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數(shù)學(xué)期望在工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟決策的應(yīng)用論文
摘要：數(shù)學(xué)期望作為一種科學(xué)的工具，能夠?qū)⒔?jīng)濟問題進行量化分析，促進工業(yè)企業(yè)進行科學(xué)決策。闡述了數(shù)學(xué)期望的概念，并提出了數(shù)學(xué)期望與工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟決策的關(guān)系，分析了數(shù)學(xué)期望的應(yīng)用步驟，最后提出數(shù)學(xué)期望在工業(yè)經(jīng)濟決策中的具體應(yīng)用案例。
關(guān)鍵詞：數(shù)學(xué)期望；工業(yè)企業(yè)；經(jīng)濟決策
引言
隨著工業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展，工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟決策的科學(xué)性在企業(yè)發(fā)展過程中至關(guān)重要。工業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展依賴于對自然資源的占有和有效配置，以何種批量進行工業(yè)生產(chǎn)、投資何種機器設(shè)備等問題是工業(yè)企業(yè)經(jīng)常面臨的經(jīng)濟決策問題。數(shù)學(xué)期望作為一種科學(xué)的工具，通過相關(guān)理論知識將經(jīng)濟問題量化為數(shù)學(xué)問題，能夠大大提高工業(yè)經(jīng)濟決策的科學(xué)性與高效性。
1數(shù)學(xué)期望的概念
數(shù)學(xué)期望是指在實驗中每種可能的結(jié)果與其相應(yīng)的概率相乘的總和，是一種最基本的數(shù)學(xué)特征，反應(yīng)了隨機變量的平均取值狀況。數(shù)學(xué)期望通過對每次實驗中的隨機變量進行相關(guān)計算，用統(tǒng)計學(xué)與概率論的思維來描述隨機變量的相關(guān)特征。
2數(shù)學(xué)期望與工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟決策的關(guān)系
2.1數(shù)學(xué)期望提高工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟決策的效率
工業(yè)企業(yè)的發(fā)展與工業(yè)企業(yè)管理者是否做出科學(xué)的決策息息相關(guān)。當(dāng)工業(yè)企業(yè)管理者處于復(fù)雜環(huán)境背景下，數(shù)學(xué)期望的相關(guān)理論能夠幫助企業(yè)管理者將經(jīng)濟問題來量化分析，通過一系列的數(shù)學(xué)計算，得出不同環(huán)境下的不同結(jié)果，并以計算結(jié)果作為決策標(biāo)準(zhǔn)，從而快速、高效、科學(xué)地解決復(fù)雜多樣的經(jīng)濟問題。計算器、計算機等設(shè)備的使用更是加快了經(jīng)濟問題的處理效率�？梢姡瑪�(shù)學(xué)期望通過量化分析經(jīng)濟問題，在保障決策科學(xué)性與準(zhǔn)確的同時，大大提高了工業(yè)企業(yè)在復(fù)雜環(huán)境背景下經(jīng)濟決策的效率。
2.2數(shù)學(xué)期望提高了工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟決策的科學(xué)性
通過社會生活經(jīng)驗總結(jié)出的理論知識在實踐中的應(yīng)用，在一定程度上推動了人類對客觀世界的認(rèn)知和改造，數(shù)學(xué)正是一種通過分析事物間的客觀規(guī)律來解決實踐中具體問題的科學(xué)、高效、準(zhǔn)確的工具。在經(jīng)營管理活動中，工業(yè)企業(yè)管理者有時是用感性的思維來分析問題，進行經(jīng)濟決策時難免缺乏科學(xué)的理論指導(dǎo)，這使得不科學(xué)、不合理的執(zhí)行結(jié)果在決策后時常發(fā)生，存在偏差或錯誤的決策結(jié)果嚴(yán)重影響了工業(yè)企業(yè)的正常經(jīng)營。而數(shù)學(xué)期望的相關(guān)理論知識在工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟決策中的應(yīng)用，能夠幫助管理者用科學(xué)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬎季S量化處理復(fù)雜的經(jīng)濟決策問題，從而使管理者能夠做出科學(xué)的決策行為，大大提高工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟決策的科學(xué)性。
