盈亏平衡和财务内部收益率的敏感度分析 详细说明和Matlab代码

MATLAB技术分析MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化以及数值计算的强大工具，可以应用于多领域的技术分析。

技术分析是一种通过统计价格和交易量等市场数据来预测股票价格走势的分析方法。

在这篇文章中，我将介绍如何使用MATLAB进行技术分析，并讨论其在金融市场中的应用。

技术分析中最常用的指标之一是移动平均线。

通过计算一定时间内的股票价格的平均值，移动平均线可以平滑价格曲线，反映出价格的趋势。

MATLAB提供了`movmean`函数来计算移动平均线。

例如，下面的代码将计算股票价格的简单移动平均线：```price = [100, 98, 97, 102, 105, 108, 110];windowSize = 3;sma = movmean(price, windowSize);```除了移动平均线，MATLAB还提供了多种其他常用的技术指标函数，例如相对强弱指标（RSI）、布林带（Bollinger Bands）和动量指标（Momentum Indicator）等。

通过结合这些指标，我们可以更加全面地分析股票价格的走势。

技术分析不仅适用于股票市场，还可以应用于其他金融市场，例如外汇市场和商品市场。

无论是短期交易还是长期投资，技术分析都具有重要的意义。

MATLAB提供了丰富的金融工具箱，可以帮助我们更加轻松地进行技术分析。

在实际应用中，我们可能还需要对技术分析结果进行进一步的优化和验证。

MATLAB提供了统计分析和机器学习工具，可以帮助我们对技术分析模型进行优化和验证。

例如，我们可以使用统计函数来计算技术指标的有效性和稳定性，使用机器学习算法来构建预测模型。

总结来说，MATLAB是一种强大的工具，可以应用于多领域的技术分析。

它提供了丰富的数据处理、分析和可视化功能，可以帮助我们更好地理解金融市场。

无论是初学者还是专业人士，都可以通过MATLAB来进行技术分析，并应用于实际交易中。

盈亏平衡分析与敏感性分析一、盈亏平衡分析盈亏平衡分析可以判断投资方案抗风险能力的大小。

这种方法常用于进行生产性建设项目的抗风险能力分析。

产量的盈亏平衡分析是假定在一定时期内，固定成本、单位产品的销售价格和变动成本都保持一个确定的量值条件下所进行的分析。

假设生产性建设项目投产后正常年份中，生产并销售的产品数量为，单位产品的销Q 售价格为，单位产品的变动成本为，年的固定成本为，则有：P V F 年总销售收益＝单位产品的销售价格×年生产并销售的产品数量＝· R P Q （2－17）年总成本＝年固定成本＋年变动成本＝＋·C F V Q （2－18）年销售利润＝年销售收益－年总成本＝·－（＋·）E P QF V Q （2－19）若使年销售利润恰好等于零，即使该项目既不盈利，也不亏本时的产量称为盈亏平衡点，则有：＝·－（＋·）＝0E P QF V Q （2－20）若用表示盈亏平衡时的生产并销售的产品数量，则根据上式，即可得到：*Q ＝*Q VP F -（2－21）同理，可根据（2－20）式分别得出单位产品销售价格的盈亏界限、单位产品变动*P 成本的盈亏界限和固定成本的盈亏界限分别为：*V *F ＝ （2－22）*P QVQ F +＝（2－23）*V Q F PQ -＝（－） （2－24）*F P V Q 若用纵轴表示销售收入和成本，横轴表示生产并销售的产品数量，则产量的盈亏平衡关系可以用下图表示。

当生产性建设项目产品的设计生产能力为盈亏平衡点产量为，则可以得到衡量0Q *Q 风险程度的另一指标——生产负荷率。

它是盈亏平衡点产量占设计生产能力的百分*Q 0Q 比，若用BEP 表示生产负荷率，则有：BEP ＝×100％ （2－25）0*Q Q 生产负荷率是衡量建设项目生产负荷状况的重要指标。

该值越小，则风险越小，即可以承受较大的风险；该值越大，则风险越大，即承受风险的能力差。

中级经济师考点：盈亏平衡分析与敏感性分析中级经济师考点：盈亏平衡分析与敏感性分析〖考纲要求〗1、产量盈亏平衡点的求解;2、单位产品价格、单位产品变动成本、年固定成本盈亏平衡点的含义;3、敏感性分析的定义及作用、单要素敏感性分析的方法。

