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概率论在金融中的应用概率论作为数学的一个重要分支，在金融领域有着广泛的应用。
金融市场的波动、风险管理、投资决策等方面都与概率密不可分。
本文将从金融市场的随机性、风险管理和金融工程等方面，探讨概率论在金融中的应用。
一、金融市场的随机性金融市场的波动是随机的，价格的变动受到多种因素的影响，如政治、经济、自然灾害等。
概率论通过建立数学模型，可以描述金融市场价格的随机变动规律。
随机过程是研究金融市场波动的重要工具，通过对价格走势的随机性进行建模，可以更好地理解市场的运行规律。
在金融市场中，股票、债券、期货等金融产品的价格波动具有随机性，价格的变动服从一定的概率分布。
通过概率论的方法，可以对价格的未来走势进行预测，帮助投资者制定投资策略。
例如，通过布朗运动模型可以对股票价格的波动进行建模，从而进行风险管理和资产配置。
二、风险管理金融市场的风险管理是金融机构和投资者必须面对的重要问题。
概率论在风险管理中发挥着关键作用，通过对风险的量化和评估，可以帮助金融机构更好地管理风险，保障资金安全。
价值-at-风险（Value-at-Risk，VaR）是衡量金融风险的重要指标，它是在一定置信水平下，金融资产或投资组合在未来一段时间内可能出现的最大损失。
概率论可以用来计算VaR，通过对资产价格的波动进行建模，可以估计资产的风险暴露。
金融机构可以根据VaR指标来制定风险控制策略，避免风险暴露过高。
除了VaR外，概率论还可以应用于金融衍生品的定价和风险管理。
期权定价模型如布莱克-斯科尔斯模型就是基于概率论的方法建立的，通过对未来价格的随机性进行建模，可以确定期权的合理价格。
在风险管理中，期权的对冲策略也是基于概率论的方法，通过对冲风险敞口，降低投资组合的波动性。
三、金融工程金融工程是将数学、统计学和计算机科学等方法应用于金融领域，创新金融产品和交易策略的学科。
概率论作为金融工程的基础，为金融创新提供了理论支持和技术手段。
在金融工程中，概率论被广泛应用于金融产品的设计和交易策略的制定。
概率论与数理统计在经济生活中的应用1. 引言1.1 概率论与数理统计在经济生活中的重要性概率论与数理统计在经济生活中起着至关重要的作用。
概率论通过对随机现象进行量化分析，可以帮助经济学家预测市场变化、制定合理的经济政策。
数理统计则是对经济数据进行整理、分析和解释的重要工具，可以帮助人们更好地了解经济现象的规律和趋势。
在当今复杂多变的经济环境中，概率论和数理统计能够帮助经济决策者更加准确地评估风险和机会，做出明智的决策。
在投资领域，利用概率论和数理统计可以帮助投资者在股票市场中获取更高的回报；在商品定价中，可以根据市场需求和供应情况，利用概率论和数理统计来确定合理的价格；在风险管理中，可以借助数理统计的方法来评估和控制各种风险。
概率论和数理统计在经济生活中的应用非常广泛且必不可少。
它们不仅为经济决策提供了科学依据，还为经济学家和研究者提供了重要的工具和方法。
未来，随着经济环境的变化和发展，概率论和数理统计的应用前景将会更加广阔，对经济生活的影响也将更加深远。
1.2 本文的研究目的本文的研究目的是探讨概率论与数理统计在经济生活中的重要性并分析其在实际应用中的作用。
通过对市场预测、经济数据分析和风险管理等方面的案例进行深入研究，旨在揭示概率论与数理统计在经济领域中的广泛应用及其对决策制定和经济发展的影响。
通过对股票市场和商品定价等实例的案例分析，探讨概率论与数理统计在实际经济活动中的具体运用方式和效果。
最终总结本文的观点，展望概率论和数理统计在经济生活中的应用前景，并对其在促进经济增长和提高效率方面的潜力进行评估。
