時(shí)間:2023-07-12 16:27:28
序論:在您撰寫風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的定量方法時(shí),參考他人的優(yōu)秀作品可以開闊視野,小編為您整理的7篇范文,希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情,引導(dǎo)您走向新的創(chuàng)作高度。
為耦合證券投資風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)的主觀價(jià)值和客觀信息功能,提出了基于定性和定量分析相結(jié)合的集成熵權(quán)-AHP法來評估證券投資風(fēng)險(xiǎn)值;為檢驗(yàn)集成方法的優(yōu)越性,進(jìn)行了SPEARMAN相關(guān)系數(shù)分析,結(jié)果顯示,集成方法在考慮先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)的前提下修正了AHP算法的主觀影響,同時(shí)耦合了客觀信息的參考價(jià)值。
關(guān)鍵詞:
證券投資;風(fēng)險(xiǎn)評估;熵權(quán);AHP
對證券投資的事前風(fēng)險(xiǎn)評估是保證投資決策最優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)投資收益最大化的有效路徑。在此過程中,先決經(jīng)驗(yàn)和市場信息是進(jìn)行決策的主要參考源。因而根據(jù)先決經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行定性分析和根據(jù)市場信息作出定量判斷是決定證券投資收益的關(guān)鍵。郭存芝等建立了基于主觀賦權(quán)方法的AHP模型[1]和基于客觀賦權(quán)方法的熵權(quán)模型[2],對證券投資組合分別作了定性和定量風(fēng)險(xiǎn)估值,其方法為證券投資風(fēng)險(xiǎn)評估的量化帶來重要參考。在文獻(xiàn)[1]評估指標(biāo)體系和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,提出一種集成定性和定量分析過程,耦合主觀賦權(quán)權(quán)重價(jià)值和客觀賦權(quán)權(quán)重信息的評價(jià)方法———集成熵權(quán)—AHP法對證券投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估,結(jié)果顯示,集成方法耦合發(fā)揮了證券投資風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)的價(jià)值和信息功能。
一、集成熵權(quán)—AHP法的基本步驟
(一)定量權(quán)重的計(jì)算證券投資風(fēng)險(xiǎn)根據(jù)其成因可以歸納為靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)和動態(tài)風(fēng)險(xiǎn),這兩類風(fēng)險(xiǎn)是證券投資過程中內(nèi)外生變量的共同作用。一般認(rèn)為,證券投資風(fēng)險(xiǎn)具有一定的模糊性[3],因而證券投資組合定量分析結(jié)果的穩(wěn)定性將受到顯著影響。熵是數(shù)據(jù)無序程度的一種度量方式,熵越大則相應(yīng)數(shù)據(jù)的無序程度越高。證券投資風(fēng)險(xiǎn)的評估數(shù)據(jù)本身由于其量綱等影響,可以看作一系列無序數(shù)據(jù)。熵權(quán)法在證券投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)中的應(yīng)用將有助于消除無序數(shù)據(jù)帶來的噪聲影響,得到一組基于定量方法的證券投資風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重指標(biāo)。1.評價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化證券投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)數(shù)值可以看作一個(gè)含有m個(gè)評價(jià)單位,n個(gè)評價(jià)指標(biāo)的評價(jià)矩陣。其中,公式(1)適用于指標(biāo)值越大越好的指標(biāo),即收益性指標(biāo);公式(2)適用于指標(biāo)值越小越好的指標(biāo),即成本性指標(biāo)。2.熵值的計(jì)算第j個(gè)評價(jià)指標(biāo)的熵值是該指標(biāo)重要程度的衡量,且是負(fù)相關(guān)關(guān)系。3.熵權(quán)的計(jì)算指標(biāo)的熵權(quán)與其熵值呈反比關(guān)系,因而引入差異系數(shù)來表示該關(guān)系。定義第j個(gè)評價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)為:
(二)定性權(quán)重的計(jì)算根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的可預(yù)測性,證券投資風(fēng)險(xiǎn)分為系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。一般認(rèn)為,系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)可測,而非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)則依賴于先決經(jīng)驗(yàn)判斷,這個(gè)判斷過程往往是一種定性分析過程。層次分析法(AHP)是一種基于定性評價(jià)分值的簡易決策方法[6],該方法可以快速有效得出評價(jià)指標(biāo)權(quán)重并對評價(jià)單位進(jìn)行排序,設(shè)基于AHP法的證券投資評價(jià)指標(biāo)權(quán)重為ωj2,該權(quán)重是證券投資風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)驗(yàn)性主觀判斷的量化。
(三)集成熵權(quán)-AHP權(quán)重的計(jì)算證券投資是一種基于主觀經(jīng)驗(yàn)和客觀事實(shí)的綜合決策。主觀判斷體現(xiàn)了指標(biāo)的價(jià)值量,而客觀分析則包含了指標(biāo)的信息量[3]。文獻(xiàn)[1]從證券投資的主觀賦權(quán)方法入手研究投資的定性風(fēng)險(xiǎn),文獻(xiàn)[2]則研究了證券投資的定量風(fēng)險(xiǎn)。而集成熵權(quán)-AHP方法則兼顧了主觀和客觀賦權(quán),該方法在獲取指標(biāo)價(jià)值量的同時(shí)耦合了指標(biāo)的信息量,對于證券投資風(fēng)險(xiǎn)量化更加接近事實(shí)?;诳陀^賦權(quán)法指標(biāo)權(quán)重ωj1和基于主觀賦權(quán)法的指標(biāo)權(quán)重ωj2可以看作n維空間中的兩個(gè)向量,這兩個(gè)向量存在一定的相關(guān)關(guān)系,也就是一定程度的信息重疊,但又有部分變異。因此同時(shí)與這兩個(gè)向量擁有最小距離的新向量ω*j則可以最大限度地反映這兩個(gè)向量的共同信息?;谶@個(gè)分析,集成的熵權(quán)-AHP權(quán)重計(jì)算可以表示為如下的線性規(guī)劃問題。
二、集成熵權(quán)—AHP法的實(shí)證研究
