数学建模投资收益和风险的模型
投资问题数学建模
投资问题数学建模投资问题的数学建模是将投资问题转化为数学模型，并通过求解模型来得到最优的投资策略。
首先，我们需要定义一些变量：- t：投资期限，表示投资的时间长度。
- I(t)：在t时刻的投资金额。
- R(t)：在t时刻的投资收益率。
- C(t)：在t时刻的现金流。
- X(t)：在t时刻的投资组合，包括不同的投资品种和金额。
然后，我们可以根据投资问题的具体情况，建立数学模型。
以下是一些常见的投资问题数学建模方法：1. 简单的投资决策问题：假设只有一个投资品种，且投资金额恒定，我们可以使用期望收益率来衡量投资的性能。
数学模型如下：```max E[R(t)] - I(t)```该模型表示在投资期限为t的情况下，最大化期望收益率与投资金额的差值。
2. 多个投资品种的优化投资问题：假设有多个不同的投资品种可供选择，并且每个品种有不同的收益率和风险。
我们可以使用资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model, CAPM）或马科维茨组合理论（Markowitz Portfolio Theory）等模型来进行优化投资决策。
3. 动态投资决策问题：假设投资策略随时间变化，我们可以使用动态规划方法来建立模型。
这通常涉及到投资组合的再平衡和资产配置调整等决策。
4. 投资组合优化问题：假设有多个不同的投资品种可供选择，并且每个品种有不同的收益率、风险和相关性。
我们可以使用马科维茨组合理论等模型来建立投资组合的最优权重分配模型。
以上只是一些常见的投资问题数学建模方法，具体的建模方法需要根据具体的投资问题来确定。
需要注意的是，在建立数学模型时，还需要考虑到实际的投资限制和约束条件，如最小投资金额、投资品种的限制和杠杆效应等。
投资的收益和风险的数学建模
当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时， 人们就要在深入调查研究、 了解 对 象 信息、 作出简 化假设、 分析内在规律等工作的基础上， 用数学的符号和语言， 把它表述为数学式子， 也 就 是 数 学 模 型， 然 后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题 并 接受 实 际 的 检 验。 这 个 建 立 数 学 模 型 的 全 过 程就 称 为 数学建模。MATLAB 是一种准确、 可靠的科学计算 标 准 软 件， 它具 有 强 大 的 矩阵 运 算 功能 与 函 数 多 样 性 功能， 是数学建模中常用的工具。 一般说来， 在现代商业、 金融投资中， 投资者总是希望实现收益最大化， 关注于采用什么样的投资方式 可以使总收益最大。然而投资是要承担风险的， 而且高收益总是伴随着高风险， 收益与风险之间存在着难 以调和的矛盾。怎样兼顾两者， 寻找切实可行的决策思想， 是投资的收益和风险决策的一个重要问题。 一、 问题的提出 1， 2， ……， n) 可以选择， 市场上有 n 种资产 s i ( i = 0 ， 现 用 数 额 为 M 的 相当大 的 资 金 进 行 一个 时 期的 投资。这 n 种资 产 在这 一 时 期 内 购 买 s i 的 平 均 收益 率 为 r i ， 风险损失率为 qi ， 投 资越 分 散， 总的 风 险 越 小， 总体风险可用投资的 s i 中最大的一个风险来度量。 购买 s i 时 要 付 交 易 费 ( 费 率 p i ) ， 当购买额不超过给定值 u i 时， 交 易 费 按 购 买 u i 计 算。 另 外， 假定同 期银行存款利率是 r0 ( r0 = 5 % ) ， 既无交易费又无风险。 已知 n = 4 时相关数据为
x = 0． 000 0 x= 0 x= 0 x = 0． 000 0
数学建模：投资问题
投资的收益与风险问题摘要对市场上的多种风险资产和一种无风险资产（存银行）进行组合投资策略的设计需要考虑两个目标：总体收益尽可能大和总体风险尽可能小，而这两个目标在一定意义上是对立的。
本文我们建立了投资收益与风险的双目标优化模型，并通过“最大化策略” ，即控制风险使收益最大，将原模型简化为单目标的线性规划模型一；在保证一定收益水平下，以风险最小为目标，将原模型简化为了极小极大规划模型二；以及引入收益——风险偏好系数，将两目标加权，化原模型为单目标非线性模型模型三。
然后分别使用Matlab 的内部函数linprog ，fminmax ，fmincon 对不同的风险水平，收益水平，以及偏好系数求解三个模型。
关键词：组合投资，两目标优化模型，风险偏好2•问题重述与分析3.市场上有”种资产(如股票、债券、，).：0 丨.小供投资者选择，某公司有数额为匸的一笔相当大的资金可用作一个时期的投资。
公司财务分析人员对这种资产进行了评估，估算出在这一时期内购买•「的平均收益率为c，并预测出购买T的风险损失率为％。
考虑到投资越分散，总的风险越小，公司确定，当用这笔资金购买若干种资产时，总体风险可用所投资的：中最大的一个风险来度量。
购买」要付交易费，费率为;■.，并且当购买额不超过给定值•；..时，交易费按购买■；.计算(不买当然无须付费)。
另外，假定同期银行存款利率是：，且既无交易费又无风险。
(•1、已知" ；时的相关数据如下:试给该公司设计一种投资组合方案，即用给定的资金有选择地购买若干种资产或存银行生息,使净收益尽可能大，而总体风险尽可能小。
