第6章 二项树模型介绍
第6章 物料需求计划三大
六十年代时段式MRP系统（3）
运行MRP系统的前提条件：
第一 第二 第三 第四 要有一个主生产计划； 要求赋予每项物料一个独立的物料代码； 要有一个通过物料代码表示的ຫໍສະໝຸດ 料清单（BOM） 要有完整的库存记录。
系统数据处理：
主生产计划
来自外厂的零部件定货 独立需求项目的需求量预测 下达计划订单的通知 日程变更通知 撤消订单的通知 物料库存状态分析备用数据 未来一段时间的计划订单
九十年代的ERP系统
企业资源计划（Enterprise resource Planning）
知识经济时代特征：
•创新过程的变化 •取得竞争优势的变化 •需求的迅速变动 •国际化的竞争
九十年代的ERP系统
整个供应链的管理
外部相关资源
企业内部资源
外部相关资源
6.2
1、简单的MRP示例：
MRP的基本原理
现在考虑获得上述物料项的时间：
假设：T需要1周；U需要2周；V需要2周；W需要3周；X需要1周；Y需要1周。 问：所有物料何时订货？何时到货？才能满足生产产品T的需要。
若产品复杂，手工为成千上万个物料项制定物料需求计划是不可行的， 需大量计算及有关库存情况和产品结构的大量数据库，必须用计算机来制定 物料需求计划。
《中文版SolidWorks 2014案例教程》(第六章)
【封套】复选框：选中
此复选框，可设置插入的 零部件作为封套。作为 “封套”的零部件，在检 查质量和创建零件明细表 时，不会被计算在内，且 出工程图时也会被隐藏。
【开始装配体】属性管理器和【插入零部件】属性管理器的【选项】选项组中各选项的作用如下。
【生成新装配体时开始 命令】复选框：取消此
复选框，则新建1个装配 体文件时，系统将不再自 动弹出【开始装配体】属 性管理器。
【图形预览】复选框：
选中此复选框，在插入零 部件时将显示此零部件的 预览。
【使成为虚拟】复选框：
要固定某一零部件，可在设计树或图形区域中右击此零部件，在弹出的快捷菜单中选择【固定 】菜单项。
当一个零部件被固定之后，在设计树中，该零部件名称前将出现文字“（固定）”，表明该零 部件已被固定。
右击被固定的零部件，在弹出的快捷菜单中选择【浮动】菜单项，可解除固定关系。
6.3.1 固定零部件
20
6.3 定位零部件
23
6.3 定位零部件
在设计树中，只要零部件名称前有“(-)”符号，该零部件即可被旋转。旋转零部件 的步骤如下。
步骤一 在命令管理器中，单击【装配体】选 项卡中【移动零部件】按钮 下方 的下拉按钮 ，在弹出的下拉列表中 单击【旋转零部件】按钮 ，或者 选择【工具】>【零部件】>【旋转 】菜单，弹出【旋转零部件】属性管 理器，此时光标变为 形状。
配合
在装配过程中，配合是指零部件之间相对 的限制条件，可用于定位零部件的位置。
部件 可以是1个零件，也可以是多 个零件的装配结果。
2024年全国硕士研究生招生考试计算机学科专业基础考试大纲
2024年全国硕士研究生招生考试计算机学科专业基础考试大纲全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：一、数据结构与算法1.数据结构1.1 线性表：顺序表、链表、栈、队列1.2 树：二叉树、平衡树、B树、堆1.3 图：邻接矩阵、邻接表、图的遍历算法1.4 散列表：哈希函数、冲突解决方法1.5 查找算法：顺序查找、二分查找、哈希查找2.算法设计2.1 分治法：归并排序、快速排序2.2 动态规划：最长公共子序列、最优装载问题2.3 贪心算法：最小生成树、单源最短路径2.4 回溯算法：八皇后问题、0-1背包问题3.1 字符串匹配：KMP算法、Boyer-Moore算法3.2 图论算法：最短路径算法、最小生成树算法3.3 数值计算算法：牛顿法、梯度下降法3.4 数论算法：素数判定、快速幂运算二、操作系统1.