金融经济论文 数学建模论文
数学建模论文之银行不良贷款问题
数学建模论文之银行不良贷款问题在当今的金融领域，银行不良贷款问题一直是备受关注的焦点。
不良贷款不仅会对银行的盈利能力产生负面影响，还可能引发金融风险，对整个经济体系的稳定造成冲击。
首先，我们需要明确什么是银行不良贷款。
简单来说，不良贷款是指借款人未能按照约定的还款计划偿还贷款本息，导致贷款逾期、呆滞或呆账的情况。
这些贷款可能由于多种原因而产生，如借款人的信用风险、经济环境的变化、行业竞争的加剧以及银行自身的风险管理不善等。
银行不良贷款的产生会带来一系列严重的后果。
对于银行而言，不良贷款会直接减少其利息收入，增加运营成本。
为了应对不良贷款，银行需要投入大量的人力、物力和财力进行催收、诉讼等工作，这无疑会增加银行的经营负担。
同时，不良贷款的增加还会降低银行的资产质量，影响其信誉和市场形象，进而可能导致投资者信心下降，股价下跌。
从宏观经济的角度来看，银行不良贷款问题如果得不到有效解决，可能会引发系统性金融风险。
当大量银行面临不良贷款压力时，它们可能会收紧信贷政策，减少对实体经济的资金支持。
这将对企业的融资和发展造成困难，抑制经济增长，甚至可能导致经济衰退。
那么，银行不良贷款问题产生的原因究竟有哪些呢？一方面，借款人自身的因素不可忽视。
部分借款人可能缺乏足够的还款能力或还款意愿。
例如，一些企业在经营过程中由于市场预测失误、管理不善、技术落后等原因导致盈利能力下降，无法按时偿还贷款。
还有一些个人借款人可能因为过度消费、失业等原因无法履行还款义务。
另一方面，宏观经济环境的变化也会对银行不良贷款产生重要影响。
在经济衰退期，企业经营普遍困难，失业率上升，借款人的还款能力下降，不良贷款率往往会随之上升。
此外，政策法规的调整、行业竞争的加剧、自然灾害等外部因素也可能导致借款人的经营状况恶化，从而增加不良贷款的风险。
银行自身的风险管理体系不完善也是不良贷款产生的一个重要原因。
一些银行在贷款审批过程中可能存在把关不严、风险评估不准确等问题，导致将贷款发放给了信用状况不佳或风险较高的借款人。
大一金融数学论文范文模板
大一金融数学论文范文模板引言金融数学是当今金融领域的重要学科之一，它通过运用数学方法和模型来解决金融问题。
本文以大一金融数学课程为背景，提供一份金融数学论文的范文模板，旨在帮助大一学生熟悉撰写论文的结构和内容。
写作准备在开始论文写作之前，应先全面理解论文要求和题目的要求。
金融数学的论文通常需要对某一金融问题进行分析和研究，因此需要对该问题进行深入了解，并找到合适的数学模型来解决。
论文结构下面是一个常用的金融数学论文的结构框架：1. 引言在引言部分，阐述研究的背景和意义，提出研究问题，并概述论文的结构。
2. 文献综述在文献综述部分，对相关的研究文献进行综述和评论，介绍前人的研究成果和对该问题的讨论。
3. 问题描述在问题描述部分，详细描述研究所涉及的金融问题，包括问题的定义、假设和约束条件等。
4. 数学模型在数学模型部分，根据问题描述，选择合适的数学模型来解决该金融问题，并详细推导和解释所选模型的原理。
5. 数值实验在数值实验部分，使用计算机软件或编程语言对所选数学模型进行数值求解，并展示实验结果和分析。
6. 结果与讨论在结果与讨论部分，详细呈现数值实验的结果，并对结果进行解读和讨论，分析模型的适用性、局限性以及可能的改进方法。
7. 结论在结论部分，对论文的研究成果进行总结，并提出进一步的研究方向和建议。
论文写作技巧在撰写金融数学论文时，应注意以下几个方面的技巧：清晰简洁文章要写得条理清晰，逻辑紧密，句子通顺。
语言要简洁明了，避免使用过于复杂的术语和繁琐的表达方式，以确保读者能够准确理解论文的内容。
数学符号与公式数学符号和公式是金融数学论文重要的表达方式。
它们应该准确无误地表示问题和模型，并在适当的时候进行推导和解释。
文献引用在论文中引用先前的研究文献是非常重要的，可以有效增加论文的可信度和学术性。
在文中引用时，应注明参考文献的来源和作者，并在文末提供参考文献的详细列表。
结论思考在撰写结论时，除了总结论文的主要发现和结果，还可以对可能的改进方法和进一步研究方向进行展望，以提高论文的学术价值。
数学建模在金融业中的应用与分析
数学建模在金融业中的应用与分析在金融业中，数学建模是一种重要的工具，它通过数学模型的构建和分析，帮助金融机构解决许多实际问题，如风险管理、投资策略和金融产品定价等。
本文将探讨数学建模在金融业中的应用和分析方法。
首先，数学建模在金融风险管理中的应用十分广泛。
金融机构需要识别、测量和管理各种风险，如市场风险、信用风险和操作风险等。
数学建模通过构建数学模型，可以对这些风险进行量化和预测，帮助机构制定风险管理策略。
例如，VaR （Value at Risk）模型是一种常用的风险管理工具，可以评估投资组合面临的最大可能损失。
此外，数学建模还可以通过模拟和蒙特卡洛方法对金融风险进行定量分析，为金融机构提供决策支持。
其次，数学建模在金融投资策略中的应用也非常重要。
金融市场变化快速，投资者需要根据市场情况制定投资策略。
数学建模可以通过构建数学模型，分析金融市场的规律和趋势，辅助投资者做出决策。
例如，技术分析是一种常用的投资策略，通过分析金融市场的历史价格走势等数据，寻找投资机会。
数学建模可以对技术分析进行数学验证和优化，提供更准确的投资建议。
第三，数学建模在金融产品定价中也扮演着重要角色。
金融产品的定价是金融机构核心业务之一。
数学建模可以通过构建数学模型，对金融产品的价格进行计算和评估。
例如，期权定价模型是一种常用的金融工具定价模型，基于期权的基本风险属性和市场条件，计算期权的合理价值。
数学建模可以对期权定价模型进行深入研究和优化，提高金融产品的定价准确性和市场竞争力。
在应用数学建模的过程中，需要运用一些数学方法和技巧。
首先，概率论和统计学是数学建模中常用的工具。
金融市场的变动具有随机性，概率论和统计学可以帮助我们理解和建模这种随机性。
其次，微积分和线性代数也是数学建模中常用的工具。
