信用条件决策模型公式
信用条件决策模型
主要计算公式如下：
信用条件变化对利润的影响=由于信用条件变化增加或减少的销售额×销售利润率
信用条件变化对应收账款机会成本的影响=[（新方案的平均收款期－目前的平均收款期）/360×目前条件下的销售额+新方案的平均收款期/360×由于信用条件变化增加或减少的销售额]×变动成本率×应收账款的机会成本率
信用条件变化对现金折扣成本的影响=（目前条件下的销售额+由于信用条件变化增加或减少的销售额）×需付现金折扣的销售额占总销售额的百分比×现金折扣率信用条件变化对坏账损失的影响=由于信用条件变化增加或减少的销售额×增加或减少的销售额的坏账损失率
信用条件变化带来的增量利润=信用条件变化对利润的影响－信用条件变化对应收账款机会成本的影响－信用条件变化对现金折扣成本的影响－信用条件变化对坏账损失的影响
数学建模算法分类
数学模型按照不同的分类标准有许多种类： 1.按照模型的数学方法分，有几何模型，图论模型，微分方程模型。概率模型，最优控制模型，规划论模型，马氏链模型。 2.按模型的特征分，有静态模型和动态模型，确定性模型和随机模型，离散模型和连续性模型，线性模型和非线性模型。 3.按模型的应用领域分，有人口模型，交通模型，经济模型，生态模型，资源模型。环境模型。 4.按建模的目的分，有预测模型，优化模型，决策模型，控制模型等。 5.按对模型结构的了解程度分，有白箱模型，灰箱模型，黑箱模型。 数学建模的十大算法： 蒙特卡洛算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，比较好用的算法。） 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用matlab作为工具。） 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用lingo、lingdo软件实现）图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。） 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中） 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题时用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需谨慎使用） 网格算法和穷举法（当重点讨论模型本身而情史算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具） 一些连续离散化方法（很多问题都是从实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认得是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。） 图像处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用matlab来处理问题。） 数学建模方法 统计：1.预测与预报2.评价与决策3.分类与判别4.关联与因果 优化：5.优化与控制 预测与预报 ①灰色预测模型（必须掌握） 满足两个条件可用： a数据样本点个数少，6-15个 b数据呈现指数或曲线的形式 ②微分方程预测（备用） 无法直接找到原始数据之间的关系，但可以找到原始数据变化速度之间的关系，通过公式
EXCLE日期时间计算公式
(Excel)常用函数公式及操作技巧之三： 时间和日期应用 ——通过知识共享树立个人品牌。 自动显示当前日期公式 =YEAR(NOW()) 当前年 =MONTH(NOW()) 当前月 =DAY((NOW())) 当前日 如何在单元格中自动填入当前日期 Ctrl+; 如何判断某日是否星期天 =WEEKDAY(A2,2) =TEXT(A1,"aaaa") =MOD(A1,7)<2 某个日期是星期几 比如2007年2月9日，在一单元格内显示星期几。 =TEXT(A1,"aaa") （五） =TEXT(A1,"aaaa") （星期五） =TEXT(A1,"ddd") （Fri） =TEXT(A1,"dddd") （Friday） 什么函数可以显示当前星期 如：星期二10:41:56 =TEXT(NOW(),"aaaa hh:mm:ss") 求本月天数 设A1为2006-8-4 求本月天数 A1=DAY(DATE(YEAR(A1),MONTH(A1)+1,0)) 也有更簡便的公式：=DAY(EOMONTH(NOW(),0)) 需加載分析工具箱。
当前月天 数：=DATE(YEAR(TODAY()),MONTH(TODAY())+1,1)-DATE(YEAR(TO DAY()),MONTH(TODAY()),1) 用公式算出除去当月星期六、星期日以外的天数 =SUMPRODUCT(--(MOD(ROW(INDIRECT(DATE(YEAR(NOW() ),MONTH(NOW()),1)&":"&DATE(YEAR(NOW()),MONTH(NOW ())+1,0))),7)>1)) 显示昨天的日期 每天需要单元格内显示昨天的日期，但双休日除外。 例如，今天是7月3号的话，就显示7月2号，如果是7月9号，就显示7 月6号。 =IF(TEXT(TODAY(),"AAA")="一 ",TODAY()-3,IF(TEXT(TODAY(),"AAA")="日 ",TODAY()-2,TODAY()-1)) =IF(TEXT(TODAY(),"AAA")="一",TODAY()-3,TODAY()-1) 关于取日期 怎么设个公式使A1在年月日向后推5年,变成2011-7-15 =DATE(YEAR(A1)+5,MONTH(A1),DAY(A1)) =EDATE(A1,12*5) 如何对日期进行上、中、下旬区分 =LOOKUP(DAY(A1),{0,11,21,31},{"上旬","中旬","下旬","下旬"}) 如何获取一个月的最大天数 "=DAY(DATE(2002,3,1)-1)"或"=DAY(B1-1)",B1为"2001-03-01日期格式转换公式 将“01/12/2005”转换成“20050112”格式 ＝RIGHT(A1,4)&MID(A1,4,2)&LEFT(A1,2) ＝ YEAR($A2)&TEXT(MONTH($A2),"00")&TEXT(DAY($A2),"00" ) 该公式不用设置数据有效性,但要设置储存格格式。 也可以用下列两方法： 1、先转换成文本, 然后再用字符处理函数。 2、[数据]-[分列] [日期]-[MDY] 将“2005年9月”转换成“200509”格式
最新营销策划与决策模型
营销策划与决策模型 营销策划与决策模型营销策划与决策模型序）和输出. 即使是一个简单的模型，例如建立广告与销售促销相对有效性的模式，可 以采取各种形式. 它可以被构造为需要输入广告，促销和销售的历史数据的非 线性回归模型. 这导致了广告和促销活动的相关效果，以及广告和促销方式如 何解释销Array售升级的 方式. 自动地提供了风险和相关的统计学意义的测量.可以进行额外的敏感性分 析，以确定销售营销变量的预期变化.模型当然要受到一些假设的约束.
