1金融工程分析方法.ppt
金融工程专业研究方法
金融工程专业研究方法一、定量分析定量分析是金融工程研究的重要工具，通过对数据和变量的统计分析，揭示金融市场的内在规律和趋势。
定量分析的方法包括回归分析、时间序列分析、主成分分析、优化方法等。
二、数据分析数据分析是金融工程研究的另一重要方法，通过对大量数据的挖掘和分析，提取有用的信息和知识，为投资决策提供支持。
数据分析的方法包括机器学习、数据挖掘、聚类分析等。
三、金融工程模型金融工程模型是用于描述和预测金融市场变化的理论模型，通过对市场风险、收益、流动性的刻画，为投资者提供决策依据。
常见的金融工程模型包括期权定价模型、投资组合优化模型、风险管理模型等。
四、风险管理风险管理是金融工程研究的核心内容之一，通过对投资组合的风险进行测量和控制，降低投资风险，提高投资收益。
风险管理的方法包括灵敏度分析、波动率建模、压力测试等。
五、投资组合理论投资组合理论是金融工程的基本理论之一，通过对投资组合的风险和收益进行优化，实现投资目标。
投资组合理论的方法包括均值-方差优化、风险预算、投资分散化等。
六、金融市场分析金融市场分析是金融工程研究的基础，通过对市场环境、投资者情绪、政策变化等因素的分析，揭示市场动态和趋势。
金融市场分析的方法包括基本面分析、技术分析、市场情绪分析等。
七、对冲策略对冲策略是金融工程研究的重要应用之一，通过对冲工具的运用，降低投资组合的风险，提高投资收益。
对冲策略的方法包括期权对冲、期货对冲、互换对冲等。
八、创新金融工具创新金融工具是金融工程研究的重要方向之一，通过开发新的金融产品和服务，满足投资者不断变化的需求。
创新金融工具的方法包括衍生品设计、结构化产品、区块链金融等。
第一章-金融工程概述
第一节 金融工程的界定 一、工程
《简明大不列颠百科全书》[1]中给工程下了这样的 定义：工程是“应用科学知识使自然资源为人类服务的 一种专门 技术”。
[1] 中国大百科全书出版社，1985年，第3卷，第413页。
二、金融工程
• 历史上不同的金融学家给出的关于金融 工程的不同定义；
⒉ 创新性金融过程的设计和开发。 ⒊ 针对企业整体金融问题的创造性解决方略。
（二）史密斯和史密森的定义
美国罗彻斯特大学西蒙管理学院教授克里·史 密斯和大通曼哈顿银行的经理查尔斯·史密森的观 点颇具有代表性。
他们指出: 金融工程创造的是导致“非标准现金流”的金 融合 约，它主要是指用基础的资本市场工具组合而成的 新工具的过程。
（二）创造性解决方案
[例1-2] 设一个国内投资者（假设的情形）非常关心海外证券市场、 外汇市场和衍生金融工具市场的起伏波动，很希望能够 亲自到国际金融市场上去一显身手。然而，在中国外汇管理 制度和严格的金融管制条件下，这一希望成为现实的可能性 几乎为零。与此同时，在中国迅猛发展的经济中，尚处不成 熟阶段的证券市场显然包含着足以令海外投资者羡慕不已的 投资回报。限于金融监管，海外投资者无法直接进入A股市场， 以分享中国股市成长过程中的收益。投资者需要应用现 代金融工具，寻找解决问题的办法。
狭义的金融创新，可从三个层次上理解：
⒈ 对整个金融市场而言，金融创新是指对金融工具 和交易方式所做的一些创新性改变；
⒉ 对金融监管机构而言，金融创新是指它允许金融机 构办理过去未曾核准的新型金融业务；
⒊ 对金融机构而言，金融创新是指它以重新设计，或 通过改良、组合等方式推出了过去未曾提供的金融工具 与金融服务。
第三，开发: 按照上述最佳方案，开发出新的金融 产品。根据金融资产的定价理论和公司的开发成本，计 算产品的价格。
金融工程分析方法
金融工程分析方法引言金融工程是运用数学、统计学和计算机科学的原理和方法来解决金融市场中的问题的一门学科。
在金融工程中，分析方法起着至关重要的作用。
本文将介绍几种常用的金融工程分析方法，并探讨它们在实际金融市场中的应用。
1. 时间序列分析时间序列分析是一种使用历史数据来预测未来值的方法。
在金融领域，时间序列分析广泛应用于股票价格预测、利率走势分析等方面。
