商业银行人民币贷款规模分配及盈利问题数学建模代码
商业银行人民币贷款规模分配及盈利问题数学建模代码
首先，进行商业银行人民币贷款规模分配的模型可以采用线性规划模型。假设有n个贷款项目，第i个项目需要贷款x[i]万元，利率为y[i]%，需要还款年限为z[i]年。设商业银行总共可以投放的人民币贷款总额为M万元。则该模型可以表示为：
目标函数：max( ∑(x[i]*y[i]*z[i]) )
tvb古装神话电视剧限制条件：
∑x[i] <= M  //总贷款额度不能超过M万元
x[i] >= 0  //每个项目贷款额度必须大于等于0
y[i] >= y_min  //每个项目的贷款年利率不能低于最低利率
z[i] >= z_min  //每个项目的还款年限不能低于最低年限
其中y_min和z_min为商业银行规定的最低利率和最低还款年限。
然后，对于商业银行的盈利问题，可以考虑利用贷款利率和还款年限的变化来影响盈利。假设商业银行的总贷款规模为M万元，总资金成本为c%，每个贷款项目的利率为y[i]%，还款年限为z[i]年，每个项目的贷款额度为x[i]万元。则可以得到商业银行在每年的收益为：
收益 = ∑( x[i]*y[i]*(1+c)*z[i]/100 )
其中(1+c)表示银行的资金成本加上利润，z[i]/100表示每年还款的利息金额，即可得到总收益。
基于以上模型，可以采用python的pulp库进行线性规划求解，代码如下：
```python
from pulp import *
# 定义模型
model = LpProblem("Loan Allocation and Profit Maximization", LpMaximize)
# 参数
n = 5 # 贷款项目数
M = 5000 # 总贷款规模
c = 0.03 # 资金成本
y_min = 3 # 贷款利率最低值
z_min = 1 # 还款年限最低值
x = [LpVariable("x%d" % i, lowBound=0) for i in range(n)]
y = [LpVariable("y%d" % i, lowBound=y_min) for i in range(n)]
z = [LpVariable("z%d" % i, lowBound=z_min) for i in range(n)]
# 目标函数
model += lpSum([x[i]*y[i]*z[i] for i in range(n)])
# 限制条件
model += lpSum(x) <= M
for i in range(n):
    model += x[i] >= 0
    model += y[i] >= y_min
    model += z[i] >= z_min
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model.solve()
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print("贷款规模：")
for i in range(n):
二月二吃什么食物    print("项目%d：%.2f万元" % (i+1, x[i].value()))
print("收益：%.2f万元" % (value(model.objective)/100))
```
以上代码可以得到商业银行的贷款规模及收益。具体可以根据需要进行调整，如增加图片输出、结果可视化等功能。

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