线性规划与投资组合的论文
线性规划应用案例分析
线性规划应用案例分析
线性规划是一种在数学和运营管理中常见的优化技术。它涉及到在一组线性不等式约束下,最大化或最小化一个线性目标函数。这种技术可以应用于许多不同的领域,包括供应链管理、资源分配、投资组合优化等。本文将探讨几个线性规划应用案例,以展示其在实际问题中的应用和价值。
某制造公司需要计划生产三种产品,每种产品都需要不同的原材料和生产时间。公司的目标是最大化利润,但同时也受到原材料限制、生产能力限制以及每种产品市场需求限制的约束。通过使用线性规划,该公司能够找到最优的生产计划,即在满足所有约束条件下,最大化利润。
某物流公司需要计划将货物从多个产地运输到多个目的地。公司的目标是最小化运输成本,但同时也受到运输能力、货物量和目的地需求的约束。通过使用线性规划,该公司能够找到最优的运输方案,即在满足所有约束条件下,最小化运输成本。
某投资公司需要将其资金分配给多个不同的投资项目。每个项目都有不同的预期回报率和风险水平。公司的目标是最大化回报率,同时也要保证投资风险在可接受的范围内。通过使用线性规划,该公司能够
找到最优的投资组合,即在满足所有约束条件下,最大化回报率。
这些案例展示了线性规划在实践中的应用。然而,线性规划的应用远不止这些,它还可以用于诸如资源分配、时间表制定、路线规划等问题。线性规划是一种强大的工具,可以帮助决策者解决复杂的问题并找到最优解决方案。
线性规划是一种广泛应用的数学优化技术,适用于在多种资源限制下寻求最优解。这种技术涉及到各种领域,包括工业、商业、运输、农业、金融等,目的是在给定条件下最大化或最小化线性目标函数。下面我们将详细讨论线性规划的应用。
投资组合优化模型及算法研究
投资组合优化模型及算法研究投资是一种风险和回报的平衡,投资组合的优化能够降低风险和提高回报。传统的投资组合优化模型是基于马科维茨的均值方差模型,这种模型根据投资组合中不同资产的历史表现来计算期望收益和方差,然后通过最小化方差来优化投资组合。
然而,这种模型存在一些不足,比如不考虑复杂条件和限制,不能满足多个投资者的个性化需求。为了克服这些问题,研究人员开发了许多新的投资组合优化模型和算法。
一、线性规划模型
线性规划模型是一种数学优化模型,可以用于优化投资组合。这种模型通过设定约束条件和目标函数来确定最佳投资组合。目标函数可以是收益,或者是风险调整后的收益率,约束条件可能包括资产权重、投资限制和组合特征。
线性规划模型的优点是可以轻松地处理线性约束条件,同时对高维问题也具有良好的适用性。但是,线性规划模型的缺点是不能处理非线性约束条件和离散变量。
二、二次规划模型
二次规划模型是一种常用的投资组合优化模型,其目标函数为最小化风险,而约束条件为资产权重的总和为1。二次规划模型可进一步考虑特定资产的收益和风险特征。
二次规划模型的优点是可以处理二次函数的目标函数,同时可
用于最小二乘法的应用。但是,二次规划模型的计算复杂度高,
计算过程可能比较困难。
三、基于启发式算法的投资组合优化模型
启发式算法,在投资组合优化中应用广泛,主要是通过模拟退
火算法、遗传算法和粒子群算法等深度学习算法优化投资组合的
收益和风险。启发式算法能够适应不同的约束条件和非线性条件,并可搜索较大的解空间,能够优化大型投资组合的回报率。
启发式算法的优点是处理能力强,可以对高维、非线性问题进
刍议线性规划在证券投资组合决策中的应用
时代金融
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N
(d2)=N(0.655333)=0.743873N
(-d1)=1-N(d1)=0.225025N