金融问题往往涉及到复杂的数学模型，微积分和线性代数可以帮助我们处理这些模型并得出准确的结果。
总之，数学建模在金融业中具有广泛的应用和分析价值。
论数学建模思想在金融领域分析中的应用及提升途径论文
论数学建模思想在金融领域分析中的应用及提升途径论文摘要：数学建模作为一种基于数学逻辑和语言建立的数学模型，用于处理实际生活中各个领域需要定性或定量解决的各类问题。
随着现代经济领域金融事业的持续发展，其金融分析也开始向定性定量分析的方向转变，就此，数学建模思想在金融领域分析中也日渐占据重要地位。
可见，数学建模思维逐渐成为金融分析领域不可或缺的存在。
本文便在明确数学建模思想内涵的基础上，分析了金融领域分析融入数学建模思想的必要性，并提出了金融领域分析中，数学建模思想的培养及提升途径，期待数学建模思想可以在金融分析领域获得更深远的发展。
关键词：数学建模；思想；金融领域；应用一、数学建模思想内涵数学模型是一种基于数理逻辑和数学语言而构建的工程或科学模型。
数学建模便是在这样的数学模型基础上，依据特定事物的固有特征或者该事物数量的依存关系，运用数理逻辑或数学语言而概括出的一种数学结构。
简而言之，就是在实际问题的处理中，通过建立数学模型，将待解决的抽象问题进行简化，并应用某些“规则”、“方式”建立其变量、参数间的确定数学模型。
最终通过求解该数学模型，在验证与不断解释结果的过程中，反复推断和推敲，从而确定所得结果是否可用于解决所需要解决的问题，并不断进行深化。
通过数学模型解决的问题，其所需要表达的内容是定量也可以是定性的，但待解决的问题必须是以定量的方式进行提现。
所以，数学建模思想下，解决问题的方式大多偏向于定量的形式。
一般而言，一门学科运用数学能力分析解决问题的深浅程度，决定了该门学科领域的发展水平。
伴随现代计算机技术的不断更迭发展，数学式解决问题的思维方法已全面渗透到社会生活的各个领域。
而当这些问题需要定量或定性分析时，则无可避免需要运用数学的建模思维方式，向待研究对象进行预测、分析与决策。
数学建模作为运用数学思想解决实际问题的桥梁，通过这样的方式方法才能真正将之应用到实际的生产生活中。
现如今，在经济金融领域的分析中，数学建模思想也成为解决问题不可获取的重要工具。
谈会计金融经济领域数学建模能力培养及提升
谈会计金融经济领域数学建模能力培养及提升摘要：在各行各业高速发展的当下，会计金融经济领域出现了许多新变化，相关从业者也面临着一系列现实挑战。
数学建模及相关技术在金融经济领域中的广泛应用，可以充分发挥数学建模的工具属性，有效挖掘金融领域的本质问题，为相关从业人员带来强大的工具支撑，帮助从业人员借助数学建模解决各种实际问题，更好的完成金融项目，解决金融事务。
本文先对数学建模的基本内涵进行了简要分析，然后探讨在会计金融经济领域有效培育从业者数学建模能力的关键策略，提出了几点建议，以供参考。
关键词：会计；金融经济；数学建模伴随着市场经济的稳步发展、不同学科融合程度的逐步加深、金融经济专业研究方法的逐渐转变和现代金融行业从业者理念的持续革新，数学建模成为了数学学科走向会计金融领域的关键桥梁。
越来越多的金融行业从业者意识到数学工具是解决金融问题的重要手段，并开始在掌握现代金融理论的基础上提升自己的数学建模能力，以将严谨的数学理论和金融知识有效结合起来，充分发挥二者协同效应，解决各种经济问题。
一、数学建模的内涵数学建模主要指的是借助数学分析方法抽象出某种事物的数学特征和数学规律，并借助数学语言对其空间形式、数量关系等进行客观反映，通过建立或依托数学模型的方式解决实际问题。
数学建模能够在一定程度上简化问题，或者通过一些更加直观形象的方式，将问题中客观存在的数量关系、变量关系、参数等内容呈现出来[1]。
二、会计金融经济领域数学建模能力培养在我国金融业快速发展的背景下，未来阶段，市场对专业金融从业人才的需求量将会持续加大，金融从业人才不仅要储备足量的经济知识，还要学会结合金融经济现象构建、应用数学模型，提升专业人才数学建模能力已经成为了培育高级经济管理人才的关键。
具体而言，高等院校和会计、金融专业教师可以从优化课程体系、结合生活实际和组织多元活动这三个方面出发，以应用型人才为培育目标，有效提升学生的数学建模能力。
（一）优化课程体系目前来看，许多高校和专业教师所设置的课程体系整体偏重会计金融理论[2]。
如何运用数学模型分析金融资产论文
如何运用数学模型分析金融资产【论文标题】运用数学模型分析金融资产随着金融市场不断发展，资产配置变得越来越复杂，如何有效分析金融资产，以便更好地提高投资回报率成为了金融行业专业人士关注的焦点。
因此，本文旨在通过运用数学模型来分析金融资产，以提供对金融投资者和专业人士有效的参考。
首先，本文将分析常用的数学模型，例如泊松分布模型、卡方分布模型和回归分析模型，并结合金融资产的特性来分析上述模型的应用及其有效性。
其次，文章将比较不同的数学模型，评估它们在分析金融资产中的威力和优势。
最后，本文将总结出在金融资产分析中应用数学模型最佳实践，以供专业人士参考。
为了有效分析金融资产，首先要考虑泊松分布模型。
泊松分布模型是一种统计学模型，它可以用来评估投资者在金融市场中所面临风险的程度。
投资者通过计算投资者目前所处的风险水平，从而确定投资者投资金额和预期回报的投资组合匹配情况，从而实现更高的收益。
卡方分布模型也可以用来分析金融资产。
卡方分布模型可以用来评估投资者在进行金融资产配置时可能面临的风险。
通过使用卡方分布模型，投资者可以根据金融投资风险的大小，合理地配置投资资产，从而有效地降低可能的投资风险。
最后，回归分析模型也可以用来分析金融资产。
此模型可以用来分析金融市场中投资者的投资行为和投资决策，从而推断投资者的投资决策可能会带来的预期收益。
另外，通过对不同类型的金融资产的分析，可以预测投资者在不同市场条件下投资行为和投资决策可能产生的收益。
综上所述，本文探讨了如何运用数学模型来分析金融资产，以供金融投资者和专业人士参考。
以上三种常用数学模型可以用来对金融资产进行有效分析，从而准确预测投资者可能面临的风险，有效提高投资回报率。
