excel 求解二叉树模型
运用EXCEL2007制作美式期权二叉树定价模型
全国中文核心期刊·财会月刊□期权是指一种合约，该合约赋予持有人在某一特定日期或该日期之前的任何时间以固定价格购进或售出一种资产的权利。
按期权执行时间，期权可分为欧式期权和美式期权。
欧式期权只能在期权到期日执行，而美式期权可以在到期日或到期日之前任何时间执行。
期权最先在金融领域出现，但它更广泛地被用于投资评价。
期权定价可基于复制原理或风险中性原理，两者比较，根据风险中性原理计算较为简易。
这里，笔者试图根据风险中性原理基于EXCEL2007平台，建立美式期权估价模型。
一、EXCEL2007的相关函数及工具介绍1.单元格绝对引用与相对引用。
例：在A4单元格内输入“=sum （$A1:A $3）”，复制A4单元格，并粘贴至B5单元格，B5格的公式为“=sum （$A2:B $3）”，前面加“$”的为绝对引用，不随移动复制位置的改变而改变。
2.if （Logical_test ，value_if_true ，value_if_false ），判断Logical_test 条件是否为真，为真则执行value_if_true ，为假则执行value_if_false 。
例如：A1单元格输入“50”，A2格内输入“=if （A1>60，”及格”，”不及格”）”，结果A2格内值为“不及格”。
3.sumproduct （array1，array2，array3，….），返回相应的数组或区域乘积的和。
例如：在A1：A3区域分别输入“1，2，3”，在B1：B3区域内输入“2，3，4”，在B4内输入“=sumproduct （A1:A3，B1:B3）”，B4格内的计算实质为“=A1*B1+A2*B2+A3*B3”，结果值为“20”。
4.OR （logical1，logical2，...），在其参数组中，任一参数值为TRUE ，即返回TRUE ；只有当所有参数值均为FALSE 时才返回FALSE 。
例如：在某单元格输入“=OR （D4=“”，D4=“入库”）”，如果D4单元格为空值或“入库”字样，结果为TRUE ；若为其他字符或公式，结果为FALSE 。
EXCEL规划求解功能操作说明
E X C E L规划求解功能操作说明集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]Excel规划求解功能操作说明以Microsoft Excel2003为例，说明使用Excel的求解线性规划问题功能的使用方法。
一、加载规划求解功能1.点击【工具】按钮，在下拉菜单中选择【加载宏】功能。
2.在弹出的【可加载宏】选项卡中勾选【规划求解】，点击确定按钮。
此时，【工具】下拉菜单中增加规划求解功能，表示加载成功。
二、构造表格Excel表格并填入各项数据以教材18页【例题2-8】为例，构造表格如下：标题栏约束条件区目标函数区计算结果显示区1.录入约束条件系数约束条件（1）为5x 1+x 2-x 3+x 4=3，则在约束系数的第一行的x 1,x 2,x 3,x 4,x 5，限制条件，常数b 列下分别录入5,1，-1,1,0，=，3如下图所示。
约束系数区的第二行录入约束条件（2）的系数、限制符号及常数b ，即-10,6,2,0,1，=，2；约束系数区的第三行录入约束条件（3）（x1≥0）的系数、限制符号及常数b，即1,0,0,0,0，≥，0；约束系数区的第四行录入约束条件（4）（x2≥0）的系数、限制符号及常数b，即0,1,0,0,0，≥，0；约束系数区的第五行录入约束条件（5）（x3≥0）的系数、限制符号及常数b，即0,0,1,0,0，≥，0；约束系数区的第六行录入约束条件（6）（x4≥0）的系数、限制符号及常数b，即0,0,0,1,0，≥，0；约束系数区的第七行录入约束条件（7）（x5≥0）的系数、限制符号及常数b，即0,0,0,0,1，≥，0。
如下图所示。
2.录入目标函数系数目标函数为maxZ=4x1-2x2-x3，则在目标函数的x1,x2,x3,x4,x5列下分别录入4，-2，-1,0,0，如下图所示。
3. 录入约束条件的计算公式双击约束条件（1）行的“总和”单元格，录入以下内容：“=B3*B12+C3*C12+D3*D12+E3*E12+F3*F12”说明：录入的内容即是约束条件（1）的计算公式，其中“B3*B12”代表5x1; “C3*C12”代表1x2；“D3*D12”代表-1x3；“E3*E12”代表1x4；“F3*F12”代表0x5。
如何通过Excel进行数据分析和建模
如何通过Excel进行数据分析和建模在当今数字化的时代，数据已经成为了企业和个人决策的重要依据。
而 Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，不仅具备强大的数据处理功能，还能够进行数据分析和建模，帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，做出更明智的决策。
接下来，我将为您详细介绍如何通过 Excel 进行数据分析和建模。