〖内容提要〗1、盈亏平衡分析2、敏感性分析〖内容详解〗1、不确定性分析的原因：项目经济评价的数据大部分来自预测和估算，具有不确定性。

2、不确定性分析的种类：盈亏平衡分析——判断项目抗风险能力的大小敏感性分析——判断哪些因素对项目的影响大一、盈亏平衡分析(一)含义：假定在一定时期内，固定成本，单位产品的销售价格和变动成本都保持一个确定量值的条件下所进行的分析。

固定成本：是指不随产品生产数量的多少而变化的成本。

单位产品销售价格：是指出厂价格。

单位产品可变成本：是指随着产品生产数量的变化而成直线变化的成本(成曲线变化的成本可以分解为固定成本和变动成本。

(二)盈亏平衡点的计算公式年总销售收益R=单位产品的销售价格×年生产并销售的产品数量=P•Q年总成本C=年固定成本十年可变成本=F+V•Q年销售利润E=年销售收益—年总成本=P•Q-(F+V•Q)Q——年生产并销售的产品数量P——单位产品的销售价格V——单位产品的变动成本F——年的固定成品若将使年销售利润恰好等于零，即使该项目既不盈利，也不亏本称为盈亏平衡，则有：E=P•Q-(F+V•Q)=0即：盈亏平衡点为利润为0时的产量或销售量，或价格无论求的是产量或销售量的盈亏平衡点Q*，还是求价格的盈亏平衡点P*，再或者求固定成本、变动成本的盈亏平衡点F*、V*，我们都可以利用上式这个盈亏平衡的基本方程，通过数学解方程的手段求得。

所以，只记这一个公式就可以了。

我们书上(2-9)——(2-12)能记住最好，记不住就只记上边的这个盈亏平衡基本方程即可。

〖2009真题〗某生产单一产品的建设项目，预计年产量为50000件，产品销售价格6000元/件，总成本费用12000万元，其中固定成本为5000万元，成本与产量呈线性关系，则盈亏平衡点价格是()元/件。

matlab profit用法-回复Matlab Profit的用法Matlab是一种被广泛应用于科学研究、工程设计和数据分析等领域的编程语言和开发环境。

它提供了丰富的功能和工具，使得用户能够更高效地进行数据处理和分析。

其中之一重要的功能之一就是profit。

Profit是Matlab自身提供的一个用于进行经济利润分析的工具包。

它通过一系列内置的函数和命令，帮助用户计算和分析企业的利润、成本和收入等经济指标。

在本文中，我们将详细介绍如何使用Matlab Profit进行经济利润分析。

首先，我们需要确保已经安装了Matlab软件，并且已经在代码中添加了profit工具包。

幸运的是，Matlab官方提供了一个方便的命令来安装profit工具包，我们只需要运行以下命令即可：matlabinstallProfit这个命令会自动下载并安装最新版本的profit工具包。

安装完成后，我们就可以开始利用profit进行经济利润分析了。

在进行经济利润分析之前，我们首先需要准备好相应的数据。

通常情况下，我们需要提供企业的收入、成本和其他相关数据。

在profit中，我们可以使用表格（table）来存储和处理这些数据。

表格是一种非常方便的数据结构，它可以容纳不同类型的数据，并且提供了很多能够方便操作数据的函数和方法。

下面是一个示例表格，展示了一个企业在不同时间点（Months列）的收入（Revenue列）和成本（Cost列）数据：matlabdata = table([1 2 3 4 5 6]', [100 120 150 180 200 220]', [70 80 100 120 130 150]', 'VariableNames', {'Months', 'Revenue', 'Cost'});在这个表格中，我们使用了table函数创建了一个3列6行的表格，第一列是时间点，第二列是收入，第三列是成本。

实验二、线性规划的灵敏度分析(一) 实验目的1. 线性规划求解的单纯形法的灵敏度分析的编程实现2．掌握使用matlab 、Lingo 、Excel 的规划求解功能求解，并利用“敏感性报告”进行分析。