操作系统基本概念1.1 进程与线程：进程控制块、线程同步、线程调度1.2 内存管理：地址空间、分页机制、虚拟内存1.3 文件系统：文件描述符、磁盘调度算法、文件权限控制2.操作系统实现3.1 访问控制：安全策略、权限管理、身份验证3.2 安全漏洞：缓冲区溢出、代码注入、拒绝服务攻击3.3 加密技术：对称加密、非对称加密、数字签名三、计算机网络1.网络基础1.1 OSI七层模型：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层1.2 TCP/IP协议：IP地址、子网掩码、路由器、DNS协议1.3 网络安全：防火墙、入侵检测、安全认证2.网络协议2.1 HTTP协议：请求报文、响应报文、状态码、Cookie2.2 SMTP协议：邮件和邮件服务器的工作原理2.3 FTP协议：文件传输协议的机制和工作原理3.网络应用3.1 网络编程：Socket编程、TCP/UDP通信、多线程网络编程3.2 网络安全：SSL加密、数字证书、网络攻击与防范3.3 云计算：云服务模型、云计算安全、云计算应用案例四、数据库系统1.1 数据模型：关系模型、实体-关系模型、面向对象数据模型1.2 数据库设计：数据库范式、关系数据库设计、SQL语言1.3 事务管理：ACID特性、并发控制、恢复机制2.1 MySQL：数据库引擎、存储引擎、索引、触发器2.2 Oracle：体系结构、数据字典、分区表、视图2.3 NoSQL：Key-Value存储、文档数据库、列存储、图数据库3.1 数据仓库：数据集成、数据清洗、数据转换、数据加载3.2 数据挖掘：分类、聚类、关联规则、异常检测3.3 大数据：Hadoop、Spark、数据存储、数据处理五、软件工程1.软件开发过程1.1 需求分析：需求获取、需求确认、需求变更管理1.2 设计阶段：结构设计、详细设计、系统架构1.3 编码和测试：单元测试、集成测试、系统测试2.软件工程方法2.1 面向对象：类、对象、继承、多态2.2 敏捷开发：Scrum、XP、Kanban、迭代开发2.3 质量管理：测试计划、质量保证、缺陷管理3.1 软件版本管理：GIT、SVN、CVS3.2 软件配置管理：配置项、配置控制、配置状态管理3.3 软件项目管理：项目计划、进度管理、风险管理六、人工智能1.1 机器学习：监督学习、无监督学习、强化学习1.2 深度学习：神经网络、卷积神经网络、循环神经网络1.3 自然语言处理：文本分类、词向量、语言模型2.人工智能技术2.1 计算机视觉：目标检测、图像分割、图像生成2.2 语音处理：语音识别、语音合成、语音情感识别2.3 机器人技术：SLAM算法、机器人控制、人机协作3.1 智能搜索：搜索引擎优化、推荐系统、广告系统3.2 智能交互：智能家居、智能客服、智能医疗3.3 智能决策：风险评估、金融预测、智能投资以上是2024年全国硕士研究生招生考试计算机学科专业基础考试大纲的内容，希望广大考生能够认真复习，取得优异的成绩。
实物期权评估指导意见
附件实物期权评估指导意见第一章总则第一条为规范实物期权评估行为，保护资产评估当事人合法权益和公共利益，根据《资产评估基本准则》制定本指导意见。
第二条本指导意见所称实物期权，是指附着于企业整体资产或者单项资产上的非人为设计的选择权，即指现实中存在的发展或者增长机会、收缩或者退出机会等。
相应企业或者资产的实际控制人在未来可以执行这种选择权，并且预期通过执行这种选择权能带来经济利益。
第三条本指导意见所称实物期权评估，是指资产评估机构及其资产评估专业人员遵守法律、行政法规和资产评估准则，根据委托对评估基准日特定目的下附着于企业整体资产或者单项资产上的实物期权进行识别、评定、估算，并出具资产评估报告的专业服务行为。
第四条企业整体资产或者单项资产可能会附带一种或者多种实物期权。
