论文研究 企业资金运营风险管理研究——企业销售过程的风险模拟.pdf

论文研究-企业资金运营风险管理研究——企业销售过程的风险模拟.pdf,  确定了企业销售过程模拟随机变量的选取方案 ,对企业销售过程中的销售和应收帐款环节建立了蒙特卡罗风险模拟模型 ,并应用所建立的模型对某企业的销售和应收帐款管理进行了模拟试验 . 38系统工程理论与实践2000年4月月到款次数表明了厂商信用政策的有效程度,单笔还款比率和相应时段的应收帐款合计的大小表明了用户的还款积极性应用这三个随机变量可以比较方便地追踪单笔应收款的收回情况,并分析预测每个客户的还款情况但应收帐款的管理是建立在以客户为中心的基础之上的,每一笔交易,离开了客户就成了无源之水,所以随机变量的选取也必须考虑以客户为中心这一原则·鉴于此,只好放弃使用这三个随机变量②月累计还款比率和月累计应收款额月累计应收款额=某个额户在指定时段内的本月应收帐款+上月累计应收帐款额-上月还款额(3)月累计还款比率=某目还款合月累计应收款额月累计还款比率表明了用户在以月计的时间段内的还款程度应用这两个随机变量进行应收帐款模拟简洁、明了,清楚地说明了企业的应收帐款回收状况·由于月累计还款比率是针对单个客户的随机变量,其模拟的结果也应反映单个客户的应收帐款收回情况,但要证实模拟的应收帐款还款额小于或等于实际的应收帐款,仍需要大量的实际数据进行证明·鉴于此,只好放弃使用这两个随机变量4销售过程风险模拟模型构造为了便于研究,本文提出如下假定:1)本文在进行销售过程风险模拟时,暂不考虑季节因素的影响2)厂商给予同一信用等级的客户以相应的折扣和折让,且同一信用等级的客户的还款行为还款可能性无差异销售过程风险模拟模型可分为两部分:销售风险模拟模型和应收帐款冋收风险模拟模型4.1销售风险模拟模型月销售额的计算:月销售额=∑∑∑单笔销售额(5)其中:1指信用等级数;m指交易客户个数;n指月销售次数4.2应收帐款风险模拟模型某月的应收帐款额按以下公式求得当月应收帐款额=∑(上月应收帐款余额-某月的应收帐款还款额+当月实现销售额)(6)其中:指信用等级数;当月实现销售额从销售风险模拟中获得,某月的应收帐款还款额的预测按以下公式求得:当月应收帐款还款额=上月应收帐款余额×还款比率5实例分析本文应用该模型对山东某高新技术企业进行了模拟实验,取得了令人满意的效果·(该企业所有客户信用等级相同)5.1原始数据处理分析收集到的原始数据,对销售过程风险模拟随机变量分别进行分布类型假设、分布参数估计和分布假设检验:1)数据分布类型分析23通过分析原始数据来确定随杋变量的分布类型,本文对原始数据绘制直方图,将预处理的结果与已知分布类型的相应结果进行比较,作出随机变量概率分布类型的假设在绘制直方图之前,首先需要将原始数据进行分组,统计学家H.A. Sturges给出了计算分组数目的近o1995-2005 TSinghua Tongfang Optical Disc Co, Ltd. All rights reserved第4期企业资金运营风险管理研究—企业销售过程的风险模拟似公式分组的数目k=1+3322lgm(8)n为随机变量的个数2)分布参数估计5分布参数估计的方法有很多种,这里考虑使用MLE(即极大似然估计法),因为①MLE具有一些我们希望的性质,如强相容性和充分性等·②MLE具有很强的直观性,其主要思想为:如果在一次观察中某事件岀现了,则认为该事件岀现的可能性为最大·这里略去推导过程,直接给出负指数分布参数的算法:分布假设检验这里用皮尔逊Ⅹ检验来对以上假设的分布族进行分布假设检验,其检验步骤为:①构造随机变量观测值的频率表②假定假设的分布是正确的,在此条件下计算每个区间上理论的或期望的频率3在每个区间上计算(O-E)2i=1,2,3,E(10)O;为观测值的实际频率;E;为在所假设的分布下期望的概率④利用下式计算X统计量(O,-E)2E(11)该统计量的自由度为r-p-1,其中r为区间个数,p为所假定分布中需要估计的参数的个数⑤选定显著性水平α的值,对下述假设进行检验H0:{实际观测值与假定分布是同分布}当下式成立时,拒绝假设H≥(r(12)假定观测数据的分布为负指数分布,则有:Ho: F(x)= Fo(x)H1:F(x)≠Fo(x)其中:F0(x)=1-e,x≥0,A是未知参数通过对原始数据进行运算和处理,表1、2、3列出了销售次数、单笔销售额和还款比率的统计结果(其所有客户都属于同一信用等级),结果表明:在显著性水平∝α05的条件下,销售次数、单笔销售额和还款比率服从负指数分布,而另外两个随机变量则无明显的分布规律,其统计分布见表4和表55.2随机数产生方法2本文采用逆变换法产生销售次数、单笔销售额和还款比率的随机数,采用逆变换法产生负指数分布算法的推导如下:设U总表示在(0,1)上均匀分布的随机变量·令:(13)由上式可得X(14)算法:①产生U;②输入X⊥L交易用户个数和还款客户个数的随机数产生方法见表4和表52 01995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co, Ltd. All rights