因此，金融投资者和专业人士都应该在投资时，运用数学模型合理分析金融资产，以便及时做出正确的投资决策。
浅析数学建模中经济与金融优化模型
【基金项目】广东省教育厅“2018年度广东省本科金融学类专业教学改革研究项目”（项目编号：2018JR023）；2017年度佛山市科技创新公共服务能力提升项目（项目编号：2017AB004091）。
【作者简介】苗晴（1982-），女，河南遂平人，讲师，从事应用数学研究。
浅析数学建模中经济与金融优化模型Analysis of Economic and Financial Optimization Models in Mathematical Modeling苗晴（佛山科学技术学院数学与大数据学院，广东佛山528000）MIAO Qing(School of Mathematics and Big Data,Foshan University,Foshan 528000,China)【摘要】当今金融类行业的人才需具备较强的金融建模能力。
论文结合若干经济与金融问题，从数学建模的实用性和必要性出发，探讨了数学建模中的经济金融优化模型，把经济金融中的最大利润、投资的收益与风险、资金的最优使用等问题给予分析，同时讨论了代数方程等其他经济金融问题模型，促进了数学理论与经济金融知识的融合。
【Abstract】The financial talents should have strong ability of financial modeling today.Based on several economic and financial problemsand the practicality and necessity of mathematical modeling,this paper discusses the economic and financial optimization models in mathematical modeling.It analyzes the problems of maximum profit,investment income and risk and optimal use of funds in economics and finance.At the same time,other models of economic and financial problems such as algebraic equations are discussed,which promotes the integration of mathematical theory and economic and financial knowledge.【关键词】数学建模；经济；金融；优化模型【Keywords】mathematical modeling;economy;finance;optimization model 【中图分类号】O29；F015【文献标志码】A【文章编号】1673-1069（2020）06-0132-021引言当今时代，纷纭复杂的经济现象对金融业带来了巨大的挑战。
本科毕业生金融数学论文范文模板
本科毕业生金融数学论文范文模板引言本篇论文旨在提供一个本科毕业生撰写金融数学论文的范文模板。
金融数学作为一个重要的学科领域，要求毕业生具备扎实的金融和数学知识，以及良好的文献综述和研究能力。
本模板将分为介绍、文献综述、研究方法、实证研究和结论等几个部分，以帮助读者更好地理解如何撰写一篇优秀的金融数学论文。
1. 介绍本节旨在对研究主题进行简要的介绍，包括研究背景、研究目的和研究意义等内容。
同时，也可以提出研究中的问题和假设，并简要阐述论文的结构安排。
2. 文献综述在这个章节，阐述当前研究领域的相关文献。
可以从资本市场理论、金融风险管理、金融工程等方面进行综述，总结前人研究的问题、方法和结果。
此外，针对前人研究中存在的不足和争议，可以提出自己研究的创新点。
3. 研究方法这个章节主要描述研究所采用的具体方法和数据。
针对研究问题，选择适合的数学建模方法和金融数据集。
具体的方法可以包括统计分析、计量经济学、数理统计等等。
解释数据的来源和处理方法，并详细描述构建模型的步骤和假设。
4. 实证研究这一部分主要介绍具体的实证研究过程和结果。
根据前文所介绍的研究方法，对采集的数据进行分析和建模。
在实证研究中，要注意合理地解释模型结果，关注模型的鲁棒性和可解释性，并根据实证结果得出相应的结论。
5. 结论在本节中，总结研究的主要发现和结论。
对本研究的贡献进行评价，并提出后续研究的建议。
同时，也可以讨论研究中的局限性和改进方向。
结语本文档为本科毕业生撰写金融数学论文提供了一个范文模板。
希望通过此模板的使用，能够帮助读者更好地理解金融数学论文的写作结构和要点。
同时，也希望读者能够根据自己的具体情况，灵活运用此模板，撰写出优秀的金融数学论文。
数学建模论文山东省经济发展与金融发展的关系
【论文封面】山东科技大学2010年数学建模竞赛论文题目：山东省经济发展与金融发展的关系参赛队员：学院：信息科学与工程学院班级：电科08-1 姓名：班级：电科08-1 姓名：班级：电科08-1 姓名：2010年5月31日山东科技大学2010年数学建模竞赛题目山东省经济发展与金融发展的关系摘要随着经济的发展，金融在资源配置中的作用得到了越来越多的重视，无论是在市场经济条件下，还是在向市场经济转轨的条件下，都必须重视和发挥金融的作用。
虽然从理论上说经济发达程度是决定金融发展的基础，但金融对经济发展的反作用也不容忽视。
本文考察了山东金融发展与经济增长之间是否存在线性关系。
首先用人均GDP增长率来刻画经济的增长，而经济的增长取决于区域资本形成总额、全要素生产率替TFP、单位GDP 所需的人力三个主要指标。
金融的发展主要体现在金融相关比率和金融市场化程度两个指标上。
