مزیت مقیاس
متوسط هزینه های متغیر: برای محاسبه این نوع هزینه،تمام هزینه های متغیر را برای یک شرکت جمع کنید و بر مقدار تولید شده تقسیم کنید (AVC = VC / Q).این نوع هزینه تا زمانی که MC را قطع کند کاهش می یابد و سپس افزایش می یابد.
امور مالی شرکتی
از آنجا که عدم اطمینان در پیش‌بینی و ارزش‌گذاری پروژه ذاتی است، تحلیل گران مایل هستند که میزان حساسیت NPV پروژه به داده‌های مختلف (مثلاً مفروضات) را در مدل DFCارزیابی کنند. در تجزیه و تحلیل حساسیت، تحلیل گر یکی از عوامل کلیدی را با ثابت نگهداشتن سایر داده‌ها، تغییر می‌دهد. در این حالت حساسیت NPV به تغییرات آ عامل مشاهده می‌شود و به عنوان «شیب» محاسبه می‌شود: یعنی تغییرات VPV بر روی تغییرات آن عامل. برای مثال، تحلیل گر می‌تواند NPV را با نرخ رشد مختلف در درآمد سالانه به صورت مشخص تعیین کند (معمولاً به صورت افزایشی -۱۰٪،۵٪، ۰٪،۵٪ و …)، و بعد حساسیت را با استفاده از این فرمول محاسبه کند. معمولاً چندین متغیر از بهره هستند، و ترکیبات مختلف آن‌ها «ارزش سطحی» را به وجود می‌آورد، (و یا حتی "ارزش فضایی")، که در اینجا NPV تابعی از چند متغیر است. با استفاده از شیوه‌های مرتبط، تحلیلگران پیش‌بینی‌هایی براساس سناریو از NPV خواهند داشت. در اینجا، سناریو شامل خروجی خاصی برای اقتصاد، عوامل جهانی (تقاضا برای محصول، نرخ تبدیل، قیمت کالا و …)، همانند عوامل مختص شرکتی (هزینه هر واحد، و …)، می‌باشد. به عنوان مثال یک تحلیلگر ممکن است سناریوهای رشد درآمدی مختلفی را مشخص کند (مثلاً ۰٪ در بدترین حالت، ۱۰٪ در حالت خوب و ۲۰٪ در بهترین حالت)، که در تمام داده‌های کلیدی تعدیل شده‌اند بنابراین با ادامهٔ مفروضات رشد، NPV را برای هرکدام محاسبه می‌کند. توجه کنید که برای تحلیل براساس سناریو، ترکیبات مختلفی از داده‌ها باید انسجام درونی داشته باشند (به بحث مدل‌سازی مالی توجه کنید)، درحالیکه برای رویکرد حساسیت این موضوع نیاز نیست. کاربرد این متدولوژی در این است که NPV بدون تورش تعیین کند، که مدیر برای هر سناریو یک احتمال تعیین می‌کند- آنگاه NPV پروژه احتمال میانگین موزون سناریوهای مختلف خواهد بود؛ پیشرفت بیشتر که "بر محدودیت‌های حساسیت و تحلیل سناریو به وسیلهٔ ارزیابی آثار تمام ترکیبات متغیرها و واقعی‌سازی آنها، غلبه می‌کند"، به منظور ساخت تصادفی یا احتمالی مدل‌های مالی می‌باشد- برخلاف آمار سنتی و مدل‌های قطعی مانند بالا.