常见的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和自回归移动平均法等。
1.1 移动平均法移动平均法是一种平滑时间序列数据的方法，通过计算一定周期内数据的平均值来消除数据中的随机波动。
移动平均法在金融市场中常用来预测股票价格的长期趋势。
1.2 指数平滑法指数平滑法是一种利用加权平均法对时间序列数据进行平滑的方法。
与移动平均法不同，指数平滑法对不同时间点的数据进行不同权重的加权处理，使得近期的数据对预测结果的影响更大。
指数平滑法在金融市场中常用于预测短期变动趋势。
1.3 自回归移动平均法自回归移动平均法（ARMA）是一种结合了自回归模型和移动平均模型的时间序列预测方法。
ARMA模型能够考虑过去的数据对未来的影响，并通过参数估计来预测未来的数据。
ARMA模型在金融市场中被广泛应用于股票价格波动的建模和预测。
2. 风险管理方法风险管理是金融工程中非常重要的一个领域，它涉及到金融市场中的各种风险的评估和控制。
以下是一些常用的风险管理方法。
2.1 价值-at-风险（VaR）VaR是一种用来度量金融资产或投资组合在给定置信水平下可能的最大损失的风险指标。
VaR可以帮助金融机构评估风险敞口，并采取相应的风险控制措施。
2.2 蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟是一种通过随机模拟来评估金融资产或投资组合风险的方法。
通过生成大量的随机变量，并基于这些随机变量进行模拟计算，蒙特卡洛模拟可以提供较为准确的风险评估结果。
2.3 历史模拟历史模拟是一种使用历史数据来评估风险的方法。
通过分析历史数据中相似情况下的风险水平，历史模拟可以提供一种较为直观的风险评估结果。
金融工程分析方法
• 第四步，1年后收回1年期贷款，得本息1127万 元（等于1000e0.12×1），并用1110万元（等于 1051e0.11×0.5）偿还1年期的债务后，交易者净 赚17万元（1127万元-1110万元）。
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• 上例中，套利者无风险第获取17万元的 利润（操作资金的规模是1000万元）， 说明该例中远期6个月利率11%的定价 不合理；合理的利率应该大于11%。
套利
时间套利
地点套利
混合套利
3
• 套利（Arbitrage）：能带来利润的零风险 和零净投资的战略。
– 零投资（zero investment）：构建一个自融资 组合（self-financing portfolio）。
– 无风险（risk free） – 正收益（positive return）
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总结：无套利定价法的思路
• 首先，构造由m股股票多头和一个期权 空头组成的证券组合，并计算出该组合 为无风险时的m值。
令 msufumsdfd， 则 mfufd (3.1) susd
20
• 如果无风险利率为r，则该无风险组合的现 值为：
( m s u fu ) e r ( T t) ( m s d fd ) e r ( T t)
金融工程的基本分析方法 -Methods in Financial Engineering
1 1
• 金融工程是利用工程技术来解决金融业的实际 问题。
• 广义上的技术包括三个基本部分：理论、工具 和工艺方法。
• 理论是一种知识体系，包括经济理论、金融理 论等；
• 工具是技术应用的材料，包括股票、债券等传 统的金融工具 和 新兴金融工具，如金融衍生品。
金融工程技术的数据分析方法与应用
金融工程技术的数据分析方法与应用一、引言在当今数字化时代，金融行业充斥着大量的数据。
为了更好地应对这些数据，金融工程技术的发展旨在利用数据分析方法提供更准确、可靠的决策依据。
本文将讨论金融工程技术领域中常用的数据分析方法及其应用。
二、数据收集与处理1. 数据收集数据收集是数据分析的基础步骤。
