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98A（投资风险）赛题及优秀论文

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简介：
98A（投资风险）赛题及优秀论文汇集了关于投资风险管理策略的研究与分析，展示了参赛者对复杂金融市场的深刻理解和创新解决方案。这段简介简洁地概括了文档内容的核心主题和价值。如需更详细的说明或其他特定信息，请告知。 1998年全国数学建模竞赛优秀论文专辑，包含当年的赛题及获奖论文，内容整理得很有参考价值。

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  • 98A（投资风险）赛题及优秀论文
    优质
    98A（投资风险）赛题及优秀论文汇集了关于投资风险管理策略的研究与分析，展示了参赛者对复杂金融市场的深刻理解和创新解决方案。这段简介简洁地概括了文档内容的核心主题和价值。如需更详细的说明或其他特定信息，请告知。 1998年全国数学建模竞赛优秀论文专辑，包含当年的赛题及获奖论文，内容整理得很有参考价值。
     
  • 金融投资风险的数学模型研究论文
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    本文旨在探讨并建立一系列用于评估和预测金融投资中潜在风险的数学模型，结合统计学与经济学原理，为投资者提供决策支持。 本段落基于多目标规划理论构建了金融投资收益与风险模型，旨在分析金融投资的风险与收益之间的关系，并探讨投资者应承担的风险与投资项目分散程度的关系。通过MATLAB软件，在固定风险水平下研究投资者的最佳收益，并在确定的收益率条件下寻找最小化风险的方法。此外，该方法能够根据不同风险承受能力选择最佳的投资组合。本段落还使用LINGO软件对模型中的风险进行敏感性分析，并提出了适用于无特殊偏好的投资者的最优投资策略。计算结果显示，所建立的模型对于确定最优投资组合具有良好的效果。
     
  • 2022年数学建模国赛题目及优秀论文
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    本资源包含2022年度全国大学生数学建模竞赛题目及其获奖优秀论文，适合参赛选手学习参考，帮助提升数学建模能力和解决问题技巧。 全国大学生数学建模竞赛是每年一次的重要学术活动，旨在培养学生的数学思维、团队协作能力和问题解决技巧。2022年的比赛中，参赛者们针对多个实际问题提出了创新的数学模型，涉及波浪能利用优化设计、无人机定位策略以及古代玻璃制品成分分析等领域。 以下是这些研究内容的具体探讨： 1. 波浪能装置输出功率优化设计：作为一种可再生能源，提高其利用率是提升能源转化系统性能的关键。参赛者可能采用了解析模型和数值模拟等不同的数学方法来改进波浪能设备的功率输出。他们结合流体力学、机械工程和控制理论的知识，通过优化设计增加能量捕获效率，并降低成本，为海洋资源开发提供了重要的理论依据。 2. 古代玻璃制品成分分析与鉴别：参赛者利用化学成分数据和技术手段如主成分分析（CLR）对古代玻璃进行分类识别。这种研究不仅需要化学知识的支持，还涉及数据分析和模式识别技术的应用。它有助于更好地理解历史工艺、文化交流以及文物保存的重要性。 3. 无人机位置调整策略及仿真定位：在编队飞行中准确地确定无人机的位置是一项挑战性的任务。参赛者通过无线通信、导航系统等理论探讨了这一问题，并提出了基于局部最优模型的算法优化方案，以提高无人机路径规划和定位精度的能力。这对于各种应用场景如搜索与救援行动或军事操作都具有实际应用价值。 这些高质量的研究成果展示了数学建模在解决现实世界难题中的强大作用力，无论是在能源利用、文化遗产保护还是无人机技术领域都有广泛的应用前景。通过深入学习并研究这些模型案例，不仅能提升个人的数学技能水平，还能扩大对相关学科领域的认知范围，为未来参加此类竞赛或有兴趣的学生提供了宝贵的资源和指导方向。
     
