（1）風險坐標圖
風險坐標圖是把風險發生可能性的高低、風險發生後對目標的影響程度，作為兩個維度繪製在同一個平麵上（即繪製成直角坐標係）。對風險發生可能性的高低、風險對目標影響程度的評估有定性、定量等方法。定性方法是直接用文字描述風險發生可能性的高低、風險對目標的影響程度，如“極低”、“低”、“中等”、“高”、“極高”等。定量方法是對風險發生可能性的高低、風險對目標影響程度用具有實際意義的數量描述，如對風險發生可能性的高低用概率來表示，對目標影響程度用損失金額來表示。
對風險發生可能性的高低和風險對目標影響程度進行定性或定量評估後，依據評估結果繪製風險坐標圖。如某公司對9項風險進行了定性評估，風險①發生的可能性為“低”，風險發生後對目標的影響程度為“極低”；……風險⑨發生的可能性為“極低”，對目標的影響程度為“高”。
如某公司對7項風險進行定量評估，其中：風險①發生的可能性為83%，發生後對企業造成的損失為2100萬元；風險②發生的可能性為40%，發生後對企業造成的損失為3800萬元；……而風險⑦發生的可能性在55%～62%之間，發生後對企業造成的損失在7500萬元～9100萬元之間，在風險坐標圖上用一個區域來表示。
繪製風險坐標圖的目的在於對多項風險進行直觀的比較，從而確定各風險管理的優先順序和策略。如某公司繪製了如下風險坐標圖，並將該圖劃分為A、B、C三個區域，公司決定承擔A區域中的各項風險且不再增加控製措施；嚴格控製B區域中的各項風險且專門補充製定各項控製措施；確保規避和轉移C區域中的各項風險且優先安排實施各項防範措施。
（2）蒙特卡羅方法
蒙特卡羅方法是一種隨機模擬數學方法。該方法用來分析評估風險發生可能性、風險的成因、風險造成的損失或帶來的機會等變量在未來變化的概率分布。具體操作步驟如下：
①量化風險。將需要分析評估的風險進行量化，明確其度量單位，得到風險變量，並收集曆史相關數據。
②根據對曆史數據的分析，借鑒常用建模方法，建立能描述該風險變量在未來變化的概率模型。建立概率模型的方法很多，例如，差分和微分方程方法，插值和擬合方法等。這些方法大致分為兩類：一類是對風險變量之間的關係及其未來的情況做出假設，直接描述該風險變量在未來的分布類型（如正態分布），並確定其分布參數；另一類是對風險變量的變化過程做出假設，描述該風險變量在未來的分布類型。
③計算概率分布初步結果。利用隨機數字發生器，將生成的隨機數字代入上述概率模型，生成風險變量的概率分布初步結果。
④修正完善概率模型。通過對生成的概率分布初步結果進行分析，用實驗數據驗證模型的正確性，並在實踐中不斷修正和完善模型。
⑤利用該模型分析評估風險情況。
正態分布是蒙特卡羅風險方法中使用最廣泛的一類模型。通常情況下，如果一個變量受很多相互獨立的隨機因素的影響，而其中每一個因素的影響都很小，則該變量服從正態分布。在自然界和社會中大量的變量都滿足正態分布。描述正態分布需要兩個特征值：均值和標準差。
由於蒙特卡羅方法依賴於模型的選擇，因此，模型本身的選擇對於蒙特卡羅方法計算結果的精度影響甚大。蒙特卡羅方法計算量很大，通常借助計算機完成。
（3）關鍵風險指標管理
一項風險事件發生可能有多種成因，但關鍵成因往往隻有幾種。關鍵風險指標管理是對引起風險事件發生的關鍵成因指標進行管理的方法。具體操作步驟如下：
①分析風險成因，從中找出關鍵成因。
②將關鍵成因量化，確定其度量，分析確定導致風險事件發生（或極有可能發生）時該成因的具體數值。
③以該具體數值為基礎，以發出風險預警信息為目的，加上或減去一定數值後形成新的數值，該數值即為關鍵風險指標。
④建立風險預警係統，即當關鍵成因數值達到關鍵風險指標時，發出風險預警信息。