文獻(xiàn)[1]和[2]用同一組數(shù)據(jù)分別研究了定性和定量證券投資風(fēng)險(xiǎn),本文引用這組數(shù)據(jù)進(jìn)行定量和定性分析結(jié)合的研究,并把研究結(jié)果與文獻(xiàn)[1]和[2]作比較來說明本文方法的優(yōu)越性。
(一)集成熵權(quán)-AHP權(quán)重計(jì)算把ωj1、ωj2和yij代入公式(5),通過MATLAB7編程計(jì)算可得基于集成的熵權(quán)-AHP權(quán)重算法的證券投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)權(quán)重ω*j,表1是基于定量分析、定性分析和定量定性分析結(jié)合的證券投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)權(quán)重比較表。從表1可以看出,ω*j的值介于ωj1和ωj2之間,縮小了ωj2因?yàn)閬碓从谥饔^賦權(quán)而帶來的較大標(biāo)準(zhǔn)差,也就是說弱化了評價(jià)指標(biāo)之間的價(jià)值量變異影響;與此同時(shí)也擴(kuò)大ωj1數(shù)值之間的差距,為評價(jià)指標(biāo)信息量的度量提供區(qū)分度。為說明集成熵權(quán)-AHP權(quán)重算法的相對優(yōu)越性,進(jìn)行了SPEARMAN相關(guān)系數(shù)的計(jì)算,計(jì)算結(jié)果見表2。表2顯示,ωj1和ωj2之間存在明顯相關(guān)性,說明定量或者定性分析本身都在很大程度上表明證券投資的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)權(quán)重;但是ω*j與ωj1和ωj2的相關(guān)系數(shù)則大幅度提升,這個(gè)現(xiàn)象表明基于集成熵權(quán)-AHP權(quán)重算法所得的權(quán)重更好地解釋了事實(shí)。
(二)證券投資組合風(fēng)險(xiǎn)評估證券投資組合風(fēng)險(xiǎn)估值可以表示為證券投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)矩陣和評價(jià)指標(biāo)權(quán)重的線性組合。
三、結(jié)語
集成的熵權(quán)-AHP算法所得的證券風(fēng)險(xiǎn)估值在考慮先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)的前提下修正了AHP算法的主觀影響,同時(shí)耦合了客觀信息的參考價(jià)值,為相關(guān)人員的證券投資決策提供了一種更接近事實(shí)的經(jīng)驗(yàn)性判斷方法。
參考文獻(xiàn):
[1]郭存芝,凌亢,劉容華.證券投資風(fēng)險(xiǎn)評估的AHP結(jié)構(gòu)模型研究[J].?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2000(8):28.
[2]郭存芝,陳紅兵.證券投資風(fēng)險(xiǎn)熵權(quán)系數(shù)評價(jià)方法[J].?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2002(5):41-42.
[3]宗蔚,吳鳳平.基于熵權(quán)的證券投資風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評價(jià)方法[J].商場現(xiàn)代化,2009,576(5):212.
[4]朱雪龍.應(yīng)用信息論基礎(chǔ)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2001.
[5]邱菀華.管理決策與應(yīng)用熵學(xué)[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2002.
[6]趙煥臣.層次分析法:一種簡易的新決策方法[M].北京:科學(xué)出版社,1986.
Abstract: Engineering project investment has all the characteristics of the project investment and the unique risk of engineering project investment makes the risk assessment more especially on methods. The article for the risk assessment methods which are commonly used in the engineering project investment decision-making makes comparative analysis, comparing their advantages and disadvantages and proposes new application skills.
關(guān)鍵詞:項(xiàng)目;投資決策;風(fēng)險(xiǎn);評價(jià)方法
Key words: project;investment decision-making;risk;evaluation method
中圖分類號:F287 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1006-4311(2010)08-0098-03
0引言
從項(xiàng)目的一次性特點(diǎn)可以看到項(xiàng)目必然存在不確定性。從眾多的研究中我們不難發(fā)現(xiàn),項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的最大不確定性存在于項(xiàng)目的前期。三峽工程論證階段項(xiàng)目投資是570億元而在實(shí)際與爭議中卻是1000億元到4000億元,著名的珠海機(jī)場預(yù)測客流量1200萬人與實(shí)際客流量70萬人的懸殊,這些強(qiáng)烈反差存在的原因是在前期階段決策者對項(xiàng)目的了解和認(rèn)識還很缺陷,決策的依據(jù)建立在不夠精確的預(yù)測和分析評估的基礎(chǔ)上,決策者的技術(shù)水平及價(jià)值觀也容易產(chǎn)生決策結(jié)果的極大不確定性,這都必然使項(xiàng)目今后的開展和項(xiàng)目目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)受到較大的影響。要提高決策的科學(xué)性就必須做好項(xiàng)目決策階段的風(fēng)險(xiǎn)分析,而風(fēng)險(xiǎn)分析的重點(diǎn)就是風(fēng)險(xiǎn)評價(jià),評價(jià)方法運(yùn)用的科學(xué)性已經(jīng)成為判斷風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)是否合理的依據(jù),因此有必要對風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法做出合理有效的選擇運(yùn)用。本文將針對目前在項(xiàng)目決策階段常用的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法進(jìn)行研究,并從中比較它們的優(yōu)劣勢和適用范圍,希望能對從事工程項(xiàng)目投資決策風(fēng)險(xiǎn)分析的人員在合理選擇風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法上有所幫助。
1工程項(xiàng)目投資決策中風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)常用方法
