財經(jīng)稅收略論不確定條件下的本量利動態(tài)決策

1、略論不確定條件下的木量利動態(tài)決策略論不確定條件下的本量利動態(tài)決策是小柯論文網(wǎng)通 過網(wǎng)絡搜集，并山木詁工作人員整理后發(fā)和的，略論不確定條件下的本量利動態(tài)決策是篇質(zhì) 雖較高的學術論文，供木站訪問者學習和學術交流參考z用，不可用于其他商業(yè)冃的，略論 不確定條件下的木最利動態(tài)決策的論文版權(quán)歸原作者所有，因網(wǎng)絡整理，啟些文章作者不詳, 敬請諛解，如需轉(zhuǎn)摘，請注明岀處小柯論文網(wǎng)，如果此論文無法滿足您的論文要求，您可以 rfh青本站幫您代寫論文，以下是正文。摘要本量利法是管理會計中應用最廣、最具價值的方法之一，傳統(tǒng)的本量利分析 是建立在一系列假設的理論基礎上的，而這些假設條件與充滿不確定性的企業(yè)經(jīng)營管理壞境

2、 存在一定差距，使木量利法在一些重要決策中的建議與示來的現(xiàn)實發(fā)展出現(xiàn)偏差，進而限制 了本量利法推廣。本文主要從多變的現(xiàn)實條件入手，借用概率論與數(shù)理統(tǒng)計方法,本著動態(tài) 決策的要求，對本量利法進行了分析，旨在找出一些實際的解決方案。關鍵詞本量利法動態(tài)決策不確定條件一、木量利法及其在不確定條件下的動態(tài)決策問題木雖利法（cost volume profit analysis）是成木業(yè)務量利潤關系分析的簡稱，乂稱為 cvp法，是在對成木習性分析的基礎上，以數(shù)學化的會計模型與圖式來揭示固定成本、變 動成本、業(yè)務（銷售）量、利潤等變量之間的內(nèi)在規(guī)律性聯(lián)系，為企業(yè)財務預測、決策和規(guī) 劃提供必要的決策支持信息的

3、一種定量分析方法。由于極強的操作性，本量利法一直是企業(yè) 管理屮m用最廣、最具價值的方法之一。我們研究不確定條件下木量利法動態(tài)決策的目的 是為了建立一系列有相當實用價值的會計決策支持數(shù)學模型，將這些模型應用于計算機網(wǎng)絡 環(huán)境，以提高管理決策系統(tǒng)的決策支持能力，使z成為基于internet的會計決策支持體 系結(jié)構(gòu)創(chuàng)新研究的一個重要組成部分。一般而言，傳統(tǒng)的本量利法是這樣的：由于，r利潤，為銷售單價，a為單位變動成木，x為銷售量，c為固定成本，axx+c為總 成本。因此，保本銷售量：保利銷售量:可見，本量利法揭示了固定成本、變動成本、業(yè)務（銷售）量、單價、利潤等變量z 間的內(nèi)在規(guī)律性聯(lián)系，借助于這種

4、方法,企業(yè)可以預測只冇銷售多少數(shù)量的產(chǎn)品時才能保本, 或者預測在一定的銷偉數(shù)量下能獲得多少利潤，或者要獲得i定的利潤必須銷售多少產(chǎn)品才 行，以及為了擴人銷售數(shù)量，必須把產(chǎn)品的單價降為多少等。本量利分析是加強金業(yè)內(nèi)部管 理的一項有效措沌，它可以為企業(yè)的預測和決策提供i分侑用的資料，其原理-|分簡單并便 于理解，故其可操作性很強，且涉及的屬于金業(yè)決策中最關鍵的領域（如以固定成本為代表 的資產(chǎn)情況，變動成本為代表的生產(chǎn)情況，銷售量為代表的業(yè)務情況，利潤為代表的運作情 況），故在企業(yè)管理中得以廣泛應用。在企業(yè)管理實務中，木量利法為企業(yè)財務預測、決策和規(guī)劃提供必要的決策支持信息, 并在生產(chǎn)、銷偉、成木控

5、制等領域發(fā)揮了極人的作用。但在面臨競爭越來越激烈的今天，市 場條件變化萬千，企業(yè)經(jīng)營的不確定性越來越大；而傳統(tǒng)的本量利法，常常假定企業(yè)處于一 種確定、靜態(tài)的經(jīng)營環(huán)境中，決策時只考慮本次行動的效果，而忽略其后續(xù)影響。因此，傳 統(tǒng)的木量利法沒有以變化、發(fā)展的眼光看批界，也就沒從企業(yè)經(jīng)營的整體高度考慮企業(yè)的經(jīng) 營；這就難免使當前利益影響長遠發(fā)展，局部利益制約整體進步等弊病出現(xiàn)。因此這些曾經(jīng) 為本量利法推廣發(fā)揮了重大作用的假設，隨著社會的發(fā)展已轉(zhuǎn)化為制約本量利法更好地為管 理服務的絆腳石，限制了其作為有效管理規(guī)劃分析方法的有用性。為此，有必要對不確定條 件卜-的本量利動態(tài)決策進行探究，使具得到更廣泛的