2、试就一般情况对以上问题进行讨论，并利用以下数据进行计算。
本题需要我们设计一种投资组合方案，使收益尽可能大，而风险尽可能小。
并给出对应的盈亏数据，以及一般情况的讨论。
这是一个优化问题，要决策的是每种资产的投资额，要达到目标包括两方面的要求：净收益最大和总风险最低，即本题是一个双优化的问题，一般情况下，这两个目标是矛盾的，因为净收益越大则风险也会随着增加，反之也是一样的，所以，我们很难或者不可能提出同时满足这两个目标的决策方案，我们只能做到的是：在收益一定的情况下，使得风险最小的决策，或者在风险一定的情况下，使得净收益最大，或者在收益和风险按确定好的偏好比例的情况下设计出最好的决策方案，这样的话，我们得到的不再是一个方案，而是一个方案的组合，简称组合方案。
数学建模：第六章建模范例三
103.133872
(3)
101.310287
(3,1)
98.472872
(5)
96.731702
(5,1)
94.787533
(5,2)
92.480158
(5,3)
90.844949
(5,3,1)
4108.656375
(5,5)
*
M=5000万元，n=10年基金使用最佳方案（单位：万元）
3
改为
4
利用
5
软件求解（程序略）M=5000万元，
6
n=10年基金使用最佳方案：（单位：万元）
7
*
M=5000万元，n=10年基金使最佳方案（单位：万元）
存1年定期
存2年定期
存3年定期
存5年定期
取款数额（到期本息和）
每年发放奖学金数额
第一年初
105.650679
103.527252
220.429705
2.255
*
由上表可得，任何最佳存款策略中不能存在以下的存款策略(1,1),(2,1),(2,2),(3,2)和（3,3）。
由1,2,3,5四种定期能够组成的策略（5年定期不重复） 只能有（1）,（2）,（3）,（3,1）,(5), (5,1), (5,2), (5,3), (5,3,1)九种，
*
根据以上的推理，可得n年的最优存储方案公式二为：
据上公式用
可以求得n=10年，M=5000万元时
基金使用的最优方案：（单位：万元）
每年奖学金：
问题三求解：
方案一：只存款不购买国库券
1
因学校要在基金到位后的第3年举行校庆，所以此年奖金应是其他年度的1.2倍，
数学建模—投资的收益和风险问题
数学建模—投资的收益和风险问题投资一直是人们追逐财富增值的方式之一。
然而，投资市场的不确定性和风险给人们带来了很大的挑战。
数学建模作为一种解决问题的工具，可以帮助我们分析和评估投资的收益和风险。
本文将从数学建模的角度探讨投资的收益和风险问题。
一、投资收益的数学建模投资收益是投资者最关心的问题之一，通过数学建模我们可以对投资收益进行评估和预测。
常用的数学模型之一是股票价格的随机过程模型，其中最经典的是布朗运动模型。
布朗运动模型假设股票价格的波动符合随机游走过程，即无论是股票的上涨还是下跌都服从正态分布。
在这个模型中，我们可以通过计算出股票价格的期望回报和标准差，来评估投资的收益和风险。
除了布朗运动模型，我们还可以利用时间序列分析来预测股票价格的变动趋势。
时间序列分析是一种利用历史数据来分析未来走势的方法，通过建立股票价格与时间的数学模型，可以得到股票价格的预测值。
然而，需要注意的是，时间序列分析并不能完全预测未来的变动，因为股票价格受到很多因素的影响，例如市场供求关系、公司业绩等。
二、投资风险的数学建模除了投资收益，投资风险也是投资者非常关注的问题。
投资风险是指投资在市场变动中可能遭受的损失和波动程度，通过数学建模我们可以对投资风险进行量化评估。
常用的风险评估方法之一是价值-at-风险（Value at Risk，VaR）模型。
VaR模型以一定的概率来评估投资可能遭受的最大损失。
该模型通过构建投资组合的收益分布函数，计算出投资组合在给定概率下可能遭受的最大损失。
VaR模型可以帮助投资者合理地控制风险，制定适当的投资策略。
除了VaR模型，我们还可以利用随机模拟方法来评估投资风险。
随机模拟方法通过生成一系列符合规定分布的随机数，来模拟投资组合的收益分布。
通过模拟大量的随机数，我们可以得到投资组合可能的收益和风险情况，进而评估投资的风险。
三、数学建模在投资决策中的应用数学建模在投资决策中有着广泛的应用。
数学建模—投资的收益和风险问题
学建模二号：名：级：投资的收益和风险问题摘要：某投资公司现有一大笔资金（8000 万），可用作今后一段时间的市场投资，假设可供选择的四种资产在这一段时间的平均收益率分别为 r i ，风险损失率分别为 q i 。
考虑到投资越分散，总的风险越小，公司确定，当用这笔资金购买若干种资产时，总体风险可用所投资的资产中最大的一个风险来度量。
另外，假定同期银行存款利率是 r0 =5%。
具体数据如下表：对于第一问，我建立了一个优化的线性规划模型，得到了不错的结果。
假设 5 年的投资时间，我认为五年末所得利润最大可为：37.94 亿。
具体如何安排未来一段时间内的投资，请看下面的详细解答。
如果可供选择的资产有如下15 种，可任意选定投资组合方式，就一般情况对以上问题进行讨论，结果又如何？对于第二问，考虑独立投资各个项目的到期利润率，通过分析，发现数据中存在着相互的联系。
由此，我建立了一个统计回归模型x5=a0+a1*x4+a2*x3+a3*x2+a4*x1+a5*x1^2+a6*x2^2+a7*x3^2+a8*x4^2通过这个模型，我预测了今后5年各个项目的到期利润率。