(二)实验内容课本例 1 解的灵敏度分析 (1)：调用单纯形程序：function[x,z,flg,sgma]=simplexfun(A,A1,b,c,m,n,n1,cb,xx) % A,b are the matric in A*x=b% c is the matrix in max z=c*x% A1 is the matric in simplex table% m is the numbers of row in A and n is the con number in A% n1 is the nubers of artificial variables,and artificial variables are default as the last % n1 variables in x.% cb is the worth coefficient matrix for basic variables% xx is the index matrix for basic variables% B1 is the invers matrix for the basic matrix in simplex table.The initial% matrix is default as the last m con in the matrix A.x=zeros(n,1);z=0;B1=A1(:,n-m+1:n); sgma1=c-(cb*B1)*A;[masg,kk]=max(sgma1);k=kk(1);flg=0;ll=0;while (masg>0)&&(ll<20)ll=ll+1;thita=1000+zeros(m,1);for i=1:mif A1(i,k)>0 thita(i)=A1(i,k)\b(i);endend [r8,c8]=find(thita>999);if sum(c8)<m[mith,rr]=min(thita);r=rr(1);aa=A1(r,k);for i=1:mif i==rb(r)=b(r)/aa;for j=1:nA1(r,j)=A1(r,j)/aa ; endendfor i=1:mif i~=rcc=A1(i,k) b(i)=b(i)-b(r)*cc;for j=1:nA1(i,j)=A1(i,j)-A1(r,j)*cc; end endendcb(r)=c(k);xx(r)=k;B1=A1(:,n-m+1:n);sgma1=c-(cb*B1)*A;[masg,kk]=max(sgma1);k=kk(1);thita=100+zeros(m,1);elseflg=3;masg=-1;x='unbound solution';z='inf';endend if flg~=3if n1==0sgma1=c-(cb*B1)*A [rc,ccc]=find(sgma1<-0.0000000001);if sum(rc)==n-mflg=1;elseflg=2;endx=zeros(n,1);for i=1:mx(xx(i))=b(i);endx=zeros (n ,1); for i=1:mx(xx(i))=b(i);endxa=x( (n_n 1+1): n,:); ra=fi nd(xa);if sum(ra)==0sgma仁c-(cb*B1)*A;[rc,ccc]=fi nd(sgma1<-0.00000001);if sum(rc)==n-m flg=1;else flg=2;endz=c*x;elseflg=4;x='nothin g';z='nothin g';endendendsgma=sgma1;ll;A=[1,2,1,0,0;4 0 0 1 0;0 4 0 0 1];A仁A;b=[8;16;12];c=[2 3 0 0 0];m=3;n=5cb=[0 0 0];xx=[3,4,5];然后调用单纯行解法simplexfun111 ;5-fU =求出值，并返回B1,b,然后输入：r=1,2,3求之。

Matlab技术经济学应用引言：技术经济学是一门研究科技创新与经济发展之间相互关系的学科，而Matlab作为一种强大的数值计算和科学编程语言，被广泛应用于技术经济学领域。