金融工程技术的数据分析方法主要依赖于大量的金融市场数据、经济指标数据以及公司财务数据。
这些数据可以通过各类金融数据库、宏观经济数据库以及专业财务数据提供商获得。
2. 数据清洗与预处理数据清洗与预处理是为了消除数据中的噪音、异常值，确保数据的质量和准确性。
针对金融工程技术的数据分析，我们可以利用数据清洗工具、数据筛选算法等方法来进行数据清洗和预处理的工作。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是通过对数据的分类、整理、归纳、统计等手段，对数据的性质和特征进行总结和分析。
在金融领域，我们可以利用描述性统计分析方法来计算金融市场的均值、方差、标准差等重要指标，研究金融产品的分布情况，描述金融市场的行情波动等。
2. 时间序列分析时间序列分析是对一系列按时间顺序排列的数据进行建模、分析和预测的方法。
在金融工程技术中，时间序列分析可以帮助我们理解金融市场的历史走势以及未来走势的可能性。
常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARCH）等。
3. 预测模型建立预测模型是建立在历史数据基础上对未来进行预测的模型。
在金融工程技术中，预测模型可以帮助我们预测金融市场的涨跌趋势、货币汇率的波动等。
常用的预测模型包括回归分析模型、时间序列模型、人工神经网络模型等。
4. 风险评估与管理金融行业伴随着各种风险，包括市场风险、信用风险、操作风险等。
数据分析方法在风险评估与管理中发挥着重要作用。
通过对大量的金融数据进行分析，可以帮助金融从业者识别风险、评估损失潜力，并制定相应的风险管理策略。
金融工程技术的金融数据分析方法与实践
金融工程技术的金融数据分析方法与实践随着金融业的快速发展，金融数据分析变得越来越重要。
金融工程技术的出现为金融数据分析提供了全新的方法和工具，为金融业的决策提供了更加准确和可靠的支持。
本文将深入探讨金融工程技术在金融数据分析中的应用，重点介绍一些常见的金融数据分析方法和实践案例。
一、金融数据分析方法1. 统计分析方法统计分析方法是金融数据分析中最为基础和常用的方法之一。
通过对金融数据的描述、分布和关系进行统计分析，可以揭示出隐藏在数据背后的规律和趋势，为金融业的决策提供依据。
统计分析方法包括描述统计、回归分析、时间序列分析等，可以帮助分析师更好地理解和解释金融数据。
2. 数据挖掘方法数据挖掘方法是一种通过自动或半自动的方式从大量数据中发现模式和规律的方法。
金融数据分析中，数据挖掘方法可以帮助分析师发现潜在的投资机会、风险因素和市场趋势。
常见的数据挖掘方法包括关联规则挖掘、分类和预测、聚类分析等。
3. 机器学习方法机器学习方法是一种通过计算机系统从数据中自动学习并改进性能的方法。
在金融数据分析中，机器学习方法可以用于建立预测模型、进行风险评估和优化投资组合。
常见的机器学习方法包括神经网络、决策树、支持向量机等。
二、金融数据分析实践1. 市场趋势分析市场趋势分析是金融数据分析中最为常见的实践之一。
通过对金融市场的历史数据进行统计和分析，可以揭示出市场的长期趋势和短期波动，帮助投资者做出更明智的投资决策。
市场趋势分析通常使用统计分析和时间序列分析等方法。
2. 风险评估与管理风险评估与管理是金融数据分析中至关重要的实践环节。
通过对金融市场的风险因素进行分析和评估，可以帮助投资者制定适当的风险控制策略和投资组合。
风险评估与管理通常使用统计分析、数据挖掘和机器学习等方法。
3. 投资组合优化投资组合优化是金融数据分析中的重要应用之一。
通过对不同资产的历史数据进行分析和优化，可以找到最优的投资组合，实现风险与收益的平衡。
第3章金融工程的基本分析方法(金融工程与风险管理-南
➢ 联系：数学中的坐标变换、微观经济学中的 效用？
2021/8/5
▪ 应用案例2-2，在风险中性世界中，我们假定 该股票上升的概率为p，下跌的概率为1-p。 （虽然有实际的概率，但可以不管），如果风 险中性，则该股票无超额收益，这个风险中性 世界的概率是
2021/8/5
