CCC模型的建立与分析
数学建模 存贮模型
利用(8)式 Q rT1 ，得到每天的平均费用是
C(T , Q)
(10)
c1 T c2Q 2 2rT c3 rT Q2 2rT
(10)式为这个优化模型的目标函数，是
T 和 Q 的二元函数。
模型求解
用微分法求 T 和 Q 使 C(T,Q)最小。解方程组
C
T
C
模型建立
设时刻 t 的贮存量为 q(t)，把 q(t)视
作连续函数， t=0 时生产 Q 件，贮存量
q(0)=Q ， q(t) 以 需 求 速 率 r 递 减 ， 直 到
q(T)=0．于是
q(t) rt Q， Q rT
(1)
T
一个周期内的贮存费是 c2 0 q (t )dt c2Q T 2 ，
敏感性分析
2. T 对 c2 的敏感度
S(T , c2 )
T c2
T c2
T c2
c2 T
1 2
2c1 c 23 r
c2 0.5 2c1
c2r
可见， c2 增加 1%，T 减少 0.5%；
敏感性分析
3. T 对 r 的敏感度
S(T , r) T T T r 1 r r r T 2
问题分析
• 总结：生产周期越长，产量越多，会使平 均每天费用中的贮存费变大，生产准备费 变小。所以必存在最佳生产周期，使每天 的平均费用最小。
• 为了得到准确的结论，应该建立优化模型， 研究每天的平均费用和生产周期、产量、 需求量、生产准备费、贮存费之间的关系， 求出最优解。
问题分析
• 把以上问题一般化，考察如下的不允许缺 货的存贮模型： 假设产品需求稳定不变，生产准备费 和每天每件产品的贮存费均为常数，生产 能力无限，不允许缺货，确定生产周期和 产量，使每天的平均费用最小。
方差_协方差法的VaR计量模型选择
期货日报/2007年/9月/11日/第003版股指期货方差-协方差法的VaR计量模型选择首创期货研发中心金融工程组徐泽平随着金融市场的发展，金融交易规模、动态性和复杂性的增加，金融理论和金融工具的发展，金融市场风险测量技术变得复杂、综合。
目前，金融市场风险测量的主要方法有灵敏度分析、波动性方法、VaR、压力试验和极值理论。
其中VaR(Value at Risk)是近年才发展起来的一种风险测量技术，因其具有简洁、综合、实用等特点，业已发展成为金融市场风险管理的主流方法。
目前，国内越来越多的金融机构也采用VaR技术作为事前风险监控和事后风险评估的重要手段。
因此，加强对VaR技术的研究就显得十分必要。
VaR能比较准确地反映出金融市场风险状况且易于理解，因此在风险测量及风险管理方面应用得非常广泛。
同时，VaR方法经过不断发展，现已成为一个庞大的家族，根据不同情况在实际应用中面临具体模型选择的问题。
VaR的计算方法主要有历史模拟法、Monte Carlo模拟法、方差一协方差方法(分析方法)，这三种方法基本思想不同，各有优缺点。
本文所研究的是实践中最常用的方差－协方差方法。
在方差－协方差方法中，RiskMetrics方法由于其推出时间较早且算法简单而倍受业界推崇。
但随着现代金融市场的不断发展，市场风险日益复杂化，从而需要一套更为精确的测量方法来监控投资风险。
单变量GARCH及多元GARCH模型在对序列波动性及相关性建模的精确性方面比RiskMetrics有较大优势，受到广泛的关注。
本文将对方差－协方差法中计算VaR的一些典型模型做简要介绍，利用大盘及板块做实证研究以对比基于各种模型计算的VaR对市场风险的刻画效果，即VaR的有效性，并给出相应结论，以供在选择模型时参考。
一、VaR简介VaR的含义是“处于风险中的价值”，是指市场正常波动下，某一金融资产证券组合的最大可能损失，或者说VaR就是在一定置信水平下，某一金融资产在未来一定期间内的最大潜在损失值：Prob(△P>VaR)=1－c其中，△p为金融资产在持有期△t内的损失；VaR为置信水平c下处于风险中的价值。
城市交通需求预测模型的建立与应用
城市交通需求预测模型的建立与应用随着城市人口的不断增加和经济的快速发展，城市交通问题日益突出。
交通拥堵、交通事故频发等问题已经给居民生活带来了巨大的不便和安全隐患。