本文将重点探讨Matlab在技术经济学中的应用，着重介绍其在经济评估、金融模型、企业决策等方面的应用。

一、经济评估1.1 投资成本分析在进行经济评估时，投资成本分析是一个重要的步骤。

Matlab可以帮助分析人员通过数学模型计算出投资成本，并进行灵活的调整和优化。

例如，可以使用Matlab编写一个程序，基于现金流量贴现法（NPV）来计算投资项目的净现值。

通过调整输入参数，可以模拟不同情况下的投资成本，并找到最优方案。

1.2 效益评估Matlab也可以用于效益评估，即对投资项目的经济效益进行分析。

例如，可以使用Matlab编写一个程序来计算投资项目的内部收益率（IRR），并评估其可行性和盈利能力。

通过在程序中引入不同的输入变量，可以进行灵活的模拟和分析，帮助决策者做出科学的投资决策。

二、金融模型2.1 期权定价模型期权定价是金融领域中的一个重要问题，Matlab提供了强大的数学计算功能，可以用于构建和求解各种期权定价模型。

例如，可以使用Matlab编写程序，基于布莱克-斯科尔斯（Black-Scholes）模型来估计欧式期权的价格。

通过调整输入参数，可以对不同情况下的期权价格进行计算和分析。

2.2 风险管理模型金融市场中存在着各种风险，如市场风险、信用风险等。

Matlab可以用于构建和求解各种风险管理模型，以帮助投资者进行风险评估和管理。

例如，可以使用Matlab编写程序，基于Value at Risk（VaR）模型来评估投资组合的风险水平，并制定相应的风险管理策略。

三、企业决策3.1 供应链优化供应链管理是现代企业中的一个重要问题，而Matlab可以帮助企业进行供应链优化。

例如，可以使用Matlab编写程序，基于线性规划模型来优化供应链网络的布局和物流运输方案。

盈亏平衡分析图各年生产能力利用率变化曲线第六年的生产能力利用率为63.37%，小于70%，故项目具有相当的风险承受能力。

敏感度分析（1）财务内部收益率计算表现金流入0 0 0 27048 34776 38640 38640 38640 38640 建设投资10995 31011 14469 0 0 0 0 0 0 流动资金0 0 0 5086 1453 727 0 0 0 经营成本0 0 0 16337 20053 21911 21911 21911 21911 增值税0 0 0 2040 2623 2915 2915 2915 2915 销售税金及附0 0 0 204 263 291 291 291 291加净现金流量值-10995 -31011 -14469 3381 10384 12796 13523 13523 13523 CI-CO38640 38640 38640 38640 38640 38640 38640 38640 48237 5737410 0 0 0 0 0 0 0 56475 00 0 0 0 0 0 0 0 7266 021911 21911 21911 21911 21911 21911 21911 21911 321233 219112915 2915 2915 2915 2915 2915 2915 2915 42558 2915291 291 291 291 291 291 291 291 4250 29113523 13523 13523 13523 13523 13523 13523 23120 141959 13523通过试算法，代入数据由上式解得FIRR=15.92（2）单因素敏感度分析表固定资产投资变幅-0.08 -0.06 -0.04 0.02 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.98FIRR16.90 16.56 16.23 15.91 15.60 15.30 15.01 14.72 0 （%）17.25经营成本变幅-0.08 -0.06 -0.04 -0.02 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.57FIRR18.11 17.57 17.03 16.48 15.92 15.35 14.77 14.18 13.59 0 （%）销售收入变幅-0.31 -0.08 -0.06 -0.04 0.02 0 0.02 0.04 0.06 0.08FIRR11.70 12.81 13.88 14.91 15.92 16.89 17.84 18.77 19.68 （%）0图经过敏感性分析，发现在产品成本、固定资产投资不变的情况下，企业的内部收益率与销售收入呈现出正相关的关系。

资产收益率分布的拟合与检验在统计推断中，通常假定总体服从一定的分布（例如正态分布），然后在这个分布的基础上，构造相应的统计量，根据统计量的分布作出一些统计推断，而统计量的分布通常依赖于总体分布的假设，也就是说总体所服从的分布在统计推断中是至关重要的，会影响到结果的可靠性。

从这个意义上来说，由样本观测数据去推断总体所服从的分布是非常必要的。

指数与基金的收益率，介绍根据样本观测数据拟合总体的分布，并进行分布的检验。

本章主要内容包括：数据的描述性统计，分布的检验，核密度（kernel density）估计。

其中数据的描述性统计又包括均值、标准差、最大值、最小值、极差、中位数、众数、变异系数、偏度和峰度等描述性统计量，以及箱线图、经验分布函数图、频率直方图和正态概率图等统计图；分布的检验主要介绍chi2gof、jbtest、kstest、kstest2、lillietest等函数的用法。

1 案例描述为使得整个分析过程更贴近实际，选取2007-2008年沪深300指数价格与博时主题（复权）净值数据作为分析对象进行分布的拟合与检验。

图1 2007-2008年沪深300指数与博时主题首先，将数据从excel文件中读取并以Mat格式存储，以便分析时使用。

ReadData.M 函数%读取数据并存储数据filename='funddata.xls'%num为数值格式的净值%txt为字符格式[num,txt,raw] = xlsread(filename);Date=datenum(txt(4:491,1));%Hs300指数为第一列Hs300=num(:,1);%博时主题为第二列BSZT=num(:,2);%将沪深300指数、博时主题净值（复权）、%日期数据存储在TestData 中save TestData Hs300 BSZT Date %画图subplot(2,1,1)plot(Date,Hs300,'k');%将时间轴的 数值日期转变为 月/年 格式 dateaxis('x',2) legend('沪深300') subplot(2,1,2)plot(Date,BSZT,'b--');%将时间轴的 数值日期转变为 月/年 格式 dateaxis('x',2) legend('博时主题')2 数据的描述性统计2.1 描述性统计量在进行数据分析之前，先从几个特征数字上认识一下它们，也就是说计算几个描述性统计量，包括均值、标准差、最大值、最小值、极差、中位数、众数、变异系数、偏度和峰度。

