① 运筹学是学什么的
摘要 运筹学是一门应用数学学科，充分利用各类数学模型和统计分析学的知识当法，去寻找复杂问题里面最优或近似最优的解答。运筹学应用的领域和前景十分广阔，从物流、仓储、供应链，到商业活动中动态定价，金融工程下的组合优化，以及交通领域的路径规划，都离不开运筹学的支持。运筹学在管理学的研究中十分有用，主要用来寻优决策。
② 运筹学学什么内容
运筹学主要研究经济活动和军事活动中能用数量来表达的有关策划、管理方面的问题。当然，随着客观实际的发展，运筹学的许多内容不但研究经济和军事活动，有些已经深入到日常生活当中去了。运筹学可以根据问题的要求，通过数学上的分析、运算，得出各种各样的结果，最后提出综合性的合理安排，以达到最好的效果。
运筹学有广阔的应用领域，它已渗透到诸如服务、搜索、人口、对抗、控制、时间表、资源分配、厂址定位、能源、设计、生产、可靠性等各个方面。
学科特点：
运筹学已被广泛应用于工商企业、军事部门、民政事业等研究组织内的统筹协调问题，故其应用不受行业、部门之限制。
运筹学既对各种经营进行创造性的科学研究，又涉及到组织的实际管理问题，它具有很强的实践性，最终应能向决策者提供建设性意见，并应收到实效。
它以整体最优为目标，从系统的观点出发，力图以整个系统最佳的方式来解决该系统各部门之间的利害冲突。对所研究的问题求出最优解，寻求最佳的行动方案，所以它也可看成是一门优化技术，提供的是解决各类问题的优化方法。
③ 根据您所学的《运筹学》及其它学科知识，谈谈您对“运筹帷幄，决胜千里”的理解。
亲爱的楼主：
下面是相关资料，你可以了解一下
运筹学是一门以决策支持为目标的学科。运筹学的英文名称是 Operations Research(美)或Operational Research(英)，缩写为OR，直译是 作业研究、操作研究或运作研究。运筹学是OR 的意译，取自成语"运筹帷幄之 中，决胜千里之外"，具有运用筹划，出谋献策，以策略取胜等内涵。目前国外 的《管理科学》(Management Science)与《运筹学》的内容基本相同。 一、运筹学研究的内容 从运筹学的内涵可以看出，它的内容非常丰富，应用范围非常广泛，从军 事、政治到管理、经济及工程技术等许多领域都能应用到运筹学的思想和方法。 构成运筹学的理论大致分3 个部分。 1.分析理论。 主要研究资源的最优利用、设备最佳运行等问题。常用的数学分析方法有 规划论(如线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、目标规划等)、网络 模型、最优控制等。随着一些新型学科的发展，还衍生了一些诸如不确定规划、 灰规划、模糊规划、随机规划等专门的分析方法。 2.决策理论。 主要研究方案或策略的最优选择问题。常用的数学分析方法有博弈论、决 策论、多目标决策、存储论。 3.随机服务理论。 主要研究随机服务系统排队和拥挤现象问题，讨论随机服务系统的服务效 率、绩效评价和服务设施的最佳设置等问题。 二、运筹学的分析方法 运筹学是一门定性分析(如建立数学模型)与定量方法(如求解数学模型)相 结合的一门综合应用科学。它广泛应用现有的科学技术和数学方法，解决实际 中提出的专门问题，为决策者选择最优或较优决策提供定量依据。 要掌握好运筹学方法并成功应用于实践，不仅要有丰富的自然科学和社会 科学的知识，掌握一定的数理基础方法，还要用系统的观念去认识问题分析问 题，使研究的对象得到最优或满意的效果。 例如，企业在编制年度计划时，第一步，收集产品市场需求、竞争对手、 国内外经济政策环境、利率变化、环境保护等外部信息，充分了解企业内部的 技术力量、设计能力、生产能力和资源分布等资料;第二步，分析和整理得到 的外部信息和内部资料，制定企业的预定目标，建立产品与资源消耗的关系表 达式(即数学模型)，充分利用企业资源，使得到最大或较大的收益;第三步， 运用数学分析方法求解数学模型，得到产品的生产量、资源消耗量和收益等理 论值;第四步，分析和运用所求结果，在计划的实施过程中进行有效的监督、 控制和调整，尽可能达到预期目标。