例子：状态价格法定价技术
▪ 假设有价证券的市场情况如下：PA＝100， r＝2％，u＝1.07，d＝0.98，T－t＝1， 若另外有一个证券B，其价格1年后可能 上升为103，也可能下降为98.5元，求证 券B的合理价格。
▪ 当股票价格上升到su时，我们假设期权 的收益为fu，如果股票的价格下降到sd时， 期权的收益为fd。
2021/8/5
无套利定价法的思路
▪ 首先，构造由m股股票多头和一个期权空 头组成的证券组合，并计算出该组合为 无风险时的m值。
令msu
fu
msd
f
，则
d
m fu fd (3.1) su sd
合成是建立在模仿的基础上
2021/8/5
案例2-3：模仿股票（the mimicking stock)
▪ 模仿股票：一个买权多头和一个卖权空头的组合。 ▪ 假设t时刻，股票买权和卖权的价格分别是ct和pt，
两个期权的执行价格都是X＝St（t时刻股票的价 格），到期日股票价格为ST。则到期日的收益为
2021/8/5
案例 2-5
▪ A其这是价就有格是风要市险么场证上的券升两，到种当状uP前态A，的：要价上么格升下P状A降，态到一（d年概PA后。 率是q）和下降状态（概率是1-q），由A 证券的价格变化可以构造两个基本证券。
金融工程案例分析
金融工程案例分析金融工程是指利用数学、统计学和计算机科学等技术手段，对金融产品、金融市场和金融机构进行分析、设计和管理的学科领域。
金融工程的发展，为金融市场的创新和金融产品的多样化提供了技术支持，也为风险管理和资产定价提供了新的思路和方法。
本文将通过一个具体的金融工程案例，来分析金融工程在实际应用中的作用和意义。
案例背景。
某公司计划发行一款新的金融衍生产品，以对冲市场波动风险。
该产品的设计需要考虑到市场情况、利率变动、资产价格等多种因素，因此需要进行金融工程分析和定价。
分析过程。
首先，我们需要对市场情况进行调研和分析。
通过收集历史数据和市场预测，我们可以对市场的波动情况和未来走势有一个大致的了解。
其次，需要对利率变动进行模拟和预测。
利率的变动对金融产品的定价和风险管理有着重要影响，因此需要对利率进行多种情景下的模拟，以确定产品的敏感度和风险暴露。
再者，需要对资产价格进行建模和分析。
不同类型的资产价格波动对产品的风险敞口有着不同的影响，因此需要对资产价格进行多种情景下的模拟和分析。
定价和风险管理。
通过以上的分析，我们可以得到产品的风险敞口和预期收益。
在实际定价过程中，需要考虑到市场的流动性、投资者的需求和产品的竞争情况。
同时，也需要对产品的风险进行有效的管理，以确保投资者的利益和产品的稳健性。
在这个过程中，金融工程提供了多种定价模型和风险管理工具，可以帮助我们更好地进行产品设计和定价。
结论。
通过以上案例分析，我们可以看到金融工程在金融产品设计和风险管理中的重要作用。
金融工程不仅提供了多种定价和风险管理工具，也为金融创新和市场发展提供了技术支持。
在未来，随着金融市场的不断发展和金融产品的不断创新，金融工程将继续发挥重要作用，为金融行业的稳健发展提供支持和保障。
《金融工程案例分析》课件
03
金融工程面临的挑战与解决方案
金融工程面临的挑战
市场波动性
金融市场的波动性对金融工程策略的执行和 风险管理带来挑战。
数据安全与隐私保护
随着金融工程应用的广泛，数据安全和隐私 保护成为重要问题。
技术更新换代
金融工程领域的技术和工具不断更新，需要 持续学习和适应。
监管政策变化
金融监管政策的变化对金融工程实践产生影 响，需要关注和适应。
案例二：风险管理策略
总结词
风险管理实践
VS
详细描述
通过实际案例分析，展示如何运用VaR模 型和风险分散化策略进行风险管理，以及 在风险管理过程中可能遇到的问题和解决 方法。
案例三：投资组合优化
总结词
Markowitz均值-方差模型
详细描述
介绍Markowitz均值-方差模型的基本原理，如何利用该 模型进行投资组合优化，以及在实际应用中需要考虑的 因素，如资产收益率、资产相关性等。
04
未来金融工程的发展趋势
金融科技的发展
金融科技的发展