目录目录................................................................... 1 .内容摘要........................................................... 2...关键词................................................................. 2 .引言.................................................................. 2...一、财务敏感性分析的实质 ............................................. 3..1.1 定义............................................................ 3...1.2 作财务敏感性分析的原因......................................... 3..1.3 财务敏感性分析的作用........................................... 4..二、财务敏感性分析的步骤............................................... 4..2.1 选择敏感性分析的指标........................................... 4..2.2 计算该技术方案的目标值......................................... 5..2.3.选取不确定性因素................................................ 5..2.4 计算敏感性强弱程度, 找出敏感性因素............................. 5.2.5 计算敏感性指标................................................. 6...2.6 对敏感性分析结果进行分析....................................... 6..2.7 分析案例及基本算法............................................. 7..三、财务敏感性方法的分类............................................... 8..3.1 单因素敏感性分析............................................... 8..3.2 多因素敏感性分析............................................... 8..3.3 政策变动对投资指标影响分析..................................... 9..四、敏感性分析计算方法1..04.1 敏感性分析的传统计算方法1..04.2 Excel 及其相关函数与计算公式1..14.3用ExceI作敏感性分析计算步骤 (11)结论 ............................................................. 1..3..参考文献............................................. 1..4.内容摘要随着经济体制改革的深入和企业制度的完善，企业财务分析越来越重要。

matlab中收益率序列的描述性统计概念使用几个关键数据来描述整体的情况。

描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。

常见的分析方法包括对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。

主要介绍两类描述数据集中趋势：平均数（mean），中位数（median），结尾均值（trimmean），众数（mode），四分位数（ quantile）描述数据离散程度：极差（range），方差（var），标准差（std）描述集中趋势算术平均值 meanM = mean(A) 返回 A 沿大小不等于 1 的第一个数组维度的元素的均值。

如果 A 是向量，则 mean(A) 返回元素均值。

如果 A 为矩阵，那么 mean(A) 返回包含每列均值的行向量。

如果 A 是多维数组，则 mean(A) 沿大小不等于 1 的第一个数组维度计算，并将这些元素视为向量。

此维度会变为 1，而所有其他维度的大小保持不变。

中值 medianM = median(A) 返回 A 的中位数值。

如果 A 为向量，则 median(A) 返回 A 的中位数值。

如果 A 为非空矩阵，则 median(A) 将 A 的各列视为向量，并返回中位数值的行向量。

如果 A 为 0×0 空矩阵，median(A) 返回 NaN。

如果 A 为多维数组，则 median(A) 将沿大小不等于 1 的第一个数组维度的值视为向量。

此维度的大小将变为 1，而所有其他维度的大小保持不变。

结尾均值 trimmean1.m = trimmean(X,percent) 计算 X 中值的修剪平均值。

对于向量输入，m 是 X 的平均值，不包括最高和最低 k 个数据值，其中k=n*(percent/100)/2 并且其中 n是 X 中值的数量。

对于矩阵输入，m 是包含 X 每一列的修剪均值的行向量。

matlab 净值曲线评估代码在MATLAB中，评估净值曲线的代码可以根据具体的需求和数据进行编写。

一般来说，评估净值曲线的代码可以包括数据导入、净值计算、曲线绘制和评估指标计算等步骤。

首先，你需要导入相关的数据，比如投资组合的收益率数据或者资产价格数据。

然后，根据导入的数据计算净值曲线。

这可以通过累积收益率的计算来实现，即根据每期的收益率计算累积净值。

接下来，你可以使用MATLAB的绘图函数，比如plot函数，来绘制净值曲线。

在绘制曲线的同时，你还可以计算一些评估指标，比如年化收益率、波动率、夏普比率等，以便对投资组合的表现进行评估。

下面是一个简单的示例代码，用于计算并绘制净值曲线：matlab.% 导入数据。

data = xlsread('your_data_file.xlsx'); % 假设数据存储在Excel文件中。

% 计算净值曲线。

returns = data(:, 2); % 假设第二列是收益率数据。

cumulative_returns = cumprod(1 + returns/100); % 根据收益率计算累积净值。

% 绘制净值曲线。

plot(cumulative_returns);title('Net Worth Curve');xlabel('Time');ylabel('Net Worth');% 计算评估指标。

annualized_return =(cumulative_returns(end)^(1/length(returns)) 1)100; % 年化收益率。

volatility = std(returns)sqrt(252); % 波动率，假设252个交易日为一年。

sharpe_ratio = annualized_return / volatility; % 夏普比率。

disp(['Annualized Return: ', num2str(annualized_return), '%']);disp(['Volatility: ', num2str(volatility)]);disp(['Sharpe Ratio: ', num2str(sharpe_ratio)]);这只是一个简单的示例，实际的代码会根据具体的数据和需求进行调整。