关键字：营销策划决策模型顾客
ABSTRACT Even a simple model, such as the establishment of advertising and sales promotion relative to the effectiveness of the model, can take various forms. It can be constructed as a non-linear regression model that requires input of historical data for advertising, promotion and sales. This leads to the relevant effects of advertising and promotions, as well as how ads and promotions explain how sales are upgraded. Automatically provide a measure of risk and related statistical significance. Additional sensitivity analysis can be performed to determine the expected change in sales marketing variables. The model is of course bound by some assumptions. Keywords：Marketing planning Decision model Customer 目录 1.绪论............................................................................................................错误!未定义书签。
数学模型的分类有哪些
数学模型的分类有哪些 数学模型可以按照不同的方式分类，下面介绍常用的几种． 1.按照模型的应用领域(或所属学科)分：如人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、城镇规划模型、水资源模型、再生资源利用模型、污染模型等．范畴更大一些则形成许多边缘学科如生物数学、医学数学、地质数学、数量经济学、数学社会学等． 2.按照建立模型的数学方法(或所属数学分支)分：如初等数学模型、几何模型、微分方程模型、图论模型、马氏链模型、规划论模型等． 按第一种方法分类的数学模型教科书中，着重于某一专门领域中用不同方法建立模型，而按第二种方法分类的书里，是用属于不同领域的现成的数学模型来解释某种数学技巧的应用．在本书中我们重点放在如何应用读者已具备的基本数学知识在各个不同领域中建模． 3.按照模型的表现特性又有几种分法：
确定性模型和随机性模型取决于是否考虑随机因素的影响．近年来随着数学的发展，又有所谓突变性模型和模糊性模型．静态模型和动态模型取决于是否考虑时间因素引起的变化． 线性模型和非线性模型取决于模型的基本关系，如微分方程是否是线性的． 离散模型和连续模型指模型中的变量(主要是时间变量)取为离 散还是连续的． 虽然从本质上讲大多数实际问题是随机性的、动态的、非线性的，但是由于确定性、静态、线性模型容易处理，并且往往可以作为初步的近似来解决问题，所以建模时常先考虑确定性、静态、线性模型．连续模型便于利用微积分方法求解，作理论分析，而离散模型便于在计算机上作数值计算，所以用哪种模型要看具体问题而定．在具体的建模过程中将连续模型离散化，或将离散变量视作连续，也是常采用的方法． 4.按照建模目的分：有描述模型、分析模型、预报模型、优化模
数据、模型与决策例题分析
数据、模型与决策 3 线性规划问题的计算机求解及应用举例 第7题 （1）线性规划模型 （2）线性规划模型代数式 公司所做决策的变量是每种原料合金的数量，因此引入决策变量 i x 表示第i 种原料合金的数量()1,2,3,4,5,6i =。 建立此问题的数学模型为： 123456min 1008075859495Z x x x x x x =+++++ 6 1234561 6 12345616 12345616025304030404020352025405030..204050353010300(1,2,3,4,5,6)i i i i i i i x x x x x x x x x x x x x x s t x x x x x x x x i ===? +++++=??? ? +++++=?????+++++=????≥=?? ∑∑∑
第8题 （1）线性规划模型 （2）线性规划模型代数式 公司所做决策的变量是每种原料数，因此引入决策变量i x 表示第i 种原料数()1,2,3,4i =。 建立此问题的数学模型为： 1234min 0.80.40.60.4Z x x x x =+++ 12341234 1234123485204080250 35853565190..152560151601089840 x x x x x x x x s t x x x x x x x x +++≥??+++≥?? +++≥??+++≥?
