一、报童模型的特点与假设
假设条件：需求不确定、订货提前期长、未来预测偏差与过去历史偏差相近。其中第3个很容易忽略，也会引导出不同计算期望需求和标准差的方法，比如按照产品系列近似替代、专家判断法等。
特点：1、一次性采购或生产；2、需求随机不确定，需要平衡剩余库存成本和缺货成本，典型的“太多-太少”问题；
在了解报童模型有关特点与假设的基础上，如何建模设计报童模型呢？
二、利润最大情况下的报童模型设计
随着售卖产品数量的增加，售卖出去的概率逐渐减低，直到单位产品期望收入刚好等于期望损失，此时期望利润最大。假设需求为标准正态分布，售价为a，成本为b，折扣退回价格为c，订购不足成本为CU=a-b，订购过量成本为Co=b-c，需求小于等于z概率为F(z)，期望利润最大时Co*F(z)= CU *(1-F(z))，则F(z)= CU/( CU+Co)=(a-b)/(a-c)。
关键比例= CU/( CU+Co)=(a-b)/(a-c)
三、管理启示与应用
1、真实需求数据难收集，过去历史标准差难统计。报童模型实施的最大难点是基础数据收集与整理。其一、真实实际需求并不等于实际订单出货的数据，有部分订单由于缺货而产生需求损失，统计条件要满足当时库存为0并且有实际需求产生；其二、真实实际需求在正常价格非促销价格情况下销售情况的统计。最后，记录历史数据的标准差，很大程度上也会制约报童模型的应用。但我们可以通过间接方法来做粗略估计。
2、利润最大的订购量一般与期望平均需求不相等，主要取决于缺货成本与过量订购成本的大小。如果缺货成本高，相当于毛利高，此时最优订购量大于期望平均需求，否则小于期望平均需求；
3、报童模型中有两个核心：需求预测、最优订购量。需求预测最关键最基础，同时也是最难的，因为涉及到历史实际需求与预测值的相关记录、收集和统计以及当前的需求预测量。针对实际/预测值，可以参考相似标准差或同一系列产品的预测偏差情况来统计。在此基础上再计算最优订购量；
4、管理过程中可见成本和无形成本均不能忽视，可见成本比如库存残值而导致的损失，无形成本比如销售机会损失、客户满意度下降等均会影响最后决策，方便计算常用毛利额来代替销售机会损失，但实际应该受多种因素影响，如客户是否愿意等待、竞争程度等；
5、业务管理目标不同，报童模型的最优订购量会有所差异。比如利润最大还是存货满足率最高还是兼顾两者。其实质是对利润和服务之间的有效权衡，在利润可接受的范围内，最大化提高服务水平，才是管理者最明智的决策；