本文是一篇计算机论文，本文在经典NSGAII算法上引入了一种基于局部最低点的位移惩罚策略，以及提出了一种优先级并行的环境选择策略建立了PNSGAII算法。
第一章 绪论
1.1研究背景及意义
随着经济和时代的发展，本国金融现在处于高速增进转向高质量发展之际，货币运行机制以及金融模式也在不断地演变，银行负债的管理也在发生变化。银行作为本国金融的重要构成部门，银行的管理决策也成为我国经济体系运转的重中之重。与此同时巴塞尔委员会，以及银保监会也提出越发严苛的标准，银行资本管理也随之成为银行经营发展的核心，如何建立、优化并解决银行负债管理模型也就成了一个热门研究话题。
关于银行资产负债的研究非常多。例如：Charnes[1]将银行资产负债管理与线性规划相结合，建立基于线性规划的银行资产负债管理模型；Eatman[2]初次将目标规划与银行资产负债相结合，并且将银行负债管理的盈利性与安全性作为目标约束，将关于银行法规，以及银行自身管理要求作为绝对约束，建立基于盈利性与安全性的二重目标线性规划模型；Giokas[3]将银行的收入以及银行可能面临的风险等条件为目标，并利用单目标规划建立了银行资产负债优化模型。Campbell[4]以计量经济学中的离散方法估计连续时间参数，从而提出了一个连续时间跨期投资组合和消费选择问题的近似解，解决了银行战略资产的配置问题；Kyriaki Kosmidou和 Constantin Zopounidis[5]借助久期缺口框架以及带有模拟分析的随机规划模型，建立了一个可以管理商业银行的随机规划模型，通过该模型控制利率风险。Mathias Drehmann[6]以银行的资产、负债等特征信息为指导，以信贷和利率风险为指标，建立重定价模型，以此模型对银行的偿付能力及市场价值进行评估；Gulpinar和 Pachamanova[7]以投资与时间的转换规律量化流动性风险，建立了基于鲁棒优化技术的资产负债管理模型;
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1.2国内外研究现状
随着金融由高速增进转向高质量的发展，业界对于银行负债管理的研究也在逐渐增多。例如：郭茵和任若恩[8]通过引入评价指标体系判定最优解的方式，建立了一种新型分层动态随机规划模型，从而解决资产负债管理问题。薛逢源[9]利用Markowitz经典均值方差模型，创立单期保险资金投资配置模型，利用该模型来解决分红资产负债管理的配置优化问题.；陈双[10]从供给的角度出发，利用用户需求来创新产品，增加债券投资来助力发展多层次资本市场，从而解决银行资产负债问题；高东胜、杨迪[11]提出资产负债结构优化来解决银行资产负债问题; 高文博等人[12]利用货币政策调控和宏观审慎政策调控来解决银行资产负债问题；王炯[13]等人提出以顺应宏观经济发展要求为指导，优化资产结构布局，以资本回报为导向，引导商业银行的经营和发展，以强化统筹管理等方法优化银行的资产负债结构，从而解决中小型商业银行的资产负债问题。解强[14]以风险最小化目标、利润最大化目标以及公司价值最大化为目标为三重目标模型，通过层次分析法来解决银行资产负债问题，从而帮助寿险公司实现资产配置以及负债配置最优化。
从上述相关的研究我们可以看出，现有的银行负债管理的研究大多数是在理论层面，其中绝大多的部分都是提出改革制度、体制以及资产结构来解决银行负债问题，只有极少数人创建资产负债模型，并使用相关的方法优化模型并求解。并且现有的资产负债研究很少创建多目标资产模型，即便建立了多目标资产负债优化模型，往往局限于利用线性加权，将多目标转变为单目标的方法以及层次分析法进行求解。利用线性加权的方法，或多或少的掺杂了很多主观因素，如目标权重的分配；把多个目标函数变为单个目标函数，这就导致最后有且只能得到一组最优解，并且往往因为过多的主观因素掺杂，结果与实际相差甚远；利用层次分析法时，因为需要根据优先级，先求第一个目标的最优，然后保证在第一优先级目标最优的前提下，再求第二优先级目标最优，然后依次类推。所以随着目标函数的增加，层次分析法的步骤会越来趋于繁琐，不够智能化。
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第二章 资产负债管理及多目标优化相关概念和理论
2.1资产负债管理理论概述
自1952年马克维兹发表《资产选择》一书，开创了资产负债理论之后，资产负债管理的研究已达60年之久。伴随着金融市场以及互联网的兴起、发展和应用，有关资产负债方面的研究也不断的在创新和突破。在历经金融风暴、利率改革以及疫情等多重冲击之后，许多商业银行面临这巨大的压力与考验。怎样在利率波动巨大，竞争加剧的金融市场环境中逐步完善和提升自身的资产负债管理技术，使其资产效益最大化，成为商业银行的关注的重中之重。
2.1.1资产负债管理的定义
资产负债管理是指银行等金融产业经过漫长的探索和实践，构建而成的一系列完善和科学的管理方法。资产负债管理有宏观和微观之分。从宏观的角度上看，资产负债管理是指银行等金融机构通过科学合理的资金配置，实现安全性、流动性以及盈利性的目标组合。从微观的角度上看，资产负债管理是指金融机构在竞争加剧的市场中，通过合理的资金配置，来维持自身发展的一种策略。它是在给定风险承受能力以及金融监管约束下，通过制定、实施以及修正企业资产和负债的策略，实现金融机构的财务目标的过程。对于大多数金融机构，资产负债管理都是一种必需的资产和负债管理手段。