Matlab中的金融数据分析技巧在金融领域，数据分析是一项关键的工作，能够帮助投资者和金融机构做出明智的决策。

Matlab作为一种强大的计算工具，提供了丰富的函数和工具包，可以帮助金融从业者进行高效、准确的数据分析。

本文将介绍在Matlab中进行金融数据分析的几种常用技巧。

数据获取与清洗首先，金融数据分析的第一步是获取和清洗数据。

Matlab提供了一系列的函数和工具，可以方便地获取金融市场的历史交易数据。

常用的函数包括`yahoo`、`fred`、`google`等，可以从互联网上获取各种金融数据。

此外，Matlab还支持读取本地或远程服务器上的数据文件。

一旦获取到数据，我们需要进行数据清洗，这包括处理缺失值、异常值以及数据格式转换等。

Matlab提供了一系列的函数和方法，如`isnan`、`isinf`、`fillmissing`等，可以帮助我们对数据进行有效清洗。

数据可视化数据可视化在金融数据分析中起着至关重要的作用，它能够帮助我们更好地理解数据、发现规律和趋势。

Matlab提供了强大的绘图函数，可以帮助我们将数据可视化地呈现出来。

例如，我们可以使用`plot`函数绘制股票价格的走势图，使用`histogram`函数绘制价格的分布图，使用`scatter`函数绘制价格与交易量之间的关系等。

此外，Matlab还提供了一系列的图形交互工具，如`figure`、`subplot`、`legend`等，可以帮助我们更灵活地进行图形的布局和调整。

通过数据可视化，我们可以更直观地观察到数据的特征，为后续的分析工作提供有力支持。

时间序列分析金融数据通常具有时间相关性，因此时间序列分析在金融数据分析中起着重要的作用。

Matlab提供了丰富的时间序列分析工具，如自相关函数、偏自相关函数、谱密度估计等。

我们可以使用这些工具来分析时间序列的平稳性、趋势和周期性等特征。

此外，Matlab还提供了一系列的模型拟合函数，如AR模型、MA模型、ARMA模型等，可以帮助我们建立和评估时间序列模型。

财务内部收益率详解（转载）新设企业的迅猛发展和新建项目的上马，都离不开可行性研究，但个人投资的建设项目往往是凭投资人的经验来评判，聘请专家或委托评估咨询机构进行评估的很少，当企业将进行的技改、扩建或续建项目依据有关政策要求申报国家资助时，项目可行性研究报告是必须提交的文件之一，这就对投资者提出了一个新的要求，即：项目可行性研究是有必要的。

建设项目可行性研究报告中经济效益的分析和评价，是项目可行性研究的核心部分，它主要解决项目在经济上的“合理性”问题。

对此，本人就在实际工作中有关财务评价指标计算的一点体会与朋友们作些交流。

一、折现率（Ic）与财务净现值（FNPV）1、在建设项目财务效益的分析和评价中引入“折现率”这一概念，是计算财务净现值（FNPV）的需要。

如果不需要计算财务净现值，就不必理会折现率了。

所谓折现，就是将静态的币值比较上升到计算货币的时间价值这一动态的币值比较。

关于折现率的定义，通行的说法是：折现率（Ic）是投资者期望的最低的投资回报年复利利率。

我个人以为：基准折现率的实质是：在正常情况下，全社会资本营运的预期平均收益率。

折现率的计算，学术界建立了多个数学模型，深入的探讨不是本文的任务。

在完全自由经济国家，其中央银行公布的“贴现率”在一定程度上可以视作当期折现率，即全社会综合投资利润率，某些经济调查机构也公布其测算的折现率。

在我国尚无类似的作法。

在国内编写项目可行性研究报告一般采用的是国家发展改革委员会、建设部颁发的《建设项目经济评价参数》中的数据，也可使用本行业平均投资利润率或略高一点的数值作为折现率，还可使用稍高于当时银行贷款利率的数值。

