水利水電項目投資風險D-S證據模型研究

陳國梁　田偉　楊鳴　吳玥

摘要：依托工程實踐分析與專家信息調研，率定技術風險、環境風險、經濟風險、管理風險4類風險因素，構建投資風險評估指標體系;利用D-S證據理論，建立投資風險評估模型，開展證據融合，并結合最大隸屬度原則擬定投資風險評估等級。實例表明：該水電站項目投資風險適中，可以適當修正投資方案后投資。

Abstract： Based on engineering practice analysis and expert information survey， the risk factors including technical risk， environmental risk， economic risk and management risk are determined， the index system of investment risk evaluation is constructed; D-S evidence theory is used to establish investment risk assessment model， conduct evidence fusion， an investment risk assessment level is formulated based on the principle of maximum membership. The example shows that the investment risk of the hydropower station project is moderate， and the investment plan can be modified properly.

關鍵詞：水電工程;投資風險;風險評估;D-S證據理論;層次分析法

Key words： hydropower engineering;investment risk;risk assessment;D-S evidence model;analytic hierarchy process

中圖分類號：TV7 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1006-4311（2019）23-0099-03

0 ?引言

2016年國家發展改革委員會、國家能源局聯合印發《能源生產和消費革命戰略（2016-2030）》，提出主動應對全球氣候變化、全面推進生態文明建設的戰略要求，水電作為一種清潔高效的綠色能源，在我國能源可持續發展進程中勢必占有重要地位[1]。然而水利水電項目由于設計施工技術要求高、投資金額大、項目管理標準高、壽命周期長等因素制約，其投資風險難以計量，企業投資決策困難。為定量評估水利水電項目投資風險，提供企業投資決策依據，開展投資風險評估，降低企業投資失敗風險[2]。

投資風險評估是企業投資決策的重要依據，國內外學者對此開展了諸多研究：顧躍等[3]針對投資風險的度量以及風險決策的方法開展了深入研究，對比分析投資風險的主觀概率與客觀概率;溫鵬等[4]則提出面向水利工程項目的全過程風險評估模型，基于分解結構開展投資風險評估;郝云劍等[5]利用解釋結構模型ISM分析各風險因素間關系，開展水利水電項目風險評估;Liu DH等[6]主要針對水利水電項目投資風險評價指標賦權開展研究，提出定性權重與定量分析相結合的方法;彭振武等[7]從社會環境風險角度，深度探討項目投資風險評價標準中存在的問題，并就其評判標準提出原則性改進;Xue YF等[8]針對水利水電項目投資風險，利用仿真技術開展投資風險及財務評價，為投資決策提供依據;劉領等[9]進一步對水利水電建設項目投資風險開展研究，針對各類風險提出對應評估策略。

上述研究主要針對建設項目風險、水利水電建設項目投資風險評估開展討論，并提出相應評估模型、指標體系以及評價標準，為本文投資風險研究提供理論支撐。基于上述研究，本文綜合運用層次分析法對投資風險指標體系中各指標賦權，利用D-S證據理論構建投資風險評估模型，評估投資風險，為決策提供依據。

1 ?投資風險評估指標體系

水利水電項目投資風險通常由諸多風險因素構成，包括項目施工工藝技術難度風險、項目所在地政治環境風險、項目市場環境風險等，風險因素眾多，辨識難度較大，且不易分類整理。

為科學評估投資風險，辨識風險因素，本文通過項目現場施工實踐、相關行業專家調研以及文獻綜述等方式，率定技術風險、環境風險、經濟風險、管理風險等4類一級風險因素，并在此基礎之上進一步劃分出設計技術標準、設計技術成熟度等30個二級風險因素，形成兩級風險因素，為方便后文敘述特將水利水電項目定義總系統，將一級風險因素定義為準則層，將二級風險因素定義為指標層，構建水利水電工程項目投資風險評估指標體系見表1。

在現有投資風險評估指標體系基礎之上，邀請相關作業人員、行業專家針對各指標對投資風險的影響程度做出判斷，并以0～5的分數區間為基準對各指標打分，通過層次分析法分析各指標分數，擬定各指標權重。

①構建判斷矩陣Pi=zij。

②計算判斷矩陣各行乘積Vk

2 ?投資風險評估模型

2.1 評估等級劃分

為準確評估水利水電項目投資風險等級，建立5級均分式等級劃分標準，按投資風險由低至高將投資風險評估等級劃分為5級。

2.2 D-S證據理論

利用投資風險評估指標賦權結果，擬合行業專家給出各指標基本概率分配函數，可最終確定水利水電項目投資風險，為減少由于專家打分造成的主觀性誤差，簡化擬合迭代工作，引入D-S證據理論，利用計算機Matlab程序，開展多次證據融合，減少人為工作誤差，實現投資風險準確評估[10]。