reserved40系统工程理论与实践2000年4月表1月销售次数的统计处理月销售次数统计:假设为负指数分布;拟合优度检验;106/294-03605销售次数/观察频数左界F;1右界Fi|Pi|f;nPi平方理论频数Q5,1.53905Q16501.504177025281202064148995126793645560831.5,25)271.50417725Q5940Q176383169691704818683123.70229[25,35)250594035Q716901229-3027791668401302767070364[35,45)35Q716945Q802600857-0084200070829084158000077[55,65)65,7.57.5,85)9665224508026550862300598-0334401117926334353Q0176455086236509040004171.58312506128441692405673965Q90407.509331002911.9201368675730799061.19703750933185Q953300203-Q147600217882147609Q01014[85,95)850953395809716001830060800036961.939197000190106Q_0676833366713Q4689611.76170216表2单笔销售额的统计处理单笔销售额分组并进行拟合优度检验:假设为负指数分布:A=294/10360=002838分组分组区间观察左界F;1右界FPi理论频数fnPi平方(0,20)1161160002004330043301273306-11.330601283825|1.008262[20,40)81243020043304006786024557218406881593677720731.076703[40,60)512550400678660081780139140921341007865101.57932482304|[60,80)201400600817880089670078923198411-319841910229880440975[80,100)17153080|Q8967100|Q94140044713151243848752|14812891126346[100.120)|2|22010009414120096800253745477545547729762233991997|[120,140)1301200966814009811001434226530-322653010410492463138[140,160)4|600140098111600989300081239603116039682572741073739[160,180)2340160098931800993900046135831606416830411757030313294103613.9665A52s1s4335643635656442668|268370表3还款比率的统计处理还款比率:假设为负指数分布;拟合优度检验:A56/1.368=409357分组分组区间观察Fi-1 FiPi|理论频数f;nPi平方频数(0,0012]16009600390803908218837-58837346171.5819(0012,Q024190342k39080628902381133320566803212624097(0024,0036]62890773901450812211.877935265043424|(0036.0048]40168k7739086220088449482094820899001817(0048,0060120108862091610053830145|-1.014510292034146|(Q060,00723a1989160948900328183651.16351.353707371(0072,0100]20156k948909713002241.257107429055190439036821610801081Q01127Q001961250460942 01995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co, Ltd. All rights reserved第4期企业资金运营风险管理研究—企业销售过程的风险模拟41表4交易用户个数随机数产生方法分组月份交易用户个数发生概率累计概率随机数分配11Q103773Q103773(0,01038]123400566030160377(Q1038,23456781401320750292452(Q604,00566030349056(029251000943390443396(03491567891000943390537735(0443400754710613207(Q5377,00943390707547(06132,00754710783018(Q7075,90100849050867924(078301000943390962264(Q8679121240037735(09622,1]累计106表5还款客户个数统计分布及随机数分配分组月份还款客户个数发生概率累计概率随机数分配00178570017857(0,00179]Q14285701607140303571(Q14294400303571(Q3036Q178571Q482142(Q3036600535710535714(Q4821,Q1071420642857(05357,Q1250767857(Q64296Q1071420875(Q767910106Q1071420982142(Q875011110982142(Q9821,0017857(Q9821,1累计565.3计算机模拟表6部分模拟结果采用 Power