为了解决这些问题，建立和应用城市交通需求预测模型成为了城市交通管理者们的重要任务之一。
城市交通需求预测模型的建立是一项复杂的工作，需要考虑到众多的因素和变量。
首先，地理因素是影响城市交通需求的重要因素之一。
城市规划的合理性、道路网络的布局、地铁、公交等交通设施的建设等都会直接影响到交通需求的大小和分布。
其次，经济因素也是影响城市交通需求的重要因素之一。
城市的经济发展水平、产业结构的特点、人口的聚集等都会对交通需求产生不同程度的影响。
另外，社会因素、政策因素等也会对交通需求起到一定的作用。
在建立城市交通需求预测模型的过程中，我们可以采用多种方法和技术。
传统的建模方法主要是基于历史数据的回归分析方法，通过分析历史数据中的交通需求和相关变量之间的关系，建立数学模型来预测未来的交通需求。
但是这种方法存在着数据不准确和模型过于简单等问题。
因此，近年来，随着信息技术的快速发展，数据挖掘和机器学习等方法越来越被应用到城市交通需求预测模型的建立中。
利用大数据分析和机器学习算法，可以更加准确地预测城市交通需求的大小和变化趋势。
城市交通需求预测模型的应用可以帮助城市交通管理者制定更加科学合理的交通规划和政策，提高交通运输的效率和安全性。
通过预测交通需求的大小和变化趋势，城市交通管理者可以合理规划道路和交通设施的建设，提高交通资源的利用率。
同时，可以根据交通需求的预测结果，调整公交线路和发车频率，提供更加精准和便捷的公共交通服务。
此外，预测交通需求还可以帮助交通管理部门预判交通事故的风险，及时采取措施进行交通疏导和紧急救援，保障市民的生命财产安全。
然而，城市交通需求预测模型也面临一些挑战和问题。
首先，数据的获取和质量是一个关键问题。
要建立准确可靠的城市交通需求预测模型，需要大量的数据支持，包括历史交通数据、人口数据、道路网络数据等。
常染色体遗传方式建立遗传数学模型
常染色体遗传方式建立遗传数学模型1．问题分析常染色体遗传，是指后代从每个亲体的基因中各继承一个基因从而形成自己的基因型.如果所考虑的遗传特征是由两个基因A 和B 控制的，那么就有三种可能的基因型：AA ，AB 和BB .问题：某植物园中一种植物的基因型为AA ，AB 和BB .现计划采用AA 型植物与每种基因型植物相结合的方案培育植物后代，试预测，若干年后，这种植物的任一代的三种基因型分布情况.2．模型假设 （1）按问题分析，后代从上一代亲体中继承基因A 或B 是等可能的,即有双亲体基因型的所有可能结合使其后代形成每种基因型的概率分布情况如表5－1.故第n 代中AA 型的基因的植物是由n-1代中的AA 型和Aa 型植物产生的；第n 代中Aa 型的基因的植物是由n-1代的Aa 型和aa 型产生的；第n 代中没有aa 型植物。
(2) 以n n b a ,和n c 分别表示第n 代植物中基因型为AA ，AB 和BB 的植物总数的百分率，)(n x 表示第n 代植物的基因型分布，即有,)(⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=n n n n c b a x ,2,1,0=n (1) 特别当n =0时，T c b a x ),,(000)0(=表示植物基因型的初始分布(培育开始时所选取各种基因型分布)，显然有.1000=++c b a3．模型建立注意到原问题是采用AA 型与每种基因型相结合，因此这里只考虑遗传分布表的前三列.根据假设2），先考虑第n 代中的AA 型。
由于第n 代要得到AA 型的情况为：1°第1-n代AA 型与AA 型相结合，后代全部是AA 型；2°第1-n 代的Aa 型与AA 相结合，后代是AA 型的可能性为21；3°第1-n 代的aa 型与AA 型相结合，后代不可能是AA 型。
