Python企业投标策略优化研究——Monte Carlo、贝叶斯决策、遗传算法、层次分析法AHP动态评分系统构建应用|附代码数据
在市场经济中,招投标是企业获取项目资源的核心环节,但传统投标决策常受限于主观经验——要么依赖专家评分导致公平性存疑,要么因缺乏量化工具难以平衡风险与收益。作为数据科学家,我们团队在服务某建筑集团投标优化咨询项目时发现,仅靠人工分析的投标方案,中标率比行业均值低15%,且风险管控漏洞频发。
在市场经济中,招投标是企业获取项目资源的核心环节,但传统投标决策常受限于主观经验——要么依赖专家评分导致公平性存疑,要么因缺乏量化工具难以平衡风险与收益。作为数据科学家,我们团队在服务某建筑集团投标优化咨询项目时发现,仅靠人工分析的投标方案,中标率比行业均值低15%,且风险管控漏洞频发。
蒙特卡罗方法的常见用途是对可能难以通过解析积分的函数执行数值积分。
用MonteCarlo算法解决两个Problem,start code中提供了所需的算法lib。
此示例说明如何从 VEC( q ) 模型生成 Monte Carlo 预测。
金融资产/证券已使用多种技术进行建模。
最近,copula 在仿真模型中变得流行起来。
VaR是 “风险价值 “的缩写,是许多公司和银行用来确定其公司内部金融风险水平的工具。风险值是为公司的投资而计算的,也可能是为检查银行或公司所管理的投资组合的风险水平。
Python Monte Carlo K-Means聚类实战研究

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