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量本利分析是管理會(huì)計(jì)中的重要方法,其中確定型量本利分析由于其簡(jiǎn)單實(shí)用受到實(shí)務(wù)工作者的偏愛(ài),但是由于經(jīng)濟(jì)環(huán)境與市場(chǎng)因素的復(fù)雜性,為了更加客觀真實(shí)地反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)的財(cái)務(wù)狀況,國(guó)內(nèi)一些權(quán)威《管理會(huì)計(jì)》教材引入隨機(jī)變量對(duì)此進(jìn)行分析。對(duì)于概率型量本利分析,國(guó)內(nèi)一些教材對(duì)此講解比較簡(jiǎn)單,基本上介紹的是期望值方法,但該方法所揭示的信息量很少,從某種意義上講反映的是總體大樣本的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,很少能夠反映某一具體經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)狀況,這樣很可能對(duì)決策者產(chǎn)生誤導(dǎo)?;谏鲜鲈?,本文應(yīng)用隨機(jī)蒙特卡洛(MonteCarlo)模擬對(duì)該類問(wèn)題進(jìn)行探討,拓展量本利方法的前提假設(shè),以適應(yīng)不確定與風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)分析。
二、蒙特卡洛模擬原理及步驟
(一)蒙特卡洛模擬原理經(jīng)濟(jì)生活中存在大量的不確定與風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題,很多確定性問(wèn)題實(shí)際上是不確定與風(fēng)險(xiǎn)型問(wèn)題的特例與簡(jiǎn)化,財(cái)務(wù)管理、管理會(huì)計(jì)中同樣也存在大量的不確定與風(fēng)險(xiǎn)型問(wèn)題,由于該問(wèn)題比較復(fù)雜,一般教材對(duì)此問(wèn)題涉及較少,但利用蒙特卡洛模擬可以揭示不確定與風(fēng)險(xiǎn)型問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,還原一個(gè)真實(shí)的經(jīng)濟(jì)與管理客觀面貌。
與常用確定性的數(shù)值計(jì)算方法不同,蒙特卡洛模擬是用來(lái)解決工程和經(jīng)濟(jì)中的非確定性問(wèn)題,通過(guò)成千上萬(wàn)次的模擬,涵蓋相應(yīng)的可能概率分布空間,從而獲得一定概率下的不同數(shù)據(jù)和頻度分布,通過(guò)對(duì)大量樣本值的統(tǒng)計(jì)分析,得到滿足一定精度的結(jié)果,因此蒙特卡洛模擬是進(jìn)行不確定與風(fēng)險(xiǎn)型問(wèn)題的有力武器。
1、由于蒙特卡洛模擬是以實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ)的,因此可以成為財(cái)務(wù)人員進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析的“實(shí)驗(yàn)庫(kù)”,獲得大量有關(guān)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等方面的信息,彌補(bǔ)確定型分析手段的不足,避免對(duì)不確定與風(fēng)險(xiǎn)決策問(wèn)題的誤導(dǎo);
2、財(cái)務(wù)管理、管理會(huì)計(jì)中存在大量的不確定與風(fēng)險(xiǎn)型問(wèn)題,目前大多數(shù)教材很少涉及這類問(wèn)題,通過(guò)蒙特卡洛模擬,可以對(duì)其進(jìn)行有效分析,解決常用決策方法所無(wú)法解決的難題,更加全面深入地分析不確定與風(fēng)險(xiǎn)型問(wèn)題。
(二)蒙特卡洛模擬步驟以概率型量本利分析為例,蒙特卡洛模擬的分析步驟如下:
1、分析評(píng)價(jià)參數(shù)的特征,如企業(yè)經(jīng)營(yíng)中的銷售數(shù)量、銷售價(jià)格、產(chǎn)品生產(chǎn)的變動(dòng)成本以及固定成本等,并根據(jù)歷史資料或?qū)<乙庖?jiàn),確定隨機(jī)變量的某些統(tǒng)計(jì)參數(shù);