由此可以看出，要编制出一个合理优秀的 计划，需要多学科的知识和运用系统的方法。运筹学方法则贯穿上述四个步骤 的全过程，即收集资料、建立模型、求解模型和应用。 三、股市投资策略:股市中的战略运筹学 夫未战而庙算胜者，得算多也;未战而庙算不胜者得算少也。多算胜,少算 不胜,而况于无算乎?吾以此观之,胜负见矣。一一孙子兵法计篇译文:开战之前, 在朝廷的策划谋算时就能预知胜利的,是因为筹划周密,胜利的条件充分;开战 之前就预计不能取胜的,是因为谋划不周,获胜的条件缺少。筹划周密,条件充分, 就能取胜;筹划不周,条件缺少,就难以取胜,更何况根本不作筹划、毫无条件呢? 依据这些方面来考察,谁胜谁负便一目了然了。实战解说:庙算是古代兴师作战 前的战前会议,将帅们在庙堂集合,谋划作战大计,以预测战争的胜负。这种庙算 类似于现代的战前军事会议和行为科学讲的"集团决策"。未战庙算这一思想同 样适用于中小投资者的股市操作。它要求在介入某股操作前,要有一个详细的计 划,贯彻"先计后战"、"思而图谋"的策略,决不打无准备、无把握之仗。因为盲 目行动,随机行动,赌徒心态必致失败。在操作中,必须要贯彻未战庙算的策略。 "未战而庙算":是指投资者将各方面的情况都计算清楚,再作出妥善的决策,方 能保证成功,取得良好的经济效益。无论投资者偏重于长线或短线,在股市投资 方面都需要长、中、短期的规划。对于大势研判、操作方法、买卖时机和应变 策略都需要有计划上的安排和资金上的准备。股票投资者在购买股票前,都要先 对各上市公司的经营实绩和赢利情况、各种股票的行情涨落和发展趋势、银行 利率的高低和国家政策的走向、股市的冷热和股民的动态作一番细致的"庙算"。 倘若赢利的条件充分,就选择股票果断技资;倘若时机还不成熟,赢利的把握不 大或无赢利的可能,就按兵不动。投资股票"未战而庙算"应当沉着冷静,尽量考 虑多方面的因素,切忌不假思索,盲目行动。投资者无论是投资还是技机,都不能 用赌博的心态。在购买股票之前,要冷静地思考,仔细地分析自己的经济能力有 多大,能承担多大的风险,适合于采用什么样的操作方式。经过一番比较分析后, 再选择适当的时机和优良的股票进行具体的操作。股市投资要精于算计。经过 各种方案的反复比选,优中选优,制定一个正确的操作策略。在资料研究上,不能 只看荐股专栏,而忽视头版头条的宏观经济信息。光看股评,不领会管理层意图, 就会失算。在选股上,一定先充分地进行调研,掌握大量第一手资料,经过充分分 析判别后慎重选出操作目标,这才符合"先胜而后战"的原则。千万不能先买好股 票后再去关心这只股票一些基本面的信息,以便寻找些安慰,那是典型的"先战而 后求胜"。选中目标股后,要根据盘面情况及行情演变,确定好介入点、止损点和 止赢点,真正做到不战则已,战则必胜。四:资深操盘手实战"破庄"策略:操盘 目标:风险最小化，收益最大化。在风险与收益间博弈，寻找最优的目标决策 个股和最理想的收益成果!操盘决策:选择最佳个股，操作最佳个股。结合A 股市场特性，不论个股业绩如何，股价如何，个股遵循二八定律，遵循正态分 布定理，市场参与群体越少，资金分布程度越高。操盘步骤:第一步:从1600 只个股里面，选择出曾经大盘大跌，个股仍然逆市死封涨停板，而且次数最多 的个股为超级金股股票池，预计200 只左右。第二步:从200 只中，精选出行 业龙头，次龙头，股性活跃度最强，资金堆积最密集个股为初级目标个股。第 三步:从初级目标个股中，精选近期热点板块，热点题材、概念个股为中级目 标个股。第四步:从中级目标个股中，分析、研究公募基金，私募基金，游资 有动作，动作较小，较隐蔽的个股为高级目标个股。第五步:从高级目标个股 中，选择风险，收益最佳的个股为操作决策个股，锁定个股价位，仓位，耐心 持有，等待主力拉升!