当资产中附带的实物期权经初步判断其价值可以忽视时，可以不评估该实物期权的价值。
第五条执行涉及实物期权评估的业务，应当遵守本指导意见。
第二章基本遵循第六条执行涉及实物期权评估的业务，应当掌握期权定价理论知识，具备实物期权评估的专业知识，具有实物期权评估的专业能力。
第七条实物期权的价值依附于相应资产，资产评估专业人员进行实物期权价值评估，应当根据评估目的和评估对象的具体情况选择恰当的价值类型。
第八条执行涉及实物期权评估的业务，应当坚持独立、客观、公正的原则，尽可能获取充分、可靠的信息，并基于信息进行审慎分析、估算和形成专业意见。
第九条执行涉及实物期权评估的业务，应当合理使用评估假设和限制条件，理解并恰当运用期权价值评估的程序和方法，形成评估结论。
第十条需要评估实物期权时，应当在资产评估委托合同中予以明确。
委托人或者被评估单位应当提供实物期权评估的相关资料，并对资料的真实性、完整性、合法性负责。
第三章评估对象第十一条执行涉及实物期权评估的业务涉及的实物期权主要包括增长期权和退出期权等。
第十二条增长期权是指在现有基础上增加投资或者资产，从而可以扩大业务规模或者扩展经营范围的期权。
精品课件-PTC Creo3.0零件建模实例教程-第6章
第6章 装配 (5) 单击鼠标中键，后盖零件装配完成。后盖零件装
配后如图6-40所示。
图6-40 后盖零件装配后的状态
第6章 装配
11. 装配天线零件 (1) 单击【模型】→【 组装】，弹出【打开】对 话框，打开“antenna_mm.prt”文件，弹出【元件放置】 选项卡，同时，选定零件出现在图形窗口中。
建】对话框，选择【类型】为【装配】，输入文件名
“cell_phone_mm”，然后单击
按钮，弹出图6-17所
示的【新文件选项】对话框，【模板】项选择为
【mmns_asm_design】，最后点击
按钮，进入装配界
面。
第6章 装配
图6-16 【新建】对话框
对话框
图6-17 【新文件选项】
第6章 装配 3. 添加基础零件 (1) 单击【模型】→【 组装】，弹出【打开】对
第6章 装配 图6-32 “重合”约束的面
第6章 装配 (4) ຫໍສະໝຸດ 加“重合”约束。选取PC板零件孔的内表面和
前盖上圆柱的圆柱面，如图6-33所示，【约束类型】为 【重合】。
图6-33 “重合”约束的面
第6章 装配 (5) 单击鼠标中键，装配完成。PC板零件装配后如图
6-34所示。
图6-34 PC板零件装配后的状态
第6章 装配
4. 装配屏幕零件 (1) 单击【模型】→【 组装】，弹出【打开】对 话框，打开“lens_mm.prt”文件，则【元件放置】选项卡 出现，同时该零件出现在基础零件的旁边。 注意：元件在装配约束添加前，其位置可以采用图619所示方式改变。
第6章 装配 图6-19 未约束的元件
第6章 装配 (2) 添加“重合”约束。先选取屏幕零件的底面，然
华为生产计划手册--bom
计划手册（V2。
0）计调业务管理部前言企业各方面的运作需要计划的支持，计划及其控制是基本的企业管理活动。
生产计划作为公司物流的核心，从93年起一直在摸索和实践适合华为特色的计划理论和计划方法。
经过近十年的积累，生产计划从当初单一的计划模式发展到现在的多种计划方法共存且有强大IT支持的计划系统，其中有成功的经验，也有失败的教训。
为了总结和复制成功的管理经验和以及实现计划系统工作规范化、工作模板化，我们编制了这本书。
本书吸收了近几年来华为公司物流计划采用的先进理论、方法体系以及一些成功经验，在内容上做到普遍性、先进性、理论性和实践性的良好结合.本书的第一个特点是全面性.内容上包括了维护计划参数和环境、制定需求计划、调整主生产计划、制定物料计划、分析和控制计划和计划统计等全部6个计划业务模块;同时介绍了计划发展历史、销售计划与预测、研发物流计划、BOM、MRPII原理等基础知识以及公司级变革项目ISC的阶段性成果。
