情景分析

Advanced Probability: 数据中的不确定性

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

什么是情景分析？

• 战略决策方法
• 不同条件组合如何影响结果？
• 为多种未来情景做准备

情景类型

• 基准情景：情况不变
• 最佳情景：乐观
• 最差情景：悲观

情景分析的应用

• 如果……会怎样？
• 这个变了会如何影响彼此？
• 最佳或最差情况下我们能预期什么？

 

• 示例：
  • 如果通胀涨得比预期快会怎样？
  • 若需求下降20%，利润将如何变化？
  • 明年的收入最佳与最差预测是多少？

如何开展情景分析

1. 确定关键变量

如何开展情景分析

1. 确定关键变量
2. 定义可能情景

如何开展情景分析

1. 确定关键变量
2. 定义可能情景
3. 建模结果

如何开展情景分析

1. 确定关键变量
2. 定义可能情景
3. 建模结果
4. 分析并比较结果

如何开展情景分析

1. 确定关键变量
2. 定义可能情景
3. 建模结果
4. 分析并比较结果
5. 制定战略应对措施

示例：零售业务收入预测

情景	预计月收入	预计运营成本	预计净利润/亏损
最佳情景	$700,000	$400,000	+$300,000
基准情景	$500,000	$450,000	+$50,000
最差情景	$350,000	$480,000	-$130,000

示例：零售业务收入预测

该零售公司据此规划：

• 需求高：加大营销，扩充库存，开新店
• 需求稳定：按常规推进并监控
• 需求低：降本，只保留核心产品，延后扩张

让我们来练习！

Advanced Probability: 数据中的不确定性