¿Usar MATLAB para resolver el modelo KMV? urgente

d1=(log(x(1)/c1)+(R+x(2) ^2))/x(2)

F=[x(1)*normcdf(d1,0,1)-exp(-R)*c1*normcdf (d1-x(2), 0,1)-c2;normcdf(d1,0,1)*x(1)*x(2)/c2-c3]

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C=xlsread('G:\Graduation Design\Calculation\600684 Zhujiang Industrial', 'Formulario de cálculo','C2:C13' );

E=xlsread(mismo formato que el anterior, la publicación excede el límite de publicación);

F=xlsread();

G=xlsread() ;

H=1.326+0.53*G;

VE=H.*F+C.*E;

STD=xlsread();

p>

LTD=xlsread();

DP=STD+0.5*LTD;

SigE=xlsread();

rf=xlsread( );

% He verificado que todos los contenidos anteriores son válidos.

for i=1:12

c1=DP(i); (Debido a que los números anteriores se importan de Excel en forma de columnas, no sé si puedo hacerlo). escríbalos así. Tengo más números, solo escribo 12 aquí, solo como experimento, solo espero que todos los números se puedan importar y calcular juntos al final)

c2=VE(i. );

c3=SigE(i);

R=rf(i);

a=fsolve(@(x)F,[10,000; 0.1] )

% Establecí aleatoriamente el valor inicial, no sé cuál debería ser.

VA(i)=a(1,1)

SigA(i)=a(2,1)

fin

VA

SigA

El mensaje de error es: Advertencia: Advertencia: el método dogleg de región de confianza predeterminado de FSOLVE no puede

manejar sistemas sin varianza; El método de Newton.

> 232 en fsolve

21 en kmvmycomputer2

El optimizador parece estar convergiendo a un mínimo que no es una raíz:

La suma de los cuadrados de los valores de la función es >sqrt(options.TolFun).

Inténtalo de nuevo usando un nuevo punto de partida.

a =

1.0e+004 *

1.0000

0.0000

VA =

10000

SigA =

0,1000