penting untuk diingat bahwa ketika sebuah perusahaan menganalisis sebuah proyek potensial, peramalan tersebut berpotensi menghasilkan arus kas aktual untuk sebuah proyek. Seperti yang kita semua tahu, prakiraan didasarkan pada asumsi yang mungkin salah. Oleh karena itu penting bagi perusahaan untuk melakukan analisis sensitivitas terhadap asumsi-asumsinya untuk mendapatkan gambaran yang lebih baik tentang keseluruhan risiko proyek yang akan diambil perusahaan.

Ada tiga teknik analisis risiko yang harus diketahui ujiannya:

1. Analisis Sensitivitas
Analisis sensitivitas hanyalah metode untuk menentukan seberapa sensitif analisis NPV kita terhadap perubahan pada asumsi variabel kita. Untuk memulai analisis sensitivitas, pertama-tama kita harus membuat skenario kasus dasar. Ini biasanya NPV menggunakan asumsi yang menurut kami paling akurat. Dari situ, kita dapat mengubah berbagai asumsi yang pada awalnya kita buat berdasarkan asumsi potensial lainnya. NPV kemudian dihitung ulang, dan sensitivitas NPV berdasarkan perubahan asumsi ditentukan. Bergantung pada kepercayaan kita terhadap asumsi kita, kita dapat menentukan seberapa berpotensi sebuah proyek berisiko.

2. Analisis Skenario
Analisis skenario mengambil analisis sensitivitas selangkah lebih maju. Daripada hanya melihat sensitivitas analisis NPV kami terhadap perubahan asumsi variabel kami, analisis skenario juga melihat distribusi probabilitas dari variabel. Seperti analisis sensitivitas, analisis skenario dimulai dengan konstruksi skenario kasus dasar. Dari situlah, skenario lain dipertimbangkan, dikenal sebagai "skenario terbaik" dan "skenario terburuk". Probabilitas ditugaskan pada skenario dan dihitung untuk mencapai nilai yang diharapkan. Dengan kesederhanaannya, analisis skenario adalah teknik analisis risiko yang paling sering digunakan.

3. Simulasi Monte Carlo dianggap sebagai metode analisis sensitivitas terbaik. Itu muncul dengan perhitungan tak terbatas (expected values) mengingat sejumlah kendala. Kendala ditambahkan dan sistem menghasilkan variabel input acak. Dari situlah, NPV dihitung. Alih-alih menghasilkan beberapa iterasi saja, simulasi berulang kali berulang kali. Dari sekian banyak hasil, nilai yang diharapkan kemudian dihitung.