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2.2银行资产负债问题的多目标属性
（1）偿付能力目标
为了监督和管理国际银行，使其公正、平稳的发展，2001年巴塞尔银行监管委员会颁布了《新巴塞尔协议》。该协议为了保证银行的偿付能力，强调了对银行的资本管理。银行的偿付能力约束是为了降低某些小银行因为某些原因破产或者是倒闭所给储户带来的风险。
对于银行来说，偿付能力是衡量银行负债时必须考虑的基础指标。偿付能力约束是为了保证银行有能力偿还债务，为了保证银行资本充足，规避债权人损失的风险而设置的。而偿付能力只是银行资本充足率的一种体现。
除了偿付能力之外，资本充足率也包括很多其他的条件。如：根据《新巴塞尔协议》，核心资本的资本充足率不得小于8.5%，以及其他的杠杆率限制等。所以资产负债管理不仅仅是简单的以流动性安全为前提实现净利息收入最大化。还应该考虑到资产的分配比，以及必须考虑各项资本的资本充足率，通过经济资本配置确定各类资产的规模。
（2）流动性风险目标
流动风险是指在资金流动的过程中，会出现一些难以预估的风险，比如当流出资金大于流入资金，入不敷出，导致资金出现较大的缺口。常用地流动性风险可能有之下几种：一种是在银行资金在大体上没用流通；另一种是银行的短期流动的资金总值低于即将到期支付的债务，或者是毫无预兆的、突然的产生较大地资金流出，例如：银行存款人突然取出所存在该银行的较大积蓄；还有一种是银行自身因为某些原因，筹集不到现金，或者是筹集可以在市场上具备流动性能力的资金。流动性管理作为银行负债管理的一个重要目标属性，它关系到银行负债的稳定性，以及把控银行资金的周转、流入与流出等问题。
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第三章 基于银行负债问题的多目标复杂约束模型的构建 ................ 10
3.1 引言 ...................................... 10
3.2 决策变量 .................................. 11
3.3 目标函数 .................................. 12
第四章 基于优先级并行的 PNSGAⅡ 算法的构建 ........................... 17
4.1 引言 ................................... 17
4.2 经典的 NSGAⅡ 算法 .............................. 17
4.2.1 NSGAⅡ 的基本结构 .............................. 18
4.2.2 NSGAⅡ 流程 ...................................... 19
第五章 基于PNSGAⅡ 算法的银行负债问题求解 ............................ 37
5.1 某银行 2020 年末资产负债表数据 ........................... 37
5.2 目标函数 .................................. 37
第五章 基于PNSGAII算法的银行负债问题求解
5.1某银行2020年末资产负债表数据
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第六章 总结与展望
6.1总结
针对多目标银行负债模型的方向研究缺乏以及大多数银行负债求解方法不够智能化的问题，本文首先构建基于银行负债的多目标复杂约束模型。其次在原有的NSGAII算法的基础上，引入新的适应值函数以及基于优先级并行的环境选择机制，构建PNSGAII算法。最后以赣州某银行的资产负债表为数据，构建基于该行的银行负债模型，以所构建的PNSGAII算法对其进行求解，求解出多组满足银行经营策略需求的解集。具体的本文研究内容如下：
（1）针对多目标银行负债模型的方向研究缺乏的问题，本文提出的一种多目标银行负债模型。该模型首先以商业银行经营的安全性，流动性以及盈利性为原则，令银行的偿付能力、流动性风险以及净利息收入为目标；其次以商业银行的资产资本充足率、杆杆率以及资产账户等要求为约束，构建基于银行负债问题的多目标复杂约束模型。
（2）针对大多数银行负债求解方法不够智能化的问题，本文提出的基于优先级并行的PNSGAII算法。由于经典NSGAII在求解一些高维多目标复杂约束优化问题时，容易出现开采能力不足的问题，本文在经典NSGAII算法上引入了一种基于局部最低点的位移惩罚策略，以及提出了一种优先级并行的环境选择策略建立了PNSGAII算法。相较于经典NSGAII算法，在银行问题的求解方面，PNSGAII算法比NSGAII算法更具多样性,收敛性。
（3）以赣州某银行2020年资产负债表数据为基础，通过PNSGAII算法对提出的多目标银行负债模型进行求解，对模型的实用性、合理性做出检验。利用PNSGAII算法对提出的多目标银行负债模型进行求解，可以得到六组最优解，依照六种不同的优先级偏好，提供六组帕累托最优解集，而不是一组严格的最优解，供决策者根据不同的策略偏好选择他们的理想方案。
参考文献（略）