項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法一般可分為定性評價(jià)、定量評價(jià)、定性與定量相結(jié)合三類,有效的項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法一般采用定性與定量相結(jié)合的系統(tǒng)方法。對項(xiàng)目進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的方法很多,從早期的史蒂夫.J的針對全壽命周期的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法的調(diào)查可以看到在前期決策階段應(yīng)用比較多的是調(diào)查打分法、蒙特卡洛模擬法、計(jì)劃評審技術(shù)、敏感性分析。不過隨著方法的改進(jìn)和研究的深入,前期階段已經(jīng)不僅僅局限于這幾種方法,目前較為常用的有調(diào)查打分法,概率分析法,蒙特卡洛模擬法,層次分析法,模糊綜合評價(jià)法等。
1.1 調(diào)查打分法調(diào)查打分法是利用專家的經(jīng)驗(yàn)等隱性知識、直觀判斷項(xiàng)目每一單一風(fēng)險(xiǎn)并賦予相應(yīng)的權(quán)重,如0~1之間的一個(gè)數(shù),0代表沒有風(fēng)險(xiǎn),10代表風(fēng)險(xiǎn)最大,然后把各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重加起來,再與風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)基準(zhǔn)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析比較。具體包括三部分的工作內(nèi)容:①識別出工程項(xiàng)目可能遇到的所有風(fēng)險(xiǎn),并列出風(fēng)險(xiǎn)表;②將列出的風(fēng)險(xiǎn)表提交給有關(guān)專家,利用專家的經(jīng)驗(yàn)對可能的風(fēng)險(xiǎn)因素的重要性進(jìn)行評價(jià);③收集專家對風(fēng)險(xiǎn)的評價(jià)意見,對專家評價(jià)結(jié)果做計(jì)算分析,綜合整個(gè)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)分析概況并確定出主要風(fēng)險(xiǎn)因素。
1.2 概率樹分析概率樹分析是假定風(fēng)險(xiǎn)變量之間是相互獨(dú)立的,在構(gòu)造概率樹的基礎(chǔ)上,將每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)變量的各種狀態(tài)取值組合計(jì)算,分別計(jì)算各種狀態(tài)下風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)值及相應(yīng)的概率,得到評價(jià)指標(biāo)的概率分布,并統(tǒng)計(jì)出評價(jià)指標(biāo)低于或高于基準(zhǔn)值的累計(jì)概率,計(jì)算評價(jià)指標(biāo)的期望值,方差,標(biāo)準(zhǔn)差和離散系數(shù)。
1.3 蒙特卡洛模擬法蒙特卡洛模擬法又稱隨機(jī)抽樣法或統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)法,是評價(jià)工程風(fēng)險(xiǎn)常用的一種方法。它是利用隨機(jī)發(fā)生器取得隨機(jī)數(shù),賦值給輸入變量,通過計(jì)算機(jī)計(jì)算得出服從各種概率分布的隨機(jī)變量,再通過隨機(jī)變量統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)進(jìn)行隨機(jī)模擬,達(dá)到求解復(fù)雜問題近似解的一種數(shù)學(xué)仿真方法。此方法的精度和有效性取決于仿真計(jì)算模型的精度和各輸入量概率分布估計(jì)的有效性,可用來解決難以用解析方法求解的復(fù)雜問題,具有極大的優(yōu)越性。
蒙特卡洛模擬法的基本原理:
假定函數(shù)Y=f(x1,x2,…,xn),其中x1,x2,…,xn的概率分布已知(常用主觀概率估計(jì))。由于Y=f(x1,x2,…,xn)未知或是一復(fù)雜函數(shù),蒙特卡洛模擬法利用一隨機(jī)數(shù)發(fā)生器抽樣取出每一組隨機(jī)變量(x1,x2,…,xn)的值(x1,x2,…,xn),然后按Y對x1,x2,…,xn的關(guān)系確定函數(shù)Y的值yi,yi=f(x1i,x2i,…,xni)反復(fù)獨(dú)立抽樣多次(i=1,2,3,…,n),可以得到函數(shù)Y的一批抽樣數(shù)據(jù)y1,y2,…,yn。當(dāng)模擬次數(shù)足夠多時(shí),可得出與實(shí)際情況相近的函數(shù)Y的概率分布和數(shù)字特征。
1.4 層次分析法層次分析法又稱AHP法,是20世紀(jì)70年代美國學(xué)者T.L.Saaty提出的,是一種在經(jīng)濟(jì)學(xué),管理學(xué)中廣泛應(yīng)用的方法。層次分析法可以將無法量化的風(fēng)險(xiǎn)按照大小排出順序,把他們彼此區(qū)別開來。
層次分析法本質(zhì)上是一種決策思維方式,它把復(fù)雜的問題分解為各組成因素,將這些因素按支配關(guān)系分組,以形成有序的遞階層次結(jié)構(gòu),對結(jié)構(gòu)中每一層次因素的相對重要性,依據(jù)人們對客觀現(xiàn)實(shí)的判斷給予定量表示,再利用數(shù)學(xué)方法確定每一層次全部因素相對重要性的權(quán)值,得到最低層相對最高層的相對重要性次序的組合權(quán)值,以此作為評價(jià)和選擇方案的依據(jù)。
1.5 模糊綜合評價(jià)法模糊數(shù)學(xué)是美國加利福尼亞大學(xué)的Chad于1965年提出來的。40多年來模糊數(shù)學(xué)得到了迅速發(fā)展,已被廣泛應(yīng)用于自然科學(xué),社會科學(xué)和管理科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域,其有效性已得到了充分的驗(yàn)證。
模糊綜合評價(jià)首先確定評價(jià)指標(biāo)體系,然后建立風(fēng)險(xiǎn)因素集U,接下來確定影響因素的權(quán)重向量,建立隸屬度,根據(jù)隸屬函數(shù)對方案各目標(biāo)的影響因素建立模糊評價(jià)矩陣,按照模糊數(shù)學(xué)的計(jì)算方法,得出最終評價(jià)結(jié)果。
2常用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法利弊分析
為了能夠結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目合理地選擇風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法,必須對各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)和使用范圍做深入的分析。
調(diào)查打分法的優(yōu)點(diǎn)是簡單易行,節(jié)約時(shí)間,專家的經(jīng)驗(yàn)越豐富,參與的專家越多,所得出的結(jié)論越準(zhǔn)確。但是該方法存在著很大的弊端就是嚴(yán)重依賴專家的經(jīng)驗(yàn)判斷,如果參與評價(jià)的專家經(jīng)驗(yàn)不足可能會造成評價(jià)的失誤,從而造成決策的失誤。
