企業、ビジネス、キャンペーンには、実装の最終結果に影響を与える可能性のある特定のリスクが必要です。 ビジネス戦略の実施は、起業家の権利、義務、義務の変更、意図しない、以前には使用されていなかったプロセスの発生の可能性、およびその他の結果を意味します。
アクティビティの結果を達成するために適切なアクションのセットを選択するには、想定されるイベントがその意味を失わないように、副作用の考えられる影響を考慮する必要があります。 戦術的な（戦略的な）スキームは、使用を最小限に抑えるために、使用前にリスク分析を行う必要があります。
企業（会社）のリスク分析は、その評価から始まります。 このためには、特定のタイプのアクティビティのセキュリティ要件とこのアクティビティの法的規制者を満たさなければならない評価方法を選択する必要があります。
リスク分析では、特定のイベントの発生の可能性とその結果の考えられる大きさを評価するために、利用可能な情報を使用する必要があります。
原則として、リスクは負のイベントや状況として理解されます。たとえば、ベンチャー中の損失、深刻な結果をもたらす自然災害などです。 ただし、リスク分析は、潜在的な肯定的な結果の特定に役立ちます。 将来の問題を検出し、開発の見通しを評価する必要があります。
リスク分析は、定量的および定性的なレベルで実行されます（リスク分析方法は個別に選択されます）。
定量分析では、調査中の現象に数値（定量）値が割り当てられ、経験的データが使用されます。 このレベルでは、分析は本質的に非常に客観的で正確です（この方法の場合）。
定性分析には、状況の内部（本能的）評価が含まれます。 このレベルでは、主観性と関連する疑問が許容されます。
これら2つのレベルの分析を比較すると、定量的な分析をより詳細に検討する必要があります。 それは多くの方法で行うことができます。
確定的アプローチでは、ポイント推定を使用します。 個々のケースで結果がどうなるかを理解するために、さまざまなイベントに特定の値が割り当てられます。 たとえば、財務モデルでは、そのようなオプションを検討できます。最悪（将来の損失）、最高（将来の利益）、最も可能性（中程度、相対的な利益）です。
この場合、この方法にはいくつかの欠点があります。多くの可能なシナリオを考慮せず、少数の基本バージョン（すべて同等と見なされる）のみに焦点を当てています。 状況の進展に影響を与える可能性のある十分に考慮されていない要因。これはモデルの単純化につながります。 ただし、そのような分析結果の信頼性は比較的低いにもかかわらず、多くの企業がこのアプローチを使用しています。
確率論的リスク分析（モンテカルロ法）の方が信頼性が高い。 このアプローチでは、初期パラメーターは値の範囲として提示されます（確率分布を生成します）。 さらに、変数が異なれば結果の確率も異なります。 値は、可能な確率分布に基づいてランダムに選択されます。
サンプルは反復と呼ばれます。 サンプル結果が記録されます。 シミュレーションを実行するために、サンプリング手順が数百回繰り返されるため、そのような結果は、予想されるイベントの確率を明らかにすることができます。 このようなモデリングのデータは、将来のイベントを示すだけでなく、それらの発生確率を示すこともできます。 結果はグラフで表示でき、感度を反映できます。つまり、どの変数が結果に最も影響を与えたかを示します。 この方法を使用すると、元の変数間の関係を表示することもできます。
このプログラムのツールを使用すると、確率を分散して最も正確な結果を得ることができるように新しい関数を追加できるため、Excelスプレッドシートに基づいて定量的リスク分析を行うのが最も便利です。
