे कि शुद्ध वर्तमान मूल्य और वापसी की दर, साथ ही लाभप्रदता सूचकांक;
- छूट दर का समायोजन;
- मोंटे कार्लो विधि (दूसरा नाम - सिमुलेशन मॉडलिंग);
- निर्णय वृक्ष का निर्माण।
व्यावसायिक परियोजनाओं के सभी सूचीबद्ध विश्लेषणात्मक तरीके संभाव्य दृष्टिकोण पर आधारित हैं।
मात्रात्मक और गुणात्मक विश्लेषण और उनकी प्रभावशीलता सीधे अंतिम संकेतकों की आवश्यकताओं पर निर्भर करती है(परिणाम), सूचना आधार और योजना विश्वसनीयता स्तर। इसलिए, उदाहरण के लिए, छोटी परियोजनाओं के लिए, काफी प्रभावी तरीके हैं: छूट दर और संवेदनशीलता के समायोजन का विश्लेषण। बड़ी परियोजनाओं के लिए, यह सिमुलेशन मॉडलिंग और संभाव्यता वितरण के घटता का निर्माण है। यदि परियोजना का परिणाम कुछ निर्णयों को अपनाने पर निर्भर करता है, तो निर्णय वृक्ष का निर्माण आवश्यक है।
इस प्रकार, विश्लेषण के तरीकों को मूल्यांकन के चरण में उनकी सरलतम किस्मों का उपयोग करके जटिल तरीके से लागू किया जाना चाहिए, और अधिक जटिल और अतिरिक्त डेटा की आवश्यकता होती है - व्यावसायिक परियोजनाओं के परिणामी औचित्य में।
