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    水利EPC,项目投资风险评价

    时间：2023-01-13 08:10:26来源：百花范文网本文已影响人

    刘 雷，许长青，毛 晔

    （南京审计大学工程审计学院，江苏 南京 211815）

    水利EPC 项目对项目融资、业主方管理能力、设计施工技术都提出了更高的要求。水利EPC 项目投资评价，通过建立评价标准和评价指标体系，采用评价模型算法，有效识别投资风险，通过评价计算提出合理规避项目建设技术、经济、环境、社会等因素所带来风险的有效措施，为业主投资决策提供科学依据。关于水利EPC 项目投资风险评价的相关研究，学者们做了有益的探讨。水利EPC 项目投资风险评价属于信息不确定性、多因素多层次性的综合评价问题，指标选取与权重确定，存在不确定性与模糊性。云模型综合评价法能够克服定性评价主观性大的缺点，能够体现语言描述的随机性与模糊性，可以实现定性概念描述和定量数值之间的不确定性转换，能够对评价客体进行有效评价，使得评价结果更加合理可靠。

    本研究通过文献分析，结合实地调查研究获得专家经验，以此为基础识别出影响水利EPC 项目投资风险评价的决定因素，建立了水利EPC 项目投资风险评价的指标体系。在决策过程中，提出了云模型、熵权法相结合的综合评价方法解决该问题。云模型集成了模糊性与随机性，是能够有效处理定性概念与定量的不确定性进行转换的评价模型[1]。熵权法与层次分析法相结合，克服了权重确定主观性和随机性大的缺点，使权重的确定更加合理，有效地提高了评价结果的可信度和稳定性。实证结果表明，云模型综合评价方法，提高了水利EPC 项目投资风险评价的客观性与科学性，具有较好的效果，研究成果为有效分析水利EPC 项目投资风险提供了理论和方法依据。

    通过文献分析[2-5]，以及经过对多个水利EPC 项目调研获得相关专家经验：水利EPC 项目投资风险主要表现在水利EPC 项目的项目情况风险、业主情况风险、环境风险和技术风险等4 个风险要素上。通过实地调查结合专家经验，我们将水利EPC 项目投资风险分解为16 个指标，从而形成了1 个总风险目标，4 个一级风险要素和16 个二级风险指标的综合评价体系。

    1.1 项目情况风险

    项目情况风险反映了水利EPC 项目规模范围、功能配置、估算概算与社会经济不相适应性，所带来的不确定性损失。具体体现为建设标准风险、项目规模风险、功能配置风险和估算概算风险。

    1.2 业主情况风险

    业主情况风险反映了业主方融资和项目组织管理方面存在的隐患。具体体现为制度管理风险、融资风险、组织协调风险和人员管理风险。

    1.3 环境风险

    环境风险反映了水利EPC 项目在社会稳定、自然水文气象、地质和环境保护所带来的不确定性影响。具体体现为地质灾害风险、水文气象风险、社会稳定风险和环境保护风险。

    1.4 技术风险

    技术风险反映了水利EPC 项目技术方案难度深度、工艺技术和工程材料所带来的不确定性影响。具体体现为技术难度风险、工艺材料风险、技术标准风险和技术深度风险。

    云模型的优势在于能够反映评价的模糊性和随机性，可以对模糊性、不确定性及二者关系进行描述，用期望（Ex）、熵（En）和超熵（He）3 个数字特征来定量描述一个不确定性概念，可以将定性描述与定量评价相互转化。期望（Ex）为评价数据的均值，是云滴在空间上分布的期望，能够代表定性概念的凝聚点。熵（En）可度量定性概念的不确定程度，熵值越大，表示定性概念越模糊，对应取值范围越广，云滴的离散程度越大。熵（He）表征了度量熵的不确定程度。云模型可以用于解决水利EPC 项目投资风险评价影响因素多、指标体系复杂的难题，能够直观反映水利EPC 项目投资风险水平与各个风险因素之间的复杂关系，有效提高水利EPC 项目投资风险评价结果的准确性。通过拟合度和相似度分析，能够提炼出控制风险的措施和对策，并为风险控制措施落实指出方向。

    云发生器是云模型的具体实现方法，分为正向云发生器和逆向云发生器。正向云发生器可以将定性概念转化为定量数值，即由云的数字特征（Ex，En，He），生成一系列的精确数据，也就是云滴（x，y）。逆向云发生器可以将定量数值转化为定性概念，即由一系列的精确数据，也就是云滴（x，y），转化为云的数字特征（Ex，En，He）。

    云模型用于水利EPC 项目投资风险评价，第一步，要合理划分指标体系结构，构建评价指标体系。第二步，借助德尔菲法，根据风险指标专家打分数据，确定指标评语，计算划分评语集，通过逆向云发生器，并借助 Mat☆ab 软件，确定评语集标准云参数（Ex，En，He），然后，通过正向云发生器，并借助Mat☆ab 软件，绘制评语集标准云图。第三步，根据风险指标专家打分数据和逆向云发生器，确定风险指标云参数（Ex，En，He）。第四步，依据专家打分数据，采用熵权法，确定二级风险指标的全局权重。一级风险要素下的二级风险指标全局权重，归一化处理，得到二级风险指标局部权重。第五步，将二级风险指标云参数，依据计算公式，计算得到水利EPC 项目投资总风险云参数。第六步，通过正向云发生器，借助Mat☆ab 软件，依据各个一级风险要素云参数和投资总风险云参数，绘制各个一级风险要素云图和投资总风险云图。第六步，将综合评价云图与评语集云图叠加，直观判定风险评价等级。第七步，计算相似度，确定风险程度。