2、按照一定的參數(shù)分布規(guī)律,在計(jì)算機(jī)上產(chǎn)生隨機(jī)數(shù),如利用EXCEL提供的RAND函數(shù),模擬量本利分析的概率分布,并利用VLOOKUP尋找對(duì)應(yīng)概率分布下的銷售數(shù)量、銷售價(jià)格、產(chǎn)品生產(chǎn)的變動(dòng)成本以及固定成本等參數(shù);
3、建立管理會(huì)計(jì)的數(shù)學(xué)模型,對(duì)于概率型量本利分析有如下關(guān)系式,產(chǎn)品利潤(rùn)=產(chǎn)品銷售數(shù)量×(產(chǎn)品單位銷售價(jià)格-單位變動(dòng)成本)-固定成本,這里需要說(shuō)明的是以上分析參數(shù)不是確定型的,是依據(jù)某些概率分布存在的;
4、通過(guò)足夠數(shù)量的計(jì)算機(jī)仿真,如文章利用RAND、VLOOKUP等函數(shù)進(jìn)行30000次的模擬,得到30000組不同概率分布的各參數(shù)的排列與組合,由于模擬的數(shù)量比較大,所取得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)具有一定的規(guī)律性;
5、根據(jù)計(jì)算機(jī)仿真的參數(shù)樣本值,利用函數(shù)MAX、MIN、AVERAGE等,求出概率型量本利分析評(píng)價(jià)需要的指標(biāo)值,通過(guò)對(duì)大量的評(píng)價(jià)指標(biāo)值的樣本分析,得到量本利分析中的利潤(rùn)點(diǎn)可能的概率分布,從而掌握企業(yè)經(jīng)營(yíng)與財(cái)務(wù)中的風(fēng)險(xiǎn),為財(cái)務(wù)決策提供重要的參考。
三、概率型量本利分析與比較
(一)期望值分析方法假設(shè)某企業(yè)為生產(chǎn)與銷售單一產(chǎn)品的企業(yè),經(jīng)過(guò)全面分析與研究,預(yù)計(jì)未來(lái)年度的單位銷售價(jià)格、銷售數(shù)量、單位變動(dòng)成本和固定成本的估計(jì)值及相應(yīng)的概率如表1,其中銷售數(shù)量單位為件,其余反映價(jià)值的指標(biāo)單位為元,試計(jì)算該企業(yè)的生產(chǎn)利潤(rùn)。
表1概率型量本利分析參數(shù)
項(xiàng)目概率數(shù)值
單位銷售價(jià)格0.340
0.443
0.345
單位變動(dòng)成本0.416
0.218
0.420
固定成本0.628000
0.430000
銷售數(shù)量0.21000
0.31400
0.31750
0.22000按照一般教材介紹的期望值分析方法,其計(jì)算過(guò)程如下:
單位銷售價(jià)格的期望值=0.3×40+0.4×43+0.3×45=42.7元,
單位變動(dòng)成本的期望值=0.4×16+0.2×18+0.4×20=18元,
固定成本的期望值=0.6×28000+0.4×30000=28800元,
銷售數(shù)量的期望值=0.2×1000+0.3×1400+0.3×1750+0.2×2000=1545件,則該企業(yè)的利潤(rùn)期望值=1545×(42.7-18)-28800=9361.5元。
從上述計(jì)算過(guò)程可知,以上實(shí)際上反映的是大樣本的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,與某個(gè)體財(cái)務(wù)狀況不一定一致,為了彌補(bǔ)期望值分析方法的不足,現(xiàn)引入蒙特卡洛模擬進(jìn)行分析。
(二)蒙特卡洛模擬及分析
1、蒙特卡洛模擬使用的主要函數(shù)論文采用電子表格EXCEL軟件提供的相關(guān)函數(shù)進(jìn)行模擬分析,這些主要的函數(shù)名稱與功能如下:(1)RAND:利用該函數(shù)產(chǎn)生0—1之間的平均分布隨機(jī)數(shù);(2)COUNTIF:計(jì)算某個(gè)區(qū)域中滿足給定條件的單元格數(shù)目;(3)VLOOKUP:搜索表區(qū)域首列滿足條件的元素,確定待檢索單元格在區(qū)域中的行序號(hào),再進(jìn)一步返回選定單元格的值。
2、蒙特卡洛模擬的結(jié)果及分析
(1)蒙特卡洛模擬的數(shù)值特征期望值計(jì)算方法實(shí)際上只能反映一種總體規(guī)律,對(duì)于足夠大的樣本來(lái)說(shuō),反映了某種指標(biāo)的平均值,如該論文采用30000次的模擬,其產(chǎn)品利潤(rùn)的平均值為9345元,與期望值計(jì)算的9361.5元接近,但是期望值法忽視了對(duì)某特定個(gè)體的分析,甚至?xí)?duì)決策產(chǎn)生誤導(dǎo)。
