Każde przedsięwzięcie, firma lub kampania wymaga pewnego ryzyka, które może wpłynąć na końcowy wynik ich wdrożenia. Wdrożenie strategii biznesowej pociąga za sobą zmianę praw, obowiązków i obowiązków przedsiębiorców, możliwe przypadki niezamierzonych i wcześniej niewykorzystanych procesów, a także inne konsekwencje.
Aby wybrać odpowiedni zestaw działań, aby osiągnąć wynik działania, należy wziąć pod uwagę możliwy wpływ efektów ubocznych, aby wydarzenie wyobrażone nie straciło znaczenia. Każdy taktyczny (strategiczny) schemat powinien zostać poddany analizie ryzyka przed użyciem w celu zminimalizowania tego drugiego.
Analiza ryzyka przedsiębiorstwa (firmy) rozpoczyna się od ich oceny. W tym celu należy wybrać metodologię oceny, która musi spełniać wymogi bezpieczeństwa określonego rodzaju działalności oraz prawne organy regulacyjne tej działalności.
Analiza ryzyka wymaga wykorzystania dostępnych informacji w celu oceny prawdopodobieństwa wystąpienia niektórych zdarzeń i możliwej skali ich konsekwencji.
Z reguły ryzyko rozumiane jest jako negatywne zdarzenia i okoliczności, na przykład straty podczas przedsięwzięcia, klęski żywiołowe o poważnych konsekwencjach itp. Analiza ryzyka pomaga jednak zidentyfikować potencjalne pozytywne konsekwencje. Konieczne jest wykrycie przyszłych problemów i ocena perspektyw rozwoju.
Analiza ryzyka przeprowadzana jest na poziomie ilościowym i jakościowym (metody analizy ryzyka dobierane są indywidualnie).
W analizie ilościowej badanym zjawiskom przypisuje się wartości liczbowe (ilościowe), wykorzystuje się dane empiryczne. Na tym poziomie analiza jest niezwykle obiektywna i dokładna (dla tej metody) z natury.
Analiza jakościowa obejmuje wewnętrzną (instynktowną) ocenę okoliczności. Na tym poziomie dopuszcza się podmiotowość i powiązane wątpliwości.
Porównując te dwa poziomy analizy, konieczne jest bardziej szczegółowe rozważenie poziomu ilościowego. Można to zrobić na wiele sposobów.
Podejście deterministyczne wykorzystuje oszacowania punktowe. Aby zrozumieć, jaki może być wynik w poszczególnych przypadkach, różnym zdarzeniom przypisuje się określone wartości. Na przykład w modelu finansowym można rozważyć takie opcje: najgorsze (przyszłe straty), najlepsze (przyszły zysk) i najbardziej prawdopodobne (umiarkowany, względny zysk).
W tym przypadku metoda ma szereg wad: nie bierze pod uwagę wielu możliwych scenariuszy, ale koncentruje się tylko na kilku podstawowych wersjach (z których wszystkie są uważane za równoważne); niewystarczająco uwzględnione czynniki, które mogą wpłynąć na rozwój sytuacji, co prowadzi do uproszczenia modelu. Jednak wiele przedsiębiorstw stosuje to podejście, pomimo stosunkowo niskiej wiarygodności wyników takiej analizy.
Stochastyczna analiza ryzyka (metoda Monte Carlo) jest bardziej wiarygodna. Przy takim podejściu parametry początkowe są przedstawiane jako zakresy wartości (dają rozkład prawdopodobieństwa). Ponadto różne zmienne mają różne prawdopodobieństwo konsekwencji. Wartości są wybierane losowo na podstawie możliwych rozkładów prawdopodobieństwa.
Próbki nazywane są iteracjami. Przykładowe wyniki są rejestrowane. Aby przeprowadzić symulację, procedurę próbkowania powtarza się setki razy, dlatego takie wyniki są znacznie bardziej zdolne do ujawnienia prawdopodobieństwa oczekiwanych zdarzeń. Dane takiego modelowania mogą wykazać nie tylko przyszłe zdarzenia, ale także pokazują prawdopodobieństwo ich wystąpienia. Wyniki można przedstawić graficznie, a także odzwierciedlić ich czułość, czyli pokazać, która ze zmiennych najbardziej wpłynęła na wynik. Za pomocą tej metody można również pokazać relacje między oryginalnymi zmiennymi.
Najwygodniej jest przeprowadzić ilościową analizę ryzyka na podstawie arkuszy kalkulacyjnych Excel, ponieważ narzędzia tego programu pozwalają dodawać nowe funkcje, aby móc rozłożyć prawdopodobieństwa i uzyskać najdokładniejsze wyniki.