通过本文的研究，旨在为读者提供对概率论与数理统计在经济领域中的重要性和实际应用的全面理解，以促进经济学和统计学领域的进一步研究与应用。
2. 正文2.1 概率论在市场预测中的应用市场预测是经济生活中一个至关重要的领域，而概率论则为我们提供了一种科学的方法来进行市场预测。
通过对历史数据的分析和概率模型的建立，我们可以对未来市场走势进行预测。
概率统计在经济学的应用0.引言经济管理和经济决策的各项工作，离不开数学知识的应用，对其进行合理利用有利于全面分析问题，提高决策科学性以及经济管理水平。
概率统计是数学学习的重要内容之一，对其进行科学利用能对经济学问题进行深入研究和分析，提高决策水平和经济管理效率，因而越来越受到人们重视。
下面将结合具体工作，就概率统计在经济学的应用进行探讨分析，希望能为实际工作提供指导与借鉴。
1.概率统计在经济保险的应用保险是经济活动的热点问题，为人们所关注和重视。
保险属于经济活动范畴，对同类风险进行综合分析，然后让参与者分摊因事故而带来的损失，对风险事故造成损失者进行补偿，以降低他们的风险与承担的损失，保障他们的基本生活。
概率统计在经济保险中应用十分广泛，通过分析能全面了解其中的奥妙。
例如，某保险公司开办人身保险业务，投保人每年交160元，假定投保人一年发生事故的概率为0.005，有5000人投保，问公司一年所得总收益在20万至40万收益的概率，公司亏本的概率是多大。
通过计算得知，收益在20万至40万间的概率为0.6839，亏本概率为0.0013。
由此可见，保险公司盈利概率较大，而亏本概率非常小，因此很多保险公司乐于开展业务。
利用概率统计知识进行分析就能对其有更为全面的了解，知道其中的奥妙。
2.概率统计在经济预测的应用经济活动之中，离不开对相关问题进行预测和分析，以便更为有效的指导人们日常行动。
并且不同数量之间存在密切联系，利用数据统计原理的相关知识，能对往年的资料信息和数据进行全面研究和分析，并结合市场运行基本情况，对未来经济活动和经济形势进行预测。
通常了解社会经济现象的因果关系，变化发展趋势等，进行线性回归分析和预测，并计算得出未来某种数据基本情况，为经济决策提供指导与参考。
下面将结合具体实例，探讨线性回归分析在经济预测的应用。
例如，某广告公司为研究产品广告费与销售额的关系，通过对不同厂家这方面知识进行调查研究，然后得出数据资料。
概率论知识在经济学中的应用研究
概率论是研究随机现象发生的规律以及概率分布和统计规律的一门数学科学。
在经济学中，概率论被广泛应用于风险管理、金融市场建模、决策分析等领域。
具体来说，概率论在经济学中的应用主要包括以下方面：
1. 风险管理：经济活动面临着各种风险，如市场风险、信用风险、操作风险等。
概率论提供了对这些风险进行量化和控制的方法，如期望值、方差、协方差、风险价值等指标。
2. 金融市场建模：金融市场的变化与随机过程有很大关系。
概率论提供了对金融市场波动进行建模和分析的方法和工具，如布朗运动、几何布朗运动、随机游走等模型。
3. 决策分析：在经济活动中，人们需要面对各种不确定性和风险，需要进行决策分析。
概率论提供了对不确定性和风险进行量化和比较的方法，如期望效用、风险规避系数等指标。
4. 统计推断：在经济学中，需要从有限的样本数据中推断总体的特征和规律。
概率论提供了对样本数据进行统计推断的方法和工具，如置信区间、假设检验等方法。
综上所述，概率论在经济学中具有广泛的应用价值，可以为经济决策提供科学依据和方法。
概率论与数理统计在经济生活中的应用概率论与数理统计在经济生活中的应用经济生活是一个复杂且充满不确定性的系统。