  • 2020年全国竞赛C题优秀论文
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    该文为2020年全国竞赛C题的优秀获奖作品，通过深入分析和严谨建模，在众多参赛作品中脱颖而出，展示了作者团队卓越的问题解决能力和创新思维。 这篇论文主要探讨了在2020年国赛C题中如何运用多种机器学习方法进行中小微企业信贷决策的研究。论文的核心目标是建立有效的风险评估模型和信贷策略，以优化银行的收益。 1. **数学建模**： - **线性优化模型**：论文建立了以银行收益最大化为目标的线性优化模型，用于确定对每个企业的放贷金额、利率和期限。这种方法确保了银行在风险可控的情况下实现利润的最大化。 - **熵权法**：这是一种确定权重的方法，用于量化分析中小微企业的信贷风险，其中包含了企业的实力（盈利能力、债偿能力和发展能力）以及信誉。 - **TOPSIS法**：此方法将各种影响因素结合计算出信贷风险的量化值，并与信誉评级契合度高达94.2%。 2. **机器学习模型**： - **二元逻辑回归**：用于构建违约概率函数，预测企业违约的可能性，准确率为93.4%。 - **KNN、SVM、XGBoost、朴素贝叶斯、神经网络和随机森林**：这些是用于对企业信誉进行评级的不同分类模型。通过F1-score评估选择了预测效果最好的神经网络模型。 3. **遗传算法**： - 遗传算法被用来优化线性优化模型的求解过程，以找到最优的信贷策略。 4. **信贷风险和策略**： - 对于问题一，论文给出了具体的信贷策略数据（如放贷总额、预期收益及客户流失率）。 - 对于问题二和三，通过调整模型并考虑不同场景（无信誉评级或疫情冲击），展示了如何调整信贷策略以应对变化的环境。 5. **灰色系统模型**： - 用于预测企业在没有突发因素影响下的收益，并对比实际数据计算新冠疫情对各行业收益的影响，进而调整信贷策略。 6. **突发因素影响分析**： - 论文特别关注了新冠病毒疫情对企业经营和银行信贷策略的影响。通过对不同行业的受影响程度进行分析，帮助银行更好地评估放贷风险并作出相应调整。 7. **总结与关键概念**： - 通过多目标线性优化模型、风险量化及机器学习模型等工具，论文为企业信贷风险评估和银行信贷策略提供了详尽的框架，并展示了这些方法在解决实际问题中的应用价值。 总的来说，这篇论文展示了如何运用数学建模和技术手段来应对中小微企业的信贷决策挑战，在复杂的金融环境中为银行的风险管理提供理论支持与实践指导。
     
  • 东三省竞赛试题与优秀论文
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    本书汇集了东三省数学竞赛的经典试题及获奖论文，内容涵盖代数、几何等多个领域，旨在帮助学生提升解题技巧和拓展思维。 东三省赛题及优秀论文、东三省赛题及优秀论文、东三省赛题及优秀论文、东三省赛题及优秀论文、东三省赛题及优秀论文、东三省赛题及优秀论文、东三省赛题及优秀论文。
     
  • 2018年全国竞赛A题优秀论文
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    该文为2018年全国竞赛A题优秀论文，深入探讨了具体竞赛题目中的数学建模问题，提出了创新性的解决方案，并获得了评委的高度评价。 18年国赛数学建模A题优秀论文，取自大学生数学建模官网。
     
  • 2017年全国竞赛D题优秀论文
    优质
    该论文为2017年全国竞赛D题的优秀作品，深入分析并解决了特定问题，展示了作者团队扎实的专业知识和创新思维，在众多参赛作品中脱颖而出。 本段落探讨了工厂巡检路线的排班状况及优化问题，在确保工厂正常运行的前提下，通过减少人力资源来提高工人生产力，并使每位工人的工作量尽可能均衡。研究确定了合适的巡检人员数量，并制定了相应的工作时间表和工作路线图。 对于第一个问题，我们以最短时间为目标函数建立了多目标优化模型，并利用0-1规划进行构建。借助Excel和LINGO软件运行该模型并结合人工数据整理后得出，在每班安排5名工人进行巡检是最为理想的选择。具体的巡检时间和路线详见表6-1至表6-5以及图6-2至图6-5。
     
  • 2015年美赛优秀论文
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    2015年美赛优秀论文汇集了当年美国数学建模竞赛中最具创新性和实用价值的研究成果，涵盖广泛的应用领域和前沿话题。 2015年建模论文集可供参加美赛的同学参考学习，希望大家喜欢。