因此，当1,2,n= 时，有1111102n n n n a a b c ---=∙++∙------ ①同理，有1112n n n b b c --=+ ------ ②0n c = ------------- ③将①，②，③式相加,得111n n n n n n a b c a b c ---++=++---- ④将④式递推，并由假设1），可得0001n n n a b c a b c ++=++=将①，②，③式联立，并用矩阵表示，则有,2,1,)1()(==-n Mx x n n ---- ⑤其中11021012000M ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n n n n c b a x )(由⑤式进行递推，得第n 代基因型分布的数学模型()(1)2(1)(0)n n n n x Mx M x M x --==== ---⑥它表明历代基因型分布可由初始分布和矩阵M 确定。
信用风险评估的预警指标和模型
信用风险评估的预警指标和模型信用风险评估是一个重要的金融管理工具，用于衡量个人或机构在未来违约的可能性。
为了能够及时发现潜在的风险并采取相应的措施，预警指标和模型的使用变得至关重要。
本文将介绍信用风险评估的预警指标和模型，以及其在风险管理中的应用。
一、信用风险预警指标1. 违约概率违约概率是衡量个人或机构未来违约可能性的指标之一。
它通常基于历史数据、财务指标、市场前景等因素进行计算。
违约概率高的个人或机构意味着其信用风险较大，需要采取相应的风险管理措施。
2. 信用评级信用评级是金融机构对个人或机构信用状况的评估结果。
通常分为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC等级。
评级较低的个人或机构被视为信用风险较高，需要进行严格的监控和管理。
3. 财务指标财务指标是评估个人或机构财务状况的重要参考标准。
例如，个人的债务比率、流动比率、盈利能力等指标，以及企业的资产负债表、利润表、现金流量表等报表都是衡量信用风险的重要指标。
4. 市场指标市场指标是评估个人或机构信用风险的重要参考数据。
市场指标包括股票价格、债券收益率、信用违约互换等金融市场数据。
这些指标可以反映市场对个人或机构信用状况的预期，对风险管理有重要意义。
二、信用风险预警模型1. Logistic回归模型Logistic回归模型是一种常用的信用风险预警模型。
它基于个人或机构的历史数据，通过建立多个变量之间的关系，预测个人或机构未来违约的可能性。
该模型可以将各种风险因素纳入考虑，对信用风险进行较为准确的预测。
2. 神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑神经系统工作原理的数学模型，也常用于信用风险预警。
该模型通过构建多层神经元之间的连接，将输入的个人或机构信息转化为输出的违约概率，提供了一种复杂问题建模的方法。
3. 决策树模型决策树模型是一种基于树形结构的预测模型，也常用于信用风险评估。
该模型通过对历史数据进行分析，构建树形结构，根据个人或机构信息的不同特征进行不同路径选择，最终预测违约概率。
资产评估模型的构建与性能优化研究
资产评估模型的构建与性能优化研究在现代金融市场中，确定资产价值的评估模型是至关重要的。
这种模型通常依赖于一个或多个经济指标，如股票价格、可比交易、现金流量以及市场和经济趋势等。
在本文中，我们将探讨资产评估的基本原理和现有的评估模型，以及如何构建一个优化了性能的资产评估模型。
资产评估的基本原理资产评估是针对资产的市场价值和未来现金流收益的估计。
这个过程不仅考虑个别事件和变化，也考虑了宏观经济环境和市场趋势的因素。
资产价值通常随着时间的变化而变化，特别是在股票和房地产等市场中，价格和价值变化非常频繁。
因此，资产评估需要频繁地更新和调整，以确保其准确性和实用性。
一般来说，资产评估模型需要考虑以下几个因素：1. 资产类型：不同类型的资产需要不同的评估方法，例如股票、债券、房地产、商品等等。
每种资产类型需要基于其市场价值和未来现金流收益的不同模型。
2. 数据和信息：资产评估的数据和信息来源非常重要，它们构成了评估模型的基础。
数据和信息的质量对整个评估模型的准确性和可靠性非常重要。
