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在硬约束的情形中，选择最优的项目组合使得公司的NPV达到最大是一项浩大的工程。有时候，管理层使用试错法来决定最优项目组合，PI在试错法中是很有用的指标；在另一些情形中，项目组合的可能性实在太多，这时会采用数值算法来决定到底选取哪些项目。
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公司金融：实用方法（原书第2版） [:1704164259]
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公司金融：实用方法（原书第2版） 2.7.3 投资风险分析：独立法
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到目前为止，我们只是简单地通过分析计算项目的NPV来决定该项目是否盈利：预测每一笔现金流的大小，将这些数字代入模型求得NPV。
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项目的风险通常是用项目最终结果的不确定性来衡量。在考虑单个项目的风险时，我们通常用该项目NPV或IRR的分布情况来衡量风险。敏感性分析、情景分析以及蒙特卡洛模拟分析都是普遍使用的方法，这些方法通过分析不同情况下项目所产生现金流的变化幅度来衡量项目风险。
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我们用如下的资本项目作为例子来展示上述这些方法。
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由式（2-6），初始投资为固定资产投资300000美元加上营运资本投资50000美元，即350000美元。根据式（2-7），年均税后经营性现金流为：
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CF=（S-C-D）（1-T）+D
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=［（5×40000）-（1.50×40000）-（50000）］（1-0.40）+50000
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=104000（美元）
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再由式（2-9）得期末税后非经营性现金流为：
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TNOCF=Sal6+NWCI-T（Sal6-B6）
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=60000+50000-0.40（60000-0）
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=86000（美元）
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该项目的NPV为：
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2.7.3.1 敏感性分析
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敏感性分析法分析当输入变量发生变化时其对整个项目NPV所产生的影响，每次仅变动一个变量。上文的示例中有很多个输入变量。如果想对其中几个输入变量作敏感性分析，我们就必须指定每个输入变量的变化幅度。假设我们考虑如下变化。
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我们对上述的六个变量的值都作微小的调整。表2-23中展示了变量取基准值时的NPV以及变量取最低下限和最高上限值时各自对应的NPV。
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表2-23 项目NPV对输入变量值的敏感性分析（美元）
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