非特殊回报行业，一般控制在8%--12%之间为宜，原因是如果投资回报过高必将争相进入，最终导致回报率走低，其后日趋平行，反之亦然。

在实际操作中，如果计算出来的动态投资回收期过长，则调低折现率，反之亦然。

切记要合情合理。

2、财务净现值是指把项目计算期内各年的净现金流量，按照一个给定的标准折现率(基准收益率)折算到建设期初(项目计算期第一年年初)的现值之和。

一、背景介绍目前，金融市场的波动性和复杂性不断增加，金融风险管理日益凸显。

为了降低金融市场的波动性对企业和投资者造成的影响，金融风险管理师的角色越发重要。

而MATLAB作为一种强大的计算工具，能够为金融风险管理师提供丰富的数据分析和风险管理工具。

在MATLAB评台上，金融风险管理师可以编写源代码来进行金融市场的风险分析和管理。

二、MATLAB在金融风险管理中的作用1. 数据分析MATLAB提供了丰富的数据处理和分析工具，金融风险管理师可以利用MATLAB来处理金融市场的大量数据，对市场波动性进行分析和预测。

2. 风险模型金融风险管理师可以利用MATLAB来构建各种风险模型，包括价值-at-风险模型、风险价差模型等，以评估不同投资组合的风险水平。

3. 技术指标MATLAB提供了各种金融市场常用的技术指标计算函数，金融风险管理师可以编写源代码来计算和分析各种技术指标，从而为投资决策提供支持。

4. 风险管理工具MATLAB提供了丰富的风险管理工具，金融风险管理师可以利用MATLAB编写源代码来实现不同的风险管理策略，例如对冲、交易执行等。

三、MATLAB金融风险管理师的源代码示例下面是一个简单的MATLAB源代码示例，展示了金融风险管理师在MATLAB评台上的一些常用操作：```matlab数据获取和处理data = xlsread('stock_data.xlsx'); 读取股票数据returns = diff(log(data)); 计算对数收益率风险模型价值-at-风险模型VaR = prctile(returns, 5); 计算5的价值-at-风险技术指标计算移动平均线MA = movmean(data, 30); 计算30日移动平均线风险管理工具交易执行signal = generate_signal(data); 生成交易信号execute_trade(signal); 执行交易```以上代码示例展示了金融风险管理师在MATLAB评台上对股票数据进行分析和风险管理的一些常用操作。

matlab灵敏度分析最大利润在市场经济下，人们的物质生活得到了极大改善，然而安全问题却愈发引起关注。

如今已经成为社会一个主要矛盾点。

然而事故频繁出现，使我们不禁思考：何谓高灵敏度？这是因为社会进步的同时也存在着各种危险因素，其中，灵敏度就指可以检测危险因素、尽早消除危险的能力。

对于计算机程序来说，它所采用的数学工具——矩阵和数组的灵敏度就尤为重要。

随着时代的发展， matlab 的发行给许多科研项目带来很大便利，为解决实际问题提供了很好的手段，然而 matlab 本身的复杂性和其他特殊性造成了人们对它难以驾驭，其软件的易操作性与不容忽视的“小脾气”也引起了广泛争议。

高灵敏度表明系统反应快速，可及时地处理问题；低灵敏度则意味着系统动作迟缓、有较长延迟，影响正常运转。

比如：我们使用程序实现算法时，灵敏度太高就会让程序过分复杂，很难实现；灵敏度太低又会显得太简单，无法实现预期效果。

总之，灵敏度太高或太低都是不恰当的，应该寻求最佳平衡点。

当我们面临新问题或者需要判断某个条件是否符合的情况下，将模拟结果记录下来再比照模型直接观察更能够清楚地辨别出变化趋势。

如果模型的变化率太慢甚至静止不动，那么当前条件是否成立并不能被确定，仍然有待于进一步验证。

当然， matlab 模型并非十全十美，但在其完备程度上还是做到了优秀级别。

虽然也存在诸多 bug，但相信只要有恒心与毅力，不久便可达到相对满意的状态。

另外，对于运算时间长短，模型运算次数等均设置有参数值，当这些参数超出所限制范围后便产生错误，从而导致程序崩溃。

由此可见， matlab 灵敏度的选择既要根据自己的实际情况，又要综合考虑其他方面的因素，才能取得良好的效果。

在此基础上，若想获得更加精准的结论，必须通过严谨的推敲，找出最适宜的灵敏度。

在此过程中，要充分认识到每一个细节的重要性，避免粗心大意酿成苦果。

2015届毕业论文股票组合投资的风险与收益及其MATLAB的实现院、部：计算机与信息科学学院学生姓名：贾瑜指导教师：桂友武职称副教授专业：信息与计算科学班级：信本1102完成时间：2015-6摘要随着经济的发展，越来越多的投资者开始将闲置资金投入股票市场，如何科学地在可接受的风险水平下获取收益成为投资者迫切需要解决的问题，由于中小投资者资金投入有限，将有限的投资额有效地分配到不同的股票以降低风险显得尤为重要。