(-d2)=1-N(d2)=0.256127其中N(d1)、N(d2)从正态分布下累积概率密度N(d),用Excel模块算出。
第三步:算出看跌期权的值
P=ke-rt
N(-d2)-se-δt
N(-d1)
=9e-001924×
1N(-d2)-10e-0×1N(-d1)=0.13659
(万元)3.同理算出在不同情况下的看跌期权的费用:
免赔率在5%时的期权费率表(表1)
单位:(元)
免赔率在8%时的期权费率表(表2)
单位:(元)
免赔率在10%时的期权费率表(表3)
单位:(元)
免赔率在15%时的期权费率表(表4)
单位:(元)由表一的数据对比可以看出,财产保险市场的真实值与变动率为10%时期权价格拟合较好,当我们在选择免赔率为5%的汽车保险产品时,其风险变动率为10%的上下区间。由表二的数据对比我们可以看出相对于其他,真实值于15%时的变动率拟合较好,可以推测其真实变动率在10%~15%之间。表三中变动率为10%时拟合较好。
表四的变动率在10%~15%间。由Black-Schole期权定价模型的计算结果和真实值具有比较好的拟合性,从实践上论证保险产品与期权产品可以等价互换的特性。
四、结论
B-S期权定价模型是根据资产运动的随机过程确定的,而财
产保险是根据过去损失的经验数据确定的,它们能起到类似的保障效果,而且购买成本上也拟合得较好,这无疑为我们在进行财产保障得时候提供了一个新的思路,具体如下:
线性规划应用案例
市场营销应用
案例一:媒体选择
在媒体选择中应用线性规划的目的在于帮助市场营销经理将固定的广告预算分配到各种广告媒体上,可能的媒体包括报纸、杂志、电台、电视和直接邮件。在这些媒体中应用线性规划,目的是要使宣传范围、频率和质量最大化。对于应用中的约束条件通常源于对公司政策、合同要求及媒体的可用性。在下面的应用中,我们将介绍如何应用线性规划这一工具来建立模型进而解决媒体选择问题。 REL发展公司正在私人湖边开发一个环湖社区。湖边地带和住宅的主要市场是距离开发区100英里以内的所有中上收入的家庭。REL公司已经聘请BP&J 来设计宣传活动。
考虑到可能的广告媒体和要覆盖的市场,BP&J建议将第一个月的广告局限于5种媒体。在第一个月末,BP&J将依据本月的结果再次评估它的广告策略。BP&J已经收集到了关于受众数量、广告单价、各种媒体一定周期内可用的最大次数以及评定5种媒体各自宣传质量的数据。质量评定是通过宣传质量单位来衡量的。宣传质量单位是一种用于衡量在各个媒体中一次广告的相对价值的标准,它建立于BP&J在广告业中的经验,将众多因素考虑在内,如受众层次(年龄、收入和受众受教育的程度)、呈现的形象和广告的质量。表4-1列出了收集到的这些信息。
表4-1 REL发展公司可选的广告媒体
REL发展公司提供给BP&J第一个月广告活动的预算是30000美元。而且,REL公司对BP&J如何分配这些资金设置了如下限制:至少要使用10次电视广告,达到的受众至少要有50000人,并且电视广告的费用不得超过18000美元。应当推荐何种广告媒体选择计划呢?
线性规划论文
线性规划论文
在运筹学和数学中,线性规划(Linear Programming,简称LP)是一种用于最大化或最小化线性函数的方法,同时
满足一组线性约束条件的数学优化问题。线性规划模型广
泛应用于多个领域,包括经济学、管理科学、工程设计等。线性规划的基本形式可以描述为:
最大化(或最小化)目标函数:
Z = c1x1 + c2x2 + ... + cnxn
在约束条件下:
a11x1 + a12x2 + ... + a1nxn ≤ b1
a21x1 + a22x2 + ... + a2nxn ≤ b2
...