金融科技对金融工程的 影响
未来金融科技的发展方 向
随着科技的进步，金融科技在金融工 程领域的应用越来越广泛。金融科技 通过大数据、云计算、人工智能等技 术手段，提高了金融服务的效率和质 量，为金融工程提供了更多的可能性 。
金融科技的发展对金融工程产生了深 远的影响。金融科技使得金融服务更 加便捷、高效，降低了交易成本，提 高了风险管理水平，为金融工程提供 了更多的创新空间。
金融科技的融合
运用大数据、人工智能等技术手段，提高金融工 程的智能化水平。
风险管理的重要性提升
随着金融市场的波动加剧，风险管理成为金融工 程的核心任务。
分析金融工程学的数学模型与方法
分析金融工程学的数学模型与方法金融工程学是一门交叉学科，它结合了数学、统计学和财务学等知识，以解决金融市场的复杂问题。
数学模型和方法在金融工程学中起着至关重要的作用，它们帮助金融从业者分析市场情况、制定风险管理策略，并进行金融产品定价等。
本文将对金融工程学的数学模型与方法进行分析，探讨其在实际金融市场中的应用。
一、金融工程学的数学模型1. 风险管理模型风险管理模型是金融工程学中的重要模型之一。
它主要用于分析金融市场中的各种风险，包括市场风险、信用风险和操作风险等。
数学模型通过对市场数据进行建模分析，帮助金融从业者识别和评估风险，从而制定相应的风险管理策略。
著名的风险管理模型包括Value at Risk模型、Expected Shortfall模型等。
2. 金融产品定价模型金融产品定价模型是金融工程学中另一个重要的数学模型。
它主要用于对金融产品进行定价，并帮助交易者理解市场价格形成的原因。
常用的金融产品定价模型包括Black-Scholes期权定价模型、期货合约定价模型等。
这些模型基于对市场价格的动态建模分析，帮助交易者理解市场波动对金融产品价格的影响，并进行定价。
3. 高频交易模型随着金融市场的发展和技术的进步，高频交易成为金融市场中的重要交易方式。
高频交易模型主要通过对市场数据的快速分析和处理，帮助交易者捕捉市场中的微小价格波动，并进行快速交易。
常用的高频交易模型包括套利交易模型、市场微结构模型等。
这些模型利用数学方法来分析市场数据，挖掘交易机会，实现高频交易策略。
二、金融工程学的数学方法1. 随机过程随机过程是金融工程学中的常用数学方法之一。
它主要用于对金融市场中的价格、利率和汇率等变量进行建模分析。
随机过程可以帮助金融从业者理解市场中的随机波动和不确定性，为他们制定交易和投资策略提供理论支持。
常用的随机过程包括布朗运动、扩散过程、随机微分方程等。
2. 数值计算数值计算是金融工程学中另一个重要的数学方法。
《金融工程导论》课件
目 录
金融工程概述金融工程基础金融工程的核心技术金融工程案例分析金融工程的未来发展
金融工程概述
金融工程是一门应用数学、计算机科学和工程学的方法来设计、开发和实施金融解决方案的学科。
定义
跨学科性、创新性、实用性和系统性。
特点
投资组合优化
衍生品定价
风险管理
资产定价
利用数学模型和计算机技术，为投资者提供最佳的投资组合方案。
数值计算
金融数据是金融工程的基础，它包括各种股票、债券、期货、期权等金融产品的价格、交易量、财务数据等信息。这些数据可以帮助投资者更好地了解市场动态和投资机会。
金融数据
统计分析是通过对金融数据的研究和分析，挖掘出市场规律和趋势的一种方法。它可以帮助投资者更好地理解市场行为，预测市场变化，从而制定更有效的投资策略。
பைடு நூலகம்
VS
期货套期保值策略是金融工程中一种重要的风险管理工具。
详细描述
期货套期保值策略是利用期货市场来对冲现货市场的风险。通过在期货市场上进行反向操作，可以锁定未来某一时间点的价格，从而避免因价格波动而带来的损失。这种策略广泛应用于各种类型的投资者和企业，帮助他们降低风险并实现稳健经营。
总结词
对债券发行方的信用风险进行评估和预测。
绿色金融工程将涉及绿色投资、绿色信贷、绿色保险等多个领域，为可持续发展提供全方位的金融服务支持。
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02