如第一个项目今后五年的到期利润率为：第一年：0.1431 第二年：0.1601 第三年：0.0605 第四年：0.1816 第五年：0.1572 。
（其他几个项目的预测祥见下面的解答）考虑风险损失率时，定义计算式为：f=d*p;d 为该项目 5 年内的到期利润率的标准差，p 为到期利润率；考虑相互影响各个项目的到期利润率时，我们在第一个模型的基础上建立一新的模型：x5=a10+a11*x4+a12*x3+a13*x2+a14*x1+a15*y5 y5=a20+a21*y4+a22*y3+a23*y2+a24*y1+a25*x5 （两个项目互相影响的模型） x5=a10+a11*x4+a12*x3+a13*x2+a14*x1+a15*y5+a16*z5y5=a20+a21*y4+a22*y3+a23*y2+a24*y1+a25*z5+a26*x5z5=a30+a31*z4+a32*z3+a33*z2+a34*z1+a35*x5+a37*y5（三个项目互相影响的模型）通过解方程组，我们可以预测出今后五年的到期利润率。
数学建模在金融风险管理中的应用
数学建模在金融风险管理中的应用在金融领域，风险管理是至关重要的一项任务。
而数学建模作为一种有效的工具，被广泛应用于金融风险管理中。
本文将就数学建模在金融风险管理中的应用进行探讨。
一、风险管理概述金融机构面临着各种各样的风险，包括市场风险、信用风险、操作风险等等。
风险管理旨在通过识别、评估和控制这些风险，保护机构及投资者的利益。
传统的方法主要依赖于经验和直觉，但随着金融市场的复杂化，需要更加科学的方法来进行风险管理。
二、数学建模在金融风险管理中的应用1. 风险评估模型数学建模可以帮助建立风险评估模型，通过分析大量的历史数据和市场行为，预测未来可能的风险事件。
常用的风险评估模型包括马尔可夫模型、蒙特卡洛模拟等，它们能够为金融机构提供更加准确和可靠的风险评估数据。
2. 投资组合优化数学建模可以帮助金融机构进行投资组合优化，即在给定的风险偏好和收益目标下，选择最佳的投资组合。
通过运用数学建模和优化算法，可以找到最优的投资权重以达到最大的收益或最小的风险。
3. 风险分散和对冲数学建模可以帮助金融机构进行风险分散和对冲，即通过投资多种不同类型的资产，降低整体风险。
利用数学建模，可以更好地理解不同资产之间的相关性，并通过对冲操作来降低特定风险。
4. 金融衍生品定价数学建模在金融衍生品定价中也发挥着重要作用。
通过建立数学模型，可以对金融衍生品的价值进行评估和定价，为交易双方提供公正和合理的价格。
三、数学建模在金融风险管理中的优势1. 提供准确和可靠的数据数学建模可以通过冷静客观的方式，提供准确和可靠的风险评估数据，避免了主观性和随意性带来的误判和风险。
2. 加强决策的科学性数学建模可以为金融机构提供科学的决策依据，减少决策的随意性和盲目性。
通过对各种可能性进行模拟和计算，可以更好地预测和应对不同风险。
3. 提高效率和精度数学建模可以通过自动化和计算机技术，提高风险管理的效率和精度。
相比传统的手工计算和分析，数学建模可以更快速地处理大量数据和复杂计算，并提供更精确的结果。
常见数学建模模型
常见数学建模模型一、线性规划模型线性规划是一种常见的数学优化方法，广泛应用于工程、经济、管理等领域。
线性规划模型的目标是在给定的约束条件下，求解一个线性目标函数的最优解。
其中，约束条件通常是线性等式或不等式，而目标函数是一个线性函数。
在实际应用中，线性规划模型可以用于生产计划、资源分配、运输问题等。
例如，一个工厂的生产计划中需要确定每种产品的产量，以最大化利润为目标，并且需要满足一定的生产能力和市场需求的约束条件。
二、整数规划模型整数规划是线性规划的一种扩展形式，其目标函数和约束条件仍然是线性的，但变量需要取整数值。
整数规划模型常用于离散决策问题，如项目选择、设备配置等。
例如，一个公司需要决定购买哪些设备以满足生产需求，设备的数量必须是整数，且需要考虑成本和产能的约束。
三、动态规划模型动态规划是一种求解多阶段决策问题的数学方法。
该模型通常包含一个阶段决策序列和一个状态转移方程，通过递推求解最优解。
动态规划模型被广泛应用于资源分配、路径规划、项目管理等领域。
例如，一个工程项目需要确定每个阶段的最佳决策，以最小化总成本或最大化总效益。
在每个阶段，决策的结果会影响到下一个阶段的状态和决策空间，因此需要使用动态规划模型进行求解。
四、图论模型图论是研究图和网络的数学理论。
图论模型常用于解决网络优化、路径规划、最短路径等问题。
例如，一个物流公司需要确定最佳的送货路径，以最小化运输成本或最短时间。
可以将各个地点看作图中的节点，道路或路径看作边，利用图论模型求解最优路径。
五、回归分析模型回归分析是研究变量之间关系的一种统计方法。
回归分析模型通常用于预测和建立变量之间的数学关系。
例如，一个销售公司需要预测未来销售额与广告投入、市场份额等因素的关系。
可以通过回归分析模型建立销售额与这些因素之间的数学关系，并进行预测和决策。
六、排队论模型排队论是研究排队系统的数学理论。
排队论模型常用于优化服务质量、降低排队成本等问题。
数学建模投资风险与收益
数学建模投资风险与收益
投资风险和收益是投资领域中的两个最重要的概念。
投资者在做出最终的决策之前，
必须仔细衡量这两者之间的关系。
投资风险是指可能发生的一系列不确定的事件，这些事件可能会导致投资者在投资过
程中遭受损失。
投资风险包括市场风险、信用风险、流动性风险和操作风险等。