在这个系统中，人们面临着种种经济事件和决策问题，而概率论与数理统计正是帮助我们分析和处理这些问题的重要工具。
本文将以概率论与数理统计的角度，探讨其在经济生活中的应用。
一、概率论在经济决策中的应用经济决策是指在不确定性条件下，作出有关经济问题的决策。
概率论能够帮助我们对经济事件进行量化和评估风险。
例如，在投资决策中，我们需要评估不同投资方案的收益和风险。
利用概率论中的期望值、方差、协方差等概念，我们可以对投资方案的潜在风险有一个清晰的认识，并选择最合适的投资方案。
概率论还可以帮助我们进行风险管理和投资组合优化。
在金融市场中，投资者面临着众多的金融产品和资产，如何进行有效的风险分散是一个重要的问题。
利用概率论的方法，我们可以对不同资产的风险和收益进行全面的评估，从而找到一个最优的投资组合，最大限度地实现投资者的收益。
二、数理统计在市场调研中的应用市场调研是指通过搜集、分析和解释市场信息，为企业决策提供依据的过程。
数理统计在市场调研中发挥着重要的作用。
首先，数理统计可以帮助我们选择合适的样本量和样本调查方法，以确保样本数据的代表性和可靠性。
其次，数理统计可以帮助我们分析市场数据，从而揭示出市场的变化和趋势，为企业的决策提供科学依据。
例如，我们可以利用数理统计的方法，分析某种产品在市场上的销售情况。
通过对销售数据的分析，我们可以得到产品的销售量、增长率、市场份额等信息，从而评估产品在市场上的竞争力和潜力。
同时，数理统计还可以帮助我们分析消费者的购买行为和偏好，为产品的定位和宣传策略提供依据。
三、概率论与数理统计在风险管理中的应用风险管理是在复杂和不确定的环境中，通过分析风险和制定相应措施，降低损失和提高效益的过程。
概率论与数理统计在风险管理中具有广泛的应用。
例如，在保险领域，概率论可以用来评估不同保险产品的风险程度和赔付概率。
概率论与数理统计在经济生活中的应用概率论与数理统计是数学的一个分支，研究随机事件的概率规律和通过对已知信息进行统计推断来了解未知情况。
在经济生活中，概率论与数理统计的应用十分广泛，从风险评估到市场预测，都离不开这两门学科的方法和理论。
首先，概率论与数理统计在经济生活中有助于风险评估。
风险是经济生活中无法回避的因素，如何科学评估风险程度对决策者非常重要。
概率论可以通过计算某一事件发生的可能性来评估风险的大小。
数理统计则可以通过对历史数据或样本数据的分析，得出未来风险的趋势和变化规律。
比如，在股市投资中，计算股票涨跌幅的标准差可以评估投资的风险大小，同时通过历史数据的分析可以预测股票未来的趋势。
其次，概率论与数理统计在经济生活中有助于市场预测。
市场行为受到大量的随机因素影响，如政策变化、供求关系等。
概率论通过计算和预测这些随机因素的发展趋势，帮助决策者在不确定的环境中做出合理的决策。
数理统计可以利用历史数据和样本数据的分析，预测市场未来的发展趋势。
比如，经济学家通过计算某一经济指标的均值和标准差，来预测未来经济的增长速度和波动性。
这些预测对于决策者在市场中选择合适的时机和策略非常有帮助。
此外，概率论与数理统计在经济生活中还有助于决策分析。
经济决策往往面临多个可能的选择，在这些选择中可能存在不确定因素和风险。
概率论与数理统计可以通过分析每个选择的概率和风险，帮助决策者选择最优的方案。
比如，公司决策者在决定是否投资某个项目时，可以通过计算该项目的盈亏概率和风险程度来评估其可行性。
同时，通过对不同方案的预期回报和风险的比较，可以选择出最优的投资方案。
最后，概率论与数理统计在经济生活中也有助于市场调研和消费者行为的研究。
概率论可以通过对大样本数据的分析，得出消费者的行为规律和市场的发展趋势。