祝您步步高升
期望你的采纳，谢谢
④ 运筹学在生活中的实际应用
随着经济的快速发展和社会的进步，社会各行各业之间的竞争日益激烈，尤其表现为对资源的争夺。
因此，在有限的资源下获得最大的利益是每个竞争者所考虑的问题，这也是经济学和运筹学所着重解决的问题。运筹学就是以数学为主要手段、着重研究最优化问题解法的学科。
作为一门实用性很强的学科，运筹学可以用来很好的解决生活中的许多问题。运筹学有着广泛的应用，对现代化建设有重要作用。正因为如此，运筹学在企业决策领域中有着广泛的应用。
众所周知，运筹学研究的根本目的在于对资源进行最优化配置，用数学的理论与方法指导社会管理，提高生产效率，创造经济效益。而企业投资的根本目的也是在资源的优化配置和有限资源的有效使用的基础上，达到既定目标，实现企业利润最大化。
然而，随着市场竞争的日趋激烈，决策是否有效对于企业生存发展的影响愈来愈大。正确的决策可以使企业获利并促进企业的发展，而错误的或者无效的决策只能使企业无利可获甚至亏损，阻碍企业的发展。而运筹学、经济学、博弈论等决策性的科学可以引导投资者选择最佳投资组合策略，为决策者在投资决策过程中提供一些有价值的思路。用来解决人们用纯数学方法或者现实实验无法解决的问题，对企业正确决策的形成有着积极地促进作用。
⑤ 运筹学的目录:
第1章 微积分和概率论
1.1积分
1.2积分求导
1.3概率的基本法则
1.4贝叶斯法则
1.5随机变量、均值、方差和协方差
1.5.1离散型随机变量
1.5.2连续型随机变量
1.5.3随机变量的均值和方差
1.5.4独立随机变量
1.5.5两个随机变量的协方差
1.5.6随机变量之和的均值、方差与协方差
1.6正态分布
1.6.1正态分布的重要性质
1.6.2利用标准化求正态概率
1.6.3利用Excel求正态概率
1.7z变换
1.8本章小结
1.8.1确定不定积分的公式
1.8.2对积分求导的莱布尼兹法则
1.8.3概率
1.8.4贝叶斯法则
1.8.5随机变量、均值、方差和协方差
1.8.6正态分布的重要性质
1.8.7z变换
1.9复习题
第2章 不确定决策
2.1决策准则
2.1.1受支配动作
2.1.2悲观准则
2.1.3乐观准则
2.1.4遗憾准则
2.1.5预期值准则
2.2效用理论
2.2.1冯·诺依曼?摩根斯坦公理
2.2.2为什么我们可以假设u（最坏结果）=0和u（最好结果）=1
2.2.3评估一个人的效用函数
2.2.4一个人的效用函数和他或她面对风险的态度之间的关系
2.2.5指数效用函数
2.3预期效用最大化的缺陷： 前景效用理论和架构效应
2.3.1前景效用理论
2.3.2架构
2.4决策树
2.4.1将风险规避结合进决策树分析
2.4.2样本信息的预期值
2.4.3完善信息的预期值
2.5贝叶斯法则和决策树
2.6多目标决策
2.6.1确定情况下的多属性决策： 目标规划
2.6.2多属性效用函数
2.7解析分层进程
2.7.1获得各个目标的权
2.7.2检查一致性
2.7.3求目标选择的分数
2.7.4在电子表格上实现AHP
2.8本章小结
2.8.1决策准则
2.8.2效用理论
2.8.3前景效用理论和架构
2.8.4决策树
2.8.5贝叶斯法则和决策树
2.8.6多目标决策
2.8.7AHP
2.9复习题
第3章 确定型EOQ存储模型
3.1基本的存储模型
3.1.1存储模型所涉及的费用
3.1.2EOQ模型的假设
3.2基本的EOQ模型
3.2.1基本EOQ模型的假设
3.2.2基本EOQ模型的导出
3.2.3总费用对于订购数量微小变化的灵敏度
3.2.4在以库存的美元价值表示存储费用时确定EOQ
3.2.5非零交付周期的影响
3.2.6基本EOQ模型的电子表格模板
3.2.7二幂订购策略
3.3计算允许数量折扣时的最优订购量
3.4连续速率的EOQ模型
3.5允许延期交货的EOQ模型
3.6什么时候使用EOQ模型
3.7多产品EOQ模型
3.8本章小结
3.8.1表示法
3.8.2基本EOQ模型
3.8.3数量折扣模型
3.8.4连续速率模型
3.8.5允许延期交货的EOQ
3.9复习题
