信息技术领域的投资组合与风险管理

"《问题求解-learning.groovy.3.java-based.dynamic.scripting.2nd.edition》英文版PDF，涉及投资组合模型和无风险资产的处理，以及MATLAB算法应用" 本文主要讨论了在存在无风险资产时的投资组合模型，并以一个具体的例子来阐述如何在投资决策中考虑无风险资产。无风险资产，如国库券，其收益率固定，因此在数学建模时其方差和与其他投资方式的协方差为0。在扩展的LINGO模型中，增加了代表无风险投资的变量D，以便在寻找期望回报率时进行优化。 投资组合模型通常用于最大化预期回报或最小化风险，通过组合不同资产来分散风险。在本例中，当投资者有多种选择，包括三种股票（A、B、C）和一种无风险投资（D）时，可以构建一个线性优化模型来决定投资比例。LINGO模型是解决这类问题的工具之一，它可以处理含有多个变量和约束条件的数学优化问题。 在MATLAB中，可以使用优化工具箱来解决类似的投资组合优化问题。MATLAB提供了各种算法来解决线性规划、整数规划、非线性规划等问题。例如，对于线性规划问题，可以使用`linprog`函数；对于包含整数变量的优化问题，可以使用`intlinprog`；而对于非线性规划，可以利用`fmincon`或`fminunc`。 在书中，还列举了MATLAB算法的应用，包括线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络、排队论、对策论、层次分析法、插值与拟合等多个领域的问题解决方法。这些章节涵盖了广泛的实际问题，如运输问题、生产与销售计划、飞行管理、最短路径问题、匹配问题、最大流问题、排队系统的优化、对策游戏的解决和数据拟合等。 例如，在线性规划章节中，介绍了运输问题和指派问题的解决方案，这些在物流、资源配置等领域有广泛应用。非线性规划章节涉及无约束和约束极值问题，适用于工程设计和经济规划。动态规划则探讨了最优决策序列，如在项目管理中的关键路径法。图与网络章节讲解了最短路径、树、匹配和流问题，这些都是网络优化和资源分配的基础。而排队论部分则关注服务质量、等待时间优化，对服务业和运营研究具有重要意义。 这本书不仅提供了投资组合优化的理论知识，还涵盖了MATLAB在运筹学和优化问题中的实践应用，对于学习如何用数学方法解决实际问题，特别是IT领域的决策支持，具有很高的参考价值。