概率樹法簡單、易行,而且它的直觀特點(diǎn)可以讓我們分析比較出各個(gè)評價(jià)指標(biāo)之間的大小關(guān)系。概率樹法也存在著應(yīng)用的局限性,風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)概率分布的確定存在難度和風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生產(chǎn)生的后果難以確定,而且風(fēng)險(xiǎn)因素之間的獨(dú)立性假設(shè)違背了現(xiàn)實(shí)事物之間相關(guān)性的哲學(xué)理念。普遍提到的工程項(xiàng)目投資基本上是周期長,投入資金多的項(xiàng)目,相應(yīng)存在的風(fēng)險(xiǎn)因素也很多,如果僅僅用概率樹法估計(jì),在確定風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)概率分布上會存在很大的難度。概率樹法利用風(fēng)險(xiǎn)分析人員和轉(zhuǎn)接的知識與經(jīng)驗(yàn)或是歷史資料,這樣的依賴性使得該方法的運(yùn)用存在很大的制約因素,因此此種方法適用于那些風(fēng)險(xiǎn)因素較少的小型項(xiàng)目。
蒙特卡洛模擬法的應(yīng)用也有其局限性,主要是該方法要求對所分析的目標(biāo)變量能用一具體的數(shù)學(xué)計(jì)算模型來表達(dá),同時(shí)數(shù)學(xué)計(jì)算模型中的各種風(fēng)險(xiǎn)變量之間是相互獨(dú)立的,而且可以用各種概率分布來表達(dá)他們的不確定性。在風(fēng)險(xiǎn)分析中會遇到風(fēng)險(xiǎn)輸入變量的分解程度問題,一般而言,變量分解的越細(xì),風(fēng)險(xiǎn)變量個(gè)數(shù)也就越多,模擬結(jié)果的可靠性也就越高;變量分解程度越低,變量個(gè)數(shù)就越少,模擬結(jié)果的可靠性就越低,但能較快地獲得模擬結(jié)果。對一個(gè)具體項(xiàng)目,在確定風(fēng)險(xiǎn)變量分解程度時(shí),往往與風(fēng)險(xiǎn)變量間的相關(guān)性有關(guān),而變量分解過細(xì)往往會使得變量之間具有相關(guān)性。如果風(fēng)險(xiǎn)變量本身是相關(guān)的,模擬中將其視為獨(dú)立變量進(jìn)行抽樣,就可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。另外,在項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)際中要準(zhǔn)確地描述風(fēng)險(xiǎn)變量的風(fēng)險(xiǎn)程度、減少變量的個(gè)數(shù),只選擇對評價(jià)指標(biāo)有重大影響的關(guān)鍵變量,同時(shí),應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)是一定要結(jié)合決策者的主觀判斷和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。另一個(gè)局限就是不同的決策者或風(fēng)險(xiǎn)分析專家的經(jīng)歷、工程時(shí)間背景以及所在企業(yè)經(jīng)營狀況等均不相同。因此,他們對風(fēng)險(xiǎn)的主觀判斷也會不一樣。通常對風(fēng)險(xiǎn)的主觀判斷又被描述為風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度,不同的決策者對同樣的風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境的判斷是不一樣的,對同樣的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果的認(rèn)識和信心度是不一樣的,因此對最后的決策采取的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度也是不一樣的。
層次分析法處理問題的程序與管理者的思維程序,分析解決問題的步驟相一致,有較廣泛的應(yīng)用性,易于理解和操作。最后綜合分析出整個(gè)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)程度,既有定性分析、又有定量結(jié)果,能系統(tǒng)地綜合專家經(jīng)驗(yàn),更全面地看待項(xiàng)目總體風(fēng)險(xiǎn),為管理者提供一個(gè)全面了解項(xiàng)目全過程風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)會,使其決策更為科學(xué)。需要指出的是,判斷矩陣是評價(jià)人進(jìn)行兩兩比較后得出的,所以,不同的人,做出的判斷矩陣可能不同。而且層次分析法結(jié)論的質(zhì)量依賴于專家的知識、經(jīng)驗(yàn)和判斷。因此,應(yīng)多找?guī)讉€(gè)知識淵博,經(jīng)驗(yàn)豐富和判斷力強(qiáng)的人共同確定判斷矩陣中的標(biāo)度。層次分析法還存在這樣的缺陷,由于受計(jì)算規(guī)則的限制,該方法不易用于復(fù)雜的項(xiàng)目中,且風(fēng)險(xiǎn)因素的數(shù)目不能太多,一般認(rèn)為不宜超過9個(gè)。然而實(shí)踐中,特別是大型工程項(xiàng)目,往往存在大量的風(fēng)險(xiǎn)因素,在應(yīng)用該方法時(shí)有較大的困難,結(jié)果的可靠性也會受到一定程度的影響。
模糊綜合評價(jià)法在解決模糊概念的風(fēng)險(xiǎn)具有很大的實(shí)用性,模糊綜合評價(jià)既有嚴(yán)格的定量刻畫,也有對難以定量分析的模糊現(xiàn)象進(jìn)行主觀上的定性描述,把定性描述和定量分析緊密地結(jié)合起來,因此可以說是一種比較適合項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的方法,并且也是近年來發(fā)展較快的一種方法。
利用這些方法對項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評價(jià)時(shí),無論是建立層次結(jié)構(gòu)、構(gòu)造判斷矩陣,還是進(jìn)行模糊綜合評價(jià),人的主觀因素的成分很大,各種因素的權(quán)重設(shè)置主要靠人為設(shè)定,導(dǎo)致決策的準(zhǔn)確性不高。它們還有另外一個(gè)缺點(diǎn)是方法本身不具有利用新信息自動調(diào)整權(quán)重分配的功能,當(dāng)研究對象樣本增加新的數(shù)據(jù)時(shí),不能記憶原有的知識并根據(jù)新增數(shù)據(jù)對權(quán)重進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整,也就是不能適應(yīng)評價(jià)對象的不確定性。除此以外,風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的相關(guān)性、評價(jià)樣本出現(xiàn)噪聲數(shù)據(jù)等問題都會影響上述評價(jià)方法的有效性。
根據(jù)上述對常用的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法論述分析可以總結(jié)概括出他們的各自的優(yōu)點(diǎn)、缺點(diǎn)和適用范圍,如表1所示。
