matlab计算出来的金融机构效率

Ⅰ 金融计算教程——MATLAB金融工具箱的应用的简介

内容提要
在金融界越来越重视金融计算的背景下，许多大型计算软件开始运用于金融领域的复杂计算，MATLAB就是其中一款专业的工作计算软件，把计算交给MATLAB。金融研究人员可以更深入地研究金融工具定价和风险管理。
本书适合作为大学本科和研究生金融类教科书和参考书，也适合金融机构从业人员使用。

Ⅱ c++和matlab的运算速度比较

matlab是解释性语言，看看下面的解释吧：

计算机不能直接理解高级语言，只能直接理解机器语言，所以必须要把高级语言翻译成机器语言，计算机才能执行高级语言编写的程序。

翻译的方式有两种，一个是编译，一个是解释。两种方式只是翻译的时间不同。

解释性语言的程序不需要编译，省了道工序，解释性语言在运行程序的时候才翻译，比如解释性basic语言，专门有一个解释器能够直接执行basic程序，每个语句都是执行的时候才翻译。这样解释性语言每执行一次就要翻译一次，效率比较低。解释是逐行的翻译。

编译型与解释型，两者各有利弊。前者由于程序执行速度快，同等条件下对系统要求较低，因此像开发操作系统、大型应用程序、数据库系统等时都采用它，像C/C++、Pascal/Object Pascal（Delphi）等都是编译语言，而一些网页脚本、服务器脚本及辅助开发接口这样的对速度要求不高、对不同系统平台间的兼容性有一定要求的程序则通常使用解释性语言，如Java、JavaScript、VBScript、Perl、Python、Ruby、MATLAB 等等。

但随着硬件的升级和设计思想的变革，编译型和解释型语言越来越笼统，主要体现在一些新兴的高级语言上，而解释型语言的自身特点也使得编译器厂商愿意花费更多成本来优化解释器，解释型语言性能超过编译型语言也是必然的。

我个人在做矩阵运算时用的是MTL4，这个库是用C++的template（模板）写的，效率很高，因此就是做矩阵运算也不输matlab，也还易用。当然，想让程序做计算时跑得更快，你应该学学数值计算中的一些经典算法，以期能达到最小的时间复杂度，然后再结合c++编译器，这样你代码才能无敌于其他平台。当然如果你认定matlab在某些领域的算法上有已有更好的易用性和执行速度，那么你也可以利用C++与matlab混合编程的做法，也是不错的选择，毕竟matlab工程计算库经过这么多年的经营，其内容是如此丰富多彩，把它嵌入到自己的工程开发中将省事不少。

Ⅲ 请问Matlab软件有自带用来测度成本效率、标准利润效率和替代利润效率的程序吗是否需要自己另行编程

这个是没有的，当然要自己编程了！但你确实可以其论坛上找一下有没有现成的！

Ⅳ 如何用matlab计算dea交叉效率

如果CPU利用率低，而计算慢的话，说明你的程序处理的数据量并不大，但是处理流程很复杂，里面肯定涉及了很多的类似于for循环的语句，使得程序的时间复杂度一下子就上去了。看了下面你的补充回答，好像和多核处理并行计算没关系的。
虽然最新版的matlab支持这种运行方式，但感觉你似乎还用不到这么做。建议你还是优化一下你的算法。尽量减少for循环的次数，对于矩阵和向量运算，直接可以采用matlab现有的运算方法。

Ⅳ Matlab计算一个循环有100个函数值需要计算，请问如何提高计算速度用并行计算吗谢谢！

楼上的回答有那么点意思，但似乎并未答到点子上。

原因是，并行计算的parfor循环把变量划分成几类：即Loop Variable、Sliced Variables、Broadcast Variables、Rection Variables、Temporary Variables，几类变量各有不同的限制和用途。而题主的循环中f本来应该是Sliced Variables，但由于其索引方式用到了变量col，导致不好分类。