am1x1 + am2x2 + ... + amnxn ≤ bm
其中,Z是目标函数的值,c1、c2、...、cn是目标函数的系数,x1、x2、...、xn是决策变量,a11、a12、...、amn 是约束条件的系数,b1、b2、...、bm是约束条件的右侧常数。
线性规划的求解过程可以使用各种算法,包括单纯形法、内点法、分枝界限法等。这些算法可以在有限的步骤内找到最优解或确定问题无解。
线性规划论文可以探讨和研究以下方面:
1. 线性规划在不同领域的应用:例如,在物流和供应链管理中,线性规划可以用于优化物流路径和资源分配问题。在生产调度中,线性规划可以用于优化生产流程和资源利用率。在投资组合优化中,线性规划可以用于确定最佳的资产配置方案。
2. 线性规划算法的改进和优化:线性规划算法的效率和准确性是论文可以研究的重点。可以尝试改进现有算法,提出新的求解方法,或设计特定领域的定制算法。
3. 线性规划的扩展:线性规划的基本形式可以通过引入非线性约束、整数约束或混合整数约束来扩展。这些扩展可以增加问题的复杂性,但也可以更好地适应实际情况。
线性规划在管理中的应用
线性规划在管理中的应用
摘要:本文从线性规划的概念、构成要素出发,给出了线性规划模型。并给出了用单纯型法来求解线性规划模型的求解原理。然后通过几个具体例子,如合理下料问题、运输问题、投资问题,建立了数学规划模型,并给出了如何对生活中有限资进行合理分配,对选择方案进行最优决策。
线性规划模型决策应用
线性规划是运筹学中一种最常用的方法,线性规划在现代管理中起到了重要的作用,线性规划所处理的问题是怎样以最佳的方式在各项经济活动中分配有限的资,以便最充分地发挥资的效能去获取最佳经济效益。线性规划在财务贸易、金融、工业制造、农业生产、交通运输、人事管理、设备维修等领域的管理决策分析^p 中均可帮助人们解决实际问题。例如在原料分配问题上,研究如何确定各原料比例,才能降低生产成本,增加利润;在农作物规划中,如何安排各种农作物的布局,使生产率迅速提高;在生产计划安排中,选择什么样的生产方案才能提高生产产值。线性规划为求解这类问题提供了实用性强的理论基础和具体求解方法。
一、线性规划数学模型
经营管理中研究如何有效地利用现有的人力物力完成更多的任务,或在预定的任务目标下,如何耗用最少的人力物力去实现,这个统筹规划的问题用可用数学语言表达。
线性规划模型从数学角度来归纳为三点:
(1)每个问题都有一组变量,称为决策变量,一般记为,一般要求。它是决策者对决策问题需要加以考虑和控制的因素。
(2)每个问题都有决策变量需要满足一定的条件,问题的限制条件用不等式或等式来表达,它是实现企业决策目标,限制性因素对实现目标起约束作用,称为约束条件。
数学建模论文-组合投资问题1
组合投资问题的研究
摘要
本文研究了投资的风险和收益问题,建立了投资的单目标和多目标决策模型,并将多目标决策问题转化为单目标的决策模型,采用线性规划问题求解以解决公司的投资组合问题。利用线性规划和灰色预测模型对公司五年投资过程中的投资的收益和风险分别进行了评估预测,求出了在不同的投资环境下第五年末的最大利润数值。
针对问题一:本文以第五年所得总金额为目标函数,应用线性规划理论建立了单目标优化模型,并运用Lingo软件求得第五年所得总金额的最大值:374140.5万,则第五年的最大利润:174140.5万。
针对问题二:本文分别对独立投资和同时投资这两种情况进行分析,对题中表2和表3进行了处理,算出来各项目每一年的到期利润率,分别以到期利润率的时间响应函数和标准差为目标函数建立了模型,运用灰色系统理论对上述两种投资方式近五年的各项目到期利润率进行预测,通过Matlab软件求得了两种不同投资方式的近五年各项目到期利润率预测结果(具体数据见表7.2和表7.3)和各项目标准差(具体数据见表7.5和7.6),并对预测结果进行了级比偏差检验,检验结果显示此时预测结果精度较高。
针对问题三:本文综合考虑了独立投资和同时投资这两种情况,同样以第五年的所得总金额为目标函数,并建立了单目标优化模型,通过Lingo软件求得第五年所得总金额的最优值:558422.0万,则第五年的最大利润358422.0万。
针对问题四:以题三中标准差最大值表示投资最大风险损失率,为此分别以第五年最大总金额和最小风险损失费为目标函数建立了多目标线性优化目标函数,比运用Lingo软件求得:当8.0
线性规划在风险资产投资组合中的应用
线性规划在风险资产投资组合中的应用
作者:张立山张晓红
来源:《职业时空》2008年第04期
一、问题的提出
假设市场上有n种资产(如股票,债券)供投资者选择,第i种资产记为Si(i=1,2,,,n),某投资机构有数目为M的一笔资金可用作一个时期的投资。经分析评估,估算出这一时期购买Si的平均收益率为ri,并预测出购买Si的风险损失率为σi,且购买Si需支付交易费,费率为Si。考虑到投资种类越是独立和分散,总的风险就越小,不妨假设用这笔资金购买的资产总体风险可用所投资的产品中风险最大的产品的风险来度量。另外假设同期银行的存款(设为S0)利率是r0,且既无风险又无费率(σ0=0,p0=0)。
已知n=4的相关数据如表1所示。现在的最优化问题是为该投资机构设计一种风险投资组合方案,使得总体收益尽可能大,而总体风险尽可能小。
二、模型的构建
