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朐诶笊铣艘桓觯�1－税率）或扣除产品税（=产量×单位税金）即可。为了简洁起见，我们暂不考虑税的因素。下面给出利润的基本模型：
利润：
NIk（X；xk）=SRk（Xk；xk）－Ck（X）
总利润：
NI（X；x）=SR（X；x）－C（X）
如果考虑机会成本，则得出广义利润的模型：
广义利润：
GNIk（X；xk）=SRk（Xk；xk）－GCk（X；xk）
总广义利润：
GNI（X；x）=SR（X；x）－GC（X；x）
我们应当指出，当机会成本为零时，利润和广义利润相等。为了避免比率模型中出现两个随机变量之比，我们假设一切比率模型都是分子的期望和分母的期望之比。例如广义利润率等于广义利润的期望和广义成本的期望之比。我们下面讨论一个与盈利能力有关的经济概念。
一种令人困惑的说法是：〃当卖价低于全部成本很多时，厂商可以从事一定程度的经营而受益〃。这个似非而是的说法突破了传统的观念。我们依据前面的成本分析，单位成本是由单位固定成本和单位变动成本构成的，前者随经营量而下降，后者相对稳定。因此，既使单位价格低于单位成本也不一定经营的业务量愈大，赔的愈多。使人困惑的原因是人们习惯于以单位利润为每一单位产品（商品）的盈利能力。目前，国外愈来愈多的企业改用创利额来刻划盈利能力。所谓创利额（边际贡献）它等于销售收入扣除变动成本。上述问题中，只要单位创利额（Pk－UVCk）》0，当Xk》FCk/（Pk－UVCk）时，即可扭亏为盈。因此从数学的角度看企业采用创利额作为盈利能力的度量是有一定道理的。利用创利额代替利润的另一优点是当固定成本不变时，创利额和净利润的极大值点是一致的，因此不必收集和处理固定成本方面的信息，从而提高了决策的效率。此外，创利额在预测、决策、弹性预算、控制和考核分析中均具有非常重要的作用。由经济定义，创利率（marginal ine ratio）为创利额和销售额之比。根据前设，我们令创利额模型为创利额的期望和销售额的期望之比。
创利额：
MCk（Xk；xk）=SRk（Xk；xk）－VCk（Xk）
总创利额：
MC（X；x）=SR（X；x）－VC（X）
如果我们把机会成本也看成变动成本，则得到广义的变动成本。我们称销售收入扣除广义变动成本为广义创利额，则
广义创利额：
GMCk（Xk；xk）=SRk（Xk；xk）－VCk（Xk）－SCk（Xk；xk）
总广义创利额：
GMC（X；x）=SR（X；x）－VC（X）－SC（X；x）
与上相同，广义创利额模型为广义创利额的期望和销售额的期望之比。
§4。4 风险机理分析与基本模型
风险一般是指得与失的机会或可能性，广义的风险可以是经济上的，政治上的，法律上的，或物质上的。我们这里所讨论的风险是指经济方面的。
风险不同于危险。前者既有坏的可能性，也有好的可能性；而后者仅有坏的可能性。按决策进行经济活动的结果总会与期望有一定的偏离，因此不确性是与风险有关的概念，企业常常在不确定或不完全确定的情况下作出决策。所以，为了将决策分析工作建立在科学的基础上，通常把不确定性作为风险加以计量，从而便于进行定量分析。我们下面对风险的计量及模型化进行探讨。
一、风险的一般度量
风险是指得失的机会或可能性，因而风险的度量与数学上的随机变量的度量很接近。一般对风险通用的变量是标准离差（Stardard deviation），风险愈大，标准离差也愈大。应该注意的是，标准离差是绝对量。由于绝对量缺乏可比性，因而标准离差不能很好地反映出风险的全貌。例如，销量庞大的商品和销量较小的商品相比。当前者的标准离差大于后者时，无法准确断定前者的不确定性大于后者。为了较全面地刻划风险，在此再给出一个相对性指标一一变异系数，它等于标准差和期望之比。变异系数是反映标准离差在期望附近摄动水平的指标，从而有利于客观地说明不确定性。另外，还可以用偏态系数和峰态系数等数学概念来共同度量风险。
二、风险的新度量一一熵