数理统计可以通过对样本数据的分析，研究消费者的购买偏好和市场需求的变化。
通过深入了解消费者的购买逻辑和行为规律，企业可以更好地制定市场策略和推出适合的产品。
概率论与数理统计在经济生活中的应用概率论与数理统计是数学中的两个重要分支，它们不仅在自然科学领域有着广泛的应用，同时在经济生活中也起到了重要的作用。
经济生活中的许多现象都可以通过概率论和数理统计的方法加以分析和解释，从而为经济决策提供科学依据。
本文将简要介绍概率论与数理统计在经济生活中的应用，以期更好地理解经济现象并为经济决策提供更科学的支持。
概率论与数理统计在经济生活中的应用体现在风险分析与风险管理方面。
在经济生活中，各种风险无处不在，例如市场风险、信用风险、操作风险等。
这些风险往往会给企业和个人带来不确定性，影响其经济利益。
概率论与数理统计可以通过对不同风险事件的概率和可能性进行量化分析，帮助企业和个人更好地认识和评估风险，进而采取相应的风险管理措施，降低风险带来的损失。
利用概率论与数理统计的方法，可以对股票、期货、债券等金融市场的价格波动进行预测和控制，帮助投资者更好地配置资产，规避投资风险。
概率论与数理统计在经济生活中的应用还表现在市场调查与调研方面。
市场调查是企业开展市场营销活动的重要环节，也是企业决策的重要依据。
通过市场调查和调研，企业可以了解消费者的需求、市场的竞争格局、产品的定价策略等信息，从而指导企业的市场营销和经营活动。
而概率论与数理统计可以通过对样本数据的收集和分析，帮助企业更准确地了解市场情况，从而制定更科学的营销策略和决策方案。
利用概率论与数理统计的调查方法，可以对市场需求的大小、价格敏感度、消费者群体特征等进行科学预测和分析，为企业的产品定位和销售策略提供有力支持。
概率论与数理统计在经济生活中的应用还表现在风险投资与创业投资方面。
在当今社会，创业和投资是许多人的选择，而风险投资则是许多初创企业的重要资金来源。
在进行风险投资和创业投资时，投资者往往需要评估投资项目的风险和回报，以及项目的成功概率。
而概率论与数理统计可以通过对市场、行业和企业数据的收集和分析，帮助投资者更准确地评估投资项目的风险和回报，降低投资风险，提高投资成功的概率。
概率论在经济学中的应用
概率论在经济学中有着广泛的应用，尤其是在风险管理、投资分析、市场预测和决策制定等领域。
以下是一些概率论在经济学中的应用:
1.风险管理：概率论可以帮助经济学家预测风险的概率分布，从而制定更科学的风险管理策略。
例如，在金融市场中，概率论可以帮助投资者计算投资风险的概率分布，并根据风险程度进行投资决策。
2.投资分析：概率论可以帮助经济学家分析投资风险和收益之间的关系，从而制定更科学的投资策略。
例如，在投资决策中，概率论可以帮助投资者计算不同投资方案的概率分布，并根据风险和收益的权衡来做出决策。
3.市场预测：概率论可以帮助经济学家预测市场趋势和波动的概率，从而制定更科学的市场投资策略。
例如，在股票市场中，概率论可以帮助投资者计算股票市场的趋势和波动概率，并根据概率分布来做出市场投资的决策。
4.决策制定：概率论可以帮助经济学家制定更加科学的决策制定策略，从而更好地应对不确定性和风险。
例如，在经济政策制定中，概率论可以帮助经济学家预测经济变量的概率分布，并根据概率分布来制定更加科学的经济政策。
总之，概率论在经济学中的应用可以帮助经济学家更好地应对不确定性和风险，更准确地预测经济趋势和制定经济政策，从而提高经济的稳定性和可持续性。
1/ 1。
概率论与数理统计在经济生活中的应用概率论与数理统计是数学中的两大分支，它们虽然在学科体系中独立存在，但它们的应用却是相互交织的，并且在经济生活中起着重要的作用。