投资收益是指投资者在投资中获得的收益，包括股息、利息、资本利得和其他收益等。
投资者的收益与投资风险密切相关，通常来说，风险越高，收益也就越高，反之亦然。
在数学建模中，我们可以使用各种数学工具和技巧来分析投资风险和收益之间的关系。
例如，我们可以使用统计方法来评估一个投资组合的风险和收益。
通过分析投资组合中每
个资产的历史数据，我们可以得出该组合的风险和收益情况，并通过优化投资组合的资产
配置，实现最大化收益和最小化风险的目标。
另外，我们还可以使用金融工程学中的定价模型来评估投资的风险和收益。
例如，利
用风险价格和风险杠杆来评估投资组合的风险和收益，并通过调整投资组合的配置，使风
险和收益达到最优化。
除了数学建模，我们还可以使用许多其他工具和技巧来帮助我们评估投资风险和收益
之间的关系。
例如，我们可以使用基本面分析来评估股票的价值，使用技术分析来预测股
票价格的变化，使用公司财务分析来评估企业的财务状况等。
总之，投资风险和收益是投资领域中的两个最重要的概念。
通过使用数学建模和其他
工具和技巧，我们可以更加准确地分析投资组合的风险和收益，并实现最优化的投资决
策。
投资的收益和风险问题—数学建模论文
投资的收益和风险问题摘要本论文主要讨论解决了在组合投资问题中的投资收益与风险的相关问题。
分别在不考虑风险和考虑风险的情况下建立相应的数学模型，来使得投资所获得的总利润达到最大。
问题一是一个典型的线性规划问题，我们首先建立单目标的优化模型，也即模型1，用Lingo软件求解，得到在不考虑投资风险的情况下，20亿的可用投资金额所获得的最大利润为153254.4万元。
然后分别分析预计到期利润率、可用投资总资金和各投资项目的投资上限对总利润的影响。
发现利润与利润率成正比的关系；可用投资总额有一个上限，当投资额小于这个上限时，总利润与可用投资额成正比的关系，当大于这个上限时，可用投资额与总的利润没有关系，总利润率保持不变；各项目的投资上限均与目标值呈正相关，项目预计到期利润率越大，该项目投资上限的变动对目标值的影响越大。
问题二是一个时间序列预测问题。
分别在独立投资与考虑项目间的相互影响投资的情况下来对到期利润率和风险损失率的预测。
两种情况下的预测思路与方法大致相同。
首先根据数据计算出到期利润率，将每一个项目的利润率看成一个时间序列，对该序列的数据进行处理，可以得到一个具有平稳性、正态性和零均值的新时间序列。
再计算该序列的自相关函数和偏相关函数，发现该时间序列具有自相关函数截尾，偏自相关函数拖尾的特点，所以可认为该序列为一次滑动平均模型（简称MA(1)）。
接着，用DPS数据处理系统软件中的一次滑动平均模型依次预测出各项目未来五年的投资利润率。
对于风险损失率，我们用每组数据的标准差来衡量风险损失的大小，将预测出来的投资利润率加入到样本数据序列中，算出该组数据的标准差，用该值来衡量未来五年的风险损失率。
具体答案见4.2.2.1问题的分析与求解。
同样在考虑相互影响的情况下，我们运用ARMA(3,1)模型进行预测，结果见4.2.2.2 问题三与问题一类似，也是优化的问题，其目标仍是第五年末的利润最大，而且也没有考虑风险问题，只是约束条件改变了。
数学建模股票多目标规划模型
数学建模股票多目标规划模型
数学建模在股票多目标规划模型中可以起到非常重要的作用。
股票投资是一个复杂的决策过程，需要考虑多个目标和约束条件。
数学建模可以帮助我们将问题转化为数学表达式，并使用数学方法进行求解。
在股票多目标规划模型中，我们需要考虑的目标可能包括风险、收益、流动性等。
我们可以根据投资者的偏好和风险承受能力，权衡这些目标，并建立相应的数学模型。
例如，我们可以使用线性规划模型，将投资组合的权重作为决策变量，收益和风险等目标作为目标函数，约束条件可以包括资金限制、投资比例限制、行业限制等。
通过求解这个数学模型，我们可以得到一个最优的投资组合，从而实现多目标优化。
另外，还可以使用非线性规划或者多目标规划等方法进行建模，以更准确地表示实际情况。
同时，还可以考虑引入时间序列分析、模拟等方法，以提高模型的准确性和可靠性。
需要注意的是，股票市场的变化非常复杂，数学建模只是一种工具，不能保证投资的成功。
在进行股票投资时，还需要考虑市场风险、信息不对称等因素，并做出合理的决策。
数学建模投资收益和风险的模型
数学建模投资收益和风险的模型The following text is amended on 12 November 2020.投资收益和风险的模型摘要在现代商业、金融的投资中，任何理性的投资者总是希望收益能够取得最大化，但是他也面临着不确定性和不确定性所引致的风险。
而且，大的收益总是伴随着高的风险。
在有很多种资产可供选择，又有很多投资方案的情况下，投资越分散，总的风险就越小。
为了同时兼顾收益和风险，追求大的收益和小的风险构成一个两目标决策问题，依据决策者对收益和风险的理解和偏好将其转化为一个单目标最优化问题求解。
随着投资者对收益和风险的日益关注,如何选择较好的投资组合方案是提高投资效益的根本保证。
传统的投资组合遵循“不要将所有的鸡蛋放在一个蓝子里”的原则, 将投资分散化。
一 问题的提出某公司有数额为M （较大）的资金，可用作一个时期的投资，市场上现有5种资产（i S ）(如债券、股票等)可以作为被选的投资项目，投资者对这五种资产进行评估，估算出在这一段时期内购买i S 的期望收益率（i r ）、交易费率(i p )、风险损失率(i q )以及同期银行存款利率0r （0r =3%）在投资的这一时期内为定值如表1，不受意外因素影响,而净收益和总体风险只受i r ,i p ,i q 影响，不受其他因素干扰 。