风险与不确定性的关系十分密切。目前国外对风险和不确定性这两个概念没有明确区分。但风险还有另外一层含意，即风险指人们在决策实施之前不能肯定地知道究竟结果如何，亦即在有风险的情况下，决策的结果具有不肯定性。即使在同一情况下，不同决策的结果的不肯定性也会有差异。因而应当找到一个模型从数值上度量决策的不肯定性。下面我们来讨论适宜度不肯定性的标准。
假设一项决策只有有限个彼此不相容的结果A1，…，An，它们相应的可能性（先验概率或主观概率）是P（A1），…，P（An），设这个度量不肯性的量为H。首先，希望这个量相对于P（A1），…，P（An）是稳定的，即当P（A1），…，P（An）有微小摄动时，它不会有显著的变化。因此，这个量应该是关于P（A1），…，P（An）的连续函数；其次，在一般情况下，可能性的结果会愈多，则不肯定性愈大。因而，至少对决策的几个等概结果而言，这个函数是关于n单调上升的；最后，我们希望若干次结果较少的决策经验能够运用到结果较多的决策上。用数学语言讲，这个量H应满足以下三个条件：
（i）H是P（A1），…，P（An）的连续函数；
（ii）对n个等概结果的试验，H是n的单调上升函数；
（iii）一个试验分成相继的两个试验时，未分之前的H即为分后的H的加权和。
唯一能够满足上述三个条件的函数就是由申农（Shannon）找到的熵函数。从物理学角度看，熵是系统内部无序程度的度量，这从另一方面说明。用熵来度量决策后果的不肯定性是合理的。由于模型中采用主观概率预测，所以应该认为此时熵值不仅反映了决策后果的不肯定性，而且反映了决策者对决策事件的不肯定程度。本文定义风险熵的概念为：若h是和得与失有关的随机变量，则称h的熵值为其风险熵。若h遵从离散分布，则其熵值为：
其中P（Ai）是事件Ai发生的概率，K是正常数。若h服从连续型分布，则其熵值为：
其中P（t）是h的概率密度函数。当对数以2，e和10为底时，熵的单位分别为比特（bit），迪西特（decit）和奈特（nat），不论单位如何，熵值愈大，说明决策后果的不肯定性也愈大。对于与决策有关的随机模型来考虑每个经济模型的熵值可以有利于正确地进行决策。
三、广义盈亏平衡分析及安全边际
不得不失是风险中的一种极端的状态，在经济中称为盈亏平衡，即利润为零。对这种临界状态下各种经济量及其关系的分析称为盈亏平衡分析（或称损益分界分析，保本分析等）。一般定义为：盈亏平衡分析是研究固定成本、变动成本和利润三者关系的分析技术，其模型为：
销量×（价格－单位变动成本）=固定成本
销量=产量（隐含假设）
盈亏平衡点=固定成本/单位创利额
其中单位创利额=价格－单位变动成本。与盈亏平衡关系密切的经济概念有安全边际（margin of Safety）和安全边际率，其模型是：
安全边际=计划业务量（或实际业务量）－盈亏平衡点业务量
安全边际率=安全边际/计划业务量（或实际业务量）
在上述条件下盈亏平衡点所提供的创利额恰好弥补固定成本，所以安全边际所提供的创利额就是利润。从另一角度看，盈亏平衡点业务量所获得的销售额正好弥补了全部成本。因此安全边际和安全边际率越大越能经受市场的冲击，企业的经营风险也越小。
从上述模型中，可以看出几个问题：
（1）销量（业务量）等于产量（计划量）的隐含假设只适用于供不应求的情况。
（2）当计划量不等于实际业务量时，安全边际和安全边际率不能度量未来的风险。因为这样会得出计划量愈大，则安全边际和安全边际率愈大、决策愈安全的结论。
（3）模型没有考虑决策对安全的影响，而且只适合于单品种，价格不变。无机会损失等比较确定的情况。
为了解决上述问题，可以利用广义利润的期望来代替一般的利润，从而得出以下模型：
广义盈亏平衡模型：
E｛GNIk（X；xk）｝=0
插图5。1
广义盈亏平衡点：
GBEPk=｛Xk｜E＇BNIk（X；xk）＇=0｝
广义总盈亏平衡模型：
E｛GNI（X；x）｝=0
插图5。2
广义总盈亏平衡超曲面：
GBEP=｛X｜E｛GNI（X；x）｝=0； X？ ｝
应当说明，当缺货损失为零时，产量等于销量，并且处理价格等于原价格