【摘要】：隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇和經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程的加快,企業(yè)在進(jìn)行項(xiàng)目投資決策時(shí)面臨越來(lái)越大的不確定性。如何正確的進(jìn)行項(xiàng)目投資決策和控制風(fēng)險(xiǎn),成為企業(yè)進(jìn)行投資時(shí)面臨的一個(gè)重要課題。傳統(tǒng)的投資決策理論往往只是從靜態(tài)角度考慮投資面臨的風(fēng)險(xiǎn),因此不能準(zhǔn)確地反應(yīng)投資決策的客觀環(huán)境,從而導(dǎo)致投資決策的失誤。因此為了盡可能客觀地描述投資決策問題模型中的各個(gè)參數(shù),有必要建立投資決策問題的不確定規(guī)劃模型,從而幫助企業(yè)更加科學(xué)地進(jìn)行投資決策。雖然也有學(xué)者使用了隨機(jī)規(guī)劃建模,但是他們主要使用期望值模型,沒有考慮風(fēng)險(xiǎn)厭惡型決策者的需要。在項(xiàng)目投資決策問題多目標(biāo)建模方面,現(xiàn)有研究沒有考慮多個(gè)目標(biāo)之間不能直接互相比較的難題,本文創(chuàng)新性地建立了基于滿意度函數(shù)的隨機(jī)目標(biāo)規(guī)劃模型和模糊目標(biāo)規(guī)劃模型。在項(xiàng)目投資決策模型求解方法研究方面,現(xiàn)有研究成果對(duì)算法加速研究不夠深入,因?yàn)橹苯佑眠z傳算法求解復(fù)雜模型非常耗時(shí)。本文提出用訓(xùn)練后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)需要通過(guò)蒙特卡羅模擬的種群進(jìn)行篩選,通過(guò)篩選后的個(gè)體才會(huì)判斷其是否滿足約束和計(jì)算其目標(biāo)函數(shù)值,這樣復(fù)雜模型的計(jì)算時(shí)間會(huì)明顯減少。目前很少有學(xué)者研究不確定環(huán)境下投資決策問題的多因素敏感性分析問題,本論文設(shè)計(jì)了基于Spearman秩相關(guān)系數(shù)和蒙特卡羅模擬的敏感性系數(shù)構(gòu)建方法,利用該方法可以方便的對(duì)投資決策問題的不確定規(guī)劃模型進(jìn)行多因素敏感性分析,這是風(fēng)險(xiǎn)管理理論的一項(xiàng)重要?jiǎng)?chuàng)新。本文主要的研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)建立了隨機(jī)環(huán)境下項(xiàng)目投資決策問題的模型并設(shè)計(jì)了求解方法。在隨機(jī)環(huán)境下,本文建立了項(xiàng)目投資決策問題的分布式模型、期望值模型、并結(jié)合Charners和Cooper提出的機(jī)會(huì)約束思想建立了項(xiàng)目投資決策問題的機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型以及綜合考慮收益與風(fēng)險(xiǎn)等多個(gè)目標(biāo)的機(jī)會(huì)約束目標(biāo)規(guī)劃模型。本論文建立了當(dāng)項(xiàng)目投資決策問題的目標(biāo)函數(shù)中也包含隨機(jī)變量時(shí)的機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型,還分別建立了企業(yè)僅用自有資金和利用金融機(jī)構(gòu)貸款兩種情況下的項(xiàng)目投資決策問題機(jī)會(huì)約束模型。當(dāng)投資決策問題機(jī)會(huì)約束模型中的隨機(jī)參數(shù)都是服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量時(shí),推導(dǎo)出了項(xiàng)目投資決策問題機(jī)會(huì)約束模型的確定等價(jià)形式。考慮到多數(shù)情況下項(xiàng)目投資決策問題的機(jī)會(huì)約束模型并不能轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的確定等價(jià)形式,設(shè)計(jì)了基于蒙特卡羅模擬和遺傳算法的混合智能算法,并結(jié)合數(shù)值算例說(shuō)明了項(xiàng)目投資決策問題隨機(jī)規(guī)劃模型建模方法及算法的有效性。