Question

概率分析应注意的问题

Answer 1

(一)输入变量应该是相互独立的

一般而言，变量分解得越细，输入变量个数就越多，模拟结果的可靠性就越高。变量分解程度低，变量个数少，模拟可靠性降低，但能较快获得模拟结果。对一个具体项目，确定输入变量分解程度时，与输入变量之间的相关性有关。

变量分解过细将造成变量之间有相关性，例如产品销售收入与销售数量、销售价格有关，而销售数量与销售售价存在相关性。如果输入变量本来是相关的，模拟中视为独立地进行抽样，就可能导致错误的结论。在模拟过程中若能确定一个变量与另一变量存在线性相关关系，那么就不再对这个变量进行随机抽样，而直接由与之相关的抽样值产生。但很多情况下难于获得变量之间的相关关系，可采用以下办法处理。

(a)限制输入变量的分解程度。例如不同产品虽有不同价格，如果产品结构不变可采用平均价格。如果销售量与销售价之间存在相关性，则可合并销量与价格两个变量，以销售收入作为一个变量。

(b)限制不确定变量个数。模拟中只选取对评价指标有重大影响的关键变量。

(c)进一步搜集有关信息，确定变量之间的相关性。

(二)蒙特卡洛法的模拟次数

理论上模拟次数越多越好，但实际上模拟次数过多不仅计算整理费时，且输入变量分布也不十分精确，模拟次数过多也无必要；但模拟次数过少，随机数的分布不均匀，会影响模拟结果的可靠性，一般应在200到500次之间为宜。

表7-20 随机数值表

续表

表7-21 标准正态分布表

续表

续表

思考题

1.解释名词术词：不确定性分析、盈亏平衡分析、敏感性分析、风险分析、概率分析。

2.不确定性分析的种类有哪些?

3.线性盈亏平衡分析的表示方法及表示图件有哪些?

4.如何进行基准平衡分析和保本点分析?

5.绘制非线性盈亏平衡分析图并做出分析。

6.敏感性分析表和敏感性分析图如何编制?

7.如何进行极限变动分析?

8.如何进行目标寻求分析?

9.风险分析的优点有哪些?

10.常用的概率分布模型有哪些(并用图形表示之)?