计量决策法是一种基于数学工具和定量分析的决策方法，通过建立数学模型将决策变量与目标之间的关系量化，从而计算出方案的损益值并选择最优解。其核心在于运用统计学、运筹学和计算机技术实现决策过程的精确化和科学化。

作为会计领域的专业工具，计量决策法的理论基础可追溯至20世纪中叶运筹学的发展。该方法通过数学建模将复杂的财务变量（如成本、收益、风险）转化为可计算的参数，例如在投资决策中采用净现值法（NPV）或内部收益率法（IRR）进行方案比选。典型的应用场景包括：存货管理中的经济订货批量模型（EOQ）、资金筹措的资本结构优化，以及预算编制中的线性规划应用。其突出优势体现在三方面：数学模型能处理多变量交互影响，如敏感性分析可量化利率波动对融资成本的影响程度；计算机辅助决策大幅提升效率，像蒙特卡洛模拟可在短时间内完成上万次风险情景测试；标准化计算流程减少了主观判断偏差，例如在合并报表时通过算法自动识别关联交易。不过需要注意的是，该方法对数据质量和参数假设高度敏感，若基础财务数据存在重大错报，模型输出将产生系统性偏差。现代会计实践中，通常建议将其与定性分析结合使用，特别是在涉及商誉减值测试等需要职业判断的领域。当前技术发展正推动计量决策法向智能化方向演进，如机器学习算法已开始应用于应收账款坏账预测模型，但其核心仍遵循"变量量化-模型构建-方案择优"的方法论框架。监管部门也强调模型透明度要求，如企业会计准则第39号明确规定金融工具计量模型需披露关键参数和验证过程。