一、数据准备在进行数据分析和建模之前，首先需要确保数据的准确性和完整性。
这包括检查数据中是否存在缺失值、错误值或重复值，并进行相应的处理。
例如，可以使用 Excel 的筛选功能来查找和删除重复值，使用函数（如 IF 函数、COUNTIF 函数等）来检测和处理错误值。
另外，还需要对数据进行整理和格式化，使其更易于分析。
例如，将数据按照特定的列进行排序，将文本数据转换为数值数据，统一数据的单位和精度等。
二、数据分析1、数据透视表数据透视表是 Excel 中进行数据分析的强大工具。
它可以快速汇总和分析大量的数据，帮助我们了解数据的总体情况和趋势。
首先，选择要分析的数据范围，然后点击“插入”选项卡中的“数据透视表”。
在弹出的对话框中，可以选择将数据透视表放置在新的工作表还是现有工作表中。
接下来，将需要分析的字段拖放到“行”“列”“值”等区域。
例如，如果要分析不同产品的销售额，可以将“产品”字段拖到“行”区域，将“销售额”字段拖到“值”区域。
通过这样的操作，数据透视表会自动计算每个产品的销售额总和、平均值、计数等统计信息。
2、函数和公式Excel 提供了丰富的函数和公式，可以用于进行各种数据分析计算。
例如，SUM 函数用于求和，AVERAGE 函数用于求平均值，VLOOKUP 函数用于查找和引用数据等。
通过合理使用这些函数和公式，可以对数据进行深入的分析和计算。
例如，可以使用条件函数（如 IF 函数）来根据特定的条件对数据进行分类和统计，使用统计函数（如 COUNT 函数、MAX 函数、MIN 函数等）来获取数据的统计特征。
Excel高级数据分析使用聚类分析和决策树算法
Excel高级数据分析使用聚类分析和决策树算法Excel是一款广泛使用的电子表格软件，它不仅可以进行常规的数据处理和计算，还提供了一系列高级数据分析工具，如聚类分析和决策树算法。
这些工具可以帮助用户深入挖掘数据背后的规律和趋势，从而做出更明智的决策。
本文将介绍如何在Excel中使用聚类分析和决策树算法进行高级数据分析。
聚类分析是一种无监督学习的方法，它通过将数据分为不同的类别来揭示数据的内在结构和模式。
在Excel中，我们可以使用“数据分析”工具来进行聚类分析。
首先，我们需要准备好待分析的数据集。
假设我们有一个包含客户购买信息的表格，其中包括客户的消费金额、购买时间等信息。
我们可以选择这些字段作为特征来进行聚类分析。
在Excel中，我们可以点击“数据”选项卡，然后选择“数据分析”工具。
在弹出的对话框中，选择“聚类”选项，并点击“确定”。
接下来，选择待分析的数据范围和输出位置，然后点击“确定”。
Excel会自动进行聚类分析，并将结果输出到指定的位置。
我们可以根据聚类结果对客户进行分类，并进一步分析每个类别的特征和行为。
决策树算法是一种基于树形结构的分类方法，它通过逐步分裂数据集来构建一个决策树模型。
在Excel中，我们可以使用“插入”选项卡的“插入统计图表”功能来创建决策树图。
首先，我们需要准备好待分析的数据集。
假设我们有一个包含房屋售价和房屋面积等信息的表格，我们可以选择这些字段作为特征来构建决策树模型。
在Excel中，我们可以点击“插入”选项卡，然后选择“插入统计图表”。
在弹出的对话框中，选择“统计”选项，并选择“树形图”。
接下来，选择待分析的数据范围和输出位置，然后点击“确定”。
Excel会自动创建决策树图，并显示每个特征的重要性和分裂规则。
我们可以根据决策树图来预测房屋售价，并进一步分析不同特征对于售价的影响程度。
综上所述，Excel提供了强大的数据分析工具，如聚类分析和决策树算法。
通过这些工具，我们可以更好地理解数据，发现其中的规律和趋势，并做出更明智的决策。
excel线性规划
excel线性规划Excel线性规划是指利用Excel软件来解决线性规划问题。
线性规划问题是最经典的优化问题之一，主要是在一定约束条件下，找出使某个目标函数取得最优值的决策变量取值。
Excel提供了Solver插件，可以用于求解线性规划问题。
首先，我们需要建立起线性规划问题的模型。
假设我们有m个决策变量x1、x2、...、xm，需要找到这些决策变量的取值，使得目标函数Z(x1、x2、...、xm)取得最优值。
同时，还有n个约束条件，即使得一些函数关系式（一般为等式或不等式）满足。
线性规划模型可以表示为如下形式：目标函数：Z = c1x1 + c2x2 + ... + cmxm + d约束条件：A11x1 + A12x2 + ... + A1mxm <= b1A21x1 + A22x2 + ... + A2mxm <= b2...An1x1 + An2x2 + ... + Anmxm <= bn然后，我们可以通过Excel的Solver插件来求解线性规划问题。
具体步骤如下：1. 打开Excel软件，在工具栏中选择“数据”菜单，点击“求解器”按钮。
2. 在弹出的Solver对话框中，选择“线性规划”作为求解的方法。
3. 在“目标单元格”栏中输入目标函数的单元格地址。
若目标函数是在单元格C1中，则输入$C$1。