為開展證據融合，定義與D-S證據理論相關的幾個概念，包括辨別框、基本概率分配函數、信任函數、似然函數等。

通常辨別框Θ表示不確定問題可能產生的結果，其中元素為兩兩互斥關系，本文中辨別框Θ為投資風險評估等級Ri：

式中：θ為不確定度，表示數值的不確定性。

基本概率分配函數m（A）的取值區間為[0，1]，通常表示證據支持或沖突的程度，由電腦程序或相關專家根據經驗直接給出。當m（A）>0時，稱A為焦元。

式中：A為辨別框中任一子集。

信任函數通常要滿足，當Θ為辨別框，A為辨別框中任一子集，且：

式中：m1（焦元為：Ai），m2（焦元為：Bj）均為基本概率分配函數;為各證據間沖突程度的大小，K越大則沖突程度越大，當K>1時則m1與m2矛盾，即說明兩個基本概率分布函數的正交和不存在，無法證據融合。證據融合完成后即可判斷指標層、準則層各指標所處投資風險評估各等級的概率，以及總系統所處投資風險評估各等級的概率。

指標層、準則層各指標所處各投資風險評估等級的概率為：

最后綜合考慮最大隸屬度原則，擬定水利水電項目投資風險評估等級。

3 ?案例分析

某水電站項目位于金沙江流域，項目所處自然環境復雜多變，當地經濟發展較為落后，項目施工難度較大，項目現場施工組織要求較高。為制定合理投資策略，需要對該項目開展投資風險評估。

3.1 指標體系

通過設計問卷的形式調查與該項目相關或有豐富同類工程經驗的管理人員、施工作業人員、專家等共計85人，篩選整理得到有效問卷79份，得到4類一級風險因素、30個二級風險因素，構建投標風險評估指標體系，見表1;得到各指標得分，通過數理運算形成各指標分數均值，并利用層次分析法，基于式（1）-（4）得到指標層各指標權重以及準則層各指標權重。

指標層各指標權重：

（w11、w12、w13、w14、w15、w16、w17、w18、w19）=（0.039，0.041，0.048，

0.059，0.093，0.124，0.164，0.187，0.244）;

（w21、w22、w23、w24、w25、w26）=（0.074，0.083，0.105，0.148，

0.236，0.353）;

（w31、w32、w33、w34、w35、w36、w37、w38）=（0.035，0.044，0.050，

0.061，0.124，0.138，0.203，0.251）;

（w41、w42、w43、w44、w45、w46）=（0.069，0.077，0.116，0.140，

0.249，0.349）。

準則層各指標權重：

（w1、w2、w3、w4）=（0.154，0.077，0.450，0.318）。

3.2 投資風險評估等級

為準確得到投資風險評估等級，特邀請9名行業專家，根據自身經驗以及項目實際情況，給出指標體系中各指標的基本概率分配函數，為更精確的評判專家給出的基本概率分配函數，引入專家可信度，以可信比率的形式表現可信度。

通過式（5）-（11），結合專家可信度與各指標體系權重，利用計算機Matlab程序，開展5次證據融合，分別得到指標層、準則層各指標所處各投資風險評估等級的概率。

根據表3的結果，結合準則層各指標權重，基于式（5）-（12），再次開展五次證據融合，得到總系統所處各投資風險評估等級概率見表4。

根據表4的結果，結合最大隸屬度原則，得到總系統投資風險評估等級為R3，即該水電站項目投資風險評估等級為R3，投資風險適中，需通過改進施工工藝、提升企業財務承載能力、增強企業市場競爭力、強化企業施工組織管理能力等多種措施，進一步降低項目投資風險，優化投資策略。

該水電站項目投資風險評估結果與項目實際情況基本相符，評估指標體系權重也滿足客觀規律，論證本文模型適用性，可適當在同類項目推廣使用。

4 ?結論

①基于水利水電項目投資風險要素，率定投資風險評估指標體系，構建投資風險評估模型，利用D-S證據理論降低評估不穩定因素，得到準確投資策略。

②基于實例分析，得到該項目投資風險等級為R3，投資風險適中，建議適當修正投資策略，評估結果與項目實際情況相符，論證本模型適用性，由于人工打分不穩定性依舊存在，后期還需進一步改進模型。

參考文獻：

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[3]顧躍，王蔭清，林峋，汪賢裕.投資風險的度量及其對決策方法的影響[J].數量經濟技術經濟研究，1992（05）：27-31.

[4]溫鵬，匡尚富，賈仰文.基于目標約束的政府水利投資風險評估體系[J].中國水利水電科學研究院學報，2009，7（04）：239-245.

[5]郝云劍，胡興球，王洪亮.基于ISM的我國水電企業東南亞水電投資風險分析[J].中國農村水利水電，2014（01）：157-160.

[6]Liu D H， Song H L. Risk analysis and comprehensive evaluation of risks in EPC hydropower engineering[J]. Water Sciences & Engineering Technology， 2010.

[7]彭振武，李開孟，徐成彬.當前我國普遍采用的以整體風險等級為導向的項目穩評框架問題剖析[J].技術經濟，2013，32（12）：70-76，103.

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[10]陳廣洲，汪家權，李如忠，胡淑恒.基于D-S證據理論的水利工程招標評價[J].水力發電學報，2012，31（03）：263-266.