Dávajú manažmentu lepší pohľad na to, čo sa môže pri realizácií projektu stať. Žiadna metóda explicitne neurčuje, že manažment musí realizovať daný projekt. Ide len o pomocné nástroje pri rozhodovaní, rozhodnutie je na ňom.
Analýza citlivosti
Ako očakávaný peňažný tok závisí od zmeny rôznych faktorov, ktoré na neho pôsobia. Treba vyselektovať tie, na ktoré je projekt najviac citlivý.
Zisk vychádza z objemu tržieb, ceny vstupov a výstupov, daňové a úrokové sadzby, …Malá zmena nejakého faktoru, z toho vyplýva veľká zmena peňažných príjmov → vysoká citlivosť.
Cieľom analýzy citlivosti je nájsť tieto faktory s vysokou citlivosťou a kvantifikovať ich vplyv.
- definovať závislosť peňažných príjmov (alebo ich častí – zisku po zdanení) na faktoroch, ktoré ich ovplyvňujú
- určiť najpravdepodobnejšie hodnoty faktorov a vypočítať očakávaný peňažný príjem
- určia sa zmenené hodnoty jednotlivých faktorov (pričom hodnoty ostatných faktorov sa nemenia) a vypočíta sa ich vplyv na celkový peňažný príjem
- určia sa najvýznamnejšie faktory ovplyvňujúce peňažný príjem
Počítačová simulácia
napr. Monte Carlo (metóda vzorkovania)
Je to počítačová simulácia umožňuje lepšie pochopiť, ako sa môžu vyvíjať jednotlivé veličiny, ale musí sa zadefinovať model. Napr. pri NPV, definuje sa model, čo všetko vplýva na príjem a náklady (ktoré vplývajú na NPV), prípadne vývoj diskontnej sadzby.
Teda, najprv sa nadefinuje model, potom pri vstupných veličinách dochádzalo (faktory) k náhodnému vzorkovaniu a dostali sme výstup (NPV) s jednotlivými pravdepodobnosti. Vedeli sme povedať, že pri akej kumulovanej pravdepodobnosti bude NPV kladné, ale nedefinovali sme to len z pohľadu diskontnej sadzby, ale z pohľadu všetkých podmienok (vstupné veličiny – faktory).
Na základe toho si môžeme stanoviť požadovanú pravdepodobnosť, napr. ak pri 80 %-nej pravdepodobnosti bude NPV kladné, projekt prijímam, ak pravdepodobnosť bude nižšia, nepríjmem.
LatinHyperCube – Monte Carlo je metóda, ktorá vyberá hodnoty, ktoré sú najviac pravdepodobné (blízko priemeru), ale niekedy tie „chvosty“ rozdelenia môžu byť tučnejšie, sú tam hodnoty, ktoré sú predsa podstatné. Monte Carlo nevyberá hodnoty, ktoré patria do tých „chvostov“, ale sú potenciálne podstatné, a na to sa využíva LatinHyperCube.
Rozhodovacie stromy
Ide o postupnosť rozhodnutí – rozhodnutie v jednej etape závisí na rozhodnutí v predchádzajúcej etape (sekvenčné rozhodovanie). Znázorňujú pravdepodobnosť vzniku po sebe nasledujúcich rôznych variánt peňažných príjmov (t.j. pravdepodobnosť vzniku postupných peňažných príjmov) a z nich odvodených variánt čistých súčasných hodnôt.