对不确定的将来收益建模的系统、方法和计算机程序产品技术方案

提供了用于对将来收益建模的系统、方法和计算机程序产品。依据该方法，对将来收益建模从定义一个时间周期中每个时间段的货物增长率开始，其中该时间周期包括多个时间段。然后为每个时间段确定货物的不确定度。接下来，基于每个时间段的增长率和不确定度确定相应时间段结尾处的收益分布。最后，通过基于相应的收益分布随机地选择每个收益值来选择每个时间段结尾处的收益值，以由此对该时间周期上的将来收益建模。因此，该方法允许增长率和／或不确定度在时间段之间不同。该方法还考虑到先前时间段结尾处的偶然性。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术一般地涉及对将来收益建模的系统、方法和计算机程序产品，尤 其涉及随着时间推移对其中收益受不确定度影响的将来收益建模的系统、方 法和计算机程序产品。
技术介绍
在许多行业中，具有将来后果的决定通常试图考虑在该将来后果中的不 确定量。例如，当生产商决定是否开始开发、制造和销售货物的项目时，那 些生产商试图考虑与该货物相关联的将来收益，如由该货物和/或所生产的货 物单元所产生的将来利润或者收入。例如，由货物所产生的将来收入可以大 部分取决于几个因素，包括可以导致那些将来收入实际上在一个可能值的范 围上表示的不确定量。传统上，当存在大量的不确定度时，生产商还不能够可靠地量化对项目将来收入的预测。就此而言，已经开发了诸如与布朗(Brownian)运动相关联的 价格曲线公式(price path formulation)之类的技术以及点阵(lattice)技术，以利 用在圓锥体内建模的将来收入曲线对有时称为"不确定度圓锥(cone of uncertainty)"不确定度建模。虽然这样的技术对不确定度和将来收入进行了 充分建模，但是它们在某些、但是关键的应用方面具有缺点。例如，这样的 技术一般不能容易地并入不确定度随时间的改变。此外，例如，这样的技术 一般不能容易地考虑可能在给定时间周期期间出现的偶然决定。布朗运动和点阵技术一般都通过定义不变的不确定度量以及不变的一段 时间上收入增长量进行操作，而没有考虑诸如内部和/或外部动作或者努力之 类的偶然性。然而，可以理解，在许多实际的实例中，不确定度和/或生长率 可以在一段时间上随着时间段的不同而不同。此外，在许多实际的实例中， 不确定度和/或生长率可以考虑到内部和外部动作或者努力，它们可以或者可 以不必是有条件的，如红利支出、竟争者进入市场、政府规章的改变、或者分享收入的协议之类。因此，诸如布朗运动之类的传统技术和点阵技术没有 提供足够的灵活性来由此准确地对将来收入的不确定度建模。
技术实现思路
考虑到上述背景情况，本专利技术的实施例提供了一种对一段时间上的将来收益如将来利润、收入、单位数量(units)等建模的系统、方法和计算机程序产品，其中这些将来收益受可以改变的增长量和/或不确定度的影响。本专利技术的 实施例中的系统、方法和计算机程序产品允许用最小的输入对项目的不确定 收益快速建模，并且允许依据可以随着时间流逝而改变的预测商情而调整收 益的不确定度。本专利技术的实施例中的系统、方法和计算机程序产品还允许在 此处被称为"不确定度圓锥"的不确定度的范围内将收益可视化。通过对不 确定的将来收益建模，本专利技术的实施例中的系统、方法和计算机程序产品还 能够基于建模的将来收益生成商业案例。依据本专利技术的一个方面，提供了一种用于对将来收益建模的方法。该方 法开始于基于一个时间周期中的每个时间段的增长率和不确定度来确定该相 应时间段的结束处的收益分布。就此而言，还可以基于至少一个先前时间段 的结尾处的偶然动作如偶然支付的红利支付的执行，确定至少一个时间段的 结尾处的收益分布。然后，在确定了收益分布之后，通过基于相应的收益分 布随机选择每个收益值，在每个时间段的结尾处选择收益值，以由此对货物 在该时间段上的将来收益建模。在确定收益分布之前，可以为每个时间段定 义与收益相关联的增长率。有利地，可以定义每个时间段的增长率以使得用 于至少一个时间段的增长率不同于至少一个其它时间段的增长率。除定义增 长率之外，还可以为每个时间段确定与收益相关联的不确定度。就此而言， 类似于增长率，可以将每个时间段的不确定度有利地定义为使得至少一个时 间段的不确定度不同于至少一个其它时间段的不确定度。