假设资金M中比例为αi的部分被用来购买资产Si,则购买资产Si的资金为M*αi,购买资产Si的花费为M*αi*pi,从而购买资产Si的最后净收益为:
三、投资组合的有效边界
最简单的方法是采用计算机进行随机模拟的方法,得出不同种类风险资产的投资组合及有效边界。
首先,可以通过代入法观察收益与风险,即E与-Q的关系;然后设定i,即用来投资的资产种类,用计算机随机模拟的方法对αi取随机数,经过数千次代入计算后得出E,-Q的数值;在以E为纵坐标,Q为横坐标的坐标系上表示的图形就是投资者可能选择的投资组合集合,其中,同一风险水平上收益最高的投资组合连线就是投资者的有效边界。
四、最优投资组合的确定
线性规划的应用
线性规划的应用
引言概述:
线性规划是一种数学优化方法,用于解决一类特定的最优化问题。它在各个领域都有广泛的应用,包括经济学、管理学、工程学等。本文将从几个方面介绍线性规划的应用。
一、生产计划优化
1.1 资源分配:线性规划可以用于优化生产过程中的资源分配,例如确定每个生产环节的最佳产量,以最大化总产量。
1.2 供应链管理:线性规划可以用于优化供应链中的物流和库存管理,帮助企业降低成本、提高效率。
1.3 产能规划:线性规划可以用于确定最佳的产能规划,以满足市场需求并最大化利润。
二、运输与物流优化
2.1 路线规划:线性规划可以用于优化货物的运输路线,以减少运输成本和时间。
2.2 车辆调度:线性规划可以用于优化车辆的调度,以提高运输效率和减少等待时间。
2.3 仓储管理:线性规划可以用于优化仓储设施的布局和货物的存储方式,以提高仓储效率。
三、投资组合优化
3.1 资产配置:线性规划可以用于优化投资组合,帮助投资者确定最佳的资产配置比例,以最大化收益或降低风险。
3.2 风险控制:线性规划可以用于优化投资组合中的风险控制策略,例如确定最佳的资产分散度和投资限额。
3.3 绩效评估:线性规划可以用于优化投资组合的绩效评估指标,以帮助投资者评估和比较不同投资组合的表现。
四、资源调度优化
4.1 人力资源调度:线性规划可以用于优化人力资源的调度,例如确定最佳的员工排班方案,以满足工作需求并最大化员工效率。
4.2 设备调度:线性规划可以用于优化设备的调度,例如确定最佳的设备使用顺序和时间安排,以提高设备利用率和生产效率。
线性规划的应用
线性规划的应用
1. 引言
线性规划是一种优化问题的数学建模工具,广泛应用于经济、工程、运输、资
源分配等领域。本文将探讨线性规划在生产计划、供应链管理和投资组合优化中的应用。
2. 生产计划中的线性规划应用
生产计划是企业核心业务之一,通过合理的生产计划可以提高生产效率和降低
成本。线性规划可以匡助企业确定最佳的生产计划,以满足市场需求并最大化利润。例如,假设一家创造公司有多个产品需要生产,每一个产品的生产成本、销售价格和市场需求量都不同。通过线性规划模型,可以确定每一个产品的生产数量,以最大化总利润。
3. 供应链管理中的线性规划应用
供应链管理是企业与供应商、生产商和分销商之间协调和优化物流和信息流的
过程。线性规划可以用于优化供应链中的物流和库存管理。例如,一家零售公司需要决定每一个仓库的库存水平和重新补充货物的频率,以最大程度地满足顾客需求并最小化库存成本。通过线性规划模型,可以确定最佳的库存水平和补货策略。
4. 投资组合优化中的线性规划应用
投资组合优化是金融领域中的一个重要问题,即如何选择一组资产以最大化收
益并控制风险。线性规划可以用于确定最佳的投资组合权重。例如,一个投资者有多个可选的资产,每一个资产有不同的预期收益率和风险。通过线性规划模型,可以确定每一个资产的权重,以最大化整体投资组合的预期收益并控制风险。
5. 结论
线性规划是一种强大的数学工具,可以应用于各种优化问题中。本文讨论了线性规划在生产计划、供应链管理和投资组合优化中的应用。通过合理的模型建立和求解,可以匡助企业和个人做出最佳决策,提高效益和竞争力。
线性规划的应用
线性规划的应用
标题:线性规划的应用
引言概述:
线性规划是一种数学优化方法,用于求解线性约束条件下的最优解。在现代社会中,线性规划被广泛应用于各个领域,如生产计划、资源分配、运输问题等。本文将探讨线性规划在实际应用中的重要性和具体应用案例。
一、生产计划
1.1 生产成本最小化:企业在生产过程中需要考虑成本问题,通过线性规划可以优化生产计划,使得成本最小化。
1.2 生产效率最大化:线性规划可以匡助企业合理安排生产资源,提高生产效率,实现生产效益最大化。
1.3 生产排程优化:通过线性规划可以制定合理的生产排程,避免生产过程中的资源浪费,提高生产效率。
二、资源分配
2.1 人力资源优化:企业在进行人力资源分配时,可以利用线性规划方法,合理配置人员,提高工作效率。
2.2 资金分配优化:线性规划可以匡助企业合理分配资金,确保各项投资得到最大回报。
2.3 物资调配优化:在物资调配过程中,线性规划可以匡助企业合理安排物资的采购和使用,避免资源浪费。
三、运输问题
3.1 最优运输路径:线性规划可以匡助企业确定最优的运输路径,降低运输成本,提高运输效率。
3.2 货物分配优化:在货物分配过程中,线性规划可以匡助企业合理分配货物,避免货物积压或者短缺情况。
3.3 运输成本最小化:通过线性规划可以优化运输计划,使得运输成本最小化,提高企业运输效益。