现要设计出一种投资组合方案, 使净收益尽可能大, 风险尽可能小.表1i i i i 存银行0S 3 0 0 27 1 22 2 25 23212其中0,1,2,3,4,5.i二 问题假设及符号说明问题假设(1)总体风险可用投资的这五种中最大的一个风险来度量；(2)在投资中,不考虑通货膨胀因素, 因此所给的i S 的期望收益率i r 为实际的平均收益率；(3)不考虑系统风险, 即整个资本市场整体性风险, 它依赖于整个经济的运行情况, 投资者无法分散这种风险, 而只考虑非系统风险, 即投资者通过投资种类的选择使风险有所分散；(4)不考虑投资者对于风险的心理承受能力。
1998年大学生数学建模优秀论文风险投资优化模型
n
+ i
+ δ i− ) (i = 1,K n) (i = 1,K n) (i = 1,K n) (i = 1,K n) 即
δ i+ + δ i− = ∆ i =| xi − ui | δ i+ − δ i− = xi + ui δ i+δ i− ≥ 0 δ i+ ≥ 0, δ i− ≥ 0
1-1
下面证条件 δ i+δ i− = 0 可以去掉 min s.t.
i =1 1≤i ≤ n
s.t.
X ∈D
若所求得的最优解 x∗ 中
有 k 个分量满足 xij > uij
k
则目标函数可分为两部分表示为 对此 k 个分量 若令
ϕ( f ) = A + B
其中
B = ω1 ∑ (rij − pij ) xij
j =1
仅与这 k 个分量有关
uij → 0, ( j = 0,1, 2K k )
对此进行修正时 我们考虑将离散问题连续化 即令 ui → 0 续费也趋于零 问题 即 在这样的极限情况下
n
若对应的分量 xi → 0
则手
所的最优解就是实际问题的解
我们再次考虑原规划
max ϕ ( f ) = ω1 ∑ (ri xi − pi max{xi , ui }) − ω2 max{qi xi }
s.t.
( i = 1, 2,K n ) ( i = 1, 2,K n ) ( i = 1, 2,K n )
从而完成了对 f1 的线性化 将 f 2 线性化 设 v 是 qi xi ( i = 1, 2,K n ) 的一个公共上界 对 v 极小化 min v f 2 变为
关于金融投资的收益及风险的数学建模分析
作者： 马思远
作者机构： 南开大学
出版物刊名： 中国经贸
页码： 166-168页
年卷期： 2014年 第20期
主题词： 金融投资;收益;风险;数学模型
摘要：随着市场经济的快速发展和经济体制的逐步完善，我国的金融市场得到了快速发展，并逐步发展到了金融经济阶段，而各类金融投资的工具也层出不穷，因此其影响因素也不同，但是各类投资都存在一定的风险。
因此，在做金融决策时要充分考虑多种因素。
在现代经济市场中金融投资方面其投资收益和风险是目前研究的重点。
而寻找切实可行的决策思想是现代金融投资收益和风险决策的重点。
对此，可以通过数学建模的方法，运用数理统计、运筹学等理论和计算数学实验技术加耐力金融收益和风险优化模型，同时利用Maple和Matlab软件求出不同条件中的最优解，以获取最佳的投资决策方案。
数学建模所有模型用途总结
数学建模所有模型用途总结数学建模是一种将实际问题转化为数学模型并通过数学方法求解的方法和技巧。
它在各个领域都有广泛的应用，可以帮助我们更好地理解和解决现实世界中的问题。
本文将总结数学建模的所有模型用途。
1.优化模型优化模型是数学建模中最常见的一种模型。
它通过建立数学模型来寻找使目标函数达到最大或最小的最优解。
优化模型可以应用于生产调度、资源分配、运输路线规划等问题。
例如，在生产调度中，我们可以利用优化模型来确定最佳的生产计划，以最大化产量或最小化成本。
2.预测模型预测模型是根据已有的数据和规律来预测未来的发展趋势。
它可以应用于经济预测、天气预报、股票市场预测等领域。
例如，在经济预测中，我们可以利用预测模型来预测未来的经济增长率，以帮助政府制定相应的宏观经济政策。
3.决策模型决策模型是用于辅助决策的一种模型。
它可以帮助人们在面对复杂的决策问题时做出科学合理的决策。
决策模型可以应用于投资决策、风险评估、市场营销策略等问题。
例如，在投资决策中，我们可以利用决策模型来评估各种投资方案的风险和收益，以帮助投资者做出明智的投资决策。
4.模拟模型模拟模型是通过建立仿真模型来模拟和分析现实世界中的复杂系统。
它可以帮助人们更好地理解系统的运行规律，并提供决策支持。
模拟模型可以应用于交通流量模拟、气候模拟、环境模拟等领域。
例如，在交通流量模拟中，我们可以利用模拟模型来评估不同的交通管理策略对交通流量的影响，以优化交通系统的运行效率。
5.网络模型网络模型是一种描述和分析网络结构和功能的数学模型。
它可以帮助人们研究和优化网络的布局、传输效率、容错性等问题。
网络模型可以应用于电力网络、通信网络、社交网络等领域。
例如，在电力网络中，我们可以利用网络模型来评估不同的电网布局方案，以提高电力系统的可靠性和稳定性。
6.随机模型随机模型是一种描述和分析随机现象的数学模型。
它可以帮助人们研究随机事件的概率分布、统计特性等问题。
随机模型可以应用于风险评估、信号处理、金融风险管理等领域。
1998年大学生数学建模优秀论文投资收益和风险问题
基本假设
