数学建模商品期货交易

A. 有想参加东正期货全国大学生数学建模竞赛的吗

你好：
有这个竞赛吗
东正期货全国大学生数学建模竞赛
是什么性质的竞赛啊
我可以报名试试。

B. 谁知道数学建模中《商品的包装与价格》解题步骤

商品包装与成本模型

摘要
本模型是讨论商品规格对商品价格的影响。主要分析包装成本对商品价格造成的影响。
首先进行假设，来简化问题。然后设出各个变量，建立模型并求解，并与实际调查结果对比。最后对模型进行讨论并分析模型误差。

关键词：包装；商品价格；预测；

问题描述
调查包装类似但多少不同的三种同一商品各两组,组建模型描述包装与价格的关系。

基本假设
不考虑利润及其他因素对商品价格的影响。
包装只计装包工时和包装材料。
不同规格的商品装包时工作效率相同。
不同规格的商品包装外观相似，包装材料相似，至少在价格上没有太大的差异。

参量和变量
A：每件商品中产品的成本；
W：每件商品中产品的含量；
B：每件商品的包装成本；
：装包工时投入；
：包装材料成本；
S：包装材料用量；
C(W)：总成本；
c(W)：单位商品平均成本；

模型推导
由常识 （1.1）
由假设1 （1.2）
由假设3 （1.3）
由假设4以及面积 得 （1.4）
所以由（1.1）式得 （1.5）
这就是商品总成本和所设参量的关系
所以 （1.6）

模型的求解
由理论推导可知，若产品价格为两种商品价格，，则
（1.7）
其中。
则 （1.8）

模型检验
调查时间：2011年4月7日
调查地点：知春路沃尔玛
商品价格调查

商品 规格 价格

恰恰瓜子 150g 3.5
228g 5.3
250g 6.5

奇强洗衣粉 400g 4
1180g 11
1480g 13
恰恰瓜子
由调查数值 ，将其带入式（1.8）
得
所以 （1.9）
将带入式（1.9）得， 实际值为6.5
奇强洗衣粉
由调查数值 ，将其带入式（1.8）
得
所以 （1.10）
将带入式（1.10）得， 实际值为13

误差分析与进一步讨论
从上面的讨论看出，奇强洗衣粉的预测价格与实际价格很好符合，相对误差（∣实际值—预测值∣/实际值）仅为5.3%。但是恰恰瓜子的预测价格与实际价格相差较大，相对误差达到了10.5%。具体分析如下：
1、利润对以及其他因素对商品价格的影响不能被忽略。
2、商品的定价比较复杂，例如恰恰瓜子，有原味的，有奶油的，因此预测值与实际值有较大差别。
3、因为恰恰瓜子商品与包装间有空隙，利用式（1.4）误差较大。

C. 怎样建立一个商品期货的数学模型

什么是数学模型?------凶猛的兽王们都成了保护动物，天不疼地不爱的乌龟兔子们还在有滋有味地赛跑。

D. 数学建模 商品出售之泊松分布问题

很简单的题目，很多概率书上都有的，很麻烦，不愿意给你列，有诚意，再联系我

E. 数学建模

漆包线排产安排
某工厂生产漆包线。漆包线是绕组线的一个主要品种，由导体和绝缘层两部组成，裸线经退火软化后，再经过多次涂漆，烘焙而成。铜是漆包线的原材料之一。工厂生产流程为：客户下订单——工厂按客户指定下单日的铜期货价格买铜——车间根据订单排产——产品包装送货。该工厂某车间有机器20台，每台都可以生产各种规格的漆包线（这里规格指漆包线的线径即铜导体直径）。该车间生产的漆包线规格常见的有0.85，0.90，0.95，1.00，1.32，2.0，2.5，2.65，3.35，3.75（单位：mm），不同型号漆包线的加工费见表1。每台机器每次从生产A型号转为生产B型号，需费用400元（这里A、B型号是指规格在0.85mm到1.32mm之间的漆包线），从生产C型号转为生产D型号，每次需费用600元（这里C、D型号是指规格在2.00mm到3.75mm之间的漆包线）。机器不能从生产规格在0.85mm到1.32mm之间的漆包线转为生产规格在2.00mm到3.75mm之间的漆包线。每台机器每天24小时连续运转，产能是4.5吨/天。每台机器空转损耗100元/小时（空转指机器运行，但没有生产漆包线）。
现在销售部有10名业务员。每个业务员要求每.完成一定量的漆包线订单，超出工作量部分奖励10元/吨，少于工作量部分扣5元/吨。表2是10名业务员某.接到的订单，请解决下面的问题：
问题1：根据业务员的订单情况，以工厂和业务员的利益出发，制定业务员的合理工作量额度，并说明制定的理由。
问题2：怎么排产使业务员的订单都能如期交货且生产费用最低？ （假设上.订单已经全部完成）
问题3：原先工厂买铜的价格是客户按下单日的铜期货价格定的。如果工厂想自行根据期货价格买铜，请结合交货日期，建立模型，给出工厂最佳买铜的时间。（铜期货价格可到www.shfe.com.cn 查询）