第4章 随机型存储模型
4.1单周期决策模型
4.2边际分析的概念
4.3卖报人问题： 离散需求
4.4卖报人问题： 连续需求
4.5其他单周期模型
4.6包含不确定需求的EOQ： (r，q)和(s，S)模型
4.6.1确定再订购点： 允许延期交货的情况
4.6.2确定再订购点： 脱销情况
4.6.3连续检查(r，q)策略
4.6.4连续检查(s，S)策略
4.7具有不确定需求的EOQ： 确定安全库存等级的服务等级法
4.7.1确定SLM1的再订购点和安全库存水平
4.7.2使用LINGO计算SLM1的再订购点等级
4.7.3使用Excel计算正态损失函数
4.7.4确定SLM2的再订购点和安全库存水平
4.8(R，S)定期检查策略
4.8.1确定R
4.8.2实现(R，S)系统
4.9ABC存储分类系统
4.10交换曲线
4.10.1缺货的交换曲线
4.10.2交换曲面
4.11本章小结
4.11.1单周期决策模型
4.11.2卖报人问题
4.11.3确定不确定需求的再订购点和订购量： 最小化年度预期费用
4.11.4确定再订购点： 服务等级法
4.11.5(R，S)定期检查策略
4.11.6ABC分类
4.11.7交换曲线
4.12复习题
第5章 马尔可夫链
5.1什么是随机过程
5.2什么是马尔可夫链
5.3n步转移概率
5.4马尔可夫链中的状态分类
5.5稳态概率和平均最先通过时间
5.5.1暂态分析
5.5.2稳态概率的直观解释
5.5.3稳态概率在决策中的用法
5.5.4平均最先通过时间
5.5.5在计算机上求解稳态概率和平均最先通过时间
5.6吸收链
5.7劳动力规划模型
5.8本章小结
5.8.1n步转移概率
5.8.2马尔可夫链中的状态分类
5.8.3稳态概率
5.8.4吸收链
5.8.5劳动力规划模型
5.9复习题
第6章 确定性动态规划
6.1两个难题
6.2网络问题
6.2.1动态规划的计算效率
6.2.2动态规划应用的特征
6.3存储问题
6.4资源分配问题
6.4.1资源示例的网络表示
6.4.2广义的资源分配问题
6.4.3使用动态规划求解背包问题
6.4.4背包问题的网络表示
6.4.5背包问题的可供选择的递归
6.4.6收费理论
6.5设备更新问题
6.5.1设备更新问题的网络表示
6.5.2可供选择的递归
6.6表述动态规划递归
6.6.1将资金的时间价值纳入动态规划表述中
6.6.2使用动态规划的计算难点
6.6.3非求和递归
6.7Wagner?Whitin算法和Silver?Meal启发式算法
6.7.1动态批量模型简介
6.7.2Wagner?Whitin算法的论述
6.7.3Silver?Meal启发式算法
6.8使用Excel求解动态规划问题
6.8.1在电子表格上求解背包问题
6.8.2在电子表格上求解一般的资源分配问题
6.8.3在电子表格上求解库存问题
6.9本章小结
6.9.1逆推
6.9.2动态批量模型的Wagner?Whitin算法和Silver?Meal启发式算法
6.9.3计算时的注意事项
6.10复习题
第7章 随机性动态规划
7.1当前阶段的费用不确定，而下一周期的状态确定
7.2随机性存储模型
7.3如何最大化有利事件发生的概率
7.4随机性动态规划表述的更多示例
7.5马尔可夫决策过程
7.5.1MDP的描述
7.5.2策略迭代
7.5.3线性规划
7.5.4值迭代
7.5.5最大化每个周期的平均收益
7.6本章小结
7.6.1表述随机性动态规划问题（PDP）的关键
7.6.2最大化有利事件发生的概率
7.6.3马尔可夫决策过程
7.6.4策略迭代
7.6.5线性规划
7.6.6值迭代或连续近似值
7.7复习题
第8章 排队论
8.1一些排队术语
8.1.1输入或到达过程
8.1.2输出或者服务过程
8.1.3排队规则
8.1.4到达者加入队列的方式
8.2建立到达和服务过程的模型
8.2.1建立到达过程的模型
8.2.2建立服务过程的模型
8.2.3排队系统的kendall?Lee符号表示法
8.2.4等待时间矛盾论
8.3生灭过程