本文将从以下几个方面介绍概率论与数理统计在经济生活中的应用。
1. 风险分析风险分析是经济学中的重要分支，它通过对经济活动中的不确定性因素进行分析，提高对风险的认识，从而制定出更为科学的风险管理策略。
概率论和数理统计作为风险分析的核心工具，可以为经济活动的风险管理提供科学地依据。
以金融市场为例，投资者在选择投资标的时，往往需要面对不确定性的风险。
通过概率论和数理统计可以对金融市场的波动情况进行分析，制定更为科学的投资策略，提高投资的效益和安全性。
2. 假设检验假设检验是数理统计的一个分支，它可以通过检验某个假设在样本数据中是否成立来判断某种现象的真实性。
在经济生活中，假设检验可以用于研究市场经济中的各种现象，以便更好地制定经济政策和管理措施，保证市场经济的健康发展。
例如，在经济学中广泛应用的均值检验，可以帮助研究人员判断某个经济指标是否存在显著差异，从而更好地分析经济现象之间的关系，指导政策制定。
3. 统计预测统计预测是指利用过去的数据和经验，通过数学模型来预测未来的发展趋势。
概率论和数理统计中的时间序列分析、回归分析等方法都可以用于经济生活中的统计预测。
例如，在销售预测方面，通过对历史销售数据进行回归分析，可以预测未来的销售情况，从而更好地调整生产计划和销售策略，确保企业在市场竞争中保持优势。
4. 财务风险评估财务风险评估是企业管理中非常重要的一环，它可以通过对企业的财务数据进行分析，评估企业的偿付能力和经营风险。
而在分析过程中，概率论和数理统计可以提供很好的支持。
例如对于信贷风险的评估，可以通过对贷款人的历史信用记录、收入状况、债务情况等数据进行回归分析，从而预测贷款人在未来的偿还能力。
另外，对于企业的经营风险评估，可以通过对财务指标进行时间序列分析，预测企业的未来发展趋势和经营风险。
概率论与数理统计在经济生活中的应用【摘要】概率论与数理统计在经济生活中扮演着重要的角色。
市场需求预测可以通过统计数据和概率模型进行，有助于企业合理安排生产和库存，避免供需失衡。
风险管理利用数理统计中的风险分析方法，帮助企业降低风险并制定有效的风险控制策略。
投资组合优化借助概率模型找出最优投资组合，实现收益最大化。
市场营销策略制定中的市场调研和分析也依赖于数理统计的方法。
经济政策评估利用统计数据和概率模型评估政策效果，指导政府决策。
概率论与数理统计在经济生活中的重要性不言而喻，未来随着数据科学的发展，将扮演更加重要的角色。
概率论与数理统计在经济生活中应用广泛且不可或缺。
【关键词】。
1. 引言1.1 概率论与数理统计在经济生活中的应用在市场需求预测方面，概率论和数理统计可以帮助企业根据历史数据和市场趋势预测未来产品的需求量，从而制定合理的生产计划和市场营销策略，提高销售额和市场份额。
在风险管理方面，概率论和数理统计可以帮助企业识别和评估风险，制定相应的风险管理策略，降低市场波动带来的损失，保障企业的稳健发展。
在投资组合优化方面，概率论和数理统计可以帮助投资者分析资产的风险和收益，并构建最优的投资组合，实现投资组合的风险分散和收益最大化。
概率论和数理统计在经济生活中的应用十分广泛且重要，为企业和经济学家们提供了有效的决策支持和理论指导。
随着经济的不断发展和市场的变化，概率论和数理统计在经济生活中的应用也将不断拓展和深化，为经济活动的顺利进行提供更加坚实的基础。
2. 正文2.1 市场需求预测市场需求预测是概率论与数理统计在经济生活中的重要应用之一。
通过分析历史数据和市场趋势，利用统计模型和概率分布，可以帮助企业准确预测产品或服务的需求量，从而合理安排生产计划和市场营销策略。
市场需求预测是企业经营管理中至关重要的一环。
