私の中で最後のブログ投稿 、売りたいクリスマスクッキーのための最高の味のレシピを見つけました。この記事では、JMPを使用します。プロファイラそしてシミュレータクッキーの販売価格を決定し、収益性を調査するため。価格が高すぎると販売されるクッキーは少なくなります。価格が低すぎると、たくさんのクッキーが売られることになりますが、収益はそれよりも低くなります。（ここで紹介した例は、私が遭遇したものに合わせたものです。難しい決断を下す：決断分析の紹介ロバートT.クレメン著）
Profitの単純なモデルを考えましょう。
利益=市場*比率*（価格 - 変数） - 固定。
市場クッキーの1日の市場規模を表します。割合私が捕獲する市場の割合を表します。価格クッキーの販売価格です。変数各Cookieに関連付けられている変動費です。一定固定費です。次の例を考えてください。
Cookieの1日の市場規模が100,000、私が獲得する割合が20％、Cookieの価格が$ 0.50、Cookieあたりの変動費が$ 0.10、固定費が$ 8000であるとします。Profit式は次のように評価されます。
利益= 100,000 * 0.20 *（0.75 - 0.10） - 8000 = 2000ドル。
それらの数は、式の中の変数についての私の最善の推測に基づいています。実際の値が違うとどうなりますか？それはどのように利益に影響しますか？JMPを使うプロファイラ 、Profitに対する変数の影響を視覚化できます。さらに、シミュレータ 、不確実な事業環境の下で収益性を推定することができます。
その前に、1つ考えてみましょう。明らかに、他のすべてが同じであれば、より高い価格を請求することがより良いことです。しかし、経済学は他のすべてが平等ではないだろうと定めています。価格が上がるにつれて売り上げは減ると私は予想できます。これは比率が減少することを意味します。私はそれを次のようにモデル化することにしました。0.50ドルを超える0.10ドルの値上げごとに、比率は3.5％減少します。同様に、価格が0.50ドルを下回ると、割合は増加します。
このモデルをCookies.jmpというJMPデータテーブルに組み込んだので、次のサイトからダウンロードできます。 JMPファイル交換 。テーブルにはProfitという列があり、そこには利益の計算式が含まれています。添付のスクリプトを実行して、以下に示すプロファイラとシミュレータを取得します。
利益モデルのすべての要因が表示されます。要因の現在の値（各プロットの下に赤で表示）、および結果の利益（左に赤で表示）が表示されます。各ファクタには垂直の赤い破線があり、マウスを使ってそのファクタの値を変更してProfitへの影響や他のファクタとの相互作用を確認できます。プロファイルからわかるように、MarketまたはPropが上昇すると、予測利益が上昇します。そして同様に、どちらかのコストが上がると、利益は下がります。Priceプロファイルは最も興味深いものです。それは湾曲していて、Priceに最適な値があります。価格が最適値を上回るか下回ると、利益は減少します。
市場の状況（モデルの要素の値）を正確に予測することはできません。つまり、自分のビジネスが収益を上げることができるかどうかを確実に知ることはできません。したがって、モデル内の因子の値を推測する代わりに、分布（値の範囲）を仮定します。たとえば、マーケットサイズが10万クッキーになると仮定するのではなく、マーケットは7万から13万の範囲になると仮定します。
より正確には、マーケットサイズを平均値100,000、標準偏差10,000の正規変数としてモデル化します。割合は、18％から26％の間の三角変数としてモデル化され、最も可能性の高い値は22％です。変動費は0.08ドルから0.12ドルの間で一様です。そして最後に、固定費は6,500ドルから9,000ドルの間の三角関数で、最も可能性の高い値は8,000ドルです。私は直面している不確実な市場の状況を表すために分布を使用しています。
シミュレータはこれらの分布からランダムな値を引き出し、利益を計算し、そして何千回も繰り返します。これによりProfitの分布が得られます。言い換えれば、私は利益を数千の異なる市場条件下で評価しました。
重要な問題は次のとおりです。不確実な条件を考えると、私のクッキービジネスはどのくらい収益を上げられるのでしょうか。シミュレータはこれも計算します。シミュレートされた何千もの条件のうち、JMPはマイナスの利益につながる結果の数を追跡します。
$ 0.50のPriceで、Simulateボタンをクリックして、Profitが0以上である確率を推定します。JMPはシミュレートしたProfit値のヒストグラムを作成し、以下に示すように確率を求めます。
示されているように、価格を0.50ドルに設定すると、平均利益は971ドルになります。しかし、私はモデル要因については不確実であるため、その不確実性はProfitの不確実性に移ります。Profitの分布の一部が0（ヒストグラムの赤い線）の下にあることに注意してください。この場合、収益が出る可能性は77.5％です。
しかし、価格はその最適値にはありません。Priceをそのプロファイルの一番上に移動しましょう、0.61とします。変更を加えたら、もう一度「シミュレート」をクリックします。
平均利益が1,448ドルに増加し、利益を上げる可能性が86％に増加したことに注目してください。少なくとも今のところクッキーあたり0.61ドルを請求すると思います。将来、市場が変わったり、コストが変わったりした場合は、シミュレーションを再実行して料金を請求することができます。
JMPのプロファイラーを使用すると、PriceがProfitに影響すること、そして最適なPriceがあることを確認できました。シミュレータを使用して、妥当なコストを決定し、そのコストに関連するリスクを定量化することができました。
プロファイラとシミュレータは、私が示したものよりもはるかに豊富です。この例は最も単純なモデルで、1つの応答、Profitだけがあります。複数の回答をモデル化し、すべての回答にわたって最適な解決策をJMPに解決させることができます。