此外，可以独立于 每个时间段的不确定度来定义相应时间段的增长率，反之亦然。在一个实施例中，该方法包括重复地在每个时间段的结尾选择不同的收 益值，由此重复地对将来收益建模。此外，在一个实施例中，该方法还包括 对将来收益的不确定度的界限建模。在这个实施例中，可以通过确定与每个 时间段的收益相关联的平均值和标准偏差，并且基于该平均值和标准偏差对 每个时间段的不确定度的上下限建模以由此对不确定度的界限建模，来对不确定度的界限建模。关于对不确定度的界限建模，更具体而言，本专利技术的另一个方面提供了 一种对将来收益的不确定度的界限建模的方法。该方法从确定每个时间段中 货物的平均值和标准偏差开始，其中基于相应时间段中货物的增长率确定平 均值，并且基于相应时间段中货物的不确定度来确定标准偏差。就此而言， 在确定平均值和标准偏差之前，可以为每个时间段定义增长率并且确定不确 定度，其可以依据上述那样进行定义和确定。在一个实施例中，还可以基于 至少一个先前时间段的结尾处如红利支付之类的偶然动作的执行，来确定在 时间周期中至少 一 个时间段的平均值。最后，基于每个时间段的平均值和标准偏差对不确定度的上下限建模， 以由此对不确定度的界限建模。更具体地说，该方法还可以包括基于标准偏 差对每个时间段的平均值进行标准化，并基于平均值对每个时间段的标准偏 差进行标准化。在这样的实例中，可以基于标准化了的平均值和标准化了的 标准偏差对每个时间段的不确定度的上下限建模。此外，还可以基于标准正态(standard normal)累积分布的倒数(inverse)对不确定度的上下限建模，其中由 概率定义该标准正态累积分布。就此而言，还可以通过选择与下限相关联的 较低概率以及与上限相关联的较高概率，对上下限建模。有利地是，可以将 较低概率选择为高于零，而且可以将较高概率选为小于一的较高概率。此外，依据本专利技术的各种实施例，能够用运行电子表格软件程序的处理 单元对将来收益和/或不确定度的界限进行建模。在这样的实施例中，可以在 与处理单元连接的显示器上呈现将来收益模型和/或不确定度的上下限。更具将来收益模型或者不确定度的上下限。还提供了 一种用于对货物的将来收益建模的系统和计算机程序产品。因 此，本专利技术的实施例提供了一种用于对货物在时间周期上的将来收益建模的 系统、方法和计算机程序产品，其中将来收益受可以改变的增长量和不确定 度的影响。就此而言，本专利技术实施例中的系统、方法和计算机程序产品允许 依据可以随着时间的流逝而改变的预测商情来对收益的不确定度进行修整。附图说明这样，已经概括地描述了本专利技术，现在将参考未必按比例绘制的附图，其中图1为说明由本专利技术的一个实施例中的系统、方法和计算机程序产品执行的操作的流程图2为正这样经受诸如红利支出之类的偶然动作的将来收益的图解说明；图3为依据本专利技术的一个实施例、 一个时间段的收入分布的图解说明； 图4为依据本专利技术的一个实施例、作为时间函数的货物的将来收入的图 形曲线；图5为说明由本专利技术的一个实施例中的系统、方法和计算机程序产品执 行的操作的另一个流程图6为依据本专利技术一个实施例、相对于图4中的将来收入而绘制的不确 定度的上下限以及货物平均值的图形曲线，其中上下限、将来收入和平均值 被绘制为时间的函数；图7为依据本专利技术的一个实施例、在所有时间段上的不确定度的上下限 和将来收入、连同每个时间段的不确定度的上下限的图形曲线；图8为说明依据本专利技术的一个实施例创建的商业案例的图表； 图9 A为说明依据本专利技术的 一 个实施例的将来飞机费用的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种对将来收益建模的方法，包括：　基于一个时间周期中的每个时间段的增长率和不确定度，确定相应时间段的结尾处的收益分布；以及　通过基于相应的收益分布随机选择每个收益值来选择每个时间段结尾处的收益值，以便由此对该时间周期上的将来收益 建模。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：斯科特H马修斯，维纳伊T达塔，克里斯托弗A福吉，
申请(专利权)人：波音公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]