通过查阅《山东省统计年鉴》及“中经网数据库”得到山东省1990~2004年的经济、金融发展的相关数据，然后以GDP增长率为因变量以决定经济增长和金融发展的各项指标为自变量利用SPSS16软件和EViews6软件进行多元线性回归分析，得出金融发展对经济增长有促进作用。
之后将1990~2004年的数据分成三个阶段分别进行线性回归分析发现金融发展对经济增长的影响在不同阶段表现不同。
在经济初始增长阶段金融发展对经济增长有相当大的促进作用，之后二者呈现短期的负相关性，最后金融发展对经济的增长呈现稳定的促进作用。
为了说明模型的合理性，我们对模型进行了检验。
通过经济意义检验说明模型在经济理论上的合理性，通过统计检验中的F检验和T检验来验证模型中各指标对因变量的影响程度，佐证结论的正确性。
最后我们根据上述分析，对山东省金融发展提出了加快“抑制因素”的清理；积极创新和引进多样化的金融工具；改善金融机构结构和大力发展科技产业；减少政府对经济的干预，充分发挥市场经济作用的建议。
数学建模方法及其在金融领域的应用[文献综述]
![数学建模方法及其在金融领域的应用[文献综述]](https://img.taocdn.com/s3/m/358fd4dc4128915f804d2b160b4e767f5acf8085.png)
数学建模方法及其在金融领域的应用[文献综述]文献综述信息与计算科学数学建模方法及其在金融领域的应用一、前言部分本次毕业设计，我们主要研究数学建模的方法及其在金融领域的应用，并结合实际生活中的某些具体的例子，分析数学建模在金融领域中的重要性以及如何应用。
数学建模]1[(Mathematical Mode1)就是要用数学的语言、方法去近似地刻画实际，而数学模型是由数字、字母或其他数学符号组成的，描述现实对象数量规律的数学公式、图形或算法。
也可以这样描述：对于一个现实对象，为了一个特定目的，根据其内在规律，做出必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。
应用数学去解决各类实际问题时，建立数学模型是十分关键的一步，同时也是十分困难的一步。
数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并“解决”实际问题的一种强有力的数学手段。
数学技术已经成为当代高新技术的重要组成部分。
不论是用数学建模方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其它学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数模型，并加以计算求解。
现今，我们要在基本的数学建模方法上，找出适用于金融发展的数学建模方法。
而金融，顾名思义，融通资金、使资金融洽通达，是指在经济生活中，银行、证券或保险业者从市场主体（例如储户、证券投资者或者保险者等）募集资金，并借贷给其它市场主体的经济活动。
随着计算机应用的发展, 数学建模又成为高新技术的一种“数学技术”，发挥着关键性的作用，使高新技术不断取得丰硕成果。
时代的进步又使数学建模的内涵愈来愈丰富、深刻，其应用也日渐广泛。
不论是自然科学工作者、工程技术人员，还是社会科学工作者，数学建模方法都将为他们提供一种重要的研究手段。
因此，总结数学建模在各个领域特别是金融领域的应用是十分有价值的。
(参见文献[2]－[6])二、主题部分随着科学技术的快速发展，数学在自然科学、社会科学、工程技术与现代化管理等方面得到了越来越广泛而深入的应用。
数学建模思想在金融类高校高数教学中的应用
数学建模思想在金融类高校高数教学中的应用数学建模是一种数学的思索方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并解决实际问题的一种强有力的数学手段，下面是我搜集整理的一篇探究数学建模思想应用于金融类高校的论文范文，欢迎阅读了解。
一、引言近年来，随着科学技术的飞跃进步和经济的快速进展，高校金融类专业对数学教学提出了越来越高的要求。
以微积分为主要内容的高等数学课程是广阔金融财经类高校同学的一门必修的重要基础课程，也是高校培育高层次金融人才必备素养的基本课程。
高等数学课程为同学日后连续学习的概率论与数理统计、计量经济学、微观经济学等课程供应了必不行少的数学基础学问。
同时也为培育同学的规律思维力量、分析和解决实际问题的力量打下了坚实的基础。
毫无疑问，数学作为一门主要的基础学科在高等院校的金融财经专业发挥着越来越重要的作用。
当需要用数学方法解决实际生产生活中遇到的问题时，关键的一步是用数学的语言来描述所讨论的对象，即建立数学模型[1]。
数学模型的建立要求建立者对实际问题进行细致分析，同时合理地应用数学符号、数学学问、图形等对实际问题进行本质并且抽象的描绘，而不是现实问题的直接翻版。
这种利用数学基础学问抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模[2]。
高等数学的教学要适应经济快速进展的潮流，更好地服务于社会，把数学建模思想融入其中不失为一个正确而且必要的选择。
二、金融类高校高等数学课程融入数学建模思想的必要性随着全国高校生数学建模竞赛的影响力的不断扩大，数学建模的重要性被越来越多的老师与同学认可。
以微积分为主要内容的高等数学课程是一门规律性强、结构严谨、理论性较强的学科，也是不少金融财经类专业同学觉得比较难学的一门课程。
高等数学重理论分析、规律推理这对于同学规律思维力量的培育是非常有好处的。
圆满的是，该课程比较轻视基本概念的实际应用背景，与实际生产生活的联系不足，这使得有一部分同学会产生数学无用论的思想。
数学建模方法在金融交易策略设计中的应用分析
数学建模方法在金融交易策略设计中的应用分析摘要：数学建模方法在金融交易策略设计中起着至关重要的作用。
本文将介绍数学建模方法在金融交易策略设计中的应用，并以多个实际案例进行分析。
文章首先介绍了数学建模在金融交易中的基本原理和方法，然后探讨了数学建模在波动性建模、投资组合优化、风险管理和高频交易等方面的具体应用。