3. 经济环境和市场趋势：宏观经济环境和市场趋势是资产评估的重要因素。
需要考虑的因素有通货膨胀率、利率、政策变化、行业和市场的竞争情况等等。
现有的评估模型目前，市场上存在许多基于不同原理和方法的资产评估模型，例如股票定价模型、DCF模型、实物资产定价模型等。
这些模型都有其优缺点和适用范围。
股票定价模型基于资产的风险和未来现金流收益来计算其价值。
股票定价模型包括CAPM模型、Fama-French三因子模型和Carhart四因子模型等。
这些模型在股票市场上非常流行，但是它们有一些局限性，例如随机误差、自我选择偏见和模型不完整等。
DCF模型是基于分析未来现金流收益和折现率来计算股票、债券和实物资产的价值。
DCF模型有许多变体，例如市场多倍收益模型、股票流量模型和话语＆价格模型等。
它们的优点是能够计算现金流量，并考虑了随时间变化的折现率，但对于高风险资产的估计可能会有偏差。
《软件需求分析》单选填空判断答案
《软件需求分析》习题集《软件需求分析》课程组编2012年4月目录一、单项选择题 (2)二、填空题 (5)三、判断题 (9)《软件需求分析》习题集一、单项选择题1、软件生产中产生需求问题的最大原因在于对应用软件的（）理解不透彻或应用不坚决.(A）复杂性（B)目的性（C）模拟性（D）正确性2、需求分析的目的是保证需求的（）。
（A）目的性和一致性（B）完整性和一致性（C）正确性和目的性（D）完整性和目的性3、系统需求开发的结果最终会写入（)。
(A）可行性研究报告（C）用户需求说明4、现实世界中的（（B）前景和范围文档（D)系统需求规格说明）构成了问题解决的基本范围，称为该问题的问题域。
（A）属性和状态（B)实体和状态（C）实体和操作(D）状态和操作5、功能需求通常分为三个层次，即业务需求、用户需求和( ）。
(A)硬件需求（B）软件需求（C）质量属性(D）系统需求6、比较容易发现的涉众称为初始涉众，又称为（），通常包括客户、管理者和相关的投资者。
（A）关键涉众（B）涉众基线（C)普通涉众(D)一般涉众7、如果在最终的物件（Final Artifact）产生之前,一个中间物件（Mediate Artifact）被用来在一定广度和深度范围内表现这个最终物件，那么这个中间物件就被认为是最终物件在该广度和深度上的（).（A)模拟（B）构造（C）原型（D）模型8、按照使用方式进行分类,原型可分为：演示原型、（）、试验原型和引示系统原型.（A）非操作原型(B）系列首发原型（C)选定特征原型（D）严格意义上的原型9、按照功能特征进行分类，原型可分为：( ）、非操作原型、系列首发原型和选定特征原型。
（A）拼凑原型（B）样板原型（C)纸上向导原型（D）严格意义上的原型10、按照开发方法进行分类，原型可分为：演化式原型和抛弃式原型，其中抛弃式原型又被细分为( ).(A）演示原型和试验原型(C）探索式原型和实验式原型（B）系列首发原型和选定特征原型(D）样板原型和纸上向导原型11、原型的需求内容可以从三个纬度上分析:即（）。
交叉耦合控制
交叉耦合控制交叉耦合控制（Cross Coupling Control, CCC）是一种控制系统设计方法，可以通过改变系统的控制结构来实现对多个耦合过程变量的同时控制。
它被广泛应用于化工过程和其他工业系统中。
交叉耦合控制的基本原理是通过引入多输入多输出（MIMO）的控制器来实现对多个耦合过程变量的控制。
在传统的单输入单输出（SISO）控制中，每个过程变量都由一个单独的控制器来控制，这种控制方式无法考虑到过程变量之间的耦合关系。
而交叉耦合控制则通过将多个过程变量纳入同一个控制器中来实现对它们的联合控制。
交叉耦合控制的设计步骤如下：1. 确定系统的过程变量和控制目标：首先需要明确系统中有哪些过程变量需要控制，以及控制目标是什么，例如温度、压力、流量等。
2. 建立系统的数学模型：通过对系统进行建模，可以得到描述系统行为的数学方程。
这可以通过物理原理、实验数据或者系统辨识方法来实现。
3. 分析系统的耦合程度：根据系统的数学模型，可以分析不同过程变量之间的耦合程度。