4. 在“变量单元格”栏中输入决策变量的单元格范围。
若决策变量是在范围B1:B5中，则输入$B$1:$B$5。
5. 在“约束条件”栏中，点击“添加”按钮，逐个输入约束条件。
每个约束条件包括“约束单元格”、“约束类型”和“约束值”三项。
若第一个约束条件是在单元格D1中，约束类型为“<=”，约束值为10，则输入$D$1<=10。
6. 在“求解方法”下拉菜单中，选择求解的方法。
常用的有“规划求解法”和“单纯形法”。
7. 点击“确定”按钮开始求解。
Solver会根据给定的目标函数和约束条件，寻找使目标函数取得最优值的决策变量取值。
基于二叉树模型的可转债定价的Excel方法
程才能 实现。 由于 Ｍｉ ｏｏ ｘｅ 具有操作方便 、 ｃ ｓｆＥ ｃｌ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｔ 普及性广泛等优 势， 该文给 出了一种利 用 Ｅ ｃｌ 建和 求解 可转 ｘｅ 创
债 二叉树模型 的方 法， 并用这种 方法对我 国 ５支可转债进行 了简单的定价 。 关键词 ：可转债 ；二叉树模型 ；Ｅ ｃｌ ｘｅ；定价 中图分类号 ：Ｆ ２ ． ２４７ 文献标 识码 ：Ａ 文章编号 ：１７ —１ｘ ２ １ ）８０ ８ －３ ６２６２ （０ １ ０ － ００ ０
＝
｜ 侦 Ｉ（ （） ） 长为三个月 ， 即Ａｔ ３ １ ＝ ．５ 为 ／ ２ ０２ 。而 由二叉树理论知 ： ＝ ｘ （ 、 ） ｄ ｔ ｇ 券 两 值 ｅｐ 盯 ／ ， ／ ｜ 、 价 饔 债 １ １ ５ １ｕ ａ＝ｅｐ ｒｔ ， ／ ， ｘ （△） Ｐ＝（ ａ—ｄ ／ ｕ— ） 这 里 ｒ为无 风 险利 率 ， 为股 价 ｌ 券 格 ）（ ｄ ， 波 动率 。 于是在 表单 的 Ｂ ６处 输入 ： Ｘ （ ４ Ｓ Ｒ （ ５ ） 回车 后 Ｅ ｃｌ ＝Ｅ Ｐ Ｂ Ｑ Ｔ Ｂ ） ， ｘｅ 图 １ 基本 指 标 图 自动计 算 出 Ｕ的值 并 在 Ｂ ６中显示 。 同理 ， Ｂ 在 ７处 输入 ： ／ ６； Ｂ ＝ｌＢ 在 ８处 Ｆｉ １ Ｂａｓｃ ｉ ｉ ａ ｒｘ ｇ． ｉ ｎｄ ｃ ｔ ｉ 输人 ： Ｘ （２ Ｂ ）在 Ｂ ＝Ｅ Ｐ Ｂ ５ ； ９处输 入 ： Ｂ ＝（ ８一Ｂ ） （ ６一Ｂ ） 可得 到 需 ７／ Ｂ ７便 要 的数值。 然后 ， 在表单的空白单元格 ， 比如 Ｄ 处输人 ： ５ ＝￥Ｂ ￥１回车后会发现该单元格中显示 为 ５ ， ， Ｏ 即股票 的初始价格 。接下来在 Ｄ ５的右上角即 Ｅ ４处输入： Ｄ ￥Ｂ ￥６ 回车后 Ｅ ＝５ ， ４中显示 的将是股 票在一个 步长后上涨 的价格。此处输入的公式 中加人美元符号“ 的 目的是为了使在后面复制粘贴该单元格的公 ￥” 式时不会改变其相应的运算规律。接下来便将刚才输人的公式复制后依次粘贴到 Ｅ ４右上方的单元格 Ｆ ３ 和Ｃ ２中 ， 你会发现这些单元格会 自动显示 出要计算的数值 ， 此时 ， 二叉树 的一个分支 已经生成好 了。同 理， Ｄ 在 ５的右上角即 Ｅ 处输入 ： Ｄ ￥Ｂ￥７ 回车后可得到一个步长后股价下降的价格 ， ６ ＝ ５ ， 然后将该单
二叉树模型计算公式（文档6篇）
二叉树模型计算公式（文档6篇）以下是网友分享的关于二叉树模型计算公式的资料6篇，希望对您有所帮助，就爱阅读感谢您的支持。
第一篇二项式期权定价模型1. 实验名称：二项式期权定价模型2. 实验目的：利用二叉树期权定价模型公式Excel 模板计算期权价格。
3. 基本原理计算到期时资产价值的分布，求出资产的期望值，用适当的贴现率计算现值，得到资产的当前价值。
i i n i （1）计算n 期中上升i 次的概率：P -p -) ；i (n ) =C n p (1（2）计算在终期时的价格分布：S ni =S 0u i d (n -i ) （3）计算期权的价值：Call i (n -i ) i (n -i ) ，=max(S u d -K ,0) Put =max(K -S u ,0) ；ni 0ni 0dn n（4）计算终期时的期望值：ECall =（5）计算期权在起初时刻的价值：Call =e -RT ∑P (i ) Call n i =0ni ，EPut =∑P (i ) put n i =0ni ；ECall =e -RT ∑Ci =0in n i n p i (1-p ) n -i max(S 0u i d (n -i ) -K ,0) Put =e-RT EPut =e -RT ∑C i =0n p i (1-p ) n -i max(K -S 0u i d (n -i ) ,0) 。
4. 实验数据域内容已知股票价格为50，执行价格为50，时间为半年，无风险利率为5%，波动率为20%，分为10个时间段，利用二叉树定价模型计算看涨看跌期权的价格。
5. 操作过程与结果（1）定义变量的符号在单元格B2—B14中分别输入S 、K 、T 、R 、VOL 、n 、dt 、u 、d 、G-factor 、D-factor 、p 分别表示股票价格、期权执行价格、期权有效期、无风险利率、股价波动率、时段数、时段、上升因子、下降因子、增长因子、贴现因子、风险中性概率。
