中國企業(yè)海外融資策略匯集261(專業(yè)版)
【正文】 參考文獻1 遲國泰、秦學(xué)志、朱戰(zhàn)宇 基于單位風(fēng)險收益最大原則的貸款組合優(yōu)化決策模型. 控制與決策，2000，4：469～472。經(jīng)過上述改進后的模擬退火算法具有較好的穩(wěn)定性，可以獲得更好的近似解甚至整體最優(yōu)解。步驟3 產(chǎn)生新解并計算新解與當(dāng)前解的目標(biāo)函數(shù)值之差△W。針對模型（Ⅰ），對模擬退火過程中的關(guān)鍵步驟說明如下：（1）新解產(chǎn)生裝置。Xi ，TNPVj文獻[1]中建立了基于單位風(fēng)險收益最大原則的貸款組合優(yōu)化決策模型。本文提出了一種求解上述模型的改進模擬退火算法，數(shù)據(jù)結(jié)果表明該算法計算效率高，穩(wěn)定性好。Xiσ=[ Xi Xj若新解可行且優(yōu)于當(dāng)前解則接受；否則按exp(△W/t)或0的概率接受新解。因此，對上述算法進行如下改進：（1）設(shè)置記憶器。由此可見這一算法極大的提高了計算效率，節(jié)省了計算時間。s portfolio simulated annealing global optimization random search。在計算機上運行后得到最優(yōu)解X*=(1,1,0,1,1,0,1,1,1,1)。即使是最優(yōu)的，雖然可證明算法對整體最優(yōu)解的漸進收斂性，但終止解的可接受性也不能不遭到懷疑。（3）接受準(zhǔn)則。設(shè)L為銀行貸款總額，Li為i第個企業(yè)新建項目所需貸款額，La為銀行中長期貸款的可用頭寸，Lb為銀行中長期貸款組合的最低配給額。這種自然機理的引入使模擬退火算法在迭代過程中不僅接受使目標(biāo)函數(shù)值變“好”的試探點，而且還能夠以一定的概率接受使目標(biāo)函數(shù)值變“差”的試探點，接受概率隨著溫度的下降逐漸減小。因此，需要設(shè)計出一種兼顧解的質(zhì)量以及運行時間的較好算法。則貸款組合的總風(fēng)險為σ=[ cov（TNPVi 即（2）關(guān)于初始點的調(diào)整。步驟4 累計重排次數(shù)n?，F(xiàn)有十個企業(yè)申請基建貸款。3 王強。數(shù)值計算的結(jié)果表明，該算法具有很強的適用性。以上步所得當(dāng)前最優(yōu)點為起點，用新解產(chǎn)生裝置產(chǎn)生新解，僅當(dāng)優(yōu)于當(dāng)前解時接受。步驟2 判斷初始解的可行性。它源于對固體退火過程的模擬；采用Metropolis接受準(zhǔn)則；并用一種稱為冷卻進度表的參數(shù)控制算法進程，使算法在多項式時間里給出一個近似最優(yōu)解。為使評價指標(biāo)具有可比性，應(yīng)采用總凈現(xiàn)值進行評價。數(shù)值計算的結(jié)果表明，該算法具有很強的適用性。（
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