一、概率樹分析——風險變量數和狀態(tài)>3;風險變量不獨立，存在相互關聯的情況不適用

1、假定風險變量間相互獨立，可通過對每個風險變量各種狀態(tài)取值的不同組合計算項目IRR、NPV指標。根據每個狀態(tài)的組合計算得到IRR、NPV的概率為每個變量所處狀態(tài)的聯合概率——乘積

2、評價指標由小到大排列，列出相應聯合概率和累計概率，繪制評價指標為橫軸、累計概率為縱軸的累計概率曲線。

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

P{IRR>=i.} =1—P{IRR當風險變量數和每個變量的狀態(tài)數較多大于三個時，這時狀態(tài)組合數過多，一般不適于使用概率樹方法。若各風險變量之間不是獨立，而存在相互關聯時，也不適于使用這種方法。

二、蒙特卡洛模擬法：隨機抽樣抽取一組輸入變量的數值，并根據這組輸入變量的數值計算項目評價指標，抽取足夠多次200—500次，可獲得評價指標的概率分布及累計分布，計算項目由可行變?yōu)椴豢尚械母怕省?/p>

注意：限制輸入變量的分解程度、限制風險變量個數，確定變量間相關性，建立函數關系。