【IT专家】使用Excel电子表格表示树层次结构,以便Python CSV reader轻松解析？
本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系使用Excel 电子表格表示树层次结构，以便Python CSV reader 轻松解析？使用Excel 电子表格表示树层次结构，以便Python CSV reader 轻松解析?[英]Represent a tree hierarchy using an Excel spreadsheet to be easily parsed byPython CSV reader? I have a non-technical client who has some hierarchical product datathat I’ll be loading into a tree structure with Python. The tree has a variable number of levels, and a variable number nodes and leaf nodes at each level.我有一个非技术客户端，他有一些层次化的产品数据，我将用Python 将这些数据加载到树结构中。
树具有可变的级别数，以及每个级别的可变数量节点和叶节点。
The client already knows the hierarchy of products and would like to put everything into an Excel spreadsheet for me to parse.客户已经知道产品的层次结构，并希望将所有东西都放到一个Excel 电子表格中以供我解析。
What format can we use that allows the client to easily input and maintain data, and thatI can easily parse into a tree with Python’s CSV? Going with a column for each level isn’t without its hiccups (especially if we introduce multiple node types)我们可以使用什么格式来允许客户端轻松地输入和维护数据，以及我可以轻松地用Python 的CSV 解析成树?为每一层使用一列并不是没有问题(特别是如果我们引入多个节点类型)13For future readers, I ended up using a column-based hierarchy where each row is thecomplete traversal to a leaf. So you end up with as many rows as there are leafs.对于未来的读者，我最后使用了一个基于列的层次结构，其中每一行都是对叶子的完整遍历。
excel决策树的使用详解
excel决策树的使用详解Excel决策树的使用详解一、引言在现代社会中，决策是每个组织和个人都需要面对的重要问题。
决策树作为一种常用的决策分析工具，被广泛应用于各个领域，帮助人们做出更加明智的决策。
而Excel作为一种常见的办公软件，也提供了决策树的功能，使得决策分析更加方便和高效。
本文将详细介绍如何使用Excel决策树来进行决策分析。
二、什么是决策树决策树是一种用图形方式表示的决策模型，它以树的形式呈现出各种可能的决策路径和相应的结果。
决策树的根节点表示决策的起点，分支表示不同的决策选项，叶节点表示最终的决策结果。
通过分析和比较各个分支的决策结果，可以找到最佳的决策路径。
三、Excel决策树的使用步骤使用Excel决策树进行决策分析可以按照以下步骤进行：1. 创建决策树在Excel中，可以使用形状工具或插入图片的方式创建决策树的结构。
可以使用矩形表示决策节点，使用箭头表示决策路径。
在每个节点上，可以填写对应的决策选项或结果。
2. 添加条件和权重在每个分支节点上，可以添加条件和权重。
条件是指影响决策的因素，例如市场需求、成本等。
权重是指条件的重要程度或影响程度，可以使用0-1之间的数字表示。
根据实际情况，可以为每个分支节点添加不同的条件和权重。
3. 计算得分根据条件和权重，可以为每个分支节点计算得分。
得分是通过将条件与权重相乘后求和得到的。
得分可以帮助决策者对不同的决策路径进行评估和比较。
4. 选择最佳路径根据每个叶节点的得分，可以选择得分最高的路径作为最佳决策。
最佳路径是根据条件和权重的综合影响而确定的，可以帮助决策者做出最明智的决策。
四、Excel决策树的优势使用Excel决策树进行决策分析有以下几个优势：1. 简单易用Excel是一种常见的办公软件，几乎每个人都有接触和使用的经验。