最后，本文讨论了数学建模在金融交易策略设计中的优势和适用性，并提出了展望。
1. 引言金融交易策略设计是金融市场中重要的决策过程，而数学建模方法为交易策略的制定提供了有效的工具和技术。
数学建模通过将金融市场中的各种因素抽象为数学模型，利用数学方法进行模型求解和优化，帮助交易者制定更加准确和有效的交易策略。
2. 数学建模在金融交易中的基本原理和方法数学建模是一种将实际问题抽象为数学模型并进行求解的方法。
在金融交易中，数学建模的基本原理是将金融市场中的价格走势、风险等因素抽象为数学模型，并通过数学方法对模型进行求解和优化。
常用的数学建模方法包括时间序列分析、回归分析、随机过程、优化模型等。
3. 数学建模在波动性建模中的应用波动性是金融市场中的一个重要指标，对投资者的交易决策具有重要影响。
数学建模方法可以对金融市场中的波动性进行建模与预测，帮助交易者制定更加合理的交易策略。
例如，通过对历史波动性进行统计分析和模型拟合，可以预测未来的波动性水平，从而帮助交易者进行风险管理和资产配置。
4. 数学建模在投资组合优化中的应用投资组合优化是金融交易中的一个重要问题，即如何选择合适的资产组合以实现最佳的投资回报。
数学建模方法可以将投资组合优化问题转化为数学优化模型，并通过数学方法求解最佳的投资组合权重。
例如，马科维茨的均值方差模型就是一种常用的投资组合优化方法，通过数学优化的方法寻找在给定风险水平下的最优资产配置。
5. 数学建模在风险管理中的应用风险管理是金融交易中不可忽视的重要环节。
数学建模方法可以帮助交易者对金融市场中的风险进行量化和评估，从而制定相应的风险管理策略。
数学建模论文之银行不良贷款问题
数学建模论文之银行不良贷款问题在当今的金融领域，银行不良贷款问题一直是备受关注的焦点。
不良贷款不仅会对银行的盈利能力和稳定性产生负面影响，还可能波及整个金融体系的稳定与安全。
本文将深入探讨银行不良贷款问题的各个方面，包括其成因、影响以及应对策略。
一、银行不良贷款的定义及分类银行不良贷款，通常是指借款人未能按照约定的还款计划按时足额偿还贷款本息，导致贷款出现逾期、呆滞或呆账的情况。
根据不同的标准，不良贷款可以分为不同的类别。
从逾期时间的角度来看，一般将贷款逾期 90 天以上的划分为不良贷款。
进一步细分，逾期 180 天以上的贷款可能被认定为更严重的不良类别。
从贷款的质量评估来看，不良贷款可以分为次级、可疑和损失三类。
次级类贷款是指借款人的还款能力出现明显问题，完全依靠其正常营业收入无法足额偿还贷款本息，即使执行担保，也可能会造成一定损失；可疑类贷款则是借款人无法足额偿还贷款本息，即使执行担保，也肯定要造成较大损失；损失类贷款是在采取所有可能的措施或一切必要的法律程序之后，本息仍然无法收回，或只能收回极少部分。
二、银行不良贷款的成因（一）宏观经济环境的影响经济周期的波动是导致银行不良贷款增加的重要因素之一。
在经济衰退期，企业面临市场需求下降、销售不畅等问题，盈利能力减弱，从而导致偿债能力下降，违约风险增加。
此外，宏观经济政策的调整、行业结构的变化等也可能对银行贷款质量产生不利影响。
（二）借款人自身的原因借款人的经营管理不善、财务状况恶化、盲目扩张等是导致不良贷款产生的直接原因。
一些企业可能缺乏有效的风险管理机制，对市场变化应对不足，导致资金链断裂，无法按时偿还贷款。
同时，个人借款人的信用意识淡薄、过度负债等也可能引发不良贷款。
（三）银行内部管理问题银行在贷款审批、风险管理、贷后监督等环节存在漏洞，可能导致不良贷款的产生。
例如，贷款审批过程中对借款人的信用评估不充分、风险把控不严；贷后管理不到位，未能及时发现借款人的风险状况变化并采取相应措施。
数学建模中经济与金融优化模型分析
时代金融数学建模中经济与金融优化模型分析摘要：经济与金融领域的发展，对高端技术人才，尤其是数学建模人才的需求量日益增加，通过数学建模对经济学理论和金融知识进行分析，可构建利润、收益和成本的函数关系，实现经济学相关风险要素的管理和控制。
本文主要分析了数学建模中的经济与金融模型优化意义，在理论意义和现实意义上对相关问题进行分析，并结合经济领域和金融中的案例，对数学建模进行研究，使得相关经济学理论能够应用在实践工作中，促进理论与实践融合。
关键词：数学建模 经济与金融 优化模型● 曹毅现阶段，复杂的外部市场竞争环境，对金融市场造成一定冲击，针对金融行业工作人员而言，具备扎实的理论实施，熟练掌握数学建模中经济与金融优化模型，能够对市场不利因素做出准确分析，并且根据相关风险要素和现有技术理论，研究有针对性的解决方案，为相关决策行为作出参考。
数学建模理论具有实用性与必要性，不仅能够对金融理论进行检验，而且对指导经济实践活动产生深远影响，相关研究人员应对此提高重视。
一、分析数学建模中经济与金融优化模型的意义（一）理论意义通过数学建模能够建立金融与数学理论之间的桥梁和纽带，实现对问题科学合理分析，使得金融理论知识框架更加系统有效。
使用数学建模理论对金融和经济原理进行分析，是目前实证分析的重要组成部分，对促进研究深化具有重要影响。
理论上，金融理论知识可通过统计学、线性方程等进行分析，达到基于可靠数据的优化模型，对丰富金融理论起到关键作用。
数学建模下，对经济学和金融学知识理论进行研究，能够为相关决策人员提供参考，并且对目前研究理论进行完善。
通过对理论知识的分析和应用，相关人员构建基于不同金融业务下的数学优化模型，通过具体案例，使得金融学理论知识内在价值得到开发，能够有效解决现有经济学中的理论问题［1］。
（二）现实意义数学建模中，分析经济理论和金融知识，对实践工作具有指导作用，相关人员应认识到理论模型的重要现实意义，结合经济生活和金融领域中的实际问题，对数学模型进行分析，使得研究过程更加科学有效。
基于数学建模的经济金融优化模型
基于数学建模的经济金融优化模型数学建模在经济金融领域中扮演着重要的角色，它可以帮助我们分析和解决经济金融问题。
数学建模技术通过建立模型，利用数学方法和工具对经济金融系统进行优化，从而实现经济效益的最大化。
投资组合优化模型是一种经典的优化模型，它通过建立数学模型来帮助投资者决策。