准确的需求预测可以帮助企业避免库存积压和缺货现象，提高生产效率和销售收入。
在市场竞争激烈的环境下，合理的需求预测可以帮助企业抢占市场先机，实现持续增长和盈利。
1、引言1.1 概率论发展历史简介概率论与数理统计研究的对象是随机现象，是研究和谐是随机现象统计规律性的学科。
概率论产生于十七世纪，本来是有保险事业的发展而产生的，但是来自于赌博者的请求，却是数学家们思考概率论中问题的源泉。
十七世纪中叶，法国贵族德·美黑在骰子赌博中，由于有要急近处理的事情必须中途停止赌博，要靠对胜负的预测把赌资进行合理的分配，但不知用什么样的比例分配才算合理，于是就写信向当时法国的最高数学家帕斯卡请教。
正是这封信使概率论向前迈出了第一步。
帕斯卡和当时第一流的数学家费尔玛一起，研究了德·美黑提出的关于骰子赌博的问题。
于是，一个新的数学分支--概率论登上了历史舞台。
随着18、19世纪科学的发展，人们注意到在某些生物、物理和社会现象与机会游戏之间有某种相似性，从而由机会游戏起源的概率论被应用到这些领域中；同时这也大大推动了概率论本身的发展。
使概率论成为数学的一个分支的奠基人是瑞士数学家j.伯努利，他建立了概率论中第一个极限定理，即伯努利大数定律，阐明了事件的频率稳定于它的概率。
随后a.de棣莫弗和p.s.拉普拉斯又导出了第二个基本极限定理（中心极限定理）的原始形式。
拉普拉斯在系统总结前人工作的基础上写出了《分析的概率理论》，明确给出了概率的古典定义，并在概率论中引入了更有力的分析工具，将概率论推向一个新的发展阶段。
19世纪末，俄国数学家p.l.切比雪夫、a.a.马尔可夫、a.m.李亚普诺夫等人用分析方法建立了大数定律及中心极限定理的一般形式，科学地解释了为什么实际中遇到的许多随机变量近似服从正态分布。
20世纪初受物理学的刺激，人们开始研究随机过程。
这方面a.n.柯尔莫哥洛夫、n.维纳、a.a.马尔可夫、a.r辛钦、p.莱维及w.费勒等人作了杰出的贡献。
如何定义概率，如何把概率论建立在严格的逻辑基础上，是概率理论发展的困难所在，对这一问题的探索一直持续了3个世纪。
20世纪初完成的勒贝格测度与积分理论及随后发展的抽象测度和积分理论，为概率公理体系的建立奠定了基础。
在这种背景下，苏联数学家柯尔莫哥洛夫1933 年在他的《概率论基础》一书中第一次给出了概率的测度论的定义和一套严密的公理体系。
他的公理化方法成为现代概率论的基础，使概率论成为严谨的数学分支，对概率论的迅速发展起了积极的作用。
现在，概率论已发展成为一门与实际紧密相连的理论严谨的数学科学。
它内容丰富，结论深刻，有别开生面的研究课题，由自己独特的概念和方法，已经成为了近代数学一个有特色的分支。
数理统计是伴随着概率论的发展而发展起来的一个数学分支，研究如何有效的由集、整理和分析受随机因素影响的数据，并对所考虑的问题作出推断或预测，为采取某种决策和行动提供依据或建议。
数理统计起源于人口统计、社会调查等各种描述性统计活动。
早在公元前2250年，大禹时代，根据人力物力和山川土质的多寡，分全国九州；殷周时代施行按人口分地，进行土地和户口的统计，施行井田制。
春秋时代常以兵车多寡论诸侯实力，可见已进行了军事调查和比较；汉代全国户口与年龄的统计数字有据可查；明初编制了黄册与鱼鳞册，黄册乃全国户口名册，鱼鳞册系全国土地图籍，绘有地形，完全具有现代统计图表的性质。
在西方各国，统计工作开始于公元前3050年，埃及建造金字塔，为征收建筑费用，对全国人口进行普查和统计．到了亚里土多德时代，统计工作开始往理性演变。
这时，统计在卫生、保险、国内外贸易、军事和行政管理方面的应用，都有详细的记载。
统计一词，就是从意大利一词逐步演变而成的。