本手册的第二个特点是实用性。
从基本的计划理论到业务流程,从业务流程到详细的操作指导，从正面的操作指导到反面的案例，多角度回答了“如何做计划”这样一个问题。
本手册的第三个特点是做到了理论和实践经验相结合。
本书的编著者都是长期从事生产计划工作的业务骨干，他们既吸收了先进的计划理论，同时将自身工作中的体会和经验写了出来。
全书共分为三篇,共十四章。
第一篇主要是对计划基础知识和生产计划方法进行概述，第二篇主要介绍生产计划制定的主要方法，第三篇主要围绕计划分析和计划统计。
第一篇编写分工如下：丁智编写第一章，曹金荣编写第二、三章,杨兴武编写第四章，第一篇由唐建国、张毓飞主审。
第二篇的编写分工如下：钟效培编写第一、二章，第三、四、五章主要由褚小四、于成刚、华峰、何娟等人共同编写,张毓飞编写第六章.第二篇由何娟、张勇维主审。
第三篇别写分工如下:庾用滔编写第一章，程哲编写第二章，第三、四章由鲍在平、程哲、郑敏、肖勇等人共同编写，第三篇由刘国伟、唐建国主审。
逻辑分布函数
逻辑分布函数逻辑分布函数是概率论中的一个重要概念，其主要用途是描述随机变量的分布情况。
在统计学中，常用的逻辑分布包括二项分布、泊松分布、正态分布等。
逻辑分布函数通常表示为F(x)，其中x为随机变量的取值。
本文将深入探讨逻辑分布函数的概念及其用途。
一、二项分布二项分布是一种离散型随机变量分布，通常用于描述二元事件中某一种结果出现的概率。
抛硬币时正面朝上的概率为p，那么n次抛硬币中正面朝上k次的概率就可以通过二项分布来计算。
二项分布的概率质量函数为：P(X=k) = (n C k) * p^k * (1-p)^(n-k)n表示试验次数，p表示每次实验中事件发生的概率，k表示事件发生的次数，P(X=k)表示k次事件发生的概率，(n C k)表示从n次实验中选取k次事件发生的组合数。
泊松分布是一种描述稀有事件概率分布的概率模型，可以用于描述单位时间内发生次数的概率。
某个厂商每天收到的客户投诉数量，可以用泊松分布来描述。
三、正态分布正态分布是一种连续型随机变量分布，通常用于描述自然界中的现象，如身高、体重、心理得分等。
正态分布在统计学中具有非常重要的地位，因为它可以通过中心极限定理将许多随机变量的分布近似为正态分布。
f(x) = [1 / (σ * sqrt(2π))] * e^(-((x-μ)^2 / (2σ^2)))μ表示分布的期望值，σ表示分布的标准差，x表示随机变量的取值，f(x)表示在x处的概率密度函数值。
结语逻辑分布函数是概率论中的基本概念，通过对不同分布的分析可以更好地理解随机变量的概率分布情况。
本文介绍了二项分布、泊松分布和正态分布的概率密度函数，读者可根据需要选择合适的模型进行应用。
除了上述介绍的逻辑分布函数，还有许多其他分布函数被广泛应用于不同领域的概率分析中。
在财务领域，常用的是对数正态分布；在生物统计中，常用的是指数分布和Weibull分布；在信号处理中，常用的是卡方分布和F分布。
binomial_tree函数 -回复
binomial_tree函数-回复什么是binomial tree函数？如何使用它进行期权定价？Binomial tree函数是金融领域中用于计算期权定价的一种数学模型。
它基于二项分布的观点，将时间划分为离散的步骤，并利用概率理论对期权价格进行建模。
在这篇文章中，我们将一步一步回答以下问题：什么是二项分布？如何构建一个二叉树模型？如何使用binomial tree函数计算期权定价？1. 什么是二项分布？二项分布是概率论中的一种离散概率分布。
它的特点是有固定次数的独立重复实验，每次实验的结果只有两种可能性，通常用成功或失败来表示。
成功的概率为p，失败的概率为(1-p)。
而二项分布的概率函数可以用以下公式定义：P(X=k) = C(n, k) * p^k * (1-p)^(n-k)其中，X表示成功次数，k表示成功的次数，n表示总的实验次数，C(n, k)表示组合数。