因此，使用Excel决策树进行决策分析非常简单易用，无需学习复杂的工具和技术。
2. 灵活性强Excel提供了丰富的功能和工具，可以根据实际需求对决策树进行定制和调整。
Excel计算欧式看涨期权的价格二叉树
(下转第157页)Excel 计算欧式看涨期权的价格二叉树鲍世杰（衡水学院数学与计算机学院河北衡水053000）【摘要】：欧式看涨期权是基于标的股票的衍生证券，可以利用股票的二叉树模型通过链锁法求解欧式看涨期权的初始价格，本文主要采用excel 通过股票的二叉树计算欧式看涨期权的初始价格，并且可以把其中的参数设为变量，表单建立后只需修改参数值就可以重新计算欧式看涨期权的价格，因此具有很大的实用性。
【关键词】：欧式看涨期权；衍生证券；二叉树一、引言：随着金融市场的不断发展衍生证券也逐渐的引入中国的证券市场，欧式看涨期权作为基本的衍生证券也进入中国的证券市场，欧式看涨期权的定价主要由标的的股票决定的，【1】股票的二叉树、欧式看涨期权二叉树是其中重要的一种分析方法，本文利用excel 工具计算欧式看涨期权。
二、股票二叉树、期权二叉树【2】欧氏看涨期权：认购期权(call)是一种合约。
合约持有者有权利却无义务在规定的时间或之前按指定的价格买入特定数量的某种标的资产。
建立股票简化二叉树应用【3】链式法则计算欧式看涨期权二叉树三、利用excel 计算欧式看涨期权打开excel 以J1单元格为顶点建立股票的二叉树模型，J11为顶点建立欧氏看涨期权的二叉树模型。
A1键入100，B1键入股价，B 列键入为解释A 列数值代表的意义，以下同理。
A2单元格键入105，B2键入执行价格，A3单元格键入5，B3键入期数，A7键入0.9，B7键入d 值，A8键入1.1，B8键入u 值，A11键入0.95，B11键入，A12键入0.7564，B12键入q ，A13键入0.2436，B13键入1-qJ1中键入公式“=A1”，I2中键入“=J1*$A$7”，在K2中键入公式“=J1*$A$8”，然后选择I2单元格的左下对角单元格复制I2中公式即可，直到E6。
在K2右下单元格中复制K2公式直到Q6，依次类推填满所需要的单元格，从而得到股票的二叉树。
《运筹学》使用Excel求解线性规划问题
第三节使用Excel求解线性规划问题利用单纯形法手工计算线性规划问题是很麻烦的。
office软件是一目前常用的软件，我们可以利用office软件中的Excel工作表来求解本书中的所有线性规划问题。
对于大型线性规划问题，需要应用专业软件，如Matlab，Lindo，lingo等，这些软件的使用这里我们不作介绍，有需要的，自己阅读有关文献资料。
用Excel工作表求解线性规划问题，我们需要先设计一个工作表，将线性规划问题中的有关数据填入该工作表中。
所需的工作表可按下列步骤操作：步骤1 确定目标函数系数存放单元格，并在这些单元格中输入目标函数系数。
步骤2 确定决策变量存放单元格，并任意输入一组数据。
步骤3 确定约束条件中左端项系数存放单元格，并输入约束条件左端项系数。
步骤4 在约束条件左端项系数存放单元格右边的单元格中输入约束条件左端项的计算公式，计算出约束条件左端项对应于目前决策变量的函数值。
步骤5 在步骤4的数据右边输入约束条件中右端项（即常数项）。
步骤6 确定目标函数值存放单元格，并在该单元格中输入目标函数值的计算公式。
例建立如下线性规划问题的Excell工作表：1212121212max1502102310034120..55150,0z x xx xx xs tx xx x=++≤⎧⎪+≤⎪⎨+≤⎪⎪≥⎩解：下表是按照上述步骤建立的线性规划问题的Excell工作表。
其中：D4=B2*B4+C2*C4, D5=B2*B5+C2*C5 , D6=B2*B6+C2*C6, C7= B2*B1+C2*C1 。
建立了Excel工作表后，就可以利用其中的规划求解功能求相应的线性规划问题的解。
求解步骤如下：步骤1单击[工具]菜单中的[规划求解]命令。
步骤2 弹出[规划求解参数]对话框，在其中输入参数。
置目标单元格文本框中输入目标单元格；[等于]框架中选中[最大值＼最小值］单选按钮。
步骤3 设置可变单元格区域，按Ctrl键，用鼠标进行选取，或在每选一个连续区域后，在其后输入逗号“，”。
Excel 财务应用 决策树概述
Excel 财务应用 决策树概述决策树是用二叉树图形来表示处理逻辑的一种工具，它可以直观、清晰地表达加工的逻辑要求，特别适合于判断因素比较少、逻辑组合关系不复杂的情况。
1．决策树的组成决策树由决策节点、方案枝、事件节点、概率枝和结果节点几部分按照一定的比例关系联结而成的树状图。
其中，决策节点通常用小方框表示，它表示需要在此处进行决策，从它向后引出的每一分枝代表可能选取的一个策略或者方案；事件节点用小圆圈表示，从它引出的分枝代表其后继状态，分枝上标明的数字表示事件在该状态下发生的概率，因此，称这种枝为概率枝；结果节点为决策树的末梢，用小三角表示，代表决策问题的一个可能结果，旁边的数字为这种情况下的益损值。
如图9-88所示为一个决策树模型。