第9题 线性规划模型代数式 车间所做决策的变量是(1,2,3)i A i =机床生产(1,2)j B j =零件数，因此引入决策变量ij x 表示加工(1,2)j B j =零件使用的(1,2,3)i A i =机床台数。 建立此问题的数学模型为： 111221223132max 304565403542Z x x x x x x =+++++ 1112212231328060..300(1,2,3,1,2) ij x x x x s t x x x i j +≤? ?+≤? ? +≤??≥==? （1）线性规划模型 （2）使用sumproduct 函数
信用卡分析维度模型
银行卡、信用卡分析维度模型 JBean于2009-7-20,02:12 评论 (0) 依据搜集整理的银行卡及信用卡分析的相关需求、案例及经验，对银行卡分析的常用维度进行了整理，主要包括客户资料（用来刻画客户个体特征的资料）、帐户资料（与客户相关的帐户，即客户所消费的的服务的静态特征）及交易资料（客户与银行之间发生的交互信息）几个部分。 一、客户资料 1 性别 个人客户的性别，有效值：（男性，女性） 2 年龄段 3 婚姻 已婚
未婚?离婚?学历4 个人客户的文化程度： 文盲?小学?中学?中专?大专?学士?硕士?博士或以上?5 行业 个人客户所属行业，有效值待定。建议采用国家标准分类：如 电信、电子、城建、公路、铁路、民航、电力、石油石化、汽车、教育、医药、旅游、其它。 6 职业 个人客户的职业，有效值待定。建议采用国家标准分类：如 管理人员? 技术人员?作业人?月收入分段?7 个人客户的月收入 分段方式视需求而定。 500元以下?500~1000元?1000~2000元?2000~3000元?3000~5000元 年?5000~8000元?8000~10000元?10000~20000元?20000元以上? 收入分段8 个人客户的年收入，分段方式视需求而定。 6000元以下?6000~12000元?12000~24000元?24000~36000元 ?36000~60000元?60000~96000元?120000~240000元?240000元以上 ?9 关联关系 个人客户与其它客户之间的关联关系： 家庭关系1)配偶?父母?子女?兄弟姐妹?其它?2)工作关系 雇佣? 被雇佣?3)经济关系 担保人? 被担保人?10 客户等级 目前的等级划分可依据月均消费总金额： 新客户－最近三个月新增的客户?普通客户－最近三个月消费月均额折合 人民币500元以下客户；?千元客户；500-1白银客户－最近三个月消费月均额折合人民币?． 黄金客户－最近三个月消费月均额折合人民币1~5千元的客户；? 万的客户；白金客户－最近三个月消费月均额折合人民币5千~1?万元的客户；钻石客户，最近三个月消费月均额折合人民币1~5?万元以上的客户贵宾客户，最近三个月消费月均额折合人民币5?以上以北京消费能力为标准, 不同
用公式进行时间的换算
用公式进行时间的换算 作为地球自转产生的后果之一，时间的换算一直是地理教学中的一项重要内容。而且随着世界联系的密切、国际交往的增加，在日常生活中也经常会遇到换算两个地点时间的问题。在地理教学中教师可采用多种方法，如图示法、计算法等，但都要涉及过日界线的问题，学生往往要反复考虑经过日界线时日期的变更，以及推算时是向东还是向西进行的，使时间的换算很容易出现错误。用公式进行时间的换算简单易行，是进行时间换算的良好选择。 一、不同时刻之间的换算公式 （一）地方时的换算地方时是因经度而不同的时刻，一般均是指地方平太阳时而言。地方时仅取决于经度。地球上任意两个地点之间，若经度相同则地方时刻相同，而经度的差异必然会产生地方时刻的差异。地方时的换算公式为： t1－t2=λ1－λ2式中，λ1、λ2分别表示任意两个地点的经度，其本身含有＋、－号，规定东经为＋，西经为－；t1、t2分别表示上述两个地点的地方时。根据此公式可方便地换算两个不同地点的地方时，但在计算过程中要注意单位的统一。 （二）区时换算地球上按经度划分为24个时区，各地根据经度的不同，分属于不同的时区。可根据下列公式计算出任一已知经度的地点所处的时区： n=λ/15°式中，λ为某地点的经度，n为所在的时区序号，计算结果四舍五入保留整数。区时是指每一时区中央经线的地方平太阳时。任意两地如果处于同一时区中则具有相同的区时；若时区不同，则区时也不相同，他们之间的关系是：T1－T2=n1 －n2式中，T1、T2分别为两个地点的区时，n1 、n2分别为这两个地点所在的时区序号，规定东时区为＋，西时区为－。用此公式可以方便地进行任意两时区的区时换算。 （三）地方时同世界时的换算由于世界时是指0°经线的地方时，所以在地方时换算公式中，以T0表示世界时，以t表示某一地点的地方时，以λ表示该地点的经度，仍然是东经为＋，西经为－，则得：T0－t=0－λ所以：T0=t－λ用此公式可进行任意地点的地方时刻与世界时的换算。 （四）区时同世界时的换算由于世界时即0时区的区时，所以在区时换算公式中，只要以世界时T0代替某一时区的区时即得：T0－T=0－n所以：T0=T－n 在上述公式中，地方时换算和区时换算是两个基本的公式，其他公式均可在理解概念的前提下推论得出。生活中遇到的问题主要是区时的换算。 二、有关计算结果的说明 无论用哪一种公式，最后计算的时间结果都可能出现特殊值，需要对其进行进一步处理。
《数据模型与决策》学习心得
