一、概率树分析——风险变量数和状态>3;风险变量不独立，存在相互关联的情况不适用

1、假定风险变量间相互独立，可通过对每个风险变量各种状态取值的不同组合计算项目IRR、NPV指标。根据每个状态的组合计算得到IRR、NPV的概率为每个变量所处状态的联合概率——乘积

2、评价指标由小到大排列，列出相应联合概率和累计概率，绘制评价指标为横轴、累计概率为纵轴的累计概率曲线。

3、由累计概率计算P{NPV(ic)<0}或P{IRRP{NPV(i.)≥0} =1—P{NPV(i.)<0}

P{IRR>=i.} =1—P{IRR当风险变量数和每个变量的状态数较多大于三个时，这时状态组合数过多，一般不适于使用概率树方法。若各风险变量之间不是独立，而存在相互关联时，也不适于使用这种方法。

二、蒙特卡洛模拟法：随机抽样抽取一组输入变量的数值，并根据这组输入变量的数值计算项目评价指标，抽取足够多次200—500次，可获得评价指标的概率分布及累计分布，计算项目由可行变为不可行的概率。

注意：限制输入变量的分解程度、限制风险变量个数，确定变量间相关性，建立函数关系。