金融机构概述
金融机构的定义、类型和功能，以及金融机构的风险管理和监管。
金融产品的定义、类型和特点，以及金融产品的创新和发展。
金融产品概述
金融工具的定义、类型和特点，以及金融工具的风险管理和定价。
金融工具概述
金融工程的基本分析方法
金融工程的基本分析方法
主要内容
▪ 2.1 现代资本结构理论 ▪ 2.2 无套利均衡分析法 ▪ 2.3 积木分析法
金融工程的基本分析方法
2.1 现代资本结构理论
▪ 2.1.1 传统资本结构理论
▪ 资本结构是指企业各种长期资金来源的构成 和比例关系。
▪ 通常来说，长期资金来源包括长期债务资本 和股权资本，因此，资本结构通常是指企业 长期债务资本和股权资本的构成比例关系 。
▪ 其实提高利率是紧缩性货币政策，必然伤害该国 经济发展，从而会削弱该国货币的价值。
金融工程的基本分析方法
从股票市值理解M&M定理
▪ 一些区域性的美国银行，如Providian和Fleet等， 虽然其总资产在百亿美元以上，但其股票市值远 低于总资产。2002年底 Providian公布的财务报 表显示，银行总资产约250亿美元，但其股票总 市值只有30亿美元左右。
t 11 110% 00t 0 1 10 % 001000万 00元
A公司股票价格为10000/100=100元/股。
B公司资本中有4000万企业债券，年利率8％（假定为 无风险利率），并假定B公司的股份数是60万股。则B公 司的负债的市场价值（假设公司的债务是无限期）是：
t 141 08 % 0 金8 融% 工t0程 的基4 本分0 析8方% 法08% 040万 00元
M&M定理 ——1997东南亚金融危机
▪ 1997年东南亚金融危机爆发，为了应对投机商从 银行借款兑换美元，进而做空这些国家的货币， 东南亚各国的中央银行采取了一项被米勒教授斥 之为“火上浇油”的政策：提高本币贷款的利率。他 们认为，通过提请高现场利讨率论，，使分析得原从因银行贷款的投机 商要承担更高的利率，这样就可以打击投机商。 不幸的是，这项政策颁布以后，这些国家的货币 以更快速度贬值，终于无可逆转地形成了危机。
金融工程的基本分析方法
例子
*
答案是肯定的
#2022
*
套利过程是： 第一步，交易者按10%的利率借入一笔6个月资金（假设1000万元） 第二步，签订一份协议（远期利率协议），该协议规定该交易者可以按11%的价格6个月后从市场借入资金1051万元（等于1000e0.10×0.5）。 第三步，按12%的利率贷出一笔1年期的款项金额为1000万元。 第四步，1年后收回1年期贷款，得本息1127万元（等于1000e0.12×1），并用1110万元（等于1051e0.11×0.5）偿还1年期的债务后，交易者净赚17万元（1127万元-1110万元）。 (借短贷长)
*
早在20 世纪20 年代,凯恩斯(1923) 在其利率平价理论中,首次将无套利原则引入金融变量的分析中。 其后,米勒和莫迪格利亚(1958) 创造性地使用无套利分析方法来证明其公司价值与资本结构无关定理,即著名的MM 定理。 罗斯的套利定价(APT) 理论的产生使人们进一步认识到无套利思想的重要性。 经济学家们甚至将无套利思想看做是金融经济学区别于经济学的重要特征。罗斯曾指出:“大多数现代金融不是基于无套利直觉理论,就是基于无套利的实际理论。事实上,可以把无套利看做是统一所有金融的一个概念。”因此,无套利定价思想构成了金融经济学基本定理(也称资产定价的基本定理)
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10
11
9
c
0.5
0
1
e0.1 ×0.25
e0.1 ×0.25
股票A
看涨期权B
无风险债券C
我们还可以考虑利用股票A和无风险债券C来构建一个与看涨期权B损益相同的组合
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10x+y
11x+e0.1 ×0.25y
9x+e0.1 ×0.25y