從表1中我們可以看到各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍比較明確,他們分屬于定性評價(jià),定量評價(jià),以及定性與定量相結(jié)合的評價(jià)方法。在此基礎(chǔ)上總結(jié)概括整體的定性評價(jià)與定量評價(jià)可以得到:定性評價(jià)方法的優(yōu)點(diǎn)是簡單直觀、容易掌握,缺點(diǎn)是評價(jià)結(jié)果不能量化,而取決于評價(jià)人員的經(jīng)驗(yàn);定量評價(jià)是在風(fēng)險(xiǎn)量化基礎(chǔ)上進(jìn)行評價(jià),主要依靠歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),運(yùn)用數(shù)學(xué)方法構(gòu)造數(shù)學(xué)模型進(jìn)行評價(jià)。應(yīng)用最為廣泛,認(rèn)可度最高的就是定性與定量相結(jié)合的評價(jià)方法,其中蒙特卡洛模擬法,層次分析法是目前應(yīng)用最多的方法。
當(dāng)然我們不能簡單地說哪一個(gè)方法就是最科學(xué)的,而要針對具體項(xiàng)目采取適合項(xiàng)目的方法對項(xiàng)目決策階段的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行科學(xué)合理的評價(jià),這樣才能為后階段的風(fēng)險(xiǎn)防范制定合理的對策,為風(fēng)險(xiǎn)管理決策提供依據(jù),最主要的是為項(xiàng)目決策提供科學(xué)的依據(jù)。
3結(jié)論與展望
闡述了常用的決策階段風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法,并對比分析了他們的優(yōu)勢、劣勢和各自的適用范圍,較為科學(xué)的方法就是將定性與定量有力的結(jié)合起來,取長補(bǔ)短使得風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)更為科學(xué),從而提高投資決策的合理性。
需要指出的是無論采用什么樣的風(fēng)險(xiǎn)識別與評價(jià)技術(shù),要想識別所有的風(fēng)險(xiǎn)是不可能的,無需對風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的過分精確,否則勞而無功。風(fēng)險(xiǎn)的程度本身并沒有實(shí)質(zhì)的物理意義,僅僅表明采取行動的需要;在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)時(shí),必須堅(jiān)持實(shí)事求是,反映出必要的事實(shí)情況。
在以上研究的基礎(chǔ)上,將結(jié)合工程項(xiàng)目實(shí)例,在具體的實(shí)施中進(jìn)一步完善各種風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法,以期建立有效的工程項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的方法體系。
參考文獻(xiàn):
[1]張英,沈文.AHP法在工程風(fēng)險(xiǎn)評估中的應(yīng)用及風(fēng)險(xiǎn)防范[J].水利與建筑工程學(xué)報(bào), 2009(3):63-66.
[2]張英,張翠英.基于AHP的建設(shè)工程風(fēng)險(xiǎn)評估方法研究[J].商業(yè)研究,2006(24):53-55.
[3]王家遠(yuǎn),王宏濤.基于不確定AHP的建設(shè)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評判[J].深圳大學(xué)學(xué)報(bào)理工版,2006(1) :48-53.
[4]朱彬,劉進(jìn).航天項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)綜合評價(jià)模型研究[J].管理工程學(xué)報(bào), 2002(B10): 206-208.
[5]任宏, 秦基勝.基于三角模糊數(shù)的巨項(xiàng)目投資決策與風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2007年1月(理論版): 45-47.
[6]代利明,陳玉明.幾種常用定量風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法的比較[J].安全與環(huán)境工程,2006(4):95-98.
[7]包金玉.定量和定性風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法分析(英文版)[J].大連海事大學(xué)學(xué)報(bào).2008(增刊2): 5-8.
[8]Kuei-Hu Chang, Ching-Hsue Cheng.Evaluating the risk of failure using the fuzzy OWA and DEMATEL method [J]. Springer Science Business Media, LLC 2009.
[9]WILLIAM T. HUGHES. Risk Analysis and Asset Valuation: A Monte Carlo Simulation Using Stochastic Rents [J]. Journal of Real Estate Finance and Economics, 1995, 11:177-187.
[10]Zvi Safra, Uzi Segal. Risk aversion in the small and in the large: Calibration results for betweenness functional [J]. J Risk Uncertain, 2009, 38:27-37.
[11]Toshio Nakagawa.Advanced Reliability Models and Maintenance Policies [M]. Springer Series in Reliability Engineering, 2006.
[12]JOHN QUIGGIN, ROBERT G. CHAMBERS. Risk Premiums and Benefit Measures for Generalized-Expected-Utility Theories [J].Journal of Risk and Uncertainty, 1998, 17:121-137.
[13]W. KIP VISCUSI. Risk-Risk Analysis [J]. Journal of Risk and Uncertainty, 1994, 8:5-17.
[14]F.K.Crundwell. Finance for Engineers --Evaluation and Funding of Capital Projects [M]. Springer London, 2008.
[15]Zvi?Safra, Uzi?Segal. Risk aversion in the small and in the large: Calibration results for betweenness functionals[J]. Journal of Risk and Uncertainty, 2009, 1:1-86.
[16]趙艷.風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目中技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)[J].價(jià)值工程,2008,(12):153-156.
[17]郭明偉.基于模糊綜合評價(jià)的風(fēng)險(xiǎn)投資評判構(gòu)架[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào),2009(11):148-151.