四、市场营销
4.1 产品定价优化:线性规划可以匡助企业确定最优的产品定价策略,提高产品市场竞争力。
4.2 推广策略优化:在市场推广过程中,线性规划可以匡助企业制定合理的推广策略,提高市场覆盖率。
线性规划的应用
线性规划的应用
标题:线性规划的应用
引言概述:
线性规划是一种数学优化方法,用于在给定约束条件下优化线性目标函数。它在各个领域都有着广泛的应用,能够帮助决策者做出最优的决策。本文将介绍线性规划在各个领域的应用,并探讨其重要性。
一、供应链管理
1.1 优化生产计划:线性规划可以帮助企业优化生产计划,确保生产能力得到最大利用,同时避免过剩或短缺的情况。
1.2 库存管理:通过线性规划,企业可以有效管理库存水平,减少库存成本,提高资金利用效率。
1.3 物流规划:线性规划可以帮助企业优化物流网络,降低运输成本,提高物流效率。
二、金融领域
2.1 投资组合优化:线性规划可以帮助投资者根据风险和回报的权衡,优化投资组合,实现最大化收益。
2.2 银行资产负债管理:银行可以利用线性规划来优化资产负债结构,降低风险,提高盈利能力。
2.3 风险管理:线性规划可以帮助金融机构有效管理风险,制定合理的对冲策略,降低损失。
三、生产调度
3.1 作业调度:线性规划可以帮助企业优化作业调度,提高生产效率,降低生产成本。
3.2 车间排程:通过线性规划,企业可以合理安排车间生产流程,减少生产周期,提高产能利用率。
3.3 资源分配:线性规划可以帮助企业合理分配资源,确保资源得到最大化利用,提高生产效率。
四、市场营销
4.1 客户定价策略:线性规划可以帮助企业确定最优的客户定价策略,实现最大化利润。
4.2 促销策略:通过线性规划,企业可以优化促销策略,吸引更多客户,提高销售额。
4.3 市场份额分配:线性规划可以帮助企业合理分配市场份额,提高市场占有率,实现市场领先地位。
数学建模线性规划论文1
数学建模线性规划论文1
线性规划(Linear Programming, LP)是一种用于寻求最优解
的数学模型,其可以广泛应用于决策支持系统、资源配置、生产计划、货运调度、供应链管理等领域。本文通过研究一家食品加工企业的原料采购问题,探讨了如何利用线性规划模型优化资源配置,提高企业利润的方法。在本研究中,通过构建数学模型,确定相关变量以及约束条件,最终得出最优决策方案。
第一章:绪论
此章节给出研究的背景和意义,介绍线性规划思想以及研究思路和方法。
第二章:相关理论知识
此章节主要介绍最优化理论和线性规划的数学方法,阐述如何基于线性规划模型进行决策分析。
第三章:研究问题的分析
此章节详细分析了一家食品加工企业的原料采购问题,包括业务背景、必要假设、变量定义和约束条件,为后续模型构建和求解提供了理论基础。
第四章:模型的构建和求解
此章节针对第三章中得出的问题模型,进行数学建模,确定决
策变量和目标函数,建立优化线性规划模型。同时,结合Gauss-Jordan消元法和单纯形法对模型进行求解,计算出模型
最优解。
第五章:模型的检验和应用
此章节通过对模型的检验、灵敏度分析和场景模拟,检验和验证模型的有效性,并通过实际案例进行应用。
第六章:结论与展望
此章节总结本文的研究成果,得出结论和展望未来的研究方向。
总结:
本文针对食品加工企业原料采购问题,以线性规划为理论基础,建立了相应的模型,利用线性规划的求解方法,求得了最优的采购方案。同时,对模型进行灵敏度分析和场景模拟,检验和验证了模型的有效性。该研究在实际生产中具有重要的应用价值,为企业优化资源配置提供了有力支持。未来的研究可以进一步拓展线性规划模型的应用范围,并优化模型算法和求解方法,提高模型的精度和效率。
投资组合优化的算法研究
投资组合优化的算法研究
一、引言
投资组合优化是金融领域中的一种重要问题,其目标是通过适当的资产组合,实现投资收益和风险控制的平衡。随着金融市场的不断发展,投资组合优化问题也得到了广泛关注。本文旨在通过对投资组合优化算法的研究,探讨各种优化算法在该问题中的应用及其优缺点。
二、投资组合优化的基本模型
投资组合优化问题可以看作是一个决策问题。投资决策者需要从给定的资产中选择一组投资组合,使得投资收益最大化,同时风险最小化。一般来说,该问题可以通过以下公式来描述:$$maximize \text{ } f(w) = \sum_{i=1}^n w_i R_i $$
$$subject \text{ } to \text{ } \sum_{i=1}^n w_i = 1, w_i \geq 0$$其中,$w_i$ 表示第 $i$ 种资产在投资组合中所占的比例,$R_i$ 表示该资产的收益率。上式中的约束条件保证了所有资产的权重之和为 1,且投资组合中各资产的比例不为负数。
三、常见的投资组合优化算法
1.贪心算法
贪心算法是一种基于局部最优的策略,通过每次选择局部最优
解来构建整体最优解。在投资组合优化问题中,贪心算法的思路为:从收益率高的资产开始,逐步加入投资组合,直至总收益率
不再提高或者达到一定的变化范围。贪心算法简单易懂,是一种
常见的投资组合优化算法。但是,由于其忽略了全局优化,不能
保证得到全局最优解。
2.蒙特卡罗模拟
蒙特卡罗模拟是一种统计模拟方法,通过随机模拟得到若干个
样本点,再利用样本点估计目标函数的值。在投资组合优化问题中,蒙特卡罗模拟的思路为:随机生成不同的投资组合,通过反