图9-88 决策树2．决策树的算法在数据挖掘中，决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用于决策，如银行工作人员用决策树来预测贷款风险。
常用的决策树算法有CHAID 、CART 和ID3。
● CHAIDCHAID 算法是采用X 2检验法来决定哪个类别预测属性与预测值能最大程度的独立。
● CART针对决策支持与分析技术，提出了基于决策树改进的CART 算法。
该算法由树生长和树剪枝两部分构成，具有辨识相关输入的能力。
由于引入了递归最小二乘估计器，因此对线性模型可降低计算量，并采用模糊技术处理不连续的边界问题。
● ID3ID3算法的基本思想是贪心算法，采用自上而下的分而治之的方法来构造决策树。
首先检测训练数据集的所有特征，选择信息增益最大的特征建立决策树根节点，由该特征的不同取值建立分枝，对各分枝的实例子集递归；然后，用该方法建立树的节点和分枝，直到某一子集中的数据都属于同一类别，或者没有特征可以再用于对数据进行分割为止。
3．决策树的优缺点提 示 建立决策树的过程，即树的生长过程是不断的把数据进行切分的过程，每次切分对应一个问题，也对应着一个节点。
股票期权二叉树定价-excel-VBA程序
Sub期权定价（）Dim i As Long'将输入的参数的值赋给相应的变量s0 = Worksheets(1).Cells(1,2) x =Worksheets(1).Cells(2, 2) r =Worksheets(1).Cells(3, 2) s =Worksheets(1).Cells(4, 2) t =Worksheets(1).Cells(5, 2) n =Worksheets(1).Cells(6, 2) '生成表格Worksheets(1).Cells(1,4)="期数"Worksheets(1).Cells(2, 4)="时间(年)" Worksheets(1).Cells(3, 4)="上行乘数" Worksheets(1).Cells(4, 4)="下行乘数" Worksheets(1).Cells(5, 4)="股票价格”Worksheets(1).Cells(n + 6, 4)="执行价格" Worksheets(1).Cells(n + 7, 4)="上行概率" Worksheets(1).Cells(n + 8, 4)="下行概率" Worksheets(1).Cells(n + 9, 4)="买入期权价格" '合并相应单元格Set rr1 = Ran ge("D5")For i = 1 To nSet rr1 = Union(Range("D" & (5 + i)), rr1) Nextrr1.SelectWith Selecti on.Horiz on talAlig nment = xlGeneral .VerticalAlig nment =xlBottom .WrapText = False.Orie ntati on = 0.Addl ndent = False」nden tLevel = 0.Shri nkToFit = False .Readi ngOrder =xlC on text .MergeCells = TrueEnd With'设置格式居中With Selection.HorizontalAlignment = xlCenter .VerticalAlignment = xlCenter .WrapText =False .Orientation = 0 .AddIndent = False .IndentLevel = 0 .ShrinkToFit =False .ReadingOrder = xlContext .MergeCells = TrueEnd With'合并相应单元格Set rr2 = Range("D" & (n + 9))For i = 1 To nSet rr2 = Union(Range("D" & (n + 9 + i)), rr2) Nextrr2.SelectWith Selection.HorizontalAlignment = xlGeneral .VerticalAlignment = xlBottom .WrapText =False .Orientation = 0 .AddIndent = False .IndentLevel = 0 .ShrinkToFit =False .ReadingOrder = xlContext .MergeCells = TrueEnd With'设置格式居中With Selection.HorizontalAlignment = xlCenter .VerticalAlignment = xlCenter .WrapText =False .Orientation = 0 .AddIndent = False .IndentLevel = 0 .ShrinkToFit =False .ReadingOrder = xlContext .MergeCells = TrueEnd With'计算表格相应内容'期数Worksheets(1).Cells(1, 5) = 0 For i = 1 To n Worksheets(1).Cells(1, 5 + i) = i Next'时间(年) Worksheets(1).Cells(2, 5) = 0For i = 1 To nWorksheets(1).Cells(2, 5 + i) = t / (12 * n) * i Next'上行乘数u = Exp(s * (t / (12 * n)) A 0.5)Worksheets(1).Cells(3, 5) = u'下行乘数d = 1 / uWorksheets(1).Cells(4, 5) = d '股票价格For i = 1 To n + 1Worksheets(1).Cells(4 + i, 4 + i) = 50 * d A (i - 1)NextFor i = 1 To nFor j = i To nWorksheets(1).Cells(4 + i, 5 + j) = Worksheets(1).Cells(4 + i, 4 + j) * uNextNext'执行价格Worksheets(1).Cells(n + 6, 5 + n) = x'上行概率、下行概率p = ((r * t) / (12 * n) + 1 - d) / (u - d)Worksheets(1).Cells(n + 7, 5 + n) = pWorksheets(1).Cells(n + 8, 5 + n) = 1 - p'买入期权价格'最后一期的期权价值For i = 1 To n + 1 希望是本无所谓有，无所谓无的。
excel决策树的使用详解
excel决策树的使用详解以Excel决策树的使用详解为标题Excel决策树是一种利用Excel软件来构建和分析决策树模型的工具。
决策树是一种常用的机器学习方法，它通过一系列的决策节点和叶节点来表示决策过程，可用于分类和回归问题的建模与预测。
Excel决策树的使用简单、直观，并且无需编程技巧，因此广泛应用于各个领域中的决策问题。
一、创建决策树模型在Excel中创建决策树模型的第一步是准备数据。
通常，数据需要按照特征和目标变量进行分类，并确保数据集中没有缺失值。
接下来，我们可以使用Excel的数据分析工具，如“数据分析”插件中的“分类”功能，来创建决策树模型。
在“数据”选项卡中找到“数据分析”功能，如果没有看到该选项，需要先安装“数据分析”插件。
在打开的对话框中选择“分类”，然后点击“确定”。
在新的对话框中，选择输入和输出数据范围，并设置其他参数，如分类变量和决策树的类型。
最后，点击“确定”即可生成决策树模型。
二、决策树模型的解释和分析生成决策树模型后，我们可以对模型进行解释和分析。
在Excel中，决策树模型以树状图的形式展示，其中每个节点表示一个特征或条件，每个分支表示该特征的不同取值，叶节点表示模型的预测结果。
通过观察决策树模型，可以了解到哪些特征对于决策结果的影响最大，以及在不同取值下的预测结果。
此外，还可以通过计算节点的重要性指标，如信息增益或基尼系数，来评估特征的重要性。
三、使用决策树进行预测生成决策树模型后，可以使用该模型进行预测。
在Excel中，可以通过输入待预测样本的特征值，然后利用决策树模型进行预测。
具体操作是在Excel表格中新建一行，输入待预测样本的特征值，然后使用“数据”选项卡中的“分类”功能的“预测”选项来进行预测。
在打开的对话框中，选择输入数据范围和决策树模型，然后点击“确定”即可得到预测结果。
四、决策树模型的评估和优化评估决策树模型的性能是非常重要的，可以通过交叉验证、混淆矩阵等方法来评估模型的准确性和稳定性。
二叉树前序和中序遍历求后序 表格法
二叉树前序和中序遍历求后序表格法1.概述二叉树是计算机科学中常见的数据结构，它可以用来表示树形结构的数据。
在二叉树的遍历中，前序遍历、中序遍历和后序遍历是三种重要的遍历方式。
本文将介绍如何通过前序遍历和中序遍历的结果来求出二叉树的后序遍历结果，以及如何使用表格法来进行求解。
2.二叉树遍历的概念在二叉树中，前序遍历指的是首先访问根节点，然后再递归地前序遍历左子树和右子树；中序遍历指的是先递归地中序遍历左子树，然后访问根节点，最后再递归地中序遍历右子树；后序遍历指的是先递归地后序遍历左子树和右子树，最后再访问根节点。
在本文中，我们将讨论如何通过前序遍历和中序遍历的结果来求出后序遍历的结果。
3.二叉树的定义我们需要了解二叉树的定义。
二叉树是一种树形结构，它的每个节点最多有两个子节点，分别为左子节点和右子节点。
对于任意一个节点，它的左子树和右子树也分别是二叉树。
如果一个节点没有左子树或者右子树，我们称其为叶子节点。
二叉树一般用递归的方式来定义，并且可以通过链式存储结构或者顺序存储结构来实现。
4.二叉树前序和中序遍历求后序接下来，我们将介绍如何通过二叉树的前序遍历和中序遍历结果来求出后序遍历的结果。