    3.1 数据来源

    首先邀请该研究领域具有权威的专家，判断各指标的重要程度，计算得到各指标的权重。针对某水利EPC 项目，邀请10 名专家，根据工程项目经验对风险水平进行评价。采用九分制的标准（上上—9；
    上中—8；
    上下—7；
    中上—6；
    中中—5；
    中下—4；
    下上—3；
    下中—2；
    下下—1），评分越大表示风险越小，评分越小表示风险越大，如“上上—9”表示风险很小，“下下—1”表示风险很大，将风险指标的定性评价量化为分值。

    3.2 确定权重

    根据专家打分，采用熵权法计算各风险指标全局权重，对各个风险要素下风险指标权重归一化处理得到各风险指标局部权重。

    3.3 确定标准云参数

    通过咨询专家意见，将某水利EPC 项目投资风险水平划分为优、良、中、差四个等级，并对其区间进行划分，通过以下计算方式将其转化为正态云模型，计公式为：Ex=（Cmin+Cmax）/2，En=（Cmax-Cmin）/2，He=k，设定超熵He=0.01，得到标准云参数。借助MATLAB 软件，利用正向云发生器，根据标准云参数生成标准云。

    3.4 确定评价云参数

    根据逆向云发生器，利用Mat☆ab 软件，将10 位专家对本项目实际情况的打分代入以下公式，求解出各个风险指标云参数。计算云参数有公式为

    3.5 综合评价

    依据各个风险指标的全局权重和局部权重，依据以下计算公式，得到各个风险要素云参数和项目总风险云参数。根据正向云发生器，利用Mat☆ab 软件，输入云参数，绘制云图，并和标准云图叠加。

    云参数计算公式如下。

    通过分析可以看出，项目情况风险B1 很接近“良”，介于“良”与“中”之间，风险较低。项目规模C12、估算概算C14 两个风险指标的权重较高，应通过合理控制项目规模，提高估算概算精度，进一步降低风险。

    业主情况风险B2 也较低。组织协调C23 风险指标权重较高，应通过加强项目的组织管理与协调工作，改善风险状况，另外融资风险C22 的权重也偏高，不能忽视融资风险带来的不确定性。

    环境风险为“中”，风险偏高，尤其是水文气象C32、社会稳定C33、环境保护C34 三个风险指标的权重较大，应采取措施减少水文气象带来的影响，加强社会稳定和环境保护工作。

    技术风险B3 很接近“优”，介于“优”与“良”之间，风险很低。工艺材料C42 风险指标的权重较大，应加强工艺技术和工程材料监管改善风险状况。

    投资总风险很接近“良”，介于“良”与“中”之间，风险较低。评价结果云图直观可见，与审批立项情况完全一致。项目规模C12、估算概算C14、组织协调C23，这三个风险指标的全局权重较高，都在0.1 以上，应加强这三个方面的风险管理。另外，建设标准C11、功能配置C13、制度管理C21、融资风险C22、人员管理C24、社会稳定C33，这六个风险指标的权重都在0.05 以上，应采取改善措施，进一步全面降低投资总风险水平。

    3.6 计算云模型相似度

    利用MATLAB 软件得到云图后，会发现云图仅显示存在范围，并不十分精准，要想得到精确的定性判断则需要进行相似度检验。比如计算云 C1（Ex1，En1，He1）和云 C2（Ex2，En2，He2）的相似度，将云 C1 经过云模型正向云发生器生成云滴（xi,μi），若xi在云C2 中的隶属度为μ′，则云 C1 和云 C2 的相似度为

    总风险云模型参数计算结果为S（Ex=5.3436，En=1.4377，He=0.2153）。计算总风险评价云与其标准云的相似度。根据以上公式计算出风险水平为“优、良、中、差 ”4 种 情 况 下 的 相 似 度 结 果 为 α（0.3164，0.8959，0.6359，0.0373）， 归 一 化 后 为 α′（0.1678，0.4752，0.3373，0.0198）。根据隶属度最大原则，确定总风险水平为“良”。根据归一化处理结果可以看出，总风险有33.73%的概率在风险水平为“中”的范围内，有1.98%的概率在风险水平为“差”的范围内，因此，有必要采取措施改善风险状况。

    3.7 综合评价改进

    列出每个风险指标的标准云参数 B（Ex，En，He）。根据每个风险指标的评价云参数 S（Ex，En，He），结合上述相似度的思想，计算标准云B 下，每个风险指标评价云S 的隶属度，从而得到隶属度评价矩阵，具体如下。

    最后，综合评价，B=A*R，A 代表权重矩阵，用全局权重表示。计算结果为 β（0.0532，0.6961，0.4405，0.0713），归一化后为 β′（0.0422，0.5520，0.3493，0.0565），根据隶属度最大原则，确定总风险水平为“良”，与上述方法评价结果，有着很好的一致性。

    本文根据我国水利EPC 项目建设实际情况，建立了水利EPC 项目投资风险评价模型。针对水利EPC 项目投资风险评价多属性多指标的难题，使用云模型把握指标量的不确定性，更直观的体现定性概念与定量概念间的转换，形成了云模型综合评价主体框架，给决策者提供了更多的有效信息，使得评价结果更加合理可靠。实证结果表明综合评价云模型，提高了水利EPC项目投资风险评价结果的科学性和客观性。

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