(2)建立了模糊環(huán)境下項(xiàng)目投資決策問題優(yōu)化模型并設(shè)計(jì)了求解方法。分別建立了企業(yè)用自有資金和利用貸款兩種情況下的模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型,推導(dǎo)出了當(dāng)模型中的模糊參數(shù)為正態(tài)分布模糊變量、三角模糊變量、梯形模糊變量時(shí)模型的清晰等價(jià)形式。同時(shí)給出了求解一般模糊規(guī)劃模型的混合智能算法,并結(jié)合數(shù)值算例說(shuō)明了建模方法及算法的有效性。(3)針對(duì)目前很少有學(xué)者研究的不確定環(huán)境下項(xiàng)目投資決策問題多因素敏感性分析問題,本論文設(shè)計(jì)了基于Spearman秩相關(guān)系數(shù)和蒙特卡羅模擬的敏感性系數(shù)構(gòu)建方法,該方法的優(yōu)點(diǎn)是多因素敏感性分析,即分析多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素共同作用對(duì)模型輸出的影響程度。因?yàn)橐粋�(gè)因素的變動(dòng)往往也伴隨著其它因素的變動(dòng),多因素敏感性分析考慮了這種相關(guān)性,因而能反映多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素同時(shí)變動(dòng)對(duì)項(xiàng)目產(chǎn)生的綜合影響,彌補(bǔ)了單因素分析的局限性,可以更全面地解釋輸出變動(dòng)的原因。利用該方法可以方便的對(duì)項(xiàng)目投資決策問題的不確定規(guī)劃模型進(jìn)行敏感性分析。(4)針對(duì)求解項(xiàng)目投資決策問題不確定規(guī)劃模型存在速度慢、耗時(shí)長(zhǎng)的問題,本論文設(shè)計(jì)了把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入到基于蒙特卡羅模擬和遺傳算法的混合智能算法中來(lái)加速求解。該方法的優(yōu)點(diǎn)是解決了蒙特卡羅模擬耗時(shí)長(zhǎng)的難題,因?yàn)橛?xùn)練后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)事先對(duì)需要通過(guò)蒙特卡羅模擬的種群進(jìn)行篩選,通過(guò)篩選后的個(gè)體才會(huì)判斷其是否滿足約束和計(jì)算其目標(biāo)函數(shù)值,這樣復(fù)雜模型的計(jì)算時(shí)間會(huì)明顯減少。(5)針對(duì)當(dāng)項(xiàng)目投資決策問題多個(gè)目標(biāo)之間不能直接互相比較的難題,本文創(chuàng)新性的分別建立了基于滿意度函數(shù)的隨機(jī)目標(biāo)規(guī)劃模型和模糊目標(biāo)規(guī)劃模型。該方法的優(yōu)點(diǎn)是通過(guò)滿意度函數(shù)將企業(yè)的各個(gè)目標(biāo)轉(zhuǎn)換為滿意度,而滿意度是可以直接求和的,因而解決了多個(gè)目標(biāo)之間不能直接互相比較的難題。針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)厭惡型企業(yè)進(jìn)行項(xiàng)目投資時(shí)希望在滿足給定的概率下最大化收益,而不是直接最大化收益的期望值,本文提出了項(xiàng)目投資決策問題建模時(shí)新的目標(biāo)函數(shù)�？傊�,本文對(duì)風(fēng)險(xiǎn)厭惡型企業(yè)項(xiàng)目投資時(shí)的建模方法、基于滿意度函數(shù)的隨機(jī)目標(biāo)規(guī)劃和模糊目標(biāo)規(guī)劃的建模方法、求解各類模型的混合智能算法以及不確定環(huán)境下項(xiàng)目投資決策問題的多因素敏感性分析等進(jìn)行了深入的研究。這些方法為企業(yè)在不確定環(huán)境下進(jìn)行項(xiàng)目投資決策提供了保證,論文中的數(shù)值算例也證明了決策方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F275;F224

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本文編號(hào)：2764803