该模型的目标是在给定的投资资产类别和约束条件下，确定最佳的投资组合。
模型中的数学方法包括线性规划、非线性规划和动态规划等。
投资组合优化模型主要考虑的因素包括预期收益、风险、流动性以及市场和行业的因素等。
通过建立数学模型，可以帮助投资者找到最优的投资组合，从而获得最大的收益。
风险管理模型是在金融市场中应用广泛的一个数学模型。
金融市场存在着各种风险，如市场风险、信用风险、操作风险等。
风险管理模型的目标是通过建立数学模型，对金融市场中的风险进行分析和管理。
常用的数学方法包括概率统计、时间序列分析、蒙特卡洛模拟等。
风险管理模型可以帮助金融机构和投资者评估和控制风险，从而保证金融市场的稳定和可持续发展。
除了投资组合优化模型和风险管理模型，基于数学建模的经济金融优化模型还有很多其他应用领域，如货币政策制定、期权定价、资产定价等。
这些模型利用数学方法来分析和解决经济金融问题，对实际经济活动具有指导意义和决策支持作用。
总之，基于数学建模的经济金融优化模型在经济金融领域起到了重要的作用。
它通过建立数学模型，运用数学方法和工具来分析和解决经济金融问题，从而实现经济效益的最大化。
这些优化模型在投资管理、风险管理、货币政策制定等方面发挥了重要的作用，对经济金融的发展具有指导意义和决策支持作用。
数学建模论文之银行不良贷款问题
数学建模论文之银行不良贷款问题在当今的金融领域，银行不良贷款问题一直是备受关注的焦点。
不良贷款不仅对银行的稳健运营构成威胁，还可能对整个金融体系的稳定产生负面影响。
首先，我们需要明确什么是银行不良贷款。
简单来说，不良贷款是指借款人未能按照借款合同约定按时足额偿还贷款本息的贷款。
这包括逾期贷款、呆滞贷款和呆账贷款等。
不良贷款的产生通常与多种因素相关。
经济环境的变化是导致不良贷款增加的重要原因之一。
当经济处于下行周期时，企业经营面临困难，盈利能力下降，资金链紧张，从而导致还款能力不足。
例如，在经济衰退期间，市场需求减少，企业销售下滑，利润降低，难以按时偿还银行贷款。
银行自身的风险管理体系不完善也是一个关键因素。
如果银行在贷款审批过程中，对借款人的信用评估不充分，对贷款项目的风险评估不准确，或者在贷后管理中缺乏有效的监督和控制，都可能导致不良贷款的产生。
一些银行可能为了追求业务量和市场份额，放宽贷款标准，将资金贷给信用状况不佳或风险较高的借款人，这无疑增加了不良贷款的风险。
借款人的自身问题同样不可忽视。
部分借款人可能由于经营不善、财务管理混乱、盲目扩张等原因导致企业陷入困境，无法按时偿还贷款。
还有些借款人可能存在恶意拖欠、欺诈等行为，故意逃避还款责任。
不良贷款对银行和金融体系的影响是深远的。
对于银行而言，不良贷款会直接减少银行的利润。
因为无法收回的贷款意味着银行无法获得预期的利息收入，同时还可能需要计提大量的坏账准备，这会对银行的财务状况造成冲击。
不良贷款的增加还会降低银行的资本充足率，削弱银行的抗风险能力。
对金融体系来说，大量的银行不良贷款可能引发系统性金融风险。
当多家银行都面临不良贷款问题时，可能会导致信贷紧缩，资金流动不畅，影响整个金融市场的正常运转。
此外，不良贷款问题还可能引发公众对银行体系的信心下降，进而影响金融稳定。
为了应对银行不良贷款问题，银行和监管部门需要采取一系列措施。
银行应当加强风险管理，建立健全的风险评估和预警机制。
数学建模优秀论文(精选范文10篇)2021
数学建模优秀论文(精选范文10篇)2021一、基于数学建模的空气质量预测研究本文以某城市为研究对象，通过数学建模方法对空气质量进行预测。
通过收集历史空气质量数据，构建空气质量预测模型。
运用机器学习算法对模型进行训练和优化，提高预测精度。
通过对预测结果的分析，为城市环境管理部门提供决策支持，有助于改善城市空气质量。
二、数学建模在物流优化中的应用本文针对某物流公司配送路线优化问题，运用数学建模方法进行求解。
建立物流配送模型，考虑配送成本、时间、距离等因素。
运用线性规划、遗传算法等优化算法对模型进行求解。
通过对求解结果的分析，为物流公司提供优化配送路线的建议，降低物流成本，提高配送效率。
三、基于数学建模的金融风险管理研究本文以某银行为研究对象，通过数学建模方法对金融风险进行管理。
构建金融风险预测模型，考虑市场风险、信用风险、操作风险等因素。
运用风险度量方法对模型进行评估。
通过对预测结果的分析，为银行提供风险控制策略，降低金融风险，提高银行稳健性。
四、数学建模在能源消耗优化中的应用本文针对某工厂能源消耗优化问题，运用数学建模方法进行求解。
建立能源消耗模型，考虑设备运行、生产计划等因素。
运用优化算法对模型进行求解。
通过对求解结果的分析，为工厂提供能源消耗优化策略，降低能源消耗，提高生产效益。
五、基于数学建模的交通流量预测研究本文以某城市交通流量为研究对象，通过数学建模方法进行预测。
收集历史交通流量数据，构建交通流量预测模型。
运用时间序列分析方法对模型进行训练和优化。
通过对预测结果的分析，为城市交通管理部门提供决策支持，有助于缓解城市交通拥堵。
数学建模优秀论文(精选范文10篇)2021六、数学建模在医疗资源优化配置中的应用本文以某地区医疗资源优化配置问题为研究对象，通过数学建模方法进行求解。
建立医疗资源需求模型，考虑人口分布、疾病类型等因素。
运用线性规划、遗传算法等优化算法对模型进行求解。
通过对求解结果的分析，为政府部门提供医疗资源优化配置策略，提高医疗服务质量。
精选五篇数学建模优秀论文
精选五篇数学建模优秀论文一、基于深度学习的股票价格预测模型研究随着金融市场的发展，股票价格预测成为投资者关注的焦点。
本文提出了一种基于深度学习的股票价格预测模型，通过分析历史数据，预测未来股票价格走势。
实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和鲁棒性，为投资者提供了一种有效的决策支持工具。
二、基于优化算法的智能交通信号控制策略研究随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严重。