解决办法：如楼上建议的那样，直接用for循环是一个办法，但就目前的循环来看，似乎并无使用循环的必要，直接用向量化的赋值语句就可以了。

题主最好把mengte函数的代码贴出来，我再帮着看看怎样改写以提高效率。

Ⅵ 精通MATLAB金融计算的前 言

MATLAB软件不仅在科学、工程及学术研究领域普遍应用，而且近年来日益受到美国华尔街金融专业人士推崇，以及金融界从业人员的重视。目前，全球有超过2000家金融机构运用MATLAB来管理公司资产。国际货币基金组织、摩根斯坦利等顶级金融机构都在使用MATLAB，利用MATLAB强大的运算平台实现与其他软件之间的数据交换，显示出了非常优良的通融性。可见，MATLAB现已成为金融工程人员不可或缺的软件工具。
写作目的
MATLAB已成为国际公认的最优秀的科技应用软件，具有编程简单、数据可视化功能强、可操作性强等特点，而且包括功能强大、专业函数丰富的三大金融方面的工具箱，是进行金融计算工作必备的软件工具。
MATLAB在金融数据分析、金融模型构建及仿真计算等金融服务实务工作上，都能发挥强大的作用，包括新型金融产品的设计与风险管理。
本书将全面、系统地讲述应用MATLAB进行金融方面的计算，旨在推动金融工程及金融计算相关领域的MATLAB应用。
主要特色
本书内容围绕MATLAB在金融计算中的应用，通过翔实、丰富的实例讲解，一步一步带领读者进入MATLAB的金融计算的强大世界。本书主要的特点可以概括为以下几点：
1．内容由浅入深、层次性强
本书采用3篇结构，MATLAB入门篇将带领读者快速掌握MATLAB的基本使用；金融计算及实例篇，循序渐进地讲述MATLAB的金融计算功能，这也是全书的重点；最后在MATLAB金融类工具箱函数详解篇中，详细讲述三大工具箱的全部函数。层次结构简洁明了，非常适合不同层次的读者选择性地学习，提高学习效率。
2．实例典型丰富，实用性强
本书打破了通常金融类书籍理论多、模型多、实例少的弊病，对复杂的理论及算法一带而过，重点放在应用MATLAB的函数实现，重在实例！所以本书精心挑选了最具代表性和实用性的大量实例，悉数进行全面、翔实的算法分析、程序编写和结果分析，并提供了全部源代码，非常便于学习和参考。
3．理论联系实际、应用性强
本书既介绍了相关的金融理论、模型和思想，又讲述了利用MATLAB金融、衍生品、固定收益、金融时间序列等工具箱中的函数，而且结合了函数的代码分析，以及编程将抽象的金融模型，通过MATLAB的数据处理和图形形式来加以解释、验证和求解。这样，本书便既能使读者熟悉当前的金融理论、模型和思想，又能够熟练应用MATLAB软件来分析、解决相关的金融问题。
4．函数讲解翔实，工具性强
金融类工具箱函数详解篇采用大量的篇幅，对金融、衍生品和固定收益这3大工具箱的函数全部进行了翔实具体的使用说明，能帮助读者快速高效地掌握这些函数，而且还非常方便进行查询和参考，提高了本书的实用性和工具性。
5．语言简洁精练，可读性强
本书以简洁、通俗的语言来说明金融计算的相关理论和模型，避免过于复杂的数学推导，提高了可读性。在MATLAB的实例程序中，本书对关键的程序进行点睛式的注释，让读者在程序中快速有效地掌握MATLAB的应用。
本书导读
光盘使用说明
本书附带光盘中包括了全书所有实例对应的MATLAB的M文件。所有代码按照章节存放在各个文件夹下，如“第6章”文件夹下存放了本书第6章所有的程序代码或实例代码，“第7章”文件夹下存放了第7章所有的实例代码，依此类推。在每一个文件夹下的M文件，其名称和书中的实例编号一一对应，如ex_6_1.m文件对应于例6-1的实例，ex_7_1.m文件对应于例7-1的实例，依此类推。
读者可以通过运行光盘提供的代码文件，体会本书所有实例的效果。由于所有代码都是在MATLAB R2008b下编写并调试通过，因此，使用本光盘中实例前，读者需要安装MATLAB R2008b，并将包含待运行.m文件的文件夹添加到MATLAB 路径或设置为MATLAB当前目录。如读者需要运行ex_6_1.m，那么就需要将包含此M文件的“第6章”文件夹添加到MATLAB路径，或者将其设置为MATLAB当前目录，然后通过命令窗口调用文件名，或者在M-Editor窗口打开并运行代码文件等方式来运行此M文件。
本光盘内容的著作权属本书作者所有。所有源程序仅供本书读者学习和研究之用，任何人未经授权不得擅自复制、传播或用于商业用途。

Ⅶ MATLAB计算数据所占比例

n=30;
X=randint(n,1,[2050]);%每组20-50人
sm=sum(X(:,1));
X(:,2)=X(:,1)/sm;
X(:,3)=100*X(:,2)%百分比

Ⅷ matlab中subs函数效率太低了

d=1;t=2;
k=3;

z1=@(z)cosh(k*(z+d))/cosh(k*d)
zm=@(km,z)cos(km.*(z+d))./cos(km*d)

%被积函数
F=@(km,z)z1(z).*zm(km,z);

Q=@(km)quadgk(@(z)F(km,z),-d,-t);%数值积分

km1=12.6
a1m=Q(km1)

Ⅸ matlab中如何提高迭代计算的效率

向量化