8.3.1生灭过程的动作定理
8.3.2指数分布与生灭过程的关系
8.3.3生灭过程的稳态概率的推导
8.3.4求解生灭流量平衡方程
8.3.5使用电子表格计算稳态概率
8.4M/M/1/GD/∞/∞排队系统和排队公式L=λW
8.4.1稳态概率的推导
8.4.2L的推导
8.4.3Lq的推导
8.4.4Ls的推导
8.4.5排队公式L=λW
8.4.6排队优化模型
8.4.7使用电子表格计算M/M/1/GD/∞/∞排队系统
8.5M/M/1/GD/c/∞排队系统
8.6M/M/s/GD/∞/∞排队系统
8.6.1使用电子表格计算M/M/s/GD/∞/∞排队系统
8.6.2使用LINGO计算M/M/s/GD/∞/∞排队系统
8.7M/G/∞/GD/∞/∞和GI/G/∞/GD/∞/∞模型
8.8M/G/1/GD/∞/∞排队系统
8.9有限源模型： 机器维修模型
8.9.1使用电子表格计算机器维修问题
8.9.2使用LINGO计算机器维修模型
8.10串行指数分布队列和开放式排队网络
8.10.1开放式排队网络
8.10.2数据通信网络的网络模型
8.11M/G/s/GD/s/∞系统(被阻挡客户被清除)
8.11.1使用电子表格计算BCC模型
8.11.2使用LINGO计算BCC模型
8.12如何断定到达时间间隔和服务时间服从指数分布
8.13闭合式排队网络
8.14G/G/m排队系统的近似求解法
8.15优先排队模型
8.15.1非抢占式优先模型
8.15.2Mi/Gi/1/NPRP/∞/∞模型
8.15.3具有客户等待成本的Mi/Gi/1/NPRP/∞/∞模型
8.15.4Mi/M/s/NPRP/∞/∞模型
8.15.5抢占式优先级
8.16排队系统的瞬变行为
8.17本章小结
8.17.1指数分布
8.17.2爱尔朗分布
8.17.3生灭过程
8.17.4排队系统参数的表示法
8.17.5M/M/1/GD/∞/∞模型
8.17.6M/M/1/GD/c/∞模型
8.17.7M/M/s/GD/∞/∞模型
8.17.8M/G/∞/GD/∞/∞模型
8.17.9M/G/1/GD/∞/∞模型
8.17.10机器维修(M/M/R/GD/K/K)模型
8.17.11串行指数分布队列
8.17.12M/G/s/GD/s/∞模型
8.17.13到达时间间隔或服务时间不服从指数分布的处理
8.17.14闭合式排队网络
8.17.15G/G/m排队系统的近似求解法
8.17.16排队系统的瞬变行为
8.18复习题
第9章 模拟技术
9.1基本术语
9.2离散事件模拟示例
9.3随机数和蒙特卡罗模拟
9.3.1随机数生成器
9.3.2随机数的计算机生成
9.4蒙特卡罗模拟示例
9.5使用连续随机变量执行模拟
9.5.1逆转方法
9.5.2接受?排除法
9.5.3正态分布的直接和卷积方法
9.6随机模拟示例
9.7模拟中的统计分析
9.8模拟语言
9.9模拟过程
9.10本章小结
9.10.1模拟简介
9.10.2模拟过程
9.10.3生成随机变量
9.10.4模拟类型
9.11复习题
第10章 使用Process Model执行模拟
10.1模拟M/M/1排队系统
10.2模拟M/M/2系统
10.3模拟串行系统
10.4模拟开放式排队网络
10.5模拟爱尔朗服务时间
10.6Process Model的其他功能
10.7复习题
第11章 使用Excel插件@Risk执行模拟
11.1@Risk简介： 卖报人问题
11.1.1求解预期利润的置信区间
11.1.2使用RISKNORMAL函数建立正态需求模型
11.1.3求解目标和百分比
11.1.4用@Risk创建图
11.1.5使用Report Settings选项
11.1.6使用@Risk统计
11.2建立新产品现金流模型
11.2.1三角形随机变量
11.2.2Lilly模型
11.3项目计划模型
11.4可靠性和保修建模
11.4.1机器使用寿命的分布
11.4.2机器组合的一般类型
11.4.3 估计保修费用
11.5RISKGENERAL函数
11.6RISKCUMULATIVE随机变量