關(guān)鍵詞:城市管網(wǎng);風(fēng)險(xiǎn)評價(jià);經(jīng)濟(jì)性
中圖分類號:F29文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
一、城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的重要性
埋地壓力管道涉及企業(yè)廠區(qū)的工業(yè)管道、輸送油氣的長輸管道和城市燃?xì)夤艿溃鼈儠o地面設(shè)施和人員帶來隱蔽性潛在危險(xiǎn),對工業(yè)安全生產(chǎn)和人們生活以及社會穩(wěn)定威脅極大,由于這類管道的情況復(fù)雜,檢測維護(hù)和對風(fēng)險(xiǎn)的辨識都非常困難,確保它們的安全運(yùn)行在當(dāng)代城市建設(shè)和工業(yè)安全生產(chǎn)中至關(guān)重要。
二、城市管網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素分析
隨著全世界已建油氣管道的增多和管道服役齡期的增長,因管道結(jié)構(gòu)失效引起的爆管和火災(zāi)事故正日益增多。因此,近年來國外對管道的運(yùn)行狀態(tài)、環(huán)境因素和事故原因進(jìn)行了廣泛深入的分析研究,并提出了風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)研究方法,形成了一套輸油氣管線風(fēng)險(xiǎn)分析的操作規(guī)程。但是,引起管道事故的各種因素中,有的因素會隨著時(shí)間和環(huán)境的不同而發(fā)生變化,如腐蝕超壓和第三方破壞等。有的因素是在管道建成時(shí)就已經(jīng)存在了并且一般沒有太大的變化,管材中的可擴(kuò)展裂紋除外。根據(jù)事故浴盆曲線所反映出的規(guī)律,這些不變化的因素容易在管道投運(yùn)初期誘發(fā)事故,而可變因素主要在管道投運(yùn)中后期造成管道事故。隨著管道使用時(shí)間的延長,像腐蝕這類發(fā)展的因素會導(dǎo)致管道穿孔或者破裂事故的發(fā)生。所以,在管道風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)中腐蝕因素應(yīng)作為重點(diǎn)因素來分析?,F(xiàn)在隨著城市建設(shè)活動的頻繁性更容易因第三方破壞造成這些輸送易燃易爆有毒介質(zhì)的壓力管道發(fā)生泄漏和爆炸等事故,但第三方破壞和超壓這兩種因素誘發(fā)的管道事故具有很強(qiáng)的隨機(jī)性,這兩種因素的模型需要通過大量的歷史資料調(diào)查方可確定。國外通過管理機(jī)構(gòu)組織采集油氣管道的運(yùn)行歷史參數(shù)和事故發(fā)生率等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的目的就是為了對一些隨機(jī)事故因素建立概率模型。
三、風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)技術(shù)的經(jīng)濟(jì)性
風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)是針對具體危險(xiǎn)源發(fā)生的概率和可能、造成后果的嚴(yán)重程度性質(zhì)等進(jìn)行定性或定量的評價(jià)。它主要研究風(fēng)險(xiǎn)問題中的個(gè)性問題。風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)技術(shù)開始于20世紀(jì)三十年代的保險(xiǎn)業(yè),最早應(yīng)用于金融保險(xiǎn)投資等領(lǐng)域,是經(jīng)濟(jì)學(xué)的一項(xiàng)決策技術(shù)。經(jīng)過多年的研究,已經(jīng)在美國、加拿大等國家進(jìn)行了工程應(yīng)用,并取得了巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。我國在這方面的研究開展得較晚,開始于20世紀(jì)八十年代初期。盡管國內(nèi)外已研究開發(fā)出了幾十種風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法和商業(yè)化的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)軟件包,但由于風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)涉及的學(xué)科知識比較廣泛,另外風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)及其權(quán)值的選擇與生產(chǎn)技術(shù)水平、安全管理水平、生產(chǎn)者和管理者的素質(zhì)以及社會和文化背景等因素密切相關(guān),因此每種評價(jià)方法都有一定的使用范圍和限度。
根據(jù)評價(jià)結(jié)果的量化程度可把風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法分為三大類,即定性風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法、半定量風(fēng)險(xiǎn)分析方法和定量風(fēng)險(xiǎn)分析方法。
1、定性方法。定性風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的主要作用是找出管道系統(tǒng)存在哪些事故危險(xiǎn)誘發(fā)管道事故的各種因素、所處狀態(tài)以及這些因素在何種條件下會導(dǎo)致管道失效事故的發(fā)生和對系統(tǒng)產(chǎn)生的影響程度,從而最終確定控制管道事故的措施。它是基于決策科學(xué)和貝葉斯統(tǒng)計(jì)理論的決策分析方法。其特點(diǎn)是不必建立精確的數(shù)學(xué)模型和計(jì)算方法,不必采用復(fù)雜的強(qiáng)度理論和現(xiàn)代分析手段,不必具有完備充分的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。傳統(tǒng)的定性風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法有:安全檢查表法、預(yù)先危險(xiǎn)性分析法、危險(xiǎn)可操作性研究、失效模式后果與嚴(yán)重度分析法等方法。此類方法的優(yōu)點(diǎn)是簡單、容易掌握、便于操作且評價(jià)過程和結(jié)果直觀,可以清楚地表達(dá)出管道的當(dāng)前情況。其使用局限是評價(jià)結(jié)果不能量化。
2、定量方法。它是將產(chǎn)生管道事故的各類因素處理成隨機(jī)變量或隨機(jī)過程,通過對單個(gè)事件概率的計(jì)算得出油氣管道的最終事故發(fā)生概率,然后再結(jié)合量化后事故后果計(jì)算出管道的風(fēng)險(xiǎn)值。它主要是對定性分析中已識別出的風(fēng)險(xiǎn)水平較高的故障類型進(jìn)行詳細(xì)的定量評價(jià)。需要利用概率結(jié)構(gòu)學(xué)有限元方法、斷裂力學(xué)可靠性技術(shù)與各種強(qiáng)度理論來對在役管線的剩余壽命和剩余強(qiáng)度進(jìn)行定量分析。在評價(jià)的過程中有充足的理論依據(jù),結(jié)果準(zhǔn)確可靠。它在大量的設(shè)計(jì)資料、施工和竣工資料、運(yùn)行資料的基礎(chǔ)之上建立完善的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),并掌握裂紋缺陷的擴(kuò)展規(guī)律和管材的腐蝕速率,由此運(yùn)用確定性的和不確定性的方法來建立評估的數(shù)學(xué)模型,然后進(jìn)行分析求解。
