Затем на основании этих расчетов происходит экспертное ранжирование переменных по степени важности (например, очень высокая, средняя, невысокая) и экспертная оценка прогнозируемости (предсказуемости) значений переменных (например, высокая, средняя, низкая). Далее эксперт может построить так называемую “матрицу чувствительности”, позволяющую выделить наименее и наиболее рискованные для проекта переменные (показатели).
Как видно, анализ чувствительности до некоторой степени экспертный метод. Кроме того, не анализируется связь (корреляция) между изменяемыми переменными.
Вторым видом анализа, применяемым при количественной оценке риска проекта является анализ сценариев. Он представляет собой развитие методики анализа чувствительности проекта в том смысле, что одновременному непротиворечивому (реалистическому) изменению подвергается вся группа переменных. Рассчитываются пессимистический вариант (сценарий) возможного изменения переменных, оптимистический и наиболее вероятный вариант. В соответствии с этими расчетами определяются новые значения критериев NPV и IRR . Эти показатели сравниваются с базисными значениями и делаются необходимые рекомендации. В основе рекомендаций лежит определенное “правило”: даже в оптимистическом варианте нет возможности оставить проект для дальнейшего рассмотрения, если NPV такого проекта отрицательна, и наоборот: пессимистический сценарий в случае получения положительного значения NPV позволяет эксперту судить о приемлемости данного проекта несмотря на наихудшие ожидания.
Анализ рисков с использованием метода моделирования Монте-Карло представляет собой воссоединение методов анализа чувствительности и анализа сценариев. Это достаточно сложная методика, имеющая под собой только компьютерную реализацию. Результатом такого анализа выступает распределение вероятностей возможных результатов проекта (например, вероятность получения NPV<0).