一， 投资行为只能发生在开始阶段，中途不得撤资或追加投资。 二， 任一资产可购买量足够多，足以吸纳全部投资资金。 三，几种资产相互之间不会产生影响，例如股市的涨跌不会影响到债券的 涨跌。 四，财务分析人员对平均收益率和风险的预测值是可信的。 五，M 值足够大，大至可忽略 ui 的影响。（因为一般情况下企业的投资动辄 成百上千万元，而 ui 仅为数百元，故可忽略其影响） 六，公司总会选择满意度高的方案。
? , 模型假设：由问题分析可知，在问题 1 的情况下，风险值只能是 2.5%， 1.5%，5.5%，2.6%，0%中的某一个。
? , 模型的建立与求解： 当风险为 2.5%时，此时购买 S1 的资金超过了 M 的一半。剩余的资金为了追 求最大收益，都将会购买净收益率最大的资产。最后发现所有的资金全部购买 了 S1。净收益率为 27%。 当风险为 1.5%时，可得购买 S1 和 S2 的资金大约各占一半，S2 所耗资金略多 一点。净收益率约为 23%。 当风险为 5.5%时，可得购买 S1 和 S3 的资金大约各占一半，S3 所耗资金略多 一点。净收益率约为 22.5%。 当风险为 2.6%时，可得购买 S1 和 S4 的资金大约各占一半，S4 所耗资金略多 一点。净收益率约为 22.5%。 当风险为 0%时，可得购买 S1 和 S0 的资金大约各占一半，S0 所耗资金略多一 点。净收益率约为 16%。 通过对以上结果的分析，我们发现模型中未体现出总风险随投资的分散而减 小，另外当有某种投资所耗资金超过 M 的一半时，无论其余的资金作何种投资， 总风险都不会发生变化。这些显然都是不符合实际情况的，因此我们需要对条 件进行完善。
当各资产投资份额不同时，即给 S1，S2，S3，S4，S0（银行）投资各不相同时， 将会得到市场总收益与市场总风险的对应关系，在二维坐标（Rj-Q）中其表示 为二维图形。
数学建模投资的风险和效益word精品文档11页
多目标优化摘要：对市场上的多种风险投资和一种无风险资产（存银行）进行组合投资策略的的设计需要考虑连个目标，总体收益尽可能大和总体风险尽可能小，然而，这两目标并不是相辅相成的，在一定意义上是对立的。
模型一应用多目标决策方法建立模型，以投资效益没目标，对投资问题建立个一个优化模型，不同的投资方式具有不同的风险和效益，该模型根据优化模型的原理，提出了两个准则，并从众多的投资方案中选出若干个，使在投资额一定的条件下，经济效益尽可能大，风险尽可能小。
模型二给出了组合投资方案设计的一个线性规划模型，主要思想是通过线性加权综合两个设计目标：假设在投资规模相当大的基础上，将交易费函数近似线性化，通过决策变量化解风险函数的非线性。
【关键字】：经济效益 线性规划模型 有效投资方案 线性加权1. 问题重述投资的效益和风险(2019年全国大学生数学建模竞赛A 题)市场上有n 种资产（如股票、债券、…）S i ( i=1,…n) 供投资者选择，某公司有数 额为M 的一笔相当大的资金可用作一个时期的投资。
公司财务分析人员对这n 种 资产进行了评估，估算出在这一时期内购买Si 的平均收益率为i r 并预测出购买Si 的风险损失率为i q 。
考虑到投资越分散，总的风险越小，公司确定，当用这笔资金 购买若干种资产时，总体风险用所投资的S i 中最大的一个风险来度量。
购买S i 要付交易费，费率为i p ，并且当购买额不超过给定值i u 时，交易费按购买i u 计算（不买当然无须付费）。
另外，假定同期银行存款利率是0r , 且既无交易费又无风险。
（0r =5%） 已知n = 4时的相关数据如下：试给该公司设计一种投资组合方案，即用给定的资金M ，有选择地购买若干种资 产或存银行生息，使净收益尽可能大，而总体风险尽可能小。
2模型的假设与符号说明2.1模型的假设：（1）在短时期内所给出的平均收益率,损失率和交易的费率不变。
（2）在短时期内所购买的各种资产（如股票，证券等）不进行买卖交易。
数学建模解决股票市场交易决策问题
数学建模解决股票市场交易决策问题在当今快速变化和复杂的股票市场中，制定正确的交易决策至关重要。
数学建模是一种有效的方法，可以帮助投资者理解市场行为并制定科学合理的交易策略。
本文将探讨数学建模在解决股票市场交易决策问题中的应用，并介绍几种常用的数学模型。
第一部分：市场行为建模在制定交易策略之前，了解市场行为和规律是至关重要的。
通过数学建模，可以对市场的波动、趋势和周期进行分析，并预测未来的价格走势。
1. 时间序列模型时间序列模型是一种常用的数学建模方法，用于分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性变化。
ARIMA模型是一种典型的时间序列模型，可以用于预测未来的股票价格。
2. 随机游走模型随机游走模型基于假设市场价格是一个随机漫步的过程，没有明显的趋势或规律。
布朗运动是随机游走模型的一种常见形式，可以用于预测股票价格的变化。
第二部分：风险评估和资产配置在进行股票交易时，风险评估和资产配置是非常重要的。
数学建模可以帮助投资者评估风险，并选择合适的投资组合。
1. 马科维茨模型马科维茨模型是一种用于投资组合优化的数学模型，通过权衡风险和收益，找到最优的资产配置。
该模型可以帮助投资者在给定风险水平下实现最大化的收益。
2. 卡普曼-塔纳模型卡普曼-塔纳模型是一种用于风险评估的数学模型，可以通过计算股票的风险价值，量化股票的风险水平。
投资者可以根据模型的结果来评估股票的风险，并作出相应的投资决策。