11.7RISKTRIGEN随机变量
11.8基于点值预测创建分布
11.9预测大型公司的收入
11.9.1净收入不相关的求解方法
11.9.2检查相关性
11.10使用数据获得新产品模拟的输入
11.10.1模拟容量不确定性的方案
11.10.2用一个独立变量模拟统计关系
11.11模拟和投标
11.12用@Risk玩掷双骰子游戏
11.13模拟NBA总决赛
11.14复习题
第12章 使用Riskoptimizer在不确定情况下实现最优化
12.1Riskoptimizer介绍： 卖报人问题
12.1.1Settings图标
12.1.2Start Optimization图标
12.1.3Pause Optimization图标
12.1.4Stop Optimization图标
12.1.5Display Watcher图标
12.1.6将Riskoptimizer用于日历示例
12.2涉及历史数据的卖报人问题
12.3不确定情况下的人员安排
12.4产品组合问题
12.5不确定情况下的农业计划
12.6加工车间作业安排
12.7旅行推销员问题
12.8复习题
第13章 期权定价和实际期权
13.1股票价格的对数正态模型
13.1.1均值的历史数据估计和股票利润的波动率
13.1.2求对数正态分布变量的均值和方差
13.1.3对数正态随机变量的置信区间
13.2期权的定义
13.3实际期权的类型
13.3.1购买飞机的期权
13.3.2放弃期权
13.3.3其他实际期权机会
13.4用套利法评估期权
13.4.1在买入期权定价不当的情况下创造赚钱机器
13.4.2为什么股票的上涨率不影响买入价格
13.5Black?Scholes期权定价公式
13.6估计波动率
13.7期权定价的风险中立法
13.7.1风险中立法背后的逻辑
13.7.2风险中立定价的示例
13.7.3证明美式买入期权决不应及早执行
13.8用Black?Scholes公式评估Internet启动项目和Web TV
13.8.1评估Internet启动项目
13.8.2评估“创新期权”： Web TV
13.9二项式模型和对数正态模型之间的关系
13.10使用二项树给美式期权定价
13.10.1股票价格树
13.10.2最优决策策略
13.10.3使用条件格式化描述最优执行策略
13.10.4灵敏度分析
13.10.5与放弃期权的关系
13.10.6计算及早执行边界
13.10.7应当何时放弃
13.11通过模拟给欧式卖出和买入期权定价
13.12使用模拟评估实际期权
第14章 投资组合风险、优化和规避风险
14.1风险价值度量
14.2投资组合优化： Markowitz法
14.2.1随机变量的和： 均值和方差
14.2.2矩阵乘法和投资组合优化
14.3使用情境法优化投资组合
14.3.1自举未来的年度利润
14.3.2使投资组合的标准差风险最小化
14.3.3使损失的概率最小化
14.3.4使Sharpe比率最大化
14.3.5使负面风险最小化
14.3.6极小极大方法
14.3.7最大化VAR
第15章 预测模型
15.1移动平均数预测法
15.2单指数平滑法
15.3Holt法： 涉及趋势的指数平滑法
15.4Winter法： 涉及季节性的指数平滑法
15.4.1Winter法的初始化
15.4.2预测精确度
15.5Ad Hoc预测法
15.6简单线性回归
15.6.1适合情况
15.6.2预测精确度
15.6.3回归中的t检定
15.6.4简单线性回归模型下面的假设条件
15.6.5用Excel运行回归
15.6.6用Excel获得散点图
15.7适当表现非线性关系
15.7.1用电子表格适当表现非线性关系
15.7.2使用Excel Trend Curve
15.8多重回归
15.8.1预计βi的值
15.8.2重新分析拟合优度
15.8.3假设检验
15.8.4选择最佳的回归方程
15.8.5多重共线性
15.8.6哑变量
15.8.7解释哑变量的系数
15.8.8倍增模型
15.8.9多重回归中的异方差性和自相关