《数据模型与决策》学习心得 ——运用运筹学的理念定会取得“运筹帷幄，决胜千里” 运筹学问题和运筹思想可以追溯到古代，它和人类实践活动的各种决策并存。现在普遍认为，运筹学是近代应用数学的一个分支，主要是将生产、管理等事件中出现的一些带有普遍性的运筹问题加以提炼，然后利用数学方法进行解决。界定运筹学作为在科学界的一门独立学科的出现，应当说是在1951年，即P. M. Morse和G. E. Kimball 的专着“运筹学方法”出版的那一年。运筹学的思想贯穿了企业管理的始终，运筹学对各种决策方案进行科学评估，为管理决策服务，使得企业管理者更有效合理地利用有限资源。优胜劣汰，适者生存，这是自然界的生存法则，也是企业的生存法则。只有那些能够成功地应付环境挑战的企业，才是得以继续生存和发展的企业。作为企业的管理者，把握并运用好运筹学的理念定会取得“运筹帷幄之中，决胜千里之外”之功效。 一、企业发展原则与战略管理 企业战略管理是企业在宏观层次通过分析、预测、规划、控制等手段，充分利用本企业的人、财、物等资源，以达到优化管理，提高经济效益的目的。随着我国经济市场化的日益加深，市场竞争日趋激烈，我国企业面临着更多的环境因素的影响与冲击。企业要求得生存与发展，必须运筹帷幄，长远谋划，根据自身的资源来制定最优的经营战略，以战略统揽全局。企业战略过程包括，明确企业战略目标，制定战略规划，作出和执行战略决策，并最后对战略作出评价。企业战略管理作为企业管理形态的一种创新，应是以市场为导向的管理、
是有关企业发展方向的管理、是面向未来的管理、是寻求内资源与外资源相协调的管理、是寻找企业的长期发展为目的。也就是将企业看作一个系统，来寻求系统内外的资源合理分配与优化，这正体现了运筹学的思想。我国企业战略管理的内容应根据自己的国情，制定对应的战略。主要侧重规定企业使命、分析战略环境、制定战略目标。中国现在绝大部分商品已由卖方市场转为买方市场，知识经济正向我们走来，全球经济一体化的程度在加深，我国企业不仅直接参与国内市场，还将更直接面临与世界跨国公司之间的角逐，企业间竞争的档次和水平日益提高，因而企业将面临更加复杂的竞争环境。只有确定了宏伟的奋斗目标，才能使企业凝集全部的力量，众志成城，向一个共同方向努力，争取实现有限资源的最有效的利用。显然，运筹学理念的作用举足轻重。 二、企业生产计划与市场营销 1、生产计划。使用运筹学方法从总体上确定适应需求的生产、贮存和劳动力安排等计划，以谋求最大的利润或最小的成本，运筹学主要用线性规划、整数规划以及模拟方法来解决此类问题。线性规划问题的数学模型是指求一组满足一个线性方程组（或线性不等式组，或线性方程与线性不等式混合组）的非负变量，使这组变量的一个线性函数达到最大值或最小值的数学表达式. 建立数学模型的一般步骤： （1）确定决策变量（有非负约束）；对于一个企业来说，一般是直生产某产品的计划数量。 （2）写出目标函数（求最大值或最小值）确定一个目标函数；
分类模型——决策树
决策树模型 相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程中不需要任何的参数设置，因此决策树更偏重于探测式的知识发现。 决策树的思想贯穿着我们的生活方方面面，人们在生活中的每一个选择都是输的一个分支节点，只不过生活是一根走不到尽头的决策树，而一般的问题的决策结论是正确或者错误。举个例子说明决策树，比如给寝室的哥们介绍对象时需要跟人家讲明女孩子的如下情况： A.家是哪里的。 B.人脾气如何 C.人长相如何 D.人个头如何 OK ，先举这几个，以上4个条件便是一个实例。然后男孩的决定策略便是决策树，比如说寝室的哥们的要求是：家北京的，脾气温柔的，长相一般，个头一般。那么这个决策树变构造成了。 以上便是一个决策树，实例的每一个特征在决策树中都会找到一个肯定或者否定的结论，至于每一个节点的权重还需要以后在学习中获得，可以根据不同的权重将节点排序，或者每个节点带一个权重。 构造决策树的关键步骤是分裂属性。所谓分裂属性就是在某个节点处按照某一特征属性的不同划分构造不同的分支，其目标是让各个分裂子集尽可能地“纯”。尽可能“纯”就是尽量让一个分裂子集中待分类项属于同一类别。分裂属性分为三种不同的情况： 1、属性是离散值且不要求生成二叉决策树。此时用属性的每一个划分作为一个分支。
2、属性是离散值且要求生成二叉决策树。此时使用属性划分的一个子集进行测试，按照“属于此子集”和“不属于此子集”分成两个分支。 3、属性是连续值。此时确定一个值作为分裂点split_point，按照>split_point和<=split_point 生成两个分支。 构造决策树的关键性内容是进行属性选择度量，属性选择度量是一种选择分裂准则，是将给定的类标记的训练集合的数据划分D“最好”地分成个体类的启发式方法，它决定了拓扑结构及分裂点split_point的选择。 常用的有ID3算法和C4.5算法 从信息论知识中我们直到，期望信息越小，信息增益越大，从而纯度越高。所以ID3算法的核心思想就是以信息增益度量属性选择，选择分裂后信息增益最大的属性进行分裂。下面先定义几个要用到的概念。 设D为用类别对训练元组进行的划分，则D的熵（entropy）表示为： 其中pi表示第i个类别在整个训练元组中出现的概率，可以用属于此类别元素的数量除以训练元组元素总数量作为估计。熵的实际意义表示是D中元组的类标号所需要的平均信息量。 现在我们假设将训练元组D按属性A进行划分，则A对D划分的期望信息为： 而信息增益即为两者的差值： 对于计算机病毒的检测分类可以利用ID3算法，首先计算整个训练集的信息熵，然后计算训练集按照不同的属性进行划分的期望信息，当期望信息最小的时候的信息增益最大，也就是说决策树的节点是以该属性进行分裂的，然后依次类推即可构造病毒分类的决策树。 