公司的投资问题模型摘要本问题是在资金总额固定的情况下对一批项目进行投资，以获得最大经济效益，是一类投资组合的决策问题，属于优化问题。
对问题一：我们采用线性规划的方法求解。
设X项目第i年初的投资额为，每年末收回所有可收回的本利，第二年初再对所有能够投资的项目进行考察，Xi约束条件为资金总额和各项目的投资限制。
目标是五年末的总利润最大。
以此建对问题二：我们用EXCLE对8个项目近20年的单独和同时两种情况投资额与到期利润数据进行处理，得到8个项目在不同情况下利润率的时间序列。
用DPS软件对每个项目不同情况的利润率时间序列进行时间序列分析，对单独投资的情况建立MA(1)模型进行预测,结果见附录。
对同时投资的情况建立ARMA(3,1)模型预测，结果见模型求解。
并对两种情况的预测进行了预测优度分析。
对问题三：我们用线性规划的模型求解。
对问题中出现的是否有捐赠，是否为同时投资的情况建立4个（0,1）规划模型考虑所有的可能情形。
设第i年初，年末收回所有可收回的本利，年初对所有可投资的项目考对项目X的投资为Xi察，以投资额和投资上限为限制建立约束条件，目标为五年末的总利润最大。
建风险和最大利润两个优化目标，由于两个目标相矛盾，于是转化为单目标优化模型，在不同的风险下求最大利润，及对应的5年投资方案，绘制出风险与最大利润的曲线图，以供不同风险偏好的投资者决策。
结果见模型求解。
对问题五：我们将投资额在10亿和30亿之间进行变动，计算在不同投资总额情况下的最大利润及对应的风险大小。
发现将资金存银行风险小利润也很小，而从银行贷款利润增幅很大但风险并没有明显增加，我们鼓励公司从银行贷款，并计算出最佳贷款额，在此最佳贷款额下我们又计算出不同风险下的最大利润及5年投资方案，绘制出风险与最大利润曲线图以供不同风险偏好者选择。
关键词：线性规划、时间序列、预测优度、01规划、多目标优化、风险偏好。
1问题重述1.1问题的背景某公司现有数额为20亿的一笔资金可作为未来5年内的投资资金，市场上有8个投资项目（如股票、债券、房地产、…）可供公司作投资选择。
其中项目1、项目2每年初投资，当年年末回收本利（本金和利润）；项目3、项目4每年初投资，要到第二年末才可回收本利；项目5、项目6每年初投资，要到第三年末才可回收本利；项目7只能在第二年年初投资，到第五年末回收本利；项目8只能在第三年年初投资，到第五年末回收本利。
1.2本文需要解决的问题一、公司财务分析人员给出一组实验数据，见表1。
表1. 投资项目预计到期利润率及投资上限注：到期利润率是指对某项目的一次投资中，到期回收利润与本金的比值。
试根据实验数据确定5年内如何安排投资？使得第五年末所得利润最大？二、公司财务分析人员收集了8个项目近20年的投资额与到期利润数据，发现：在具体对这些项目投资时，实际还会出现项目之间相互影响等情况。
8个项目独立投资的往年数据见表2。
同时对项目3和项目4投资的往年数据；同时对项目5和项目6投资的往年数据；同时对项目5、项目6和项目8投资的往年数据见表3。
(注：同时投资项目是指某年年初投资时同时投资的项目) 试根据往年数据，预测今后五年各项目独立投资及项目之间相互影响下的投资的到期利润率、风险损失率。
三、未来5年的投资计划中，还包含一些其他情况。
对投资项目1，公司管理层争取到一笔资金捐赠，若在项目1中投资超过20000万，则同时可获得该笔投资金额的1%的捐赠，用于当年对各项目的投资。
项目5的投资额固定，为500万，可重复投资。
各投资项目的投资上限见表4。
在此情况下，根据问题二预测结果，确定5年内如何安排20亿的投资？使得第五年末所得利润最大？四、考虑到投资越分散，总的风险越小，公司确定，当用这笔资金投资若干种项目时，总体风险可用所投资的项目中最大的一个风险来度量。
如果考虑投资风险，问题三的投资问题又应该如何决策？五、为了降低投资风险，公司可拿一部分资金存银行，为了获得更高的收益，公司可在银行贷款进行投资，在此情况下，公司又应该如何对5年的投资进行决策?表二、表三数据见附录。
2模型的假设一、某项目投资上限是对该项目的累积投资上限(收回资金不在累积范围内)。
二、到期利润率的时间序列发展具有时间上的“惯性”。
即可采用时间序列预测。
三、题中风险损失率指投资到期后，如果风险发生，损失额占投资额的百分比。
四、当投资若干项目时，总体风险可用所投资的项目中最大的一个风险来度量。
五、项目五投资额固定为500万理解为项目五投资额只能为500万整数倍。
六、从银行贷款的风险相对投资风险来说可以忽略。
七、问题五中的情况以问题一中的数据为基础。
3问题一的分析、建模、求解及评价3.1针对问题一的分析：问题一给出了各项目的利润率和投资上限如下表：各项目的投资情况如下表：项目一：年初投资，年末回收本利。
项目二：年初投资，年末回收本利。
项目三：年初投资，第二年末才可回收本利。
项目四：年初投资，第二年末才可回收本利。
项目五：年初投资，第三年末才可回收本利。
项目六：年初投资，第三年末才可回收本利。
项目七：第二年年初投资，第五年末回收本利。
项目八：第三年年初投资，第五年末回收本利。
设第i 年初项目X 的投资额为X i ,由投资额上限的约束和总资金的约束及每年初投资总额不大于前一年末的收益加剩余资金，以此列出约束条件，目标是使第五年末的总利润最大。
