最小值时，此时利润取得最大值，当销售数量、销售单价取最小值，变动成本、固定成本取最大值时，此时利润取得最小值，而序号2、3的量本利组合最接近利润的期望值，序号4的量本利组合利润为零。
（2）蒙特卡洛模拟的概率分析模拟数量的多少取决于对指标精度的要求，本次模拟30000次的利润平均值为9345元，而利润期望值9361.5元,两者误差仅为0.18%，符合一般预测的精度要求。在对30000次随机数据统计中，各区间和典型利润的概率分布见表3、4，从表3可知利润在10000—20000之间的概率最大，从表4可知利润出现最大、最小或为0的概率较小，当然作为管理阶层与财务人员也应该提高警觉，采取切实可行的防范措施，防止不利的小概率事件的发生。

表3利润取值范围及出现概率

序号利润取值范围模拟区域数量出现概率

1[-10000，0]661822.06%

2(0,10000]887829.59%

3(10000,20000]1069535.65%

4(20000,30000]380912.70%


表4典型利润取值范围及出现概率

序号典型利润点模拟出现数量出现概率

1-100002890.96%

206702.23%

3980011893.96%

4300004041.35%


1、运用蒙特卡洛模拟进行概率型的量本利分析相对比较复杂，但是所获取的信息要丰富，甚至可以涵盖期望值分析，是对确定型量本利分析的进一步拓展。

2、概率型量本利分析尤其适用于不确定与风险环境下的财务分析，它所反映的信息体现了风险管理的思想，比较贴近客观复杂的现实经济实际，如高新技术环境下的财务分析。

3、本文所介绍的是离散型随机量本利问题，采用常用的EXCEL软件进行模拟，对于更加复杂的连续型随机量本利问题，也可采用相类似的方法进行分析。