耦合程度越大，越需要采用交叉耦合控制来实现对这些过程变量的协调控制。
4. 设计交叉耦合控制器：根据系统的数学模型和耦合分析结果，设计交叉耦合控制器的结构和参数。
常用的交叉耦合控制器结构包括多变量PID控制器、模型预测控制器等。
5. 仿真和调试：使用数学模型对交叉耦合控制系统进行仿真和调试，验证控制器的性能和稳定性。
可以通过改变不同的工况和参数来测试控制器的鲁棒性。
6. 实时控制实现：将设计好的交叉耦合控制器实施到实际的控制系统中。
通常需要使用硬件设备和软件编程来实现实时控制。
使用交叉耦合控制可以带来多个好处。
首先，它可以实现对多个耦合过程变量的协调控制，提高系统的整体性能和稳定性。
其次，它可以减少不同变量之间的相互干扰，提高控制精度和响应速度。
最后，交叉耦合控制可以降低系统的能耗和生产成本，提高生产效率和经济效益。
交叉耦合控制在化工过程中具有广泛应用。
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CCC模型的建立与分析
随着科技的不断发展，市场竞争的激烈程度越来越高，企业在市场中生存和发展的难度也在逐步增加。
因此，如何建立起一套科学可行的竞争力评价模型，对于企业的长期发展至关重要。
作为一种新兴的商业分析模型，CCC模型因其能够对企业的核心竞争力进行全面评价而备受青睐。
本文将从CCC模型的建立和分析两个方面进行探讨。
一、CCC模型的建立
CCC模型全称为能力－投资回报一致性模型（Consistency between Capability and Capital Occupation），顾名思义，它主要是基于企业的核心竞争力与资本占用之间的一致性来进行评价。
该模型通过分析企业在经营过程中所占据的市场地位、创新能力、经济绩效等核心因素来评判企业的竞争力。
在企业的经济活动中，CCC模型将资本占用分为三类，即现金流、成本和资本支出。
同时，该模型还考虑了不同企业在各项经营活动方面所需进行的投资，从而计算出各个因素在企业竞争力中所占比重。
CCC模型的建立需要根据企业的实际情况来制定具体的指标体系。
该指标体系主要包括市场份额、产品创新、企业文化、人力资本等多个方面。
通过对其中各项指标的权重比重进行设置，可以较为准确地反映出企业的竞争实力。
此外，还需要对指标数据进行归一化处理，以消除不同指标的量纲和度量单位差异。
二、CCC模型的分析
CCC模型可以帮助企业全面了解自身的经营状况，并确定自身的市场竞争力水平。
在进行CCC模型分析时，我们需要从以下三个方面入手。
1.分析市场地位
企业的竞争力主要体现在其在市场中的地位上。
CCC模型能够帮助企业全面评价自身在市场上的表现。
在进行市场地位分析的过程中，主要需要关注以下几个方面：
（1）市场份额：市场份额反映企业在市场中所占的地位。
（2）市场增速：市场增速能够反映企业在不断变化的市场中的应对能力。
（3）市场集中度：市场集中度能够反映企业所处市场的竞争程度。
2.分析产品创新
产品创新是企业核心竞争力的重要体现，CCC模型能够帮助企业全面评价自身在产品创新方面的表现。
在进行产品创新分析时，主要需要关注以下几个方面：（1）市场竞争力：市场竞争力反映产品在市场中的受欢迎程度。
（2）技术开发：技术开发能够反映企业在产品创新方面所发挥的能力。
（3）产品质量：产品质量反映企业在生产制造过程中的能力。
3.分析人力资本
人力资本是企业发展的重要支柱，CCC模型能够帮助企业全面评价自身在人力资本方面的表现。
在进行人力资本分析时，主要需要关注以下几个方面：（1）员工素质：员工素质能够反映企业员工在专业技能、思维能力等方面的表现。
（2）管理水平：管理水平反映企业在管理层面的能力。
（3）企业文化：企业文化反映企业的核心价值观和企业文化氛围。
综上所述，CCC模型的建立和分析为企业竞争力评价提供了可靠的理论和分析工具。
通过对企业的竞争力进行全面评价，能够帮助企业制定出更加科学有效的发展战略，提高其在市场中的竞争力。