2. 如何构建一个二叉树模型？在期权定价中，二叉树模型被广泛应用。
它将时间划分为离散的步骤，每个步骤对应于树中的一个节点。
树的根节点表示期权的当前价格，每个节点都有两个分支，分别表示价格上涨和价格下跌的情况。
通过在树的每个节点上应用二项分布的公式，可以计算出该节点对应的期权价格。
首先，确定模型的参数，包括期权的成熟期、每个步骤的时间间隔、股票价格上涨和下跌的因子、以及每个节点的利率和分红率。
然后，从树的倒数第二层开始计算期权价格。
对于每个节点，分别计算其上涨价格和下跌价格，并将它们与对应的概率相乘，最后对两者进行贴现得到期权的价格。
递归地向上计算，直到达到根节点得到最终的期权价格。
3. 如何使用binomial tree函数计算期权定价？binomial tree函数是一种被广泛应用的计算期权定价的工具。
它可以使用前述的二叉树模型来计算期权价格。
根据不同的编程语言和工具包，具体使用该函数的方法可能会有所不同。
在这里，我们将以Python编程语言为例，简要介绍如何使用binomial tree函数进行期权定价。
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拥有更多的执行机会 估价方法： 1. 从末端倒推 2. 最后节点：美式、欧式期权价值相等 3. 其他节点，判断： 等待价值 提前执行价值
72 0
50 5.0894
1.4147 40
C E
A
48 4
12.0
F
[ 4 p 20(1 p )]e rT 9.464
2011/11/16 21 2011/11/16
32 20
22
6.6 实际运用
t is the length of the time step One way of matching the volatility is to set
binomial trees
u e d e
t t
ert d p u d
23 2011/11/16 24
已知某股票： 现价：S=20 3个月后价格：可能是 22 or 18 问题 估价：X=21的3个月期欧式call
2011/11/16
3
2011/11/16
4
Option：估价思路
构建无风险组合
构造组合 无套利机会 2. 组合在T的价值：确定 / 无风险 组合收益率= r
1.
60 50 4.1923
A B E C
D
72 0 48 4 32 20
20
[ pfud (1 p) f dd ]
1.4147 40 9.4636
f e
rt
[ pfu (1 p) f d ]
2011/11/16
F
6.5 美式期权
美式 put option X=52
60
p =0 2 .628
22×0.25– 1=4.50 0.25×S= 5 组合 现值 4.367 c=4.367 5 = 0.633
18×0.25=4.50
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7
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8
练习
X=52，步长1年；put option ；r=0.05 建立套期组合 计算套期比率和p；e-0.05=0.95
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25
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26
The Options Calculator
作业
www.rotman.utoronto.ca/~hull/software
调查一件衍生品交易失败案例 背景 2. 交易及损失情况 3. 结论或启示
1.