俗语中有句话讲到，鸡蛋不能放在一个篮子里，这句话的内涵就是投资组合。

对于投资者而言，股票投资作为一种增加收益的方法也存在着一定的风险，因此如何合理的利用股票投资组合方案来降低投资中面临的风险是十分有必要的。

本文是探索给予一定量资本情况下，要使收入达到一定比例，如何获得最优组合的投资方法。

本文以马科维茨投资组合理论为主结合动态规划内容，当投资者要求满足投资组合的风险降到最低，同时就需要用关联关系的达到最小，因此可以采用二次规划和动态规划来解决问题，并确定使用MATLAB的编程求解。

关键词：股票投资组合；投资组合的风险收益ABSTRACTIn today's market has become increasingly fierce competition, many investors in explore a new way to reduce the management risk, seek a more stable income.With he constant improvement of stock trading development in China, the concept of the nvestors are engaged in stock investment show mature gradually, and the combination of stock investment in the stock market investment as a kind of effective method.Many countries in Europe and in stock investment market is now the important one seat and have a very broad application.Although at present the development of Chinese stock market is not very perfect, but those classic foreign stock portfolio theory and investment strategy can give a lot of reference, so that a series of problems we need to come up with a more practical method to solve, can provide a more powerful investors in the stock investment of our country's help.Study given to the model and capital, to meet a certain percentage of their income, make the risk as far as possible the way to the smallest of the optimal e Markowitz put forward the basic framework of portfolio, and reasonable improvement on the original content.According to the concept of Markowitz portfolio, to minimize the portfolio risk, in addition to diversification in different projects, still should choose low correlation coefficient related investment projects, using quadratic programming to solve the problem, and used MATLAB programming model.Key words Enterprise stock portfolio; Portfolio risk and return目录1 股票相关知识及MATLAB简介 (3)1.1股票的基本概念 01.2股票的基本特征 01.3股票分类 01.4股票术语 (1)1.5投资者入市注意事项 (1)1.6 MATLAB简介 (2)2 组合投资基本介绍 (3)2.1研究背景 (3)2.2研究意义 (4)2.3研究目的 (4)2.4应用方向 (5)3 组合投资理论与动态规划介绍 (7)3.1股票投资组合理论 (7)3.2马科维茨理论 (7)3.3均值—方差模型 (12)3.4马科维茨投资组合风险的计算方法 (14)3.5动态规划方法 (14)4 组合投资的实例与分析 (16)4.1动态规划实例分析 (16)4.2马科维茨理论实例分析 (20)5 评价与总结 (27)参考文献 (28)致谢 (29)1 股票相关知识及MATLAB简介1.1 股票的基本概念股票是一种由股份制有限公司签发的用以证明股东所持股份的凭证，它说明股票的持有人对股份制公司的一部分资源所有权的凭证。

matlab对数收益率
Matlab对数收益率是一个很重要的概念，特别是在金融领域。

在这篇文章中，我们将为您介绍Matlab对数收益率的概念、计算方法以
及应用。

1.概念
对数收益率是一种常见的金融指标，它表示某项资产价格的变化率。

简而言之，它是指在一定时间内资产价格发生的百分比变化，用
数学公式表示为：
ln(Pt/Pt-1)
其中，Pt表示资产在时间t的价格，Pt-1表示资产在时间t-1
的价格。

2.计算方法
计算对数收益率的方法很简单，只需将资产在每个时间点上的价
格输入到Matlab中，然后通过公式进行计算即可。

下面是一个简单的Matlab代码示例：
prices = [10,20,30,40,50];
returns = diff(log(prices));
在这个示例中，我们首先定义了资产在各个时间点上的价格，然
后使用diff函数计算对数收益率。

3.应用
理解和应用对数收益率在金融领域非常重要。

它可以帮助投资者
和交易员推测未来价格变化趋势，从而做出更明智的投资决策。

此外，对数收益率还可以用于评估投资组合的风险和收益。

总之，Matlab对数收益率是一个非常有用的工具，它可以帮助分析师和投资者更好地了解市场。

如果您对这个概念不熟悉，建议您花
一些时间学习它，因为它是另一个有效地研究投资回报的方法。