当前，由于计算机的应用，推动了数理统计在理论研究和应用方面不断地向纵深发展，数理统计的应用范围愈来愈广泛，已渗透到许多科学领域，应用到国民经济各个部门，成为科学研究不可缺少的工具。
1.2 概率与经济学结合的原因：从理论研究角度看，借助概率论方法研究经济问题至少有三个优势：其一是前提假定用概率论语言描述得一清二楚，概率论强调事物处于不可能事件和必然事件之间，即事物出现的概率在(0,1)之间，这符合经济现象的现实，经济学强调经济现象要用数学来描述，由于概率论引进概率的概念，使得数学描述成为概率论描述的一个特例，因此概率论能够穷尽各种可能，能够更加清楚的描述经济现象；其二是逻辑推理严密精确，可以防止漏洞和谬误，通过内生化经济现象出现的概率，同时依据概率论的严密逻辑，推导经济运行的各种轨迹，再结合现有的经济理论，查看概率论的逻辑是否符合经济的行为规律，使得概率论与经济学达到共同解释问题的目的；其三是可以应用已有的概率论模型或概率论定理推导新的结果，得到仅凭直觉无法或不易得出的结论，传统的经济学假定经济现象或者经济行为在确定性的条件下发生，因此运用现有的经济理论能够清楚阐述经济现象的本质，概率论的引进使得经济学能够研究在不确定性条件下行为，扩大了经济学的视眼，得出的结论也更加具有概括性。
运用概率论方法讨论经济问题，学术争议便可以建立在这样的基础上：或不同意对方前提假设；或找出对方论证错误；或是发现修改原模型假设会得出不同的结论。
因此，运用概率论方法做经济学的理论研究可以减少无用争论，并且让后人较容易在已有的研究工作上继续开拓，也使得在深层次上发现似乎不相关的结构之间的关联变成可能。
总而言之，概率论在经济学中的应用使得经济学成为一门更加规范的科学、更加符合经济行为规则的科学，这和马克思所说相吻合：一种科学只有在成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步。
概率论在经济学中的应用使得经济学更加完善。
英国学者威尔斯说过，“统计的思维方法，就像读和写的能力一样，将来会成为效率公民的必备能力”。
近几年来，我国的经济学界和经济部门越来越意识到用数学方法来解决经济问题的重要性，正在探索经济问题中应有数学的规律。
现代经济学的一个明显特点是越来越多地使用统计学作为分析工具,绝大多数的经济学前沿论文都包含统计或计量模型。
从经济学的分析框架来看,这并不难理解,因为参照系的建立和分析工具的发展通常都要借助数学。
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考，它被广泛的应用在各门学科之上。
1.3 概率论在经济学中的新发展除了本文所提到的概率统计在经济风险决策、经济生产、经济销售、经济利润和经济损失估计等方面的应用外，概率论在博弈论、激励理论和经济计量学中都有十分重要的作用。
比如经济计量学的实证研究，通过估计有限样本条件下数据之间的关系来推断总体之间的关系，就是通过使用概率统计的统计推断来完成的；至于概率论在激励理论方面的应用就是考查在不同的概率条件下，如何设计激励机制从而给市场主体各种激励使得均衡结果达到帕累托最优，并考查在概率事件下，各个主体的行为特征；至于在博弈论方面的应用1994年的诺贝尔获得者海萨尼通过在博弈参与者之间引入选择策略的概率，从而提高纳什均衡的精度，使市场均衡更加广泛，更具有应用性，并把纳什均衡作为贝叶斯均衡的一个特例。
由此可见，概率论知识在经济学中的应用是现代经济学的动态前沿，概率论对现代经济学的发展做出了卓越的贡献。
2 在经济风险决策中的应用2.1 风险决策简介风险决策是指存在一些不可控制的因素，有出现几种不同结果的可能性，要冒一定风险的决策。