线性规划的应用
线性规划的应用
标题:线性规划的应用
引言概述:
线性规划是一种数学优化方法,通过建立线性数学模型来解决实际问题中的最优化问题。线性规划在各个领域都有广泛的应用,包括生产计划、资源分配、运输问题等。本文将介绍线性规划的应用,并详细阐述其在不同领域中的具体应用。
一、生产计划中的应用
1.1 生产成本最小化:通过线性规划模型,可以确定生产计划中各个生产要素的最佳组合,从而达到最小化生产成本的目标。
1.2 生产量最大化:线性规划可以帮助企业确定最佳的生产量,使得生产效率最大化,从而提高企业的竞争力。
1.3 生产资源优化:通过线性规划模型,可以有效地分配生产资源,使得生产过程更加高效和稳定。
二、资源分配中的应用
2.1 人力资源调配:线性规划可以帮助企业合理分配人力资源,确保每个部门都有足够的员工支持其运作。
2.2 资金分配优化:通过线性规划模型,可以确定最佳的资金分配方案,使得企业在有限的资金下实现最大化效益。
2.3 物资调配:线性规划可以帮助企业确定最佳的物资调配方案,确保各个部门都能够得到所需的物资支持。
三、运输问题中的应用
3.1 最短路径问题:线性规划可以帮助确定最短路径,从而优化运输路线,减少运输成本和时间。
3.2 运输成本最小化:通过线性规划模型,可以确定最佳的运输方案,使得运输成本最小化,提高物流效率。
3.3 运输资源优化:线性规划可以帮助企业合理分配运输资源,确保运输过程高效稳定。
四、市场营销中的应用
4.1 定价策略优化:线性规划可以帮助企业确定最佳的定价策略,使得产品价格合理,吸引更多客户。
基于线性规划模型对投资组合的研究
基于线性规划模型对投资组合的研究
发布时间:2021-12-07T09:09:48.117Z 来源:《学习与科普》2021年14期作者:王子轩孙乙平樊洁[导读] 实例表明该模型具有较广的普适性,对于生活中的其他实际问题中也具有适应性。
华北理工大学 063210
摘要:本文分析不同类型交易者所做出的决策对投资组合的影响,研究线性规划模型对于解决投资组合问题的优势,运用了锐思数据库的真实数据进行了实际问题的求解。实例表明该模型具有较广的普适性,对于生活中的其他实际问题中也具有适应性。
关键词:线性规划模型;投资者类型;投资组合
1 引言:
现代资产组合理论中投资人的行为,描述为对风险与预期利益之间的权衡。本文探讨不同类型投资者在对金融市场投资决策时对投资组合的影响以及运用线性规划模型对于真实金融市场进行分析求解时的优势所在。
2 投资组合
投资是投资者或投资公司,于特定时间内向某个领域投入一定的资本,或者实际的货币等价物的经营活动。怎样平衡收益率与风险这两项指标进行资产分配就是市场投资人必须解决的基本问题,从而产生的投资组合理论与最优投资组合的选择问题。[1] 3 不同类型的投资者
投资者具有不同类型,不同类型的投资者因投资偏好差异等因素对金融产品收益会产生影响。根据不同的买卖决策方式,可把交易市场中的交易员分成 “理性交易者”、“反馈型交易者”和“信息驱动型交易者”。
3.1 理性交易者
理性交易者也可以称为基础投资者。投资者对公共信息、以往价格的认识和理解有一定研究。交易者参照了标准价格,确定了买进或卖出时间,其交易行为对股票市场的稳定起着促进作用。
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2
m a x ( 或 m i n ) z ( c1 x1 c 2 x 2 c n x n ) ) b1 a 1 1 x1 a 1 2 x 2 a 1 n x n ( 或 , ) b2 a 2 1 x1 a 2 2 x 2 a 2 n x n ( 或 , s .t . a x a x a x (或 , ) bm m2 2 mn n m1 1 x1 , , x n 0
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1,投资组合与线性规划
投资指货币转化为资本的过程。 投资可分为实物投资、 资本投资和证券投资。 前者是以货币投入企业, 通过生产经营活动取得一定利润。后者是以货币购买企 业发行的股票和公司债券, 间接参与企业的利润分配。投资者把资金按一定比例 分别投资于不同种类的项目或有价证券或同一种类有价证券的多个品种上, 这种 分散的投资方式就是投资组合。通过投资组合可以分散风险,即“不能把鸡蛋放 在一个篮子里” ,这是证券投资基金成立的意义之一,市场持续震荡,风险凸显。 在选择基金理财投资时, 秉承“一堆鸡蛋多个篮子”的理念,优选基金做投资组 合,更助你抗风险。基金组合应结合自身所处生命周期,承受风险能力与投资期 限而投资多只各类型基金,均衡风险管理,增强投资的稳定性,使基金投资在各 个阶段都能获得较好的收益,而不能简单地将股票基金累计相加。那么,投资人 应如何选择基金作为自己的投资组合呢?要想让自己的投资得到最大的收益就 应遵循线性规划。 线性规划是运筹学的一个最基本的分支,它已成为帮助各级管 理人员进行决策的一种十分重要的工具。传统的管理只注重定性分析,已远远不 能适应当今社会发展的需要。 现代化管理要求采用定性分析和定量分析相结合的 方法,一切管理工作要力求做到定量化,最优化,于是就产生了各种各样的管理 优化技术。 线性规划在世界上各个工业化国家已经得到了极为广泛的应用,为那 些国家的公司, 企业节省了成千上万的资金,那么线性规划主要有那些方法来解 决实际问题。
