一、概率樹分析——風(fēng)險(xiǎn)變量數(shù)和狀態(tài)>3;風(fēng)險(xiǎn)變量不獨(dú)立，存在相互關(guān)聯(lián)的情況不適用

1、假定風(fēng)險(xiǎn)變量間相互獨(dú)立，可通過對每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)變量各種狀態(tài)取值的不同組合計(jì)算項(xiàng)目IRR、NPV指標(biāo)。根據(jù)每個(gè)狀態(tài)的組合計(jì)算得到IRR、NPV的概率為每個(gè)變量所處狀態(tài)的聯(lián)合概率——乘積

2、評價(jià)指標(biāo)由小到大排列，列出相應(yīng)聯(lián)合概率和累計(jì)概率，繪制評價(jià)指標(biāo)為橫軸、累計(jì)概率為縱軸的累計(jì)概率曲線。

3、由累計(jì)概率計(jì)算P{NPV(ic)<0}或P{IRRP{NPV(i.)≥0} =1—P{NPV(i.)<0}

P{IRR>=i.} =1—P{IRR當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)變量數(shù)和每個(gè)變量的狀態(tài)數(shù)較多大于三個(gè)時(shí)，這時(shí)狀態(tài)組合數(shù)過多，一般不適于使用概率樹方法。若各風(fēng)險(xiǎn)變量之間不是獨(dú)立，而存在相互關(guān)聯(lián)時(shí)，也不適于使用這種方法。

二、蒙特卡洛模擬法：隨機(jī)抽樣抽取一組輸入變量的數(shù)值，并根據(jù)這組輸入變量的數(shù)值計(jì)算項(xiàng)目評價(jià)指標(biāo)，抽取足夠多次200—500次，可獲得評價(jià)指標(biāo)的概率分布及累計(jì)分布，計(jì)算項(xiàng)目由可行變?yōu)椴豢尚械母怕省?/p>

注意：限制輸入變量的分解程度、限制風(fēng)險(xiǎn)變量個(gè)數(shù)，確定變量間相關(guān)性，建立函數(shù)關(guān)系。