MATLAB进行参数分析与灵敏度研究-投资风险与回报探索

"用MATLAB软件对模型进行参数分析-learning.groovy.3.java-based.dynamic.scripting.2nd.edition (英文版pdf）" 在给定的资源中，主要讨论了如何利用MATLAB软件进行参数分析，特别是在投资回报率与风险评估的场景下。MATLAB是一个强大的数值计算和数据分析工具，它提供了丰富的算法和功能，适用于各种优化问题，包括线性规划、整数规划、非线性规划等。 在投资分析中，投资者通常关心的是在不同回报率下的风险水平。通过调整模型中的参数，例如期望的投资回报率，可以探究风险与回报之间的关系。在案例中，原始模型设定了一个约束参数（0.15），表示期望15%的投资回报率。当该参数改变为0.2345时，意味着目标回报率提高到23.45%，根据股票的预期收益，大部分资金可能需要投入回报率最高的股票，即股票C。 由于LINGO软件不支持二次规划的灵敏度分析，所以选择MATLAB来进行这一过程。灵敏度分析用于研究模型参数变化时解的变化情况。在MATLAB中，可以编写程序来迭代不同的回报率（范围从0.09到0.234，步长为0.002），并利用`quadprog`函数解决二次规划问题，寻找最优投资组合。`quadprog`是MATLAB中的一个函数，用于解决最小化二次函数的问题，同时满足线性约束。 MATLAB算法大全涵盖了多个章节，包括： 1. 线性规划：介绍了基本概念和求解方法，以及在投资收益和风险分析中的应用。 2. 整数规划：包括分枝定界法、0-1型整数规划等，这些方法对于处理含有整数变量的优化问题至关重要。 3. 非线性规划：讨论了无约束和有约束的非线性极值问题，并给出了一些实际问题的例子，如飞行管理问题。 4. 动态规划：讲解了动态规划的基本概念和计算方法，以及它与静态规划的关系。 5. 图与网络：涵盖了最短路径问题、树、匹配问题、Euler图、Hamilton图、最大流问题等，这些都是解决网络优化问题的重要工具。 6. 排队论：涉及基本的排队理论，如输入过程、服务时间的分布，以及各种排队模型的建立和优化。 7. 对策论：介绍了零和对策和非零和对策，以及它们的解法。 8. 层次分析法：这是一种多准则决策分析方法，用于解决复杂问题。 9. 插值与拟合：包括插值方法、线性最小二乘法、最小二乘优化，以及在实际问题中的应用，如黄河小浪底调水调沙问题。 MATLAB在参数分析、优化问题解决和数据分析方面具有广泛的应用，能够帮助投资者做出基于风险和回报的明智决策。通过学习和掌握这些内容，读者可以更好地利用MATLAB解决实际的经济和工程问题。