建立线性规划模型，用LINGO 可求解出最优投资方案。
3.2问题一模型的符号说明：M ：资金总额X i :项目X 第i 年初的投资额,i=1,2,3,4,5 R x :项目X 的到期利率S i ：第i 年末收回所有可收回的本利,i=1,2,3,4,5 N x :项目X 的投资额上限 Q ：第五年末的所有利润∂X ：项目X 的累积投资额 3.3问题一模型的建立及求解：目标函数：MAX （Q ）=S 5-M约束条件：∑≤M X 1∑∑-+≤112X M S X∑∑∑--++≤21123X X M S S X∑≤4X ∑∑∑---+++321123X X X M S S S∑∑∑∑∑----++++≤432112345X X X X M S S S S X()x i i R X S +⨯=∑1, i=1,2,3,4,5 X N X≤∂针对以上线性规划模型，用LINGO软件编程求解（程序见附录）得到第五年末利3.4灵敏度分析：根据程序运行的结果我们可以知道各指标的灵敏度情况，当各项目投资额上限改变，及各投资项目到期利润率改变，对最佳投资方案的影响。
让该模型更加贴近实际情况。
灵敏度分析见下表：Variable Value Reduced CostA1 60000.00 0.000000B1 30000.00 0.000000C1 40000.00 0.000000D1 30000.00 0.000000E1 29749.66 0.000000F1 0.000000 0.000000A2 49300.00 0.000000B2 0.000000 0.000000C2 0.000000 0.1250000D2 0.000000 0.1270000E2 250.3448 0.000000F2 20000.00 0.000000G2 40000.00 0.000000A3 12330.00 0.000000B3 30000.00 0.000000C3 40000.00 0.000000D3 30000.00 0.000000E3 0.000000 1.340000F3 0.000000 1.390000H3 30000.00 0.000000A4 60000.00 0.000000B4 30000.00 0.000000C4 0.000000 1.150000D4 0.000000 1.170000A5 60000.00 0.000000B5 30000.00 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 345563.0 1.0000002 10250.34 0.0000003 0.000000 0.11000004 0.000000 0.10000005 0.000000 0.0000006 127763.0 0.0000007 0.000000 0.12100008 10700.00 0.0000009 47670.00 0.00000010 0.000000 0.100000011 0.000000 0.100000012 0.000000 0.133100013 30000.00 0.00000014 0.000000 0.1000000E-0115 0.000000 0.110000016 0.000000 0.110000017 0.000000 0.165000018 0.000000 0.00000019 0.000000 0.150000020 0.000000 0.187000021 0.000000 0.00000022 0.000000 0.170000023 0.000000 0.240000024 0.000000 0.290000025 0.000000 0.590000026 0.000000 0.45000003.5问题一模型的评价：问题一采用线性规划模型考虑在所有约束条件下的最优解，可以得到准确的最佳投资方案，并且程序还可以运行出灵敏度情况，使该模型的适用性大大增强。
4问题二的分析、建模、求解及评价4.1针对问题二的分析：公司财务分析人员收集了8个项目近20年的投资额与到期利润数据，发现：在具体对这些项目投资时，实际还会出现项目之间相互影响等情况。
8个项目独立投资的往年数据见表2。
同时对项目3和项目4投资的往年数据；同时对项目5和项目6投资的往年数据；同时对项目5、项目6和项目8投资的往年数据见表3。
用EXCEL软件对表二、表三进行处理，得到单独投资时8个项目近20年的到期利润率时间序列，见附表一。
同时投资时近20年的到期利润率时间序列，见附表二。
附表一对于单独投资的数据分析：将附表一的数据输入DPS 软件进行分析，并进行标准化处理，可以得到一个具有平稳性、正态性和零均值的新时间序列。
再计算该序列的自相关函数和偏相关函数，发现该时间序列具有自相关函数截尾，偏自相关函数拖尾的特点，所以可认为该序列为一次滑动平均模型即MA(1)模型。
接着，用DPS 数据处理系统软件中的一次滑动平均模型依次预测出各项目未来五年的投资利润率。
对于风险损失率，我们用每组数据的标准差来衡量风险损失的大小，将预测出来的投资利润率加入到样本数据序列中，算出该组数据的标准差，用该值来衡量未来五年的风险损失率。