具体的计算过程如下： A.将训练集S分为1 ......N个最终类别，对于病毒检测为2个类别，是病毒，不是病 毒 B.计算S的总信息熵INFO(S),改值等于最终类别的各自信息量和几率质量函数的乘积， 即每一个类别所占训练集的比例乘以该比例的对数值取负，然后加和。 C.确定用来进行分类的属性向量V1,V2....Vn D.计算每一个属性向量对应的该属性向量对训练集的信息熵INFO(S)Vi，比如对应的属 性Vi将训练集分为了M类，那么改值等于在该属性划分下的某一类值出现的概率 乘以对应的该值所在的集的信息熵。改值所在的集的信息熵再套公式发现等于最终 分类在Vi属性划分下的某一个类里的概率值乘以该概率值的对数值取负。表述的 有些复杂，最好看公式。 E.在众多属性对于训练集的信息熵之中取最小的，这样信息增益最大，信息增益最大 代表着信息的纯度越高，这样的分类越有效。
企业信用风险评估模型分析
企业信用风险评估模型 企业信用风险评估是构建社会信用体系的重要构成要素，也是企业信用风险管理的 核心环节。企业信用风险评估涉及四个基本的概念，即信用、信用风险、信用风险管理以及信用风险评估。本节重点为厘清基本概念，并介绍相关企业信用风险评估操作。 I —、企业信用风险评估概念 企业信用风险评估是对企业信用情况进行综合评定的过程，是利用各种评估方法，分析受评企业信用关系中的履约趋势、偿债能力、信用状况、可信程度并进行公正审查和评估的活动。 信用风险评估具体内容包括在收集企业历史样本数据的基础之上，运用数理统计方法与各种数学建模方法构建统计模型与数学模型，从而对信用主体的信用风险大小进行量化测度。 I 二、企业信用风险评估模型构建 (一）信用分析瘼型概述 — 在信用风险评估过程中所使用的工具——信用分析模型可以分为两类，预测性模型和管理性模型。预测性模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性；管理性模型不具有预测性，它偏重于均衡地揭示和理解客户信息，从而衡量客户实力。 计分模型 Altman的Z计分模型是建立在单变量度量指标的比率水平和绝对水平基础上的多变量模型。这个模型能够较好地区分破产企业和非破产企业。在评级的对象濒临破产时，Z 计分模型就会呈现出这些企业与基础良好企业的不同财务比率和财务趋势。 2.巴萨利模型
巴萨利模型（Bathory模型）是以其发明者Alexander Bathory的名字命名的客户资信分析模型。此模型适用于所有的行业，不需要复杂的计算。其主要的比率为税前利润/营运资本、股东权益/流动负债、有形资产净值/负债总额、营运资本/总资产。 Z计分模型和巴萨利模型均属于预测性模型。 3.营运资产分析模型 营运资产分析模型同巴萨利模型一样具有多种功能，其所需要的资料可以从一般的财务报表中直接取得。营运资产分析模型的分析过程分为两个基本的阶段：第一阶段是计算营运资产（working worth);第二阶段是资产负债表比率的计算。从评估值的计算公式中可以看出，营运资产分析模型流动比率越高越好，而资本结构比率越低越好。 《 营运资产分析模型是管理性模型，与预测性模型不同，它着重于流动性与资本结构比率的分析。由于净资产值中包含留存收益，因而营运资产分析可以反映企业的业绩。 □第三章企业征信业务 又因为该模型不需要精确的业绩资料，可以有效地适用于调整后的账目。通过营运资产和资产负债表比率的计算，确定了衡量企业规模大小的标准，并对资产负债表的评估方法进行了考察，可以确定适当的信用限额。 4.特征分析模型 特征分析模型采用特征分析技术对客户所有财务和非财务因素进行归纳分析；从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干特征，把它们编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。 (二）企业信用风险评估模型构建① 1.预测性风险模型构建——Z计分模型
(收藏)决策树的作用与画法介绍
(收藏)决策树的作用与画法介绍？ 导语： 决策树是一种在结构化决策过程中出现复杂分支时所使用的特定决策情况的树形图模型。它的每个内部节点都表示一个属性上的测试，每个分支代表一个属性某个值域上的测试输出，每个叶节点都存放在一种类别。决策树是使用分支方法来说明各种可能性，评判项目风险及可行性。 免费获取决策树软件：https://www.docsj.com/doc/703104770.html,/project/decisiontree/ 决策树符号 决策树通常包括决策节点，事件节点，结束等符号，如下图所示。图中所有的符号都是可以编辑的，用户可以根据自己的不同需求来改变符号的颜色，大小以及尺寸。
决策树的优点与缺点 优点：1.可读性好，具有描述性，易于人工理解与分析。 2. 效率高，一次创建可以反复使用。 3. 通过信息增益轻松处理不相关的属性， 缺点：1. 信息不是特别准确。 2. 决策容易受到法律问题和人为观点的影响。 亿图助你快速绘制决策树 第一步：新建空白页面 运行亿图软件，找到项目管理，通过双击模板页面下的决策树来打开一个空白页面。如果时间有限制的话，用户可以直接在例子页面选择合适的例子进行编辑以节省时间。
第二步：拖放符号 从右边符号库中拖放合适的决策树符号在空白页面上，并根据自己的需要调节符号的大小或颜色。 第三步：添加文本
用户有2种添加文本的方式。第一种是直接双击符号然后输入文本；第二种是ctrl+2打开一个文本框然后输入文本。 第四步：选择主题 导航到页面布局，从内置的主题中选择一个合适的主题让决策树显得更加专业和吸引人。 第五步：保存或导出决策树 回到文件页面，用户可以点击保存将决策树保存为默认的.eddx格式或者为了方便分享点击导出&发送将决策树导出为常见的文件格式。