15.8.10在电子表格上实现多重回归
15.9本章小结
15.9.1移动平均数预测法
15.9.2单指数平滑法
15.9.3Holt法
15.9.4Winter法
15.9.5简单线性回归
15.9.6适当表现非线性关系
15.9.7多重回归
15.10复习题
第16章 布朗运动、随机运算和随机控制
16.1什么是布朗运动
16.2推导作为随机活动极限的布朗运动
16.3随机微分方程
16.4Ito引理
16.5使用Ito引理推导Black?Scholes期权定价模型
16.6随机控制简介
16.7复习题
⑥ 运筹学在金融领域的应用
国内的金融其实跟国外的相当不同，国外的主要偏向于定量分析的微观金融。其实金融工程这个专业和OR/MS更贴近一点。
运筹和管理科学绝对不是研究什么战略等宏观问题，这个理解有问题，运筹是利用数学定量方法解决实际问题的，对数学的要求很高。金融工程上面的很多问题归结到最后就是一个最优化问题，就是利用数学和计算机作为工具来解决的，其实这就是运筹与管理科学的思想。
国外例如哥伦比亚大学，运筹系与金融工程系就是在一个大系下的，楼主知道这两个专业的关系了吧。如果你想学微观金融，运筹专业可以为你奠定扎实的基础
⑦ 炒股要用到运筹学吗
如果你想在炒股的道路上走得更远，就要用到运筹学。
股票市场是一个信息不对称的市场。散户投资者无法决定股价是涨是跌。那么决定权在哪里呢？我们都知道这就是所谓的银行家，每个股票都包含着重要的内部信息，对于绝大多数散户来说，是不可能知道的。
无论是进入股市的老手还是新手，都不能有一夜暴富的念头，更不能迷信任何所谓炒股的秘密。相反，我们更应该重视自己的运筹学，包括资金管理、风险控制、情绪管理、市场分析，只有这样才能提高在市场中的生存概率。
⑧ 我是学数学的现在报选修课有运筹学，数学软件，矩阵分析，证券投资学，都介绍下，运筹学好学么
运筹学比较简单啊，当然是相对的是数学的专业课（比如实变、泛函，近世代数）而言的，主要是线性规划（单纯性方法和内点法）及其应用，时间够的话无约束的非线性规划（最速下降、牛顿法、拟牛顿法、信赖域方法、拟牛顿法、BB算法等等）还有带约束的非线性规划（最优性条件以及一些算法）最后我们还讲了一些变分不等式的东西；数学软件实在没必要开一门课，多留些数值作业自然会用的。矩阵分析是高等代数的延续，证券投资学与数学关系不大，主要是开始证券的基础知识，然后行业分析、公司分析、以及技术分析（K线图之类的）。
⑨ 运筹学问题：一家投资公司准备$1million花在未来6年投资股票，分红，存款和房地产。
解：依题设x1i(i=1,2,3,4,5)为第i年初投资股票的金额(单位为万），x2i(i=1,2,3,4)为第i年初投资分红的金额，x3为投资存款的金额，x4i(1=5,6)为第i年投资房地产的金额 则目标函数为 max z=0.2(x11+x12+x13+x14)+0.3(x21+x22+x23)+0.8x3+0.1(x45+x46)
约束条件为：1)每年年初的资金条件 x11+x21<=100 x12+x22+x3+x11+x21<=100
x12+x13+x21+x22+x23+x3<=100 +1.2x11 x13+x14+x22+x23+x3<=100+1.2x11+1.2x12+1.4x21
x14+x15+x23+x24+x3+x45<=100+1.2(x11+x12+x13)+1.4(x21+x22)
x15+x24+x3+x46<=100+1.2(x11+x12+x13+x14)+1.4(x22+x23)+1.1x45
2)特殊条件约束 x1i<=30(i=1,2,3,4,5) x3>=25
注意：此题将第6年末看成第7年初
⑩ 如何利用运筹学确定数据分析策略
一般有以下几个步骤：确定目标、制定方案、建立模型、制定解法。
虽然不大可能存在能处理及其广泛对象的运筹学，但是在运筹学的发展过程中还是形成了某些抽象模型，并能应用解决较广泛的实际问题。 随着科学技术和生产的发展，运筹学已渗入很多领域里，发挥了越来越重要的作用。运筹学本身也在不断发展，现在已经是一个包括好几个分支的数学部门了。