蒙特卡洛模擬克服了上述不足,按照量本利指標(biāo)的隨機(jī)性,如本文案例中共有3×3×2×4=72種排列組合,根據(jù)一定的概率分布隨機(jī)交替的出現(xiàn),當(dāng)模擬次數(shù)達(dá)到足夠數(shù)量時(shí),其模擬樣本的平均值逐步逼近期望值,在案例中的72種量本利排列組合中,有53種量本利組合為正,18種量本利組合為負(fù),1種量本利組合為零。
在各種量本利組合中,產(chǎn)品銷售數(shù)量是一個(gè)非常重要的參數(shù),當(dāng)銷售數(shù)量為1000件時(shí),18種組合中僅有1個(gè)利潤(rùn)為正;而當(dāng)銷售數(shù)量為1400件,18種組合中有2個(gè)利潤(rùn)分別為零和負(fù),當(dāng)銷售數(shù)量為1750與2000時(shí),此時(shí)36種組合中所有利潤(rùn)均為正值,在這72種量本利排列組合中,有5種特殊的組合,詳細(xì)情況見(jiàn)表2。
表25種典型量本利組合
序號(hào)銷售數(shù)量銷售單價(jià)變動(dòng)成本固定成本利潤(rùn)
1200045162800030000
214004518280009800
314004316280009800
414004020280000
51000402030000-10000
從表2可以看出,當(dāng)銷售數(shù)量、銷售單價(jià)取最大值,變動(dòng)成本、固定成本取最小值時(shí),此時(shí)利潤(rùn)取得最大值,當(dāng)銷售數(shù)量、銷售單價(jià)取最小值,變動(dòng)成本、固定成本取最大值時(shí),此時(shí)利潤(rùn)取得最小值,而序號(hào)2、3的量本利組合最接近利潤(rùn)的期望值,序號(hào)4的量本利組合利潤(rùn)為零。
(2)蒙特卡洛模擬的概率分析模擬數(shù)量的多少取決于對(duì)指標(biāo)精度的要求,本次模擬30000次的利潤(rùn)平均值為9345元,而利潤(rùn)期望值9361.5元,兩者誤差僅為0.18%,符合一般預(yù)測(cè)的精度要求。在對(duì)30000次隨機(jī)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)中,各區(qū)間和典型利潤(rùn)的概率分布見(jiàn)表3、4,從表3可知利潤(rùn)在10000—20000之間的概率最大,從表4可知利潤(rùn)出現(xiàn)最大、最小或?yàn)?的概率較小,當(dāng)然作為管理階層與財(cái)務(wù)人員也應(yīng)該提高警覺(jué),采取切實(shí)可行的防范措施,防止不利的小概率事件的發(fā)生。
表3利潤(rùn)取值范圍及出現(xiàn)概率
序號(hào)利潤(rùn)取值范圍模擬區(qū)域數(shù)量出現(xiàn)概率
1[-10000,0]661822.06%
2(0,10000]887829.59%
3(10000,20000]1069535.65%
4(20000,30000]380912.70%
表4典型利潤(rùn)取值范圍及出現(xiàn)概率
序號(hào)典型利潤(rùn)點(diǎn)模擬出現(xiàn)數(shù)量出現(xiàn)概率
1-100002890.96%
206702.23%
3980011893.96%
4300004041.35%
1、運(yùn)用蒙特卡洛模擬進(jìn)行概率型的量本利分析相對(duì)比較復(fù)雜,但是所獲取的信息要豐富,甚至可以涵蓋期望值分析,是對(duì)確定型量本利分析的進(jìn)一步拓展。
2、概率型量本利分析尤其適用于不確定與風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境下的財(cái)務(wù)分析,它所反映的信息體現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)管理的思想,比較貼近客觀復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)實(shí)際,如高新技術(shù)環(huán)境下的財(cái)務(wù)分析。
3、本文所介紹的是離散型隨機(jī)量本利問(wèn)題,采用常用的EXCEL軟件進(jìn)行模擬,對(duì)于更加復(fù)雜的連續(xù)型隨機(jī)量本利問(wèn)題,也可采用相類似的方法進(jìn)行分析。