本文提出了一种基于优化算法的智能交通信号控制策略，通过优化信号灯的配时方案，实现交通流量的均衡分配，提高道路通行能力。
实验结果表明，该策略能够有效缓解交通拥堵，提高交通效率。
三、基于数据挖掘的电商平台用户行为分析电商平台在电子商务领域发挥着重要作用，用户行为分析对于电商平台的发展至关重要。
本文提出了一种基于数据挖掘的电商平台用户行为分析模型，通过分析用户购买行为、浏览行为等数据，挖掘用户偏好和需求。
实验结果表明，该模型能够有效识别用户行为特征，为电商平台提供个性化的推荐服务。
四、基于机器学习的疾病预测模型研究疾病预测对于公共卫生管理具有重要意义。
本文提出了一种基于机器学习的疾病预测模型，通过分析历史疾病数据，预测未来疾病的发生趋势。
实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和可靠性，为疾病预防控制提供了一种有效的手段。
五、基于模糊数学的农业生产决策支持系统研究农业生产决策对于提高农业效益和农民收入具有重要意义。
本文提出了一种基于模糊数学的农业生产决策支持系统，通过分析农业环境、市场需求等因素，为农民提供合理的生产决策建议。
实验结果表明，该系统能够有效提高农业生产效益，促进农业可持续发展。
精选五篇数学建模优秀论文一、基于深度学习的股票价格预测模型研究随着金融市场的发展，股票价格预测成为投资者关注的焦点。
本文提出了一种基于深度学习的股票价格预测模型，通过分析历史数据，预测未来股票价格走势。
实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和鲁棒性，为投资者提供了一种有效的决策支持工具。
数学建模在金融领域的应用研究
数学建模在金融领域的应用研究近年来，随着金融市场的不断发展，数学建模在金融行业中愈发重要。
通过数学模型的建立和分析，可以预测市场趋势、风险评估、投资策略等内容，为金融行业提供决策依据。
本文将从数学建模在金融领域的基本原理、实际应用案例和前景展望三个方面进行探讨。
一、数学建模在金融领域的基本原理数学建模是一种通过各种数学工具来研究某一领域、分析问题、预测趋势和规划方案的方法。
在金融领域中，数学建模涉及到许多领域，包括金融舞弊检测、信用风险评估、投资组合分析、金融预测等。
不同领域需要不同的数学模型来解决问题。
以股票市场为例，数学建模在该领域的应用主要包括：时间序列预测、多因子模型、风险预警体系等。
其中，时间序列预测涉及到很多经典统计学方法，如：单变量或多变量自回归模型(AR模型)、滑动平均模型(MA模型)、自回归移动平均模型(ARMA模型)和自回归积分滑动平均模型(ARIMA模型)。
而多因子模型则依赖于资产回报率与其它市场、经济和公司数据的相关性，从而找到资产回报率的共同因素，并构建一个合适的模型。
风险预警体系则通过大量的信息搜集和数据分析，从中预测可能影响市场变化的因素。
以上这些方法都适用于股票市场中的各种投资策略。
二、数学建模在金融领域的实际应用案例数学建模在金融领域中的应用已经得到了广泛的验证，以下为数学建模成功应用于金融领域的案例：1、对流动性进行建模流动性风险一直是投资者和银行家们面临的挑战。
在金融危机中就因为这个原因导致了某些投资者破产。
研究人员使用了隐藏在银行的每日流动性文本中的结构限制模型（Structural liquidity model），并结合了在过去的市场和流动性环境下的数据来分析当前的流动性。
结果表明，流动性与市场冲击、市场波动和利率环境密切相关。
2、预测日本股市的趋势研究人员使用了自上世纪50年代以来对股票价格的研究，利用页岩油一般关联的机器学习算法来分析振荡型的股票价格。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
金融经济论文数学建模论文
数学建模在生活中的应用
摘要：数学建模就是学习如何把物理的复杂的世界用适当的数学语言描述出来，进而用数学的手段对模型加以分析，然后再用所得结论回归现实，指导实践。
数学建模是联系实际与理论的桥梁，是应用数学知识解决实际问题的必经环节。
将初等数学知识与生活中的实际问题相结合,介绍了几种常见类型的数学建模方法。
关键词：数学建模；最优化问题；金融与经济；估算与测量
数学来源于生活，又服务于生活。
生活中的数学建模涉及到的问题比较贴近我们的实际，具有一定的实践性和趣味性，所需知识以初等数学为主，较容易入手与普及。
因此，生活中的数学建模应成为培养大众数学应用意识、提高学生数学思维水平、分析和解决实际问题的能力的重要途径。
本文拟将初等数学知识与生活中的实际问题相结合，对几种常见类型的建模技巧进行简要的分析、归纳。
一、基本概念
数学模型：把某种事物系统的主要特征、主要关系抽象出来，用数学语言概括地或近似的表述出来的一种数学结构。
它是对客观事物的空间形式和数量关系的一个近似的反映。
数学建模：建立数学模型解决实际问题过程的简称。
二、建模步骤
这里所说的建模步骤只是大体上的规范，实际操作中应针对具体问题作具体分析，灵活运用。
数学建模的一般步骤如下：
1.准备模型。
熟悉实际问题，了解与问题有关的背景知识，明确建模的目的。
2.建立模型。
分析处理已有的数据、资料，用精确的数学语言找出必要的假设；利用适当的数学工具描述有关变量和元素的关系，并建立相应的数学模型（如方程、不等式、表格、图形、函数、逻辑运算式、数值计算式等）。
在建模时，尽量采用简单的数学工具，以使模型得到更广泛的应用与推广。
3.求解模型。
利用数学工具，对模型进行求解，包括解方程、图解、逻辑推理、定理证明、性质讨论等。
对模型求解的结果进行分析，根据实际问题的性质分析各变量之间的依赖关系，有时需要根据所得结果给出数学式的预测和最优决策、控制等。
4.检验模型。
把模型分析的结果返回到实际应用中，用实际现象、数据等检验模型的合理性和实用性，即验证模型的正确性。
通常，一个成功的模型不仅能够解释已知现象，而且还能预言一些未知现象。