关键词:线性规划;单纯形法;投资组合;
摘要部分去掉第一段,增加本文关于投资组合的 一般线性规划模型、动态模型、整数规划模型的介绍 及其解法、结论的简要概括。 修改后,要对全文认真、仔细地研读,发现错误, 及时改正,然后可以打印了。并要对文中的例题及其 解法,包括计算机程序熟练掌握,准备答辩。
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Abstract
包头师范学院 本 科 毕 业 论 文
题 学 专 班
目:投 资 组 合 中 的 优 化 问 题 罗 三 龙 数 学 科 学 学 院 数 学 与 应 用 数 学 专 业 08 级 本 科 二 班 宋 志 平 教 授 院: 业: 级:
学生姓名:
指导教师:
二 〇一二 年 五 月
摘
要
线性规划数学模型是描述实际问题的数学形式,它反映了实际问题数量间的 本质规律。由于投资组合的实际问题往往比较复杂,建立线性规划数学模型时,对 某一个问题要认真分析,抓住最本质的因素, 用简单的数学式子将其描述出来, 使 建立的数学模型既简单又能正确地反映问题的本质。 从实际问题中建立数学模型 一般要根据影响所要达到目的的因素找到决策变量, 再由决策变量和所要达到目 的之间的函数关系确定目标函数, 由决策变量所受的限制条件确定决策变量所要 满足的约束条件。当我们得到的数学模型的目标函数为线性函数,约束条件为线 性等式或不等式时称此数学模型为线性规划模型并利用相关软件求解, 就能对有 限的资源进行合理分配和合,从而获得最佳经济效益。 本文由以下三部分组成的:第一部分初步介绍了投资组合与线性规划的联 系; 第二部分介绍了线性规划的数学模型;第三部分介绍了线性规划解决投资组 合中的优化问题。
二、线性规划问题的数学模型
通常称现实世界中人们关心,研究的实际对象为原型。模型是将某一部分信 息简缩,提炼而构造的原型替代物。数学模型则是对现实世界的一个特定对象, 为达到一定目的, 根据内在规律做出必要的简化假设,并运用适当数学工具得到 的一个数学结构。 线性规划问题的数学模型包含三个组成要素: (1) 决策粗变量, 只决策者为实现规划目标采取的方案,措施,是问题中要确定的未知量; (2)目 标函数,指问题要达到的目的要求,表示为决策变量的函数; (3)约束条件,指 决策变量取值时受到的各种可用资源的限制,表示为含决策变量的等式或不等 式。如果在规划问题的数学模型中,决策变量为可控的连续变量,目标函数和约 束条件都是线性的,这类模型称为线性规划问题的数学模型。 一般线性规划问题的数学模型可表示为以下几种形式:
Linear programming mathematical model was developed to describe the actual problems in mathematical form, it reflects the actual problem between the number of laws of nature. As a result of portfolio practical problems are often more complicated, to establish the linear programming mathematical model, to a question should be analysed seriously, seize the most essential factors, using simple mathematical formula to describe, to establish the mathematical model which is simple and can correctly reflect the essence of the problem. From the real problems in the establishment of mathematical models of general According to the influence factors to achieve the purpose of finding the decision variables, then the decision variables and to achieve the objective function of the relationship between the objective function was determined by the decision variables, restrictive conditions to determine the decision variables are the constraint conditions. When we get the mathematical model of objective function is a linear function, constraint