政府促进银行实施绿色信贷的多目标优化策略研究

传统的绿色信贷研究中存在着模型简单、非动态参数以及只能获取纳什均衡点的局限性。为改善这些局限性,研究了一种基于数据驱动多目标优化算法的政府促进银行实施绿色信贷的策略计算方法。首先针对绿色信贷的最优策略求解问题建立数据驱动的多目标优化算法框架,再基于历史数据建立算法框架中的最优策略马可夫状态转移模型,最后使用多目标粒子群优化算法对政府和银行的长远总收益进行最优策略求解。与传统的基于近似模型及博弈论的方法不同,本文提出的方法可以获得历史数据中的经验,从而制定出具有更加长远收益的策略,避免了传统方法中的“短视”现象。分析结果表明,绿色信贷的收益不会在短时间内显现,因此政府在做决策时,必须根据绿色信贷收益的回报周期作出长远的判断。