概率统计模型在投资决策中的应用.doc

摘要:公司为了盈利并且进行有效的决策，将概率统计模型运用到实际问题中。利用随机变量的数字特征，进行投资比较，最后做出最优决策。在经济学中，大部分公司的风险预测以及方案选择，都需要运用决策树法、矩阵决策法等方法。本文我们将利用正态分布的数字特征、矩阵法和决策树法来计算期望利润、成本、设备利用率等来进行判断，选择出最优方案，以及对决策树法和矩阵决策法方法的运用进行比较。根据以上研究的方法，我们可以通过比较其损益值和概率的大小，依照公司的需求进行选择，然后得出结论，同时通过对于两种决策方法的比较，我们能明显看出决策树法能够清晰明了地表示出结果以及计算的过程，因此选择决策树法将更加有利。所以公司在进行决策时，可以尽可能选择与数学知识相结合。

关键词：期望；矩阵法；决策树法；正态分布；定积分

目录

摘要

Abstract

1引言-1

1.1研究的意义-1

1.2 发展概述-1

1.3 本文的主要内容-2

2.期望的介绍-3

2.1期望的定义-3

2.2期望的性质-3

3.正态分布-5

3.1正态分布的密度函数和分布函数-5

3.2标准正态分布-6

3.4正态分布的期望-6

4.概率统计模型在投资决策中的应用-8

4.1 期望值决策法及其矩阵运算-8

4.2 树形决策法-9

4.2.1决策树作图的方法步骤-10

4.2.2运用决策树法存在的利弊-10

4.2.3决策树法具有的缺点-10

5.实际生活中的投资决策问题-12

5.1概率统计在建厂方案中的影响-12

5.1.1盈利的可能性计算-13

5.1.2期望利润计算-14

5.1.3期望成本计算-14

5.1.4实现最低成本可能性计算-15

5.1.5设备利用率-16

5.2概率统计对于生产改造的影响-16

5.3投资项目决策的基本程序-19

结    论-21

参 考 文 献-22

附录A 标准正态分布函数表-23

致    谢-24