condition for linear equations or inequalities that this mathematical model for linear programming model and using the software solution, can be of limited resources reasonable allocation and combination, so as to achieve the best economic benefit. This paper consists of the following three parts : the first part introduces the initial portfolio and linear programming contact; the second part introduces the mathematical model of linear programming; the third part introduces linear programming to solve portfolio optimization problems. Keywords:Linear programming; simplex method; investment portfolio;
II
目
引
录
言............................................................................................................................1
1、投资组合与线性规划................................................................ 错误!未定义书签。 2、线性规划问题的数学模型......................................................................................2 3、投资组合中的优化问题..........................................................................................3 3.1 一般线性规划解决投资组合中的优化问题...................................................4 3.1.1 投资组合问题.........................................................................................4 3.1.2 最佳广告投放方案...............................................................................6 3.2 投资组合中的动态规划问题..........................................................................8 3.3 投资组合中的整数规划问题.........................................................................10 结论.................................................................................................. 错误!未定义书签。 参考文献......................................................................................................................13
源自文库 引
言
随着经济全球化的不断发展,企业面临更加激烈的市场竞争。企业必须不断 提高盈利水平,增强其获利的能力,在成本、生产、运输、销售等环节中提高效 率,形成企业的核心竞争力,才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。在各类经 济活动中, 经常遇到这样的问题: 在生产条件不变的情况下, 如何通过统筹安排, 改进生产组织或计划,合理安排人力、物力资源,组织生产过程,使总的经济效 益最好。 这样的问题常常可以化成或近似地化成所谓的“线性规划”问题。线性 规划是应用分析、量化的方法,对经济管理系统中的人、财、物等有限资源进行 统筹安排,为决策者提供有依据的最优方案,以实现有效管理。利用线性规划我 们可以解决很多问题。如:在不违反一定资源限制下,组织安排生产,获得最好 的经济效益(产量最多、利润最大、效用最高) 。也可以在满足一定需求条件下, 进行合理配置,使成本最小。同时还可以在任务或目标确定后,统筹兼顾,合理 安排,用最少的资源(如资金、设备、原材料、人工、时间等)去完成任务。下 面我们简单的介绍线性规划与投资组合的关系并运用线性规划解决一些投资组 合中的实际问题。