builder编制程序,通过计算机序号模拟时间销售额丨还款量|应收款余额模拟,运行该软件后的部分模拟结果见表660719970756375956473471788935.4系统性能分析结果表明,建立的模型能较好地对销售和608199708400761504158717791应收帐款管理状况进行模拟,在相当程度上合6091997095250854830267074520乎对象企业的销售和收款实际,为企业决策提6101997104310864785167116579供了有力的参考依据6l1199711|467.516|50831470692086结论6121997124556095527067028409本文采用蒙特卡罗法,通过选取销售过程风险模拟随杋变量,建立了销售过程风险模拟模型,并通过(下转第53页)2 01995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co, Ltd. All rights reserved第4期非线性动态市场价格的突变分析108[4 DayR, Chen P, eds Nonlinear D ynam ics and Evo lutionary econom ics o xford u niversity PressNew York. 1993.[5] Goodw inR M. Chao tic Econom ic D ynam ics C larendon, O xford U niversity Press, New York, 1990[6] Peters E E. Chao s and o rder in the Cap italM arkets wiley, New York, 1991.[7 Lorenz h W. Nonlinear dynam ical econom ics and chao tic moton Lecture Notes in Econometricsand M athem atical System s, No. 334, Springer-Verlag, Berlin, 1989[8 Gando Ifo G Econm ic Dynam ics Berlin, Heidelberg, New York, Tokyo, Springer-Verlag, 1996[9]Barnett W, Gando Ifo G, Hillinger C, eds Dynam ic D isequlibrium Modeling Cam bridge (U K)Cam bridge U niversity Press, 1996[10 A rcangelis G D, Gando Ifo G Nonlinear phenom ena in econom ics: the exchange rate nonlinearA nalysis,1997,30:1043-1049[Il Chen J. In stability, Com p lex ity, and T m e Scale in Business Cycles tow ards a new persp ectivein Em p irical and Theoretical Econom ic Studies I Institute Working Paper # 93-05-04U niversity of Texas at A ust in, 1993.[12] Zarnow itz V. Business Cycles, Theory, History, Ind ications, and Forecast ing U niversity ofChicago Press, Ch icago, 1992[13] Zhang W B. Synergetic Econom ics Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 1991.14]WalrasL. Elem ents of Pure Econom ics T ranslated by W Jaffe, 1954 (Geo rge A llen and U nw inLondon)[15]厉以宁,秦宛顺.现代西方经济学概论·北京:北京大学出版社,1992.[16]布拉特.突(剧)变论的哲学与数学基础.台北:晓园出版社,1992[17]栾元重等.工业发展状态的突变分析.系统工程理论与实践,1993,13(5):71~73[18]王毓云·数理经济——数学与经济学的交叉.中国科学院院刊,1995,(3):207~214(上接第41页)群际竞争产品价格和产品差异度时的企业兼并策略·结论表明,产品空间的定位会影响价格竞争的密度,进而会影响市场结构中的企业兼并重组·结论还指出,当竞争产品互补和互替性较强时,各群内企业倾向分析历史数据,确定了其中三个随机变量的概率分布类型,对这三个随机变量的概率分布类型进行了有益的探索·实例分析表明:1)通过对典型企业的研究,得出了销售次数、单笔销售额、还款次数服从负指数分布的结论,对其他企业有较高的参考价值2)模拟结果表明,建立的模型能较好地对销售过程进行模拟在市场环境变化不剧烈和企业销售受影响不太大的前提下,本系统可望有较好的应用前景参考文献[I]李剑锋著·企业经营管理风险决策·北京:冶金工业出版社,196[2](美)J奈特,W瓦萨尔曼,GA,惠特莫尔著,于九如等译·应用统计学·天津:天津科技翻译出版公司,1991[3]张洪涛编著·管理统计学·北京:中国铁道出版社,1994[4]王维平,朱一凡等编著·离散事件系统建模与仿真.长沙:国防科技大学出版社,1997[5]黄卫伟编著·管理系统模拟的方法及应用·北京:中国人民大学岀版社,1991.2 01995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co, Ltd. A rights reserved