数据,模型与决策案例分析
案例1 Kendall蟹虾经营公司 这事发生在不久前。马萨诸塞州坎布里奇市Kendall广场的Kendall蟹虾经营公司（KCL）夜间货运主管Jeff Daniels在他的办公室里焦虑地看着电视中的天气频道。一场暴风雪迅速地沿大西洋海岸从北方直逼波士顿。天气预报指出，有50％的可能暴风雪将在下午5：00左右到达波士顿地区，有50％的可能入海不会再来波士顿及北大西洋沿岸各地。Jeff Daniels并不是Kendall广场唯一一个紧张地看天气频道的人。因为波士顿的Logan国际航空港在暴风雪来临时也许不得不关闭。许多商业运输也只得焦急地等待未来的天气信息。从历史上看，这样巨大的暴风雪抵达波士顿的话，每五个中有一个会迫使Logan航空港在暴风雪期间关闭。 Kendall蟹虾经营公司 Kendall蟹虾经营公司（KLC）1962年建于马萨诸塞州坎布里奇，是波士顿地区一家蟹虾批发运输公司。到1985年，KLC大幅度消减了蟹的业务，扩大了虾的经营，包括对美国东北部的餐馆、华盛顿特区的顾客、缅因州Presque岛的夜间送货。1995年，KCL年销售额达到2200万美元，雇员数超过100。KCL认为它的成功在于为广大顾客服务，它致力于产品的快递市场化和广告化，希望普及到在一些特殊场合的菜单上都能有龙虾这一项。KCL知道食品服务领域中任何行业成功的关键是为顾客服务，保持为顾客服务的出色声誉应是最优先考虑的事。 Jeff Daniels是MIT斯隆管理学院的学生时在KCL工作过，毕业后他成了KCL的员工。他在公司里很快升到现在这个夜间货运主管职位，夜间货运在公司里是最重要的部门。他知道有些最高层管理者正关注着他，他希望不久能得到进一步提升。 龙虾 龙虾是一道极大众的菜。这是因为它有极美的滋味，同时它引人注目的外形也十分漂亮地装点了每张餐桌。人们总是以吃龙虾来庆祝一个特殊的时刻，吃过
建立数学模型的方法、步骤、特点及分类 ()
薅§16.3建立数学模型的方法、步骤、特点及分类 螁[学习目标] 蚀1.能表述建立数学模型的方法、步骤； 蒆2.能表述建立数学模型的逼真性、可行性、渐进性、强健性、可转移性、非预制性、条理性、技艺性和局限性等特点；； 羆3.能表述数学建模的分类； 蒃4.会采用灵活的表述方法建立数学模型； 葿5.培养建模的想象力和洞察力。 薆一、建立数学模型的方法和步骤 膃—般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法，一类是测试分析方法．机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系，找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义.§16.2节的示例都属于机理分析方法。测试分折将研究对象视为一个“黑箱”系统，内部机理无法直接寻求，可以测量系统的输人输出数据、并以此为基础运用统计分析方法，按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个与数据拟合得最好的模型。这种方法称为系统辨识(SystemIdentification)．将这两种方法结合起来也是常用的建模方法。即用机理分析建立模型的结构，用系统辨识确定模型的参数． 袁可以看出，用上面的哪一类方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的决定的．如果掌握了机理方面的一定知识，模型也要求具有反映内部特性的物理意义。那么应该以机理分析方法为主．当然,若需要模型参数的具体数值，还可以用系统辨识或其他统计方法得到．如果对象的内部机理基本上没掌握，模型也不用于分析内部特性,譬如仅用来做输出预报，则可以系统辩识方法为主．系统辨识是一门专门学科，需要一定的控制理论和随机过程方面的知识．以下所谓建模方法只指机理分析。 膈建模要经过哪些步骤并没有一定的模式，通常与实际问题的性质、建模的目的等有关，从 薆§16.2节的几个例子也可以看出这点．下面给出建模的—般步骤，如图16-5所示． 薄图16-5建模步骤示意图 蚃模型准备首先要了解问题的实际背景，明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等，尽量弄清对象的特征,由此初步确定用哪一类模型，总之是做好建模的准备工作．情况明才能方法对，这一步一定不能忽视，碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教，尽量掌握第一手资料. 芁模型假设根据对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言做出假设，可以说是建模的关键一步．一般地说，一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题，即使可能，也很难求解．不同的简化假设会得到不同的模型．假设作得不合理或过份简单，会导致模型失败或部分失败，于是应该修改和补充假设；假设作得过分详细，试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去，可能使你很难甚至无法继续下一步的工作．通常，作假设的依据，一是出于对问题内在规律的认识，二是来自对数据或现象的分析，也可以是二者的综合．作假设时既要运用与问题相关的物理、化学、生物、经济等方面的知识，又要充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别问题的主次，果断地抓住主要因素，舍弃次要因素，尽量将问题线性化、均匀化．经验在这里也常起重要作用．写出假设时，语言要精确，就象做习题时写出已知条件那样．
