一、情景分析
如果按照风险资产的现金流折现的方法，可能有两种因素会影响结论，一是现金流可能存在波动，并不一定达到预期；第二是是否选择到了正确的折现率，以及折现率是否有可能变化。公司运营本身首先就存在不一样的风险，可能有最好或最坏的情形，多重情形进行分析，才能有可能对现金流有更有效的结论。通常各种可能性的概率，可以通过期望的公式来解决。
二、决策树
决策树本质上就是决策的不同可能性的不同概率，可能会演变不同的分支结果的情况。每个阶段的每个选择的概率都不一样，所引发的期望值就不同。我们对公司的判断，可能也要基于每一个时间阶段可能有的结果去考虑。最明显的案例莫过于医药公司，需要经历多个阶段的试验和审批，才能达到最终期待的药品上市的结果。而在药品上市之前所有的其他可能性，可能都会影响公司估值。当然，持有一阶段药品和二阶段药品本身，可能对公司的估值就会存在影响。
风险调整过程当中，情形分析和决策树的可能性，可能都会被分析师忽视或者过于重视。这样的过程都很有可能影响最终的结论。
三、模拟算法
模拟算法需要模拟不同的可能性，不同概率及分布的情形。从历史数据、板块间数据和统计学上进行考虑。相关的变量和关联性都有可能影响模型的搭建。而模型本身具有其复杂性。一个好的模型可能很大程度上决定了最终的估值是否精准。
针对所有这三种方式，有两个要注意的关键点：要避免风险的双倍计算（采用调整过风险的贴现率，同时把评估的可变性视为一个风险指标）；避免把决策建立在错误的风险类别上。
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