投資風(fēng)險(xiǎn)分析應(yīng)用研究論文

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[摘要]隨著科學(xué)技術(shù)與社會(huì)的不斷發(fā)展，項(xiàng)目投資及其風(fēng)險(xiǎn)管理的研究進(jìn)入了新的階段，針對(duì)現(xiàn)代項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)管理涉及面廣、技術(shù)復(fù)雜的特點(diǎn)，要求理論研究要適應(yīng)于因素的變化。本文針對(duì)項(xiàng)目投資全壽命周期中出現(xiàn)的各種不確定性，提出了一種新的模型，該模型整合了模糊層次分析法和灰關(guān)聯(lián)分析法，構(gòu)建了一個(gè)新的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，為更好的規(guī)避項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)提供了理論依據(jù)。

[關(guān)鍵詞]項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)模糊AHP灰關(guān)聯(lián)分析

一、引言

在項(xiàng)目投資的全壽命周期中，會(huì)出現(xiàn)各種不確定性，而每種不確定性的產(chǎn)生都會(huì)對(duì)項(xiàng)目產(chǎn)生一定的影響，為了確保項(xiàng)目的最終目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，事先對(duì)項(xiàng)目投資中的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行客觀、合理的評(píng)價(jià)是十分重要的。在項(xiàng)目執(zhí)行過程中，識(shí)別和評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)是有效地規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的一種管理手段，通過風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和評(píng)估，項(xiàng)目實(shí)施人員可及時(shí)了解到風(fēng)險(xiǎn)的種類及重要程度，進(jìn)而采取相應(yīng)的措施。我國(guó)現(xiàn)在的項(xiàng)目評(píng)價(jià)體系中，存在著重效率、輕風(fēng)險(xiǎn)的傾向，而效率與風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)項(xiàng)目必不可少的兩個(gè)方面，一個(gè)完整合理的評(píng)價(jià)體系應(yīng)該包括項(xiàng)目的效益評(píng)價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)兩部分。

目前大多數(shù)方法[1]都是設(shè)定幾項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行打分，然后乘以其權(quán)重得到加權(quán)總分，來評(píng)價(jià)指標(biāo)。這種方法受主觀因素影響較大，不具有廣泛的綜合性。其次，就是局限于對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的定性研究，將其量化進(jìn)行評(píng)價(jià)存在很大困難，很難達(dá)到理想效果。盡管使用了很多方法，但都不能對(duì)各種風(fēng)險(xiǎn)可能進(jìn)行客觀有效的評(píng)價(jià)。以往的風(fēng)險(xiǎn)因素分析大都是在風(fēng)險(xiǎn)變量分布規(guī)律已知的情況下進(jìn)行，而實(shí)際上要得到變量的分布規(guī)律是十分困難的，因此存在一定的不可行性。

本文通過研究以往的評(píng)價(jià)方法，提出一種新的、更具客觀性與準(zhǔn)確性的方法——整合模糊層次分析與灰關(guān)聯(lián)分析法，對(duì)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行辨識(shí)與分析。傳統(tǒng)層次分析法應(yīng)用專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)設(shè)置指標(biāo)體系，用一致性檢驗(yàn)判斷專家意見的一致性，但是定性的指標(biāo)描述在一定程度上具有模糊性和不確定性，需要對(duì)模糊性的信息進(jìn)行處理，因而采用模糊AHP方法解決了這個(gè)問題。模糊綜合評(píng)價(jià)最早是由我國(guó)學(xué)者汪培莊[1]教授提出，現(xiàn)在作為一種模糊數(shù)學(xué)的具體應(yīng)用方法，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于礦業(yè)投資、房地產(chǎn)投資等領(lǐng)域，并得到了很好的拓展。而灰關(guān)聯(lián)分析法對(duì)指標(biāo)采用等權(quán)方式確定關(guān)聯(lián)度，無法顯示其相對(duì)重要性，因此就需要與模糊AHP法整合，以解決該問題。本方法有效地將定性分析與定量分析結(jié)合在一起，為解決特定條件下項(xiàng)目投資的多目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供了科學(xué)、可行的方法。

二、項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)分析模型

1.建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

指標(biāo)體系的建立需要利用模糊語(yǔ)義變量[3]來描述主觀評(píng)價(jià)值，模糊語(yǔ)義變量可以解決搜集的信息的不確定性，語(yǔ)義變量的隸屬函數(shù)由三角模糊數(shù)表述，而定性指標(biāo)的語(yǔ)義模糊數(shù)用一個(gè)區(qū)間值表述。以三角模糊數(shù)建立模糊成對(duì)比較矩陣，該矩陣為一模糊正倒值矩陣，要經(jīng)過一致性檢驗(yàn)以確定其有效性。

其中:

:專家評(píng)定的兩指標(biāo)重要性對(duì)比三角模糊數(shù);

:語(yǔ)義尺度區(qū)間值的最小值;

:語(yǔ)義尺度區(qū)間值的平均值;

:語(yǔ)義尺度區(qū)間值的最大值;