3、半定量方法。半定量風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法介于定量風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法與定性風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法之間。是以風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)量指標(biāo)為基礎(chǔ),對管道事故損失后果和事故發(fā)生概率按權(quán)重值各自分配一個(gè)指標(biāo),然后用加和除的方法將兩個(gè)對應(yīng)事故概率和后果嚴(yán)重程度的指標(biāo)進(jìn)行組合,從而形成一個(gè)相對風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。半定量方法允許使用一種統(tǒng)一而有條理的處理方法把風(fēng)險(xiǎn)劃分成等級。其所需原始數(shù)據(jù)較少,評價(jià)成本較低。
四、評分法簡介
該方法通過對引起管線失效的各因素進(jìn)行評分,結(jié)合管線失效后果形成一個(gè)相對風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)來表示風(fēng)險(xiǎn)程度。按照W.Kent Muhlbauer的分類方法造成管線失效和事故的原因有四大類,即第三方破壞、腐蝕、設(shè)計(jì)和誤操作。其中每一項(xiàng)的最高分為100分,四項(xiàng)的指數(shù)和在0~400分之間。
1、評分法的基本假設(shè)
(1)獨(dú)立性假設(shè)。影響風(fēng)險(xiǎn)的各因素是獨(dú)立的,即總風(fēng)險(xiǎn)是各獨(dú)立因素的總和。
(2)最壞狀況假設(shè)。評估風(fēng)險(xiǎn)時(shí)要考慮到最壞的狀況,如一段管道總長是100km,其中有80km的埋深是1.2m,另20km埋深為0.8m,則整個(gè)管段應(yīng)按0.8m考慮。
(3)相對性假設(shè)。評估的分?jǐn)?shù)只是一個(gè)相對的概念,如一條管道所評估的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)與另數(shù)條管道所評估的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)相比其分?jǐn)?shù)越高,這就表明其安全性要高于其他幾條管道。
(4)主觀性。評分的方法及分?jǐn)?shù)的界定雖然參考了國內(nèi)外有關(guān)資料但最終還是人為制定的,因而難免有主觀性。
(5)分?jǐn)?shù)限定。在各項(xiàng)目中所限定的分?jǐn)?shù)最高值反映了該項(xiàng)目在風(fēng)險(xiǎn)評估中所占位置的重要性。
2、主要步驟及注意問題
(1)明確風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的任務(wù)。
(2)辨識造成管道事故的危險(xiǎn)源。辨識危險(xiǎn)源的目的是為了確定危險(xiǎn)源的數(shù)量、種類、性質(zhì)和級別以便采取各種控制對策和措施,使危險(xiǎn)源得到有效控制。
(3)造成管道失效的可能性因素。
一、集成熵權(quán)—AHP法的基本步驟
(一)定量權(quán)重的計(jì)算證券投資風(fēng)險(xiǎn)根據(jù)其成因可以歸納為靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)和動態(tài)風(fēng)險(xiǎn),這兩類風(fēng)險(xiǎn)是證券投資過程中內(nèi)外生變量的共同作用。一般認(rèn)為,證券投資風(fēng)險(xiǎn)具有一定的模糊性[3],因而證券投資組合定量分析結(jié)果的穩(wěn)定性將受到顯著影響。熵是數(shù)據(jù)無序程度的一種度量方式,熵越大則相應(yīng)數(shù)據(jù)的無序程度越高。證券投資風(fēng)險(xiǎn)的評估數(shù)據(jù)本身由于其量綱等影響,可以看作一系列無序數(shù)據(jù)。熵權(quán)法在證券投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)中的應(yīng)用將有助于消除無序數(shù)據(jù)帶來的噪聲影響,得到一組基于定量方法的證券投資風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重指標(biāo)。1.評價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化證券投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)數(shù)值可以看作一個(gè)含有m個(gè)評價(jià)單位,n個(gè)評價(jià)指標(biāo)的評價(jià)矩陣。其中,公式(1)適用于指標(biāo)值越大越好的指標(biāo),即收益性指標(biāo);公式(2)適用于指標(biāo)值越小越好的指標(biāo),即成本性指標(biāo)。2.熵值的計(jì)算第j個(gè)評價(jià)指標(biāo)的熵值是該指標(biāo)重要程度的衡量,且是負(fù)相關(guān)關(guān)系。3.熵權(quán)的計(jì)算指標(biāo)的熵權(quán)與其熵值呈反比關(guān)系,因而引入差異系數(shù)來表示該關(guān)系。定義第j個(gè)評價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)為:
(二)定性權(quán)重的計(jì)算根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的可預(yù)測性,證券投資風(fēng)險(xiǎn)分為系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。一般認(rèn)為,系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)可測,而非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)則依賴于先決經(jīng)驗(yàn)判斷,這個(gè)判斷過程往往是一種定性分析過程。層次分析法(AHP)是一種基于定性評價(jià)分值的簡易決策方法[6],該方法可以快速有效得出評價(jià)指標(biāo)權(quán)重并對評價(jià)單位進(jìn)行排序,設(shè)基于AHP法的證券投資評價(jià)指標(biāo)權(quán)重為ωj2,該權(quán)重是證券投資風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)驗(yàn)性主觀判斷的量化。