如果检验结果与实际不符或部分不符，而且求解过程没有错误，那么问题一般出在模型假设上，此时应该修改或补充假设。
如果检验结果与实际相符，并满足问题所要求的精度，则认为模型可用，便可进行模型应用与推广。
三、分类讨论
我们将按照初等数学知识在不同生活领域的应用，也即生活中的数学建模的不同题型作分类讨论。
本文节选三类问题进行分析：最优化问题；金融与经济；估算与测量。
（一）最优化问题
最优化应用题包括工农业生产、日常生活、试验、销售、投资、比赛等方面，分最值问题、方案优化的选择、试验方案的制定等类型。
对于最值问题，一般建立函数模型，利用函数的（最值）知识转化为求函数的最值；而对于方案的优化选择问题是将几种方案进行比较，选择最佳的方案。
例1（客房的定价问题）：一个星级旅馆有150个客房，每间客房定价相等，最高定价为198元，最低定价为88元。
经过一段时间的经营实践，旅馆经理得到了一些数据：每间客房定价为198元时，住房率为55%；每间客房定价为168元时，住房率为65%；每间客房定价为138元时，住房率为75%每间客房定价为108元时，住房率为85%.欲使旅馆每天收入最高，每间客房应如何定价？
分析与思考：
据经理提供的数据，客房定价每下降30元，入住率即提高10个百分点。
相当于平均每下降1元，入住率提高1/3个百分点。
因此，可假设随着房价的下降，住房率呈线性增长。
这样，我们可通过建立函数模型来求解本题。
设y表示旅馆一天
的总收入，与最高价198元相比每间客房降低的房价为x元，可建立数学模型：
y=150×（198-x）×0.55+x
解得，当x=16.5时，y取最大值16 471.125元，即最大收入对应的住房定价为181.5元。
如果为了便于管理，定价为180元/（间•天）也是可以的，因为此时总收入y=16 470元，与理论上的最高收入之差仅为1.125元。
本题建模的关键在于：根据房价的降幅与住房率的升幅关系，假设两者存在着线性关系。
（二）金融与经济
现代经济生活中，人与金融之间的关系日益密切。
金融类的题目注重了针对性、典型性、新颖性和全面性，因而对数学素质方面的要求就更高。
涉及金融与经济的建模题常见的有投资问题、住房贷款问题、分期付款问题、证券问题等。
一般的做法是通过数学建模将此类题型转化为初等数学中的常用知识点来解决，如数列问题、幂函数问题、不等式问题等。
例2（购房贷款）：小李年初向银行贷款20万元用于购房。
已知购房贷款的年利率优惠为10%，按复利计算。
若这笔贷款要求分10次等额归还，每年一次，并从借款后次年年初开始归还，问每年应还多少元（精确到1元）？
分析与思考：
已知贷款数额、贷款利率、归还年限，要求出每年的归还额。
本题即可化为求每年的归还额与贷款数额、贷款利率、归还年限的关系。
不妨先把这个问题作一般化处理。
设某人向银行贷款元M0，年利率为α，按复利计算（即本年的利息记入次年的本金生息），并从借款后次年年初开始每次k元等额归还，第n次全部还清。
那么，一年后欠款数M1=（1+α）M0-k
两年后欠款数M2=（1+α）M1-k =（1+α）2M0-k[（1+α）+1]
………………
n年后欠款数Mn=（1+α）Mn-1-k=（1+α）M0-
由Mn=0可得k=
这就是每年归还额与贷款数额、贷款利率、归还年限之间的关系式。
对于上述购房问题，将α=0.1，M0=200 000，n=10代入得
k= ≈32 549.6（元）
故每年应还32 550元。
本题建模的关键在于：将求每年的归还额与贷款数额、贷款利率、归还年限的关系化为数列计算问题。
（三）估算与测量
估计与测量是数学中最古老的问题。
估算与测量类的建模题，其背景包括人们日常生活和生产、科学技术等方面的一些测量、估算、
计算。
对于估算与测量的题目，一般要先理解好题意，正确建模，然后通过周密的运算，找出结论。
这类题目常常可转化为函数、不等式、数列、二项式定理展开式、三角函数等知识进行处理。
例3（挑选水果问题）：上街买水果，人们总喜欢挑大的，这是否合理呢？
分析与思考：
从什么角度来分析此问题呢？要判断合理与否，首先要明确判断的标准。
一般来说，买水果主要供食用。
故下面从可食率这个角度加以分析。
水果种类繁多，形状各异，但总的是近似球形居多。
故可假设水果为球形，半径为R，建立一个球的模型来求解此题。
挑选水果的原则是可食率较大。
由于同种水果的果肉部分的密度分布均匀，则可食率可以用可食部分与整个水果的体积之比来表示。
分以下几种不同类型的水果分别剖析：
1.果皮较厚且核较小的水果，如西瓜、橘子等。
同类水果的皮厚度差异不大，假设是均匀的，其厚为d，易得
可食率＝=1-3
2.果皮较厚且有核（或籽集）较大的水果，如南方的白梨瓜等。
此类水果计算可食率时，不但要去皮且要去核。
设核半径为kR（k 为常数，0
可食率==1-3-k3
上两式中，d为常数，当R越大即水果越大时，可食率越大，越合算。
3.有些水果尽管皮很薄，但考虑卫生与外界污染，必须去皮食用，如葡萄等。
此类水果与（1）类似，可知也是越大越合算。
本题建模的关键在于：从可食率入手，利用水果的近似球形，建立一个球的模型，将求可食率的大小转化为求关于水果半径R的单调性。
生活中的数学建模是在实际问题与初等数学知识之间架起一座桥梁，使初等数学知识在不同领域的应用得以生动地展示，再现数学知识的产生、形成和应用的过程。
我们的数学建模应该密切关注生活，将知识综合拓广，使之立意高，情境新，充满时代气息。
这对培养思维的灵活性，敏捷性，深刻性，广阔性，创造性是大有益处的。
参考文献：
[1]卜月华.中学数学建模教与学[M].江苏:东南大学出版社,2002.
[2]马春华,郑小玲.高中数学应用题题型突破例释[M].北京:龙门书局,2002.
[3]李云鼎,许少华.点击解析几何[J].中学数学杂志(高中),2006,(1):45-48.
[4]上海市中学生数学应用知识竞赛委员会.中学应用数学竞赛题萃[M].上海:华东师范大学出版社,2002.
[5]金明烈.中学数学应用[M].乌鲁木齐:新疆大学出版社,2000.。