3數(shù)學(xué)期望在工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟決策中的應(yīng)用步驟
一般而言，數(shù)學(xué)期望在工業(yè)企業(yè)進行經(jīng)濟決策時，可以按照以下步驟應(yīng)用：
3.1確定經(jīng)濟決策的目標(biāo)
確定經(jīng)濟決策的目標(biāo)，是工業(yè)企業(yè)管理層運用數(shù)學(xué)期望進行經(jīng)濟決策的第一步。通過科學(xué)的篩選，以及綜合考慮多方面因素，使企業(yè)管理層能夠在特定條件與有效資源的約束下，做出可供選擇的多種方案。
3.2計算影響因素的概率
在多種備選方案中，工業(yè)企業(yè)管理層應(yīng)該全面、系統(tǒng)地分析對經(jīng)濟決策具有影響作用的各種可控因素與不可控因素，在綜合分析各種影響因素的基礎(chǔ)上，運用數(shù)學(xué)期望方法計算出各種因素的概率，從而為下一步驟的計算提供數(shù)據(jù)支持。
3.3計算企業(yè)預(yù)期收益值
在確定了不可控因素與可控因素等各類因素的發(fā)生概率后，工業(yè)企業(yè)管理者應(yīng)依據(jù)統(tǒng)計學(xué)方法來計算企業(yè)收益值，并將該預(yù)期收益值與相應(yīng)的概率對應(yīng)。
3.4選擇最優(yōu)決策方案
首先，工業(yè)企業(yè)應(yīng)以預(yù)期受益值與對應(yīng)的概率為數(shù)據(jù)材料，根據(jù)數(shù)學(xué)期望的計算方法，計算出不同方案的數(shù)學(xué)期望，并以數(shù)學(xué)期望的大小作為決策標(biāo)準(zhǔn)，從而選在出最優(yōu)的決策方案，提高工業(yè)企業(yè)的管理效率[1]。
4數(shù)學(xué)期望在工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟決策中的應(yīng)用案例
4.1數(shù)學(xué)期望在工業(yè)企業(yè)最佳生產(chǎn)批量決策中的應(yīng)用
最佳生產(chǎn)批量是指企業(yè)在成批生產(chǎn)中，使與之相關(guān)的生產(chǎn)費用最低的生產(chǎn)批量。工業(yè)企業(yè)在生產(chǎn)過程中，往往會遇到分幾批進行生產(chǎn)、每批生產(chǎn)產(chǎn)品多少個是最經(jīng)濟合理的決策問題。以最佳生產(chǎn)批量進行生產(chǎn)，能夠幫助企業(yè)付出最小的生產(chǎn)成本或收取最大的經(jīng)營利潤。數(shù)學(xué)期望在工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟決策中的應(yīng)用，能夠幫助企業(yè)有效解決最佳生產(chǎn)批量這樣的決策經(jīng)濟問題，期望利潤是常用的比較指標(biāo)。例如：在進行明年生產(chǎn)量決策時，某工業(yè)企業(yè)通過分析以往的生產(chǎn)資料及市場銷售情況，預(yù)測出市場銷路差、中、好的概率分別為0.2、0.5、0.3，大、中、小的生產(chǎn)批量分別用A、B、C表示。通過市場經(jīng)驗，明年銷路狀況與生產(chǎn)批量的關(guān)系如下表1所示。通過分析，可以用數(shù)學(xué)期望法確定最佳生產(chǎn)批量，以預(yù)期利潤P的大小作為決策標(biāo)準(zhǔn)中。由于PB>PC>PA，生產(chǎn)批量B是該工業(yè)企業(yè)的最佳生產(chǎn)批量。
4.2數(shù)學(xué)期望在工業(yè)企業(yè)投資決策中的應(yīng)用
機器設(shè)備作為經(jīng)營性長期資產(chǎn)，是工業(yè)企業(yè)發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)，機器設(shè)備更新?lián)Q代是工業(yè)企業(yè)一項重要的投資決策。工業(yè)企業(yè)在發(fā)展過程中，往往會遇到對機器設(shè)備購置或維修等多種提高產(chǎn)能的投資決策方案。通過數(shù)學(xué)期望方法，管理者能夠在綜合各種可預(yù)見因素與不可預(yù)見因素的前提下，從各種方案中得到期望值最大的決策方案，為工業(yè)企業(yè)的發(fā)展做出最優(yōu)投資決策[2]。例如：某工業(yè)企業(yè)需要一臺大型機床，企業(yè)管理者通過對市場上的a、b兩種機床進行調(diào)研，了解到兩種機床在相同環(huán)境下的次品數(shù)分別為c、d，通過分析長期產(chǎn)能表現(xiàn)，可得到c、d兩種機床的次品個數(shù)及概率為如表2、3所示。通過分析，可以運用數(shù)學(xué)期望來分別計算兩類機床的次品率，將購置次品率E低的機床作為最優(yōu)決策方案。
參考文獻(xiàn)
[1]柳長青，黎勇.應(yīng)用數(shù)學(xué)中的建模思想及其實踐對策研究[J].成功，2013（20）:16．
[2]丘作良.淺析數(shù)學(xué)期望與經(jīng)濟決策的關(guān)系及其運用[J].現(xiàn)代商業(yè)，2015（17）:142-143.
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