数据模型决策分析习题
习题1 1.1 抛掷一枚硬币三次。实验的结果序列分别为正面“H ”和反面“T ”。 （a ）这个实验的所有可能的结果是什么？ （b ）结果是“HHT ”的概率是多少？ （c ）最初抛投的两次正面朝上的事件概率是多少? （d ）在三次抛投过程中，出现两次同面朝上的事件概率是多少？ 1.2 抛二颗骰子，考虑出现的点数之和， （a ）写出样本空间； （b ）写出所有基本事件； （c ）记Ai 表示出现i 点（i=1,…,12），求P(A 2),P(A 4),P(A 7) 1.3 假设一年级有100名MBA 学生。所有这些学生，其中20名有两年工作经 历，30名有三年工作经历，15名有四年工作经历，其他35名有五年或五年以上的工作经历。假设随机抽取1名一年级 MBA 学生。 （a ）这名学生至少有四年工作经历的概率是多少？ （b ）假设我们知道这名学生至少有三年工作经历，这名学生至少有四年工作经历的条件概率是多少？ 1.4 在美国有55万人感染HIV 病毒。所有这些人中，27.5万人是吸毒者，其余 的人是非吸毒者。美国总人口为2.5亿。在美国有1000万人吸毒。HIV 感染的标准血液测试并不总是准确的。某人感染HIV ，检测HIV 为肯定的概率是0.99。某人没有感染HIV ，检测HIV 为否定的概率也是0.99。回答下列问题，清晰地说明你需要做出的任何假设。 （a ）假设随机选择一个人进行HIV 标准血液测试，测试结果是肯定的，这个人感染HIV 的概率是多少？你的答案令人吃惊吗? （b ）假设随机选择一个吸毒者进行HIV 标准血液测试，测试结果是肯定的，这个人感染HIV 的概率是多少？ 习题2 2.1表2.1中说明了一个特定类型的微波炉每星期的销售数量的概率分布。 （a ） 每星期销售的微波炉的数量在1和3之间的概率是多少? （b ） 计算每星期销售微波炉的数量的均值、方差以及标准离差。 表2.1 每星期销售微波炉的概率分布 销 售 数 量 概 率 i x i p 0.05 1 0.07 2 0.22 3 0.29 4 0.25
信用分析与管理
《信用分析与管理》课程论文 基于KMV模型下商业银行的 信用风险管理及度量探究 姓名： 班级： 学号：
基于KMV模型下商业银的信用风险管理及度量探究 [摘要]：商业银行在现代金融环境中起到了至关重要的作用，同时，他们也面 临着诸多风险，其中包括具有影响力和破坏力的市场风险和随着金融市场日益变化而加剧的操作风险。但是，信用风险仍是商业银行面临的核心风险，巴塞尔协议 III 将信用风险列入商业银行管理的核心内容。本文介绍了信用风险的主要内容和特点，以及在西方风险管理中被广泛采用的四个信用风险评价模型。通过对这四个模型的比较分析，确定最适合我国商业银行信用风险管理模型：KMV 模型。为了证明 KMV 模型在我国商业银行信用评价中的实用性，本文选取 2014年在 A 股上市的 10家 ST 公司和的 10家非 ST 公司作为样本，根据这两类上市公司 2016年的财务数据和沪深两地交易所 2016年的历史股价，运用 KMV 模型进行实证分析。实证结果证明修正后的 KMV 模型是适合我国商业银行的信用风险评价模型。最后，文章根据之前的研究成果，为我国加强信用风险管理提出 了建议。 [关键词]：KMV模型信用风险商业银行 一、研究背景 在新巴塞尔协议的背景下，商业银行所面临的风险可明确分类为：信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险、清算风险、法律风险和信誉风险等七种类型。McKinney（麦肯锡）公司以国际银行业为例进行的研究表明，以银行实际的风险资本配置为参照，信用风险占银行总体风险暴露的60％，而市场风险和操作风险仅各占20％。因此，在商业银行所面临的众多风险中，信用风险占有特殊的地位，且信用风险已经成为国际上许多商业银行破产的主要原因。对于我国商业银行来说，企业贷款是其主要业务，银行大部分的金融资产为企业贷款，因此贷款的信用风险是商业银行信用风险的最主要组成部分。信用风险问题俨然成为阻碍我国金融业的持续发展的重要原因。因此，研究信用风险的特点，收集信用相关数据，建立度量信用风险的信用风险模型，定量分析信用风险数据，以及如何将信用风险管理措施运用到各项业务当中，已经是商业银行提高经营管理水平，降低信用风险的最基础、最迫切的要求。本论文的选题就是在这样的前提和背景下进行的。
数学模型的分类有哪些
