商家预测并应对销售风险的统计决策方法探究

2021-05-13 11:07

[基金项目]本文系南阳理工学院专业核心课程改革专项研究项目“多元统计分析”(项目编号:HXKC2016093)的教学实践改革研究成果。

[作者简介]李瑞阁(1964—),女,河南镇平人,硕士,教授,研究方向:统计预决策、经济统计、医药统计等。

1 问题的提出

商业竞争大战中,商家往往要求预测未来一段时间内的销售状况,由决策部门根据以往的销售状况及最新市场信息综合分析做出预策。

若预测滞销,通常会选择打折销售或有奖销售等促销方案,避免商品积压且快速回笼资金;反之,畅销会选择涨价销售或大量购进等方案,避免其脱销且获得丰厚利润。然而打折处理或有奖销售可能会减少利润或亏本;多进货将投入更多资金,也会影响利润;况且预测和实际销售也会有出入,故决策前应综合考虑,全面分析并做出合理决策。

以下首先利用贝叶斯公式及条件数学期望计算平均利润,给出一种根据销售状况做出的合理预测方案,在此基础上,利用决策树理论进行决策寻求优化的销售方案。

2 商家风险预测的方法

2.1预测模型建立

资料表明:某商场预测未来一时间段内某商品以概率p畅销。已知两套销售方案:

方案1若商品畅销可获利润a1万元,若商品滞销可获利b1万元;

方案2若商品畅销可获利润a2万元,若商品滞销可获利b2万元。

为了正确做出决策,经一段时间试销,预测畅销的实际畅销的概率为q1,实际滞销的概率为1-q1;预测滞销的实际畅销的概率为q2,实际滞销的概率为1-q2,据此分析由p值大小预策优化销售方案。不妨设:

A1={预测畅销},A2={预测滞销};

B1={实际畅销},B2={实际滞销};

Xi={采取第i个方案所得利润}(i=1,2)。

根据题意知,P(A1)=p,P(A2)=1-p,P(B1A1)=q1,P(B2A1)=1-q1,P(B1A2)=q2,P(B2A2)=1-q2。由贝叶斯公式知:

P(A1B1)=P(A1)P(B1A1)P(A1)P(B1A1)+P(A2)P(B1A2)=11+(1/p-1)q2/q1

P(A2B1)=1-P(A1|B1)=(1/p-1)q2/q11+(1/p-1)q2/q1

类似地,

P(A1B2)=11+(1/p-1)(1-q2)/(1-q1),P(A2B2)=(1/p-1)(1-q2)/(1-q1)1+(1/p-1)(1-q2)/(1-q1)

因此,实际畅销商品采取第一、二方案的平均利润分别为:

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