4.1 基本思路我们知道前序遍历的顺序是根节点、左子树、右子树，中序遍历的顺序是左子树、根节点、右子树。
假设我们已经知道了二叉树的前序遍历序列和中序遍历序列，那么我们可以通过这两个序列来确定二叉树的结构。
具体地，我们可以通过前序遍历序列找到根节点，然后在中序遍历序列中找到该根节点的位置，这样就可以确定左子树和右子树的中序遍历序列。
再根据左子树和右子树的节点数目，我们可以在前序遍历序列中确定左子树和右子树的前序遍历序列。
我们可以递归地对左子树和右子树进行求解，直到最终得到二叉树的后序遍历序列。
4.2 具体步骤具体地，通过前序遍历序列和中序遍历序列求后序遍历序列的步骤如下：1）在前序遍历序列中找到根节点2）在中序遍历序列中找到根节点的位置，确定左子树和右子树的中序遍历序列3）计算左子树和右子树的节点数目，确定左子树和右子树的前序遍历序列4）递归地对左子树和右子树进行求解5）最终得到二叉树的后序遍历序列4.3 表格法求解除了上述的基本思路和具体步骤外，我们还可以通过表格法来求解二叉树的后序遍历序列。
easyexcel填充模板,数据树形
easyexcel填充模板,数据树形
以下是一个简单的Excel填充模板,可以用于构建数据树形:
1. 在Excel中选择要构建数据树的列。
数据树形通常基于一列或多列数据。
2. 在列中键入要填充的值。
这些值可以是数字、文本或日期等。
3. 使用“填充”或“加”选项卡,在空白单元格中自动填充值。
4. 如果需要,可以使用筛选或排序功能来筛选或排序数据,以便更好地组织数据树形。
5. 将数据树形可视化,使用图表、图形或表格等工具来呈现。
以下是一个示例,展示了如何使用Excel填充模板来构建一个基于列的数据树形:
假设我们要构建一个基于“姓名”、“年龄”、“性别”三列数据的树形,以记录员工的基本信息:
1. 在“姓名”列中键入员工的基本信息,例如姓名、年龄、性别。
2. 在“年龄”列中键入员工的年龄,例如18、19、20等等。
3. 在“性别”列中键入员工的性别,例如男、女、其他等等。
4. 选中“姓名”、“年龄”、“性别”这三列。
5. 在“填充”或“加”选项卡中,选择“值”下拉菜单中的“从其他列中选择”。
6. 选择“其他列”中的任意一个列,例如“地址”、“联系方式”、“贡献”等等。
7. 使用筛选或排序功能来筛选或排序数据,以更好地组织数据
树形。
8. 将数据树形可视化,使用图表、图形或表格等工具来呈现。
9. 在Excel中,可以根据不同的需求和情况,重复上述步骤,构建出更多不同类型的数据树形。
二叉树模型
一个时期后到期的看涨期权的价格
注意： d < exp(r*T) < u 以避免套利 构筑一个无风险的组合，价值为：
V = hS - C Vu = hSu - Cu Vd = hSd – Cd 令 Vu = Vd，可以解得 h （对冲比率, hedge ratio）。
到期时价值为：
•不同状态下的对冲比率是不一样的：
C u 2 C ud C ud C d 2 Cu Cd h , hu 2 , hd 2 Su Sd Su Sud Sud Sd
例 S＝100， u＝.25， d＝.20， 则
Su2 = 100(1.25)2 = 156.25 Sud = 100(1.25)(.80) = 100 Sd2 = 100(.80)2 = 64 到期时，期权价值为：
一步之后，期权的价值为：
pCu 2 (1 p)Cud (.6)56.25+(.4)0.0 Cu = 31.54 1 r 1.07 pCdu (1 p)Cd2 (.6)0.0 (.4)0.0 Cd 0.0 1 r 1.07
因而，期权现在的价值为：
pC u (1 p)C d C 1 r (.6)31.54 (.4)0.0 17.69 1.07
如果股价从100 上涨至125，则组合价值：
299 × $125 + 1,000 × $0.0 = $37,375 收益率为 7% （$34,930）， 新的对冲比率为：
因此卖掉 299股股票，获得299×($125) = $37,375，投资于无风险利率。
excel 分类树型
excel 分类树型
Excel分类树型是指在Excel中使用分类树型结构对数据进行分层展示和分析的方法。
通过该方法，可以将数据按照不同的维度进行分类，从而实现数据的更加细致的分析和比较。
Excel分类树型可以广泛应用于各种类型的数据分析，例如销售额分析、客户群体分析、产品销售量分析等。
具体操作过程包括先选择需要展示的数据列，然后将其按照不同的分类维度进行分组，最后使用Excel中的数据透视表或者图表工具进行展示和比较。
Excel分类树型的优点在于可以对大量数据进行快速的分层展示和分析，同时还可以根据需要对分类维度进行灵活的调整和修改。
缺点在于需要具备一定的数据整理和分析能力，同时对于复杂数据的处理可能需要使用专业的数据分析软件。
总之，Excel分类树型是一种简单实用的数据分析方法，可以帮助用户更好地理解数据，并从中发现有价值的信息和规律。
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