6、運用。二、不確定條件下木量利法期望收益的確定與一般決策銷售量是本雖利法的基木參數(shù)z,而未來的銷售雖一般是不確定的，為了更好地對 未來決策提供資料，我們有必要利用概率與統(tǒng)計的方法來進行決策。若預計銷偉最為隨機變 量時，則可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)估計未來銷售量的概率分布；若歷史數(shù)據(jù)太少，應該依靠經(jīng)驗豐富 的專家，估計出銷售量的主觀概率分布，然后應用本量利法。如我們根據(jù)歷史數(shù)據(jù)已經(jīng)預計 的未來銷罐x是一個服從期望值為卩，方差為&的正態(tài)分布xn®, o2）,下面，筆者將 分析怎么利用本量利法進行決策。因為，收益=r=p價-a）xx-cr為收益或利潤，p價為單位售價，a為單位變動成本，c為固定成

7、本，根據(jù)未來銷 量x有一個期望值為卩，代入上式，得本量利法下的期望收益：期望收益=e（r）=（p 價-a）xg-c=（p 價-a）x-c式中，為期望銷雖（n：結(jié)果數(shù)，xi:第i種結(jié)果出現(xiàn)的銷量，pi:第i種結(jié)果出現(xiàn)的概 率）。當然，我們確定了期望銷量，可以計算期望收益，也可以利用傳統(tǒng)的本量利法進行保 本點、保利點的決策。三、不確定條件下的線性木量利靜態(tài)風險決策分析決策中，在相同期望收益（在一個項目的期望收益下，）的情況下，人們一般選擇風 險?。藴什?。小）的項目，但是，也不排除一些愛好風險的人選擇標準差。人的項目， 因。越大，就有取得超過希望收益很多的可能性（當然，低于希望收益的可能性也很多）

8、。 因此，人們需要了解項冃的期望收益與收益的標準差，以決定其行為。對于一個項冃其耒來 銷量x是一個服從期望值為卩、方差為的正態(tài)分布xn®q2）而言，通過以下推導，可 得到其期望收益與收益的標準差：由上可知，期望銷量：xi銷量與期望值的離散程度，標準差：o （）為標準正態(tài)分布隨機變量的正態(tài)分布兩數(shù)，以人寫字母x表示隨機變量，以小 寫字母x表示隨機變量出現(xiàn)的特定實現(xiàn)值。依定義，有：p（xx） = o （x）,即隨機變量x小 于特定實現(xiàn)值x的概率（可能性）。如果銷量x是一個服從期望值為m，方差為q2的正態(tài)分布xn（“2）,則就可把銷量 x的正態(tài)分布轉(zhuǎn)換為標準正態(tài)分布，有即xx的概率：如果產(chǎn)

9、品銷售量x為正態(tài)分布隨機變量(具有期望值e(x)=n和標準差d(x)=o),其產(chǎn) 品價格p價、變動成木a與固定成本c為已知變量，則正態(tài)分布隨機變量線性組合符合正 態(tài)分布規(guī)律，亦即若利潤r(x)為關于銷量x的函數(shù)，依據(jù)本量利法，表示為r (x) = (p 價一a) x-c,那么r(x)也是個符合正態(tài)分布規(guī)律的隨機變量，其期望值(收益)可以山下 式得出：玖r)=e(p 價一a)x-c = (p 價一a)e(x)c=(p 價一a) g-c同樣利潤的標準差d(r)為：得岀利潤的期望值與標準差后，通過對e(r)和d(r)分析，計算得出不同項目、不同 盈利水平的概率，得出決策者需要的相關信息，使決策者根據(jù)

10、自己的風險態(tài)度進行決策。如 果決策者是風險規(guī)避型，他就將選擇盈利概率較大的方案；如果風險屮立型，他將選擇期望 收益較大的方案；如果是冒險型，他將選擇雖然風險大，但收益額最大的方案。四、不確定條件下的線性本量利動態(tài)決策分析一般而言，人們決策屮，總是選取收益或期望收益最人的項目。但是，既是期望收益, 那么就面臨風險，有實現(xiàn)不了的可能(如一個項目達不到占身期望收益的概率就有50%), 因此，人們在決策中并非總是選擇期望收益高的項目。至于人們?nèi)绾芜x擇，下面舉一個簡單 例子來說明,a項目收益有50%可能為0,另50%為100,其e(ra)=50； b項目收益100% 為40,其e (rb) =40； e

11、 (ra) >e (rb),若是處于靜態(tài)決策，人們一般會選a項口。 但現(xiàn)時社會中，靜態(tài)決策的機會十分有限，動態(tài)決策才是主要的決策方式。那么，在動態(tài)決 策中，遇見上述情況，人們是否都會選a項冃呢，那就要看后續(xù)項目是否或怎樣受上一輪 決策的影響；如在第一輪取得40就可進入第二輪，且第二輪的收益為足夠大，比如n200, 那么，從兩輪行動的總體效果來看，兒乎所有的人都會選擇b項目，即選擇更容易實現(xiàn)入 門基礎收益的項目。因此，我們需要解決一個應川本量利法的項目取得的入門基礎收益的概 率問題，用概率來指導我們決策。其他參考文獻baker, sheridan. the practical stylis

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