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1998年数模国赛A题的源代码(投资规划)压缩包。

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简介:
在我的博客中,您可以找到一些您可能尚未了解的投资模型的源代码,其中包含了1998年数学建模国家竞赛A题的模型解决方案的源码。

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客服
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  • 1998学建A版).rar
    优质
    本资源包含1998年全国大学生数学建模竞赛A题的投资规划问题解决方案及源代码,适用于学习和研究数学建模中的优化与决策分析。 笔者的博客记录了1998年数学建模国赛A题的模型求解源码。
  • 1998A收益与风险.zip
    优质
    该题目探讨在给定的投资环境下,如何平衡投资的收益和风险。参赛者需通过建立数学模型来分析不同投资策略的效果,并提出最优方案。 【项目资源】:涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等多种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等多领域的项目代码。 【项目质量】:所有提供的源码均经过严格测试,确保可以直接运行,并且在确认功能正常后才会上传。 【适用人群】:适用于希望学习各类技术领域的新手或进阶学习者。这些资源可以作为毕业设计、课程作业、大作业、工程实训或者初期项目的参考和基础。 【附加价值】:项目具有很高的学习借鉴价值,可以直接修改复刻使用。对于有一定技术水平的用户而言,可以在现有代码的基础上进行扩展,实现更多功能。 【沟通交流】:如果在使用过程中遇到任何问题,请随时与博主联系,博主会及时回复并提供帮助。我们鼓励下载和应用这些资源,并欢迎各位相互学习、共同进步。
  • LINGO在1998A应用
    优质
    本文档提供了LINGO软件在解决1998年数学建模竞赛A题中问题的应用示例和具体代码,旨在展示如何利用LINGO进行优化模型的构建与求解。 资源包括:1998年数学建模A题第一问和第二问的详细LINGO代码。
  • 2019学建APython
    优质
    本段代码适用于2019年中国大学生数学建模竞赛A题,采用Python编程语言实现模型构建与求解,涵盖数据处理、算法设计及结果分析。 2019年数学建模国赛A题的Python代码可以用于解决该竞赛题目中的相关问题。这段代码旨在帮助参赛者通过编程方式分析数据、建立模型并求解实际应用问题,具体实现细节和技术要点可以根据比赛要求和实际情况进行调整和完善。
  • 1998大学生学建——关于收益与风险.pdf
    优质
    本文档探讨了1998年全国大学生数学建模竞赛中的一道题目,聚焦于如何通过数学模型分析和优化投资中的收益与风险平衡问题。文档深入解析了该问题的背景、要求及解决方案,为学习者提供了宝贵的理论与实践指导。 全国大学生数学建模竞赛题目A题如下: 市场上有n种资产(如股票、债券等)可供投资者选择,编号为S1, S2,...,Sn。某公司有一笔数额为M的较大资金用于一个时期的短期投资。 该公司的财务分析人员对这n种资产进行了评估,并预测出在这一时期内购买Si的平均收益率为ri,以及其风险损失率为qi(i=1,…,n)。为了降低总体的风险水平,该公司确定,在用这笔资金同时购买若干种资产时,采用所购资产中最大的一个风险值作为整体投资组合的最大可能风险。 此外,在交易过程中需要支付一定比例的手续费pi,并且当实际投资额不超过给定上限ui时,则按此上限计算费用。如果没有进行相关股票或债券的投资则无需支付任何费用。 最后假设在该期间内,银行存款利率为固定不变的状态下,公司应该如何合理分配这笔资金以实现最大化的收益同时控制风险水平?
  • 2012学建A
    优质
    本资料为2012年美国数学建模竞赛A题相关资源,包含问题背景、数据集及优秀论文等,适用于参赛者准备与学习。 2012年美赛A题整理资料,希望对你有用。
  • 1998学建目:收益与风险
    优质
    本题旨在探讨如何通过建立数学模型来评估和管理投资中的收益与风险关系,帮助投资者做出更科学、合理的决策。 市场上有n种资产(如股票、债券)可供投资者选择,编号为Si (i=1,...,n)。某公司拥有一笔数额为M的资金用于一个时期的短期投资。公司的财务分析人员对这n种资产进行了评估,并预测了在该时期内购买每种资产的平均收益率ri和风险损失率qi。 考虑到分散化投资可以降低总体风险,该公司决定当使用这笔资金进行多种资产的投资时,整体的风险水平将以所投各种Si中最高的一个风险来衡量。此外,在交易过程中需要支付费率pi作为手续费,并且如果购买额不超过给定值ui,则按照购买ui的数量计算费用(未购则无需付费)。同时假设银行的同期存款利率为ro (5%),并且在这种情况下既不需要支付任何交易费也不涉及风险问题。
  • 2020学建A参考版.zip
    优质
    本资源为2020年数学建模国赛A题的代码参考版本,包含了多种算法实现与模型构建方法,适合参赛选手学习研究使用。 2020年数学建模国赛A题的完整代码采用了有限差分法、最小二乘拟合、熵权法、遗传算法以及多目标优化等多种方法。提供的代码仅供参考。