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27
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28
5
组合：long shares；short 1 call X=21
股票多头 ： 20 看涨空头1 ：-c
22 –1 18
无风险条件： 22– 1 = 18 即 = 0.25
6
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5
2011/11/16
1
组合及其价值
期权的价值
组合: 多头：0.25股股票； 空头：1个short call 组合价值（ r= 12%，T=3/12年） 终值：22×0.25 – 1 = 18×0.25 = 4.50 现值： 4.5e – 0.12×0.25 = 4.3670
f f u d Su Sd
11 2011/11/16
f [ p f u (1 p ) f d ] e rT here : p e rT d ud
12
2011/11/16
2
Example
6.2 风险中性估价
p
假设u=1.1,d=0.9,r=0.12,T=0.25,fu=1,fd=0，则
p ：股价上升的概率 衍生证券价值=预期收益的无风险贴现
14
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13
2011/11/16
风险中性估价
上例：概率算法
p
E(ST)=pSu+(1-p)Sd p=(erT-d)/(u-d) 替换p，得到E(ST)=SerT
Su = 22 ƒu = 1
平均而言，股价以r增长 风险中性：投资者对风险不要求补偿
Valuing a Call Option 24.2
p=0.6523
20 1.2823
A
22 20 18 16.2
22 2.0257 18 0.0
D B E C F
24.2 3.2 19.8 0.0 16.2 0.0
19.8
股价变化：±10% Each time step is 3 months步长3个月
1
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2
6.1 A Simple Binomial Model
A Call Option
X= 21，T=3/12 Stock Price = 22 Option Price = 1 Stock price = 20 Option Price=? 0 T Stock Price = 18 Option Price = 0
2011/11/16
4
Example: Computing an American Option Value
Computation of American option value
A call on a foreign currency, S=100, K=100, =6/12; =20%, r=5%, r*=8% 4 intervals: t= 0.50/4 = 0.125
All Rights Reserved.
第6章 二项树模型介绍
6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 单步二项树模型 风险中性估价 两步二项树图 看跌期权 美式期权 实际运用
第6章 二项树模型
Chapter 6 Introduction to Binomial Trees
2011/11/16
S ƒ Sd = 18 ƒd = 0
20e0.12×0.25 = 22p + 18(1 – p) p = 0.6523
f = e–0.12×0.25 [0.6523×1 + 0.3477×0] = 0.633
2011/11/16 15 2011/11/16 16
6.3 两步二项树图
X=21；call option
p
e d e 0. 9 0.6523 ud 1.1 0.9
rT
0.120.25
S ƒ
Su ƒu Sd ƒd
f [ p f u (1 p) f d ] e rT
fu f d e rT d Su Sd p u d
(1 –
p)
因此: f=e-0.12×0.25(0.6523×1+0.3477×0) =0.633
一般化
基于价格为S的股票的某衍生证券的当ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ价格f
p
Su = 72 pu = ?
60 p
(1 –
2011/11/16
S ƒ
Su ƒu Sd ƒd
u>1 d<1
p)
Sd = 48 pd = ?
9 2011/11/16
10
Generalization
Su – ƒu Sd – ƒd
Generalization
17
节点 B的价值 e–0.12×0.25(0.6523×3.2 + 0.3477×0) = 2.0257
Value at node A e–0.12×0.25(0.6523×2.0257 + 0.3477×0)
18
2011/11/16
2011/11/16
3
Generalization
Su S f fu Sd fd
Suu fuu Sud fud Sdd fdd
6.4 Put Option
X=52，步长1年，价格在每个单步中变化20%； r=0.05；则风险中性概率
fu ert pfuu (1 p) fud
fd e
rt
p
e0.051 0.8 0.6282 1.2 0.8
组合终值： Su – ƒu = Sd – ƒd 组合现值： (Su – ƒu )e–rT 组合成本： S – f 故: ƒ = S – (Su – ƒu )e–rT
1. 2.
long shares short 1 derivative
无风险的条件 Su – ƒu = Sd – ƒd