风险决策是在多种不定因素作用下，对2个以上的行动方案进行选择，由于有不定因素存在，则行动方案的实施结果其损益值是不能预先确定的。
“多种不定因素”在学术名词上常称为“自然状态”风险决策可分为两类：若自然状态的统计特性（主要指概率分布）是可知的，则称为概率型决策；若自然状态的统计特性不知道，则称为不定型决策。
对不成熟的高新技术产业所进行的风险投资决策，有些属于不定型决策，而有些则属于概率型决策。
比较而言，不成熟的高新技术产业面临风险决策的时候更多。
但现实情况是，这个术语适用于所有和风险投资无关的普通人经济生活：生活成本风险、购房风险、股市风险等等。
随着我国经济体制改革的不断深入和发展，社会主义市场经济不断完善，项目投资经济分析的重要性日益突出。
在经济分析中．对经济效益分析的闹时，风险分析正逐步成为必不可少的重要组成部分。
由于人们认识的局限性和现有资料的不完善，以及客观环境多变，对于那些未来的事件人们很难预测的很准确。
因而一般说来，投资总是包含有不确定性因素，即风险。
进行决策之前，往往存在不确定的随机因素，从而所作的决策有一定的风险，谓之风险型决策。
只有正确、科学的决策才能达到以最小的成本获得最大的安全保障的总目标，才能尽可能节约成本。
利用概率统计知识可以获得合理的决策，从而实现管理者的目标。
2.2 随机变量的数学期望和方差2.2.1 数学期望在概率统计中有很常用的两个数字特征叫“数学期望”和“方差”。
它们俩在分析风险和收益的关系时的作用非常强。
（1）设离散随机变量X 的分布列为⋅⋅⋅⋅⋅⋅===n i x X P x p i i ，，，，21)()( 如果∞<∑∞=1)(i i i x p x ，则称∑∞==1)()(i i i x p x X E为随机变量X 的数学期望，或称为该分布的数学期望，简称期望或均值。
若级数)(1k k k x p x∑∞=不收敛，则称X 的数学期望不存在。
（2）设连续随机变量X 的密度函数为)(x p ,如果∞<⎰∞∞-dx x p x )(，则称⎰∞∞-=dx x xp X E )()(为X 的数学期望，或称为该分部)(x p 的数学期望，简称期望或均值。
若)(x p x ⎰∞∞-不收敛，则称X 的数学期望不存在。
2.2.2 方差 方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数。
在概率论和数理统计中，方差（英文Variance ）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。
在许多实际问题中，研究随机变量和均值之间的偏离程度有着很重要的意义。
简单来说，标准差是一组数值自平均值分散开来的程度的一种测量观念。
一个较大的标准差，代表大部分的数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。
若随机变量2X 的数学期望)(E 2X 存在，则称偏差平方2)(EX X -的数学期2)(EX X E -为随机变量X 的方差，记var （X ）=2))((E X E X -⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧--=⎰∑∞∞-22,)()(),())((在连续场合）（在离散场合dx x p X E x x p X E x i i i 称方差的正平方根）（X V ar 为了随机变量X 的标准差，记为）（X σ。
方差是指表示一系列数据或统计总体的分布特征的值，即方差表示的是和中心偏离的程度。
2.2.3 应用举例下面以数学期望、方差等数字特征为例说明它在经济决策中的应用。