對(duì)模糊矩陣的指標(biāo)值進(jìn)行解模糊化，目的是找到各級(jí)指標(biāo)的最佳明確值，以便和灰關(guān)聯(lián)分析法整合，更加準(zhǔn)確地分析指標(biāo)值之間的關(guān)系。在此選取一個(gè)水平截集，在此截集下對(duì)應(yīng)的區(qū)間可以表示為:。對(duì)應(yīng)該水平截集取相應(yīng)的評(píng)估滿意度，利用公式，構(gòu)造非模糊矩陣。

2.對(duì)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理

數(shù)據(jù)的無量綱化處理就是對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化處理，是通過數(shù)學(xué)的變換方法消除原始數(shù)據(jù)單位的影響。可選擇的方法很多，如標(biāo)準(zhǔn)化法、功效系數(shù)法、極值法等等，本文選用標(biāo)準(zhǔn)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，即令

3.利用灰關(guān)聯(lián)分析法確定權(quán)重

灰關(guān)聯(lián)分析法是鄧聚龍于1989年提出的，是指事物之間不確定性關(guān)聯(lián)，或系統(tǒng)因子與主行為因子之間的不確定性關(guān)聯(lián)。灰關(guān)聯(lián)分析是基于行為因子序列的微觀或宏觀幾何接近，以分析和確定因子間的影響程度，或因子對(duì)主行為的貢獻(xiàn)測(cè)度，而選取的一種分析方法，可以將定性因素轉(zhuǎn)為定量因素進(jìn)行量化分析，具有廣泛適用性。而李伯年對(duì)灰關(guān)聯(lián)分析法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了利用向量余弦確定指標(biāo)權(quán)重，本文所要應(yīng)用的正是這種改進(jìn)的灰關(guān)聯(lián)方法，該方法更簡(jiǎn)便易懂，可以為項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)的分析提供更有效的分析方法。

在以上利用模糊AHP法得到的數(shù)列中，選取參考數(shù)列，即最優(yōu)序列M和最劣數(shù)列N，其中如果是效益型指標(biāo)M取大，N取小，若是成本型指標(biāo)則M取小，N取大。

確定各方案與M、N的相對(duì)偏差矩陣，即優(yōu)偏差矩陣，劣偏差矩陣，其中，

計(jì)算R的行向量ri與S對(duì)應(yīng)的行向量si的余弦夾角:，將ci歸一化得到指標(biāo)的權(quán)向量,其中。

4.灰關(guān)聯(lián)度的確定

要求出灰關(guān)聯(lián)度，首先要確定灰關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣，即優(yōu)關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣，劣關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣，分別為第j個(gè)方案向量xi中第i個(gè)指標(biāo)值xij與參考向量M、N中第i個(gè)指標(biāo)值mi和ni的關(guān)聯(lián)系數(shù),有公式：

，為分辨系數(shù)，一般取0.5;

為參考數(shù)列;

因子集任意數(shù)列，作為比較數(shù)列。

可以利用灰關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣求得方案j的優(yōu)關(guān)聯(lián)度，和方案j的劣關(guān)聯(lián)度，然后對(duì)方案排序，綜合各方案的比選結(jié)果，分析出最優(yōu)方案。

三、實(shí)例應(yīng)用研究

目前對(duì)項(xiàng)目投入的資金越來越多，技術(shù)復(fù)雜，運(yùn)作周期長(zhǎng)，因此項(xiàng)目投資所帶來的風(fēng)險(xiǎn)因素層出不窮，并且相互間交叉影響，其中某一環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，都會(huì)對(duì)項(xiàng)目造成重大損失。根據(jù)投資方對(duì)項(xiàng)目所潛在風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)查研究，分別從技術(shù)方案的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)C1、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)C2、管理風(fēng)險(xiǎn)C3、政府風(fēng)險(xiǎn)C4和環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)C5這五個(gè)方面進(jìn)行分析，得到以下評(píng)價(jià)指標(biāo)矩陣，如表1：

取，對(duì)上述矩陣進(jìn)行解模糊化和無量綱化處理，得到指標(biāo)矩陣R如下：

其中最優(yōu)向量,最劣向量，進(jìn)而得出各方案的相對(duì)優(yōu)、劣偏差矩陣:

得出權(quán)重值

。

相應(yīng)的灰關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣為：

可以得到方案的優(yōu)關(guān)聯(lián)度：0.602，0.816，0.473，0.574，0.767；劣關(guān)聯(lián)度：0.615，0.419，0.722，0.702，0.531。按優(yōu)關(guān)聯(lián)度排序?yàn)椋?>5>1>4>3，按劣關(guān)聯(lián)度排序：3>4>1>5>2，經(jīng)過以上分析可知應(yīng)選擇方案2，項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)最小，收益最大。

四、結(jié)論

項(xiàng)目自身的特點(diǎn)決定了其在實(shí)施過程中必定會(huì)存在各種各樣的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的辨識(shí)與分析就成為了投資決策過程必不可少的階段，只有在管理者做出投資決策前全面準(zhǔn)確地分析可能的風(fēng)險(xiǎn)，了解風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)項(xiàng)目投資的影響程度，才能避免造成重大損失，因此，選擇對(duì)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)分析的正確方法就顯得尤為重要。本文從為決策者提供有效分析方法的角度出發(fā)，提出了整合的模糊層次分析與灰關(guān)聯(lián)分析法，避免了決策者主觀因素的影響，更直接有效地對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分析。

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