规划问题

F. 数学建模—产品的销售量预测 应该用什么模型

时间序列的自回归模型吧

G. 数学建模，商品配送方案，怎么建立模型 和求解

数学建模的主要步骤:

第一、 模型准备
首先要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。

第二、 模型假设
根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建

模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以

高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别主次，而且为了使处理方法简单，应

尽量使问题线性化、均匀化。

第三、 模型构成
根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量间

的等式关系或其它数学结构。这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老

人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱

大国，别有洞天。不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此工

具愈简单愈有价值。

第四、模型求解
可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，

特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将系统运行情况用计

算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。

第五、模型分析
对模型解答进行数学上的分析。"横看成岭侧成峰，远近高低各不?quot;，能否对模型结果作

出细致精当的分析，决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住，不论那种情况都需进行误差

分析，数据稳定性分析。

数学建模采用的主要方法有：

（一）、机理分析法：根据对客观事物特性的认识从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模

型。
1、比例分析法：建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。
2、代数方法：求解离散问题（离散的数据、符号、图形）的主要方法。
3、逻辑方法：是数学理论研究的重要方法，对社会学和经济学等领域的实际问题，在决策，对策

等学科中得到广泛应用。
4、常微分方程：解决两个变量之间的变化规律，关键是建立“瞬时变化率”的表达式。
5、偏微分方程：解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律。

（二）、数据分析法：通过对量测数据的统计分析，找出与数据拟合最好的模型

1、回归分析法：用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式，由

于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。
2、时序分析法：处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。
3、回归分析法：用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式，由

于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。
4、时序分析法：处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。

H. 求高人指点。期货交易需要很高深的数学吗好像很多期货投资界的牛人要用到很深的数学知识。

数学上主要用到概率论与数理统计，金融工程学及数量经济学也要学，对于数量化投资有很大帮助，主要依赖于数学建模及计算机语言实现，当然还要懂投资中的技术分析，最后能够灵活运用，开发出一个稳健的交易系统模型，才可以。
投资界的牛人都是有敏锐的洞察力及冷静的心态及一些鲜为人知的手段，才能成功，所以这个路很长。。。

I. 数学建模的定价问题和效益分析！

我认为这是一个线性规划的问题，给与一些限制条件求该条件下的极值

先假设4种产品的价格和销量分别用p1~4和q1~4来表达
对于材料方面有以下限制：
4q1+80q2+35q3+25q4<=600
9q1+2q2+30q3+40q4<=700
对于价格和销量之间的关系由以下等式决定，其中k可以由去年的数据算得，我就不算了
p1=-2.5q1+k1
p2=-0.37q2+k2
p3=-0.91q3+k3
p4=-2.5q4+k4
p3=10q4+k5
p4=2.5q3+k6
最后是新价格必须使消费的总费用小于前一年的限制
q1*p1+q2*p2+q3*p3+q4*p4<=last year total consumption
有了这些条件后就是求以下式子的最大值
Max(q1*p1+q2*p2+q3*p3+q4*p4)
我印象中应该有个叫LINDO还是LINGO的软件是专门做这种计算分析的，你去看看有没有下载，还是很好用的，我们以前都用这个东西做这种分析。