第三部分：交易策略建模制定有效的交易策略对于取得成功的股票交易至关重要。
数学建模可以帮助投资者理解市场的特点并制定相应的交易策略。
1. 均值回归模型均值回归模型基于市场价格具有一定的回归性质，即价格会向着均值回归。
通过构建数学模型，投资者可以捕捉到这种回归趋势，并制定交易策略。
2. 支持向量机模型支持向量机模型是一种机器学习方法，可以用于分类和回归分析。
在股票交易中，支持向量机模型可以通过学习历史数据和市场特征，预测未来的价格变动。
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数学建模投资收益和风险的模型Modified by JEEP on December 26th, 2020.投资收益和风险的模型摘要在现代商业、金融的投资中，任何理性的投资者总是希望收益能够取得最大化，但是他也面临着不确定性和不确定性所引致的风险。
而且，大的收益总是伴随着高的风险。
在有很多种资产可供选择，又有很多投资方案的情况下，投资越分散，总的风险就越小。
为了同时兼顾收益和风险，追求大的收益和小的风险构成一个两目标决策问题，依据决策者对收益和风险的理解和偏好将其转化为一个单目标最优化问题求解。
随着投资者对收益和风险的日益关注,如何选择较好的投资组合方案是提高投资效益的根本保证。
传统的投资组合遵循“不要将所有的鸡蛋放在一个蓝子里”的原则, 将投资分散化。
一 问题的提出某公司有数额为M （较大）的资金，可用作一个时期的投资，市场上现有5种资产（i S ）(如债券、股票等)可以作为被选的投资项目，投资者对这五种资产进行评估，估算出在这一段时期内购买i S 的期望收益率（i r ）、交易费率(i p )、风险损失率(i q )以及同期银行存款利率0r （0r =3%）在投资的这一时期内为定值如表1，不受意外因素影响,而净收益和总体风险只受i r ,i p ,i q 影响，不受其他因素干扰 。
现要设计出一种投资组合方案, 使净收益尽可能大, 风险尽可能小.表1i i i i 存银行0S 3 0 0 27 1 22 2 252321 2其中0,1,2,3,4,5.i = 二 问题假设及符号说明问题假设(1)总体风险可用投资的这五种中最大的一个风险来度量；(2)在投资中,不考虑通货膨胀因素, 因此所给的i S 的期望收益率i r 为实际的平均收益率；(3)不考虑系统风险, 即整个资本市场整体性风险, 它依赖于整个经济的运行情况, 投资者无法分散这种风险, 而只考虑非系统风险, 即投资者通过投资种类的选择使风险有所分散；(4)不考虑投资者对于风险的心理承受能力。
符号说明i x ：购买第i 种资产的资金数额占资金总额的百分比；i Mx ：购买第i 种资产的资金数额； 0Mx ：存银行的金额； ()i f x ：交易费用； R ：净收益；Q ：总体风险； i ρ：第i 种投资的净收益率。
三 模型的分析与建立令交易费用 则净收益为总体风险为 约束条件为 可以简化约束条件为同时将5(1)i i i M M p x ==+∑代入，得略去M,原问题化为双目标决策问题:05min max i i i Q x q ≤≤= （）以下设0i i r p ->，否则不对该资产投资。
四 模型的求解固定R 使Q 最小的模型固定R 使Q 最小，将模型（）化为05min max i i i Q q x ≤≤=，505(),(1)s. t . (1)1,(2)00,1,,5i i i i i i i i r p x R p x x i ==⎧-=⎪⎪⎪+=⎨⎪⎪≥⎪=⎩∑∑ （）此模型又可改写为令())i i i i r p p ρ=-+，i ρ表示第i 种投资的净收益率，则i ρ必大于0ρ,否则, 若10ρρ≤, 则不对i S 投资, 因为对该项目投资纯收益率不如存银行, 而风险损失率又大于存银行。
将i ρ从小到大排序,设k ρ最大, 则易见对模型（）的可行解必有k R ρ≤≤03.0.当03.0=R 时, 所有资金都存银行,0=Q ; 当k R ρ=时, 所有资金用于购买i S ,1kkq Q p =+；当k R ρ<<03.0时,有如下结论[7]。
结论：若<R<k ρ，015(,,,)x x x 是模型（）的最优解, 则1155x q x q ==[7]。
而对于固定收益使风险最小的模型来说，这结论也可换句话说：在前5项投资总额一定的前提下，各项投资的风险损失相等即112255x q x q x q ===时，总体风险最小[8]。
证：设125,,,y y y 是满足112255x q x q x q ===的一组解，即*112255y q y q y q Q ====。
显然此时*Q 为总体风险。
由于前5项投资总额M 是一定的，只要改变其中一项的值，便会导致总体风险增加。
（比如说将1y 的值增加为*1y 会使得**11y q Q >，总体风险显然增加；反之，若减小1y 的值，必然会导致另外一项或几项的值，总体风险自然增加。
）因此,当(0.03,)k R ρ∈时，可按以下步骤求出最优解：1）将（1）式和（2）式消去0x ；2）将i i Q x q =代入解出Q ；3）由i i Qx q =，15i ≤≤，5011(1)i i i x p x ==-+∑求出最优解。