数学模型的分类有哪些？ 数学模型可以按照不同的方式分类，下面介绍常用的几种． 1.按照模型的应用领域(或所属学科)分：如人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、城镇规划模型、水资源模型、再生资源利用模型、污染模型等．范畴更大一些则形成许多边缘学科如生物数学、医学数学、地质数学、数量经济学、数学社会学等． 2.按照建立模型的数学方法(或所属数学分支)分：如初等数学模型、几何模型、微分方程模型、图论模型、马氏链模型、规划论模型等． 按第一种方法分类的数学模型教科书中，着重于某一专门领域中用不同方法建立模型，而按第二种方法分类的书里，是用属于不同领域的现成的数学模型来解释某种数学技巧的应用．在本书中我们重点放在如何应用读者已具备的基本数学知识在各个不同领域中建模． 3.按照模型的表现特性又有几种分法： 确定性模型和随机性模型取决于是否考虑随机因素的影响．近年来随着数学的发展，又有所谓突变性模型和模糊性模型． 静态模型和动态模型取决于是否考虑时间因素引起的变化． 线性模型和非线性模型取决于模型的基本关系，如微分方程是否是线性的． 离散模型和连续模型指模型中的变量(主要是时间变量)取为离散还是连续的． 虽然从本质上讲大多数实际问题是随机性的、动态的、非线性的，但是由于确定性、静态、线性模型容易处理，并且往往可以作为初步的近似来解决问题，所以建模时常先考虑确定性、静态、线性模型．连续模型便于利用微积分方法求解，作理论分析，而离散模型便于在计算机上作数值计算，所以用哪种模型要看具体问题而定．在具体的建模过程中将连续模型离散化，或将离散变量视作连续，也是常采用的方法． 4.按照建模目的分：有描述模型、分析模型、预报模型、优化模型、决策模型、控制模型等． 5.按照对模型结构的了解程度分：有所谓白箱模型、灰箱模型、黑箱模型．这是把研究对象比喻成一只箱子里的机关，要通过建模来揭示它的奥妙．白箱主要包括用力学、热学、电学等一些机理相当清楚的学科描述的现象以及相应的工程技术问题，这方面的模型大多已经基本确定，还需深入研究的主要是优化设计和控制等问题了．灰箱主要指生态、气象、经济、交通等领域中机理尚不十分清楚的现象，在建立和改善模型方面都还不同程度地有许多工作要做．至于黑箱则主要指生命科学和社会科学等领域中一些机理(数量关系方面)很不清楚的现象．有些工程技术问题虽然主要基于物理、化学原理，但由于因素众多、关系复杂和观测困难等原因也常作为灰箱或黑箱模型处理．当然，白、灰、黑之间并没有明显的界限，而且随着科学技术的发展，箱子的“颜色”必然是逐渐由暗变亮的．
数学建模常用算法模型
数学模型的分类 按模型的数学方法分： 几何模型、图论模型、微分方程模型、概率模型、最优控制模型、规划论模型、马氏链模型等 按模型的特征分： 静态模型和动态模型，确定性模型和随机模型，离散模型和连续性模型，线性模型和非线性模型等 按模型的应用领域分： 人口模型、交通模型、经济模型、生态模型、资源模型、环境模型等。 按建模的目的分： 预测模型、优化模型、决策模型、控制模型等 一般研究数学建模论文的时候，是按照建模的目的去分类的，并且是算法往往也和建模的目的对应 按对模型结构的了解程度分： 有白箱模型、灰箱模型、黑箱模型等 比赛尽量避免使用，黑箱模型、灰箱模型，以及一些主观性模型。 按比赛命题方向分： 国赛一般是离散模型和连续模型各一个，2016美赛六个题目（离散、连续、运筹学/复杂网络、大数据、环境科学、政策） 数学建模十大算法 1、蒙特卡罗算法 （该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，比较好用的算法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法 （比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具） 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题 （建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现） 4、图论算法 （这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法 （这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中） 6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法 （这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用） 7、网格算法和穷举法 （当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具） 8、一些连续离散化方法 （很多问题都是从实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的） 9、数值分析算法 （如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用） 10、图象处理算法 （赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的这些图形如何展示，以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理） 算法简介 1、灰色预测模型（必掌握） 解决预测类型题目。由于属于灰箱模型，一般比赛期间不优先使用。 满足两个条件可用： ①数据样本点个数少，6-15个 ②数据呈现指数或曲线的形式 2、微分方程预测（高大上、备用） 微分方程预测是方程类模型中最常见的一种算法。近几年比赛都有体现，但其中的要求，不言而喻。学习过程中 无法直接找到原始数据之间的关系，但可以找到原始数据变化速度之间的关系，通过公式推导转化为原始数据的关系。 3、回归分析预测（必掌握） 求一个因变量与若干自变量之间的关系，若自变量变化后，求因变量如何变化； 样本点的个数有要求： ①自变量之间协方差比较小，最好趋近于0，自变量间的相关性小； ②样本点的个数n＞3k+1，k为自变量的个数；