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在得到了项目风险列表后，需要对其中的风险做进一步的分析，以明确各风险的属性和要素，这样才可以更好地制定风险应对措施。风险分析可以分为定性分析和定量分析两种方式。风险定性分析是一种快捷有效的风险分析方法，一般经过定性分析的风险已经有足够的信息制定风险应对措施并进行跟踪与监控了。在定性风险分析的基础上，可以进行风险定量分析。定量分析的目的并不是获得数字化的结果，而是得当更精确的风险情况，以便进行决策。
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风险定性分析包括对已经识别的风险进行优先级排序，以便采取进一步措施。进行定性分析的依据是项目管理计划（风险管理计划、风险记录）、组织过程资产、工作绩效信息、项目范围说明、风险记录。在分析过程中，需要根据这些输入对已识别的风险进行逐项的评估，并更新风险列表。风险定性分析的工具和技术主要有风险概率及影响评估、概率及影响矩阵、风险数据质量评估、风险种类、风险紧急度评估。
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（1）风险可能性与影响分析。可能性评估需要根据风险管理计划中的定义，确定每一个风险的发生可能性，并记录下来。除了风险发生的可能性，还应当分析风险对项目的影响。风险影响分析应当全面，需要包括对时间、成本、范围等各方面的影响。其中不仅仅包括对项目的负面影响，还应当分析风险带来的机会，这有助于项目经理更精确地把握风险。对于同一个风险，由于不同的角色和参与者会有不同的看法，因此一般采用会议的方式进行风险可能性与影响的分析。因为风险分析需要一定的经验和技巧，也需要对风险所在的领域有一定的经验，因此，在分析时最好邀请相关领域的资深人士参加以提高分析结果的准确性。例如，对于技术类风险的分析就可以邀请技术专家参与评估。
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（2）确定风险优先级。在确定了风险的可能性和影响后，需要进一步确定风险的优先级。风险优先级的概念与风险可能性和影响既有联系又不完全相同。例如，发生地震可能会造成项目终止，这个风险的影响很严重，直接造成项目失败，但其发生的可能性非常小，因此优先级并不高。又如，坏天气可能造成项目组成员工作效率下降，虽然这种可能性很大，每周都会出现，但造成的影响非常小，几乎可以忽略不计，因此，优先级也不高。
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风险优先级是一个综合的指标，优先级的高低反映了风险对项目的综合影响，也就是说，高优先级的风险最可能对项目造成严重的影响。一种常用的方法是风险优先级矩阵，当分析出特定风险的可能性和影响后，根据其发生的可能性和影响在矩阵中找到特定的区域，就可以得到风险的优先级。
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（3）确定风险类型。在进行风险定性分析的时候需要确定风险的类型，这一过程比较简单。根据风险管理计划中定义的风险类型列表，可以为分析中的风险找到合适的类型。如果经过分析后，发现在现有的风险类型列表中没有合适的定义，则可以修订风险管理计划，加入这个新的风险类型。
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相对于定性分析来说，风险定量分析更难操作。由于在分析方法不恰当或缺少相应模型的情况下，风险的定量分析并不能带来更多有价值的信息，反而会在分析过程中占用一定的人力和物力。因此一般先进行风险的定性分析，在有了对风险相对清晰的认识后，再进行定量分析，分析风险对项目负面的和正面的影响，制定相应的策略。
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定量分析着重于整个系统的风险情况而不是单个风险。事实上，风险定量分析并不需要直接制定出风险应对措施，而是确定项目的预算、进度要求和风险情况，并将这些作为风险应对策略的选择依据。在风险跟踪的过程中，也需要根据最新的情况对风险定量分析的结果进行更新，以保证定量分析的精确性。
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风险定量分析的工具和方法主要有数据收集和表示技术（风险信息访谈、概率分布、专家判断）、定量风险分析和建模技术（灵敏度分析、期望货币价值分析、决策树分析、建模和仿真）。
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（1）决策树分析。决策树分析法通常用决策树图表进行分析，它描述了每种可能的选择和这种情况发生的概率。期望货币价值分析分析方法常用在决策树分析方法中，有关这方面的知识，请阅读18.2.3节。
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（2）灵敏度分析。灵敏度分析也称为敏感性分析，通常先从诸多不确定性因素中找出对模型结果具有重要影响的敏感性参数，然后从定量分析的角度研究其对结果的影响程度和敏感性程度，使对企业价值的评估结果的判断有更为深入的认识。托那多图（Tornado Diagram，龙卷风图）是灵敏度分析中非常有效的常用图示，它将各敏感参数按其敏感性进行排序，形象地反映出各敏感参数对价值评估结果的影响程度。运用托那多图进行灵敏度分析的具体步骤包括：选择参数、设定范围、敏感性测试、将各敏感参数对价值结果的影响按其敏感性大小进行排序。
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（3）蒙特卡罗模拟。蒙特卡罗（MonteCarlo）方法作为一种统计模拟方法，在各行业广泛运用。蒙特卡罗方法在定量分析中的运用较为复杂，牵涉复杂的数理概率模型。它将对一个多元函数的取值范围问题分解为对若干个主要参数的概率问题，然后用统计方法进行处理，得到该多元函数的综合概率，在此基础上分析该多元函数的取值范围可能性。蒙特卡罗方法的关键是找到一组随机数作为统计模拟之用，这一方法的精度取决于随机数的均匀性与独立性。就运用于风险分析而言，蒙特卡罗方法主要通过分析各种不确定因素，灵活地模拟真实情况下的某个系统中的各主要因素变化对风险结果的影响。由于计算过程极其繁复，蒙特卡罗方法不适合简单（单变量）模型，而对于复杂（有多种不确定性因素）模型则是一种很好的方法。其具体步骤包括选取变量、分析各变量的概率分布、选取各变量的样本、模拟价值结果、分析结果。
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