所以，我们算得如下结果:（1）0.03R =时，0123451,0,0x x x x x x Q =======；（2）0.261.01R =时，0234510,11.01,0.0241.01x x x x x x Q =======； （3）(0.03,0.261.01)R ∈时，0.03,40.1721R Q -= 10.030.9641R x -=，20.030.6428R x -=， 30.032.0889R x -=，40.030.8838R x -=，50.030.6026R x -=，0123451 1.01 1.02 1.045 1.065 1.02x x x x x x =-----。
事实上应用Lingo 软件可算得如下结果:表1收益R 险度Q i i固定Q 使R 最大的模型固定Q 使R 最大，将模型（）化为50max ()i i i i R r p x ==-∑，50,s. t .(1)1,0,(0,1,,5.)i i i i i i x q Q p x x i =≤⎧⎪⎪+=⎨⎪⎪≥=⎩∑ （）对于每一个Q ，用模型（） 都能求出R , 由净收益率())i i i i r p p ρ=-+, 直观上想到i ρ越大,i x 应尽量大,这种想法是正确的,可将其写为如下结论。
结论[7]：设015(,,,)x x x 是模型（）的最优解, 若i j ρρ> , 0j x >，则i i x Q q =。
证明：反证法。
假设i j ρρ>，0j x >，而i i x Q q <。
选取充分小的正数ε，使得()i i x q Q ε+<，(1)(1)i j j p x p ε+<+。
令*i i x x ε=+，*(1)(1)j j i j x x p p ε=-++，当,k i j ≠时，令*k k x x =，则*0k x ≥，且5**,(1)(1)()(1)[(1)(1)](1)1kk kk i i j i j j k k i jxp xp x p x p p p εε=≠+=+++++-+++=∑∑，55**0,0()()()()[(1)(1)]()()kk k kk k i i i j i j j j k k k k k i jk xr p x r p x r p x p p r p x r p εε=≠=-=-++-+-++->-∑∑∑。
则***015(,,,)x x x 才是最优解，因此015(,,,)x x x 不是模型（）的最优解。
此处矛盾，则结论成立，证毕。
由此结论, 我们可将i ρ从大到小排序, 使i ρ最大的k 应尽量满足k k x q Q =, 若还有多余资金, 再投资i ρ次大的,。
对于不同的Q ,会有不同的投资方案, 我们可以算出Q 的临界值, 从而确定各项目的投资值。
因此，设123450ρρρρρρ>>>>> , 则可用下面的方法算出各临界值1c ，2c ，3c ，4c ，5c 。
只有一种投资时,111111(1),(1)0.023762c p q c q p +==+=。
当有两种投资时, 将121222,x c q x c q ==，代入1122(1)(1)1x p x p +++=，得2121221[(1)(1)]0.009449c q q p q p q =+++=。
同理可得：3123123213312[(1)(1)(1)]0.007941c q q q p q q p q q p q q =+++++=，于是得最优解：当0.000000Q =时，0123451,0x x x x x x ======。
当00.004131Q <≤时，5112233445501,,,,,1(1)i i i x Q q x Q q x Q q x Q q x Q q x p x =======-+∑。
当0.0041310.005736Q <≤时，411223344,5501,,,[1(1)](1),0i i i x Q q x Q q x Q q x Q q x p x p x ======-++=∑。
当0.0057360.007941Q <≤时，311223344501,,,[1(1)](1),0i i i x Q q x Q q x Q q x p x p x x =====-++==∑。
当0.0079410.009449Q <≤时，21122334501,,[1(1)](1),0i i I x Q q x Q q x p x p x x x ====-++===∑。
当0.0094490.023762Q <≤时，1121123450,[1(1)](1),0x Q q x p x p x x x x ==-++====。
当0.023762Q >时，11234501(1),0x p x x x x x =+=====。
当然，我们也可以换个角度来考虑上面这个模型。
为了能够给不同风险承受能力的投资者提供某种风险水平下的最优投资组合的决策方案，我们必须确定最优收益值R 和最小风险度Q 的值之间的对应关系。
因此，我们将模型（）改写成如下形式：()()()000111555max R r p x r p x r p x =-+-++-，为此编写MATLAB 程序（见附录），从风险度0Q =开始，以每次增加的风险度进行搜索[5]。
根据附录中程序一，最优收益值R 和最小风险度Q 以及投资额分配之间的对应关系计算结果列表如下： Q益R i i从上表可以看出，风险越大，收益也越大，冒险的投资者可能会集中投资，而保守的投资着者则会尽量分散投资。
但是，在风险度Q 从0.0000增长到0.0080过程中，风险增加很少时，收益增加也很快，而风险度Q 在0.0080之后，风险增加很大时而收益却增加的很缓慢。