数学建模大赛赛题解析-1998年A题《资产投资收益与风险》模型二的解法

该模型是对资产投资的风险与收益进行数学建模。模型假设利润率与风险程度成正比，且资产的风险程度和利润率可以用历史数据预测。

首先，我们需要找到有效的历史数据来预测资产风险和利润率。如何选择历史数据是一个非常重要的问题。我们可以通过分析市场趋势、市场波动、经济指标等来收集数据。

然后，我们可以根据历史数据建立模型，利用回归分析等数据分析方法来预测风险和利润率。模型可以如下表示：

风险程度 = a1 * x1 + b1

利润率 = a2 * x2 + b2

其中，x1和x2分别表示与资产风险程度和利润率相关的历史数据。a1、b1、a2、b2为拟合参数，可以通过回归分析获得。

接着，我们需要根据预测的利润率和风险程度来制定投资策略。对于低风险、低利润的资产，我们可以选择保守投资策略；对于高风险，高利润的资产，我们可以选择激进投资策略。其他不同风险、利润率水平的资产，我们需要根据实际情况综合考虑。

最后，我们需要评估投资策略的有效性。我们可以通过比较实际收益与预期收益、风险承受能力等来评估投资策略的有效性。

总而言之，该模型可以帮助我们更好地预测资产风险和利润率，制定合理的投资策略，从而提高资产管理效益。

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数学建模算法与应用-matlab代码

数学建模算法与应用是指应用数学模型来解决实际问题的过程。而MATLAB是一种功能强大的数学计算软件，广泛用于科学计算和工程领域。

在数学建模中，我们通常需要通过MATLAB编写代码来实现模型的求解。MATLAB提供了丰富的函数库和工具箱，可以方便地进行数值计算、符号计算、数据可视化等操作。

对于不同的数学建模问题，可以使用不同的算法来解决。比如线性规划问题可以使用线性规划算法，优化问题可以使用优化算法，微分方程可以使用数值解法等。

在MATLAB中，我们可以使用线性规划工具箱中的linprog函数来求解线性规划问题。这个函数可以通过输入目标函数和约束条件，自动进行求解，并给出最优解。

对于优化问题，可以使用优化工具箱中的fmincon函数来进行求解。该函数可以通过输入目标函数、约束条件和初始值，来寻找最优解。

对于微分方程，可以使用ode45函数来进行数值解法。这个函数可以通过输入微分方程、初始条件和求解区间，来给出微分方程的解。

除了这些基本函数，MATLAB还提供了大量的工具和函数，可以用于数据处理、数据可视化、曲线拟合等操作，帮助我们更好地进行数学建模。

总之，数学建模算法与应用和MATLAB代码密切相关。在实际应用中，我们可以通过编写MATLAB代码来实现各种数学建模算法，更高效地解决实际问题。