(三)集成熵權(quán)-AHP權(quán)重的計(jì)算證券投資是一種基于主觀經(jīng)驗(yàn)和客觀事實(shí)的綜合決策。主觀判斷體現(xiàn)了指標(biāo)的價(jià)值量,而客觀分析則包含了指標(biāo)的信息量[3]。文獻(xiàn)[1]從證券投資的主觀賦權(quán)方法入手研究投資的定性風(fēng)險(xiǎn),文獻(xiàn)[2]則研究了證券投資的定量風(fēng)險(xiǎn)。而集成熵權(quán)-AHP方法則兼顧了主觀和客觀賦權(quán),該方法在獲取指標(biāo)價(jià)值量的同時(shí)耦合了指標(biāo)的信息量,對于證券投資風(fēng)險(xiǎn)量化更加接近事實(shí)?;诳陀^賦權(quán)法指標(biāo)權(quán)重ωj1和基于主觀賦權(quán)法的指標(biāo)權(quán)重ωj2可以看作n維空間中的兩個(gè)向量,這兩個(gè)向量存在一定的相關(guān)關(guān)系,也就是一定程度的信息重疊,但又有部分變異。因此同時(shí)與這兩個(gè)向量擁有最小距離的新向量ω*j則可以最大限度地反映這兩個(gè)向量的共同信息。基于這個(gè)分析,集成的熵權(quán)-AHP權(quán)重計(jì)算可以表示為如下的線性規(guī)劃問題。
二、集成熵權(quán)—AHP法的實(shí)證研究
文獻(xiàn)[1]和[2]用同一組數(shù)據(jù)分別研究了定性和定量證券投資風(fēng)險(xiǎn),本文引用這組數(shù)據(jù)進(jìn)行定量和定性分析結(jié)合的研究,并把研究結(jié)果與文獻(xiàn)[1]和[2]作比較來說明本文方法的優(yōu)越性。
(一)集成熵權(quán)-AHP權(quán)重計(jì)算把ωj1、ωj2和yij代入公式(5),通過MATLAB7編程計(jì)算可得基于集成的熵權(quán)-AHP權(quán)重算法的證券投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)權(quán)重ω*j,表1是基于定量分析、定性分析和定量定性分析結(jié)合的證券投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)權(quán)重比較表。從表1可以看出,ω*j的值介于ωj1和ωj2之間,縮小了ωj2因?yàn)閬碓从谥饔^賦權(quán)而帶來的較大標(biāo)準(zhǔn)差,也就是說弱化了評價(jià)指標(biāo)之間的價(jià)值量變異影響;與此同時(shí)也擴(kuò)大ωj1數(shù)值之間的差距,為評價(jià)指標(biāo)信息量的度量提供區(qū)分度。為說明集成熵權(quán)-AHP權(quán)重算法的相對優(yōu)越性,進(jìn)行了SPEARMAN相關(guān)系數(shù)的計(jì)算,計(jì)算結(jié)果見表2。表2顯示,ωj1和ωj2之間存在明顯相關(guān)性,說明定量或者定性分析本身都在很大程度上表明證券投資的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)權(quán)重;但是ω*j與ωj1和ωj2的相關(guān)系數(shù)則大幅度提升,這個(gè)現(xiàn)象表明基于集成熵權(quán)-AHP權(quán)重算法所得的權(quán)重更好地解釋了事實(shí)。
(二)證券投資組合風(fēng)險(xiǎn)評估證券投資組合風(fēng)險(xiǎn)估值可以表示為證券投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)矩陣和評價(jià)指標(biāo)權(quán)重的線性組合。
國內(nèi)研究進(jìn)展
華南理工大學(xué)陳國華等人基于指數(shù)法建立半定量區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)研究[17];南京工業(yè)大學(xué)在國家自然科學(xué)基金課題“典型化工過程災(zāi)害性事故預(yù)測”中,對化工裝置災(zāi)害性事故進(jìn)行模擬與評價(jià),進(jìn)行了防災(zāi)系統(tǒng)研究[18];在單個(gè)裝置風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)基礎(chǔ)上對重大危險(xiǎn)源分布合理性展開研究,提出了半定量評價(jià)方法[19];在理論研究的基礎(chǔ)上,一批重大危險(xiǎn)源事故后果分析管理軟件被開發(fā)[20],結(jié)合GIS技術(shù)的強(qiáng)大空間表現(xiàn)力和空間分析功能,將GIS技術(shù)引入重大危險(xiǎn)源的后果模擬是目前我國化工裝置風(fēng)險(xiǎn)研究的熱點(diǎn)之一[21]。對于化工裝置之間存在的連鎖效應(yīng)也逐漸得到關(guān)注,王保全利用突變理論對石化流程危險(xiǎn)提出辨識[22];陳國芳通過對化學(xué)工業(yè)園區(qū)的危險(xiǎn)性辨識指出裝置之間以及企業(yè)之間可能存在的事故相互影響[23]。國內(nèi)也有部分研究人員開始了事故連鎖效應(yīng)的一些研究[24]??傮w來看,國內(nèi)的化工裝置定量風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)工作剛剛起步,化工裝置定量風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)研究還有待深入展開。
化工裝置定量風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)技術(shù)存在的不足
國內(nèi)外對于化工裝置定量風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)技術(shù)已經(jīng)取得了一些研究成果,但針對我國化工裝置定量風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)技術(shù)現(xiàn)狀,本文提出以下幾方面內(nèi)容需要進(jìn)一步深入研究。(1)我國化工裝置事故概率的數(shù)據(jù)比較匱乏。國外事故概率數(shù)據(jù)相對較多,但這些數(shù)據(jù)是否符合我國化工裝置風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀還值得驗(yàn)證。展開我國化工裝置事故概率研究,建立適合我國現(xiàn)狀的裝置事故概率數(shù)據(jù)庫勢在必行。(2)隨著化工行業(yè)的迅速發(fā)展和土地資源的日益緊張,化工裝置空間布局越發(fā)密集,事故狀態(tài)下的事故破壞作用(沖擊波、熱輻射以及破片)產(chǎn)生的事故連鎖效應(yīng)對于裝置風(fēng)險(xiǎn)的影響還有待深入研究。(3)目前的化工裝置風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)主要集中在單個(gè)裝置,流程生產(chǎn)過程中多個(gè)裝置被集中于同一生產(chǎn)工藝流程,可能導(dǎo)致工藝參數(shù)進(jìn)一步異常而產(chǎn)生事故,稱之為工藝連鎖效應(yīng)。該效應(yīng)對化工裝置風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)理研究還有待開展。(4)化工裝置區(qū)域綜合風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)僅僅是將單個(gè)裝置的風(fēng)險(xiǎn)簡單疊加,未考慮裝置風(fēng)險(xiǎn)連鎖效應(yīng),應(yīng)當(dāng)建立基于裝置風(fēng)險(xiǎn)連鎖效應(yīng)的化工裝置區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法。(5)我國定量風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)軟件工具十分缺乏,有待開發(fā)。(6)未考慮安全水平,即風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償度(如消防力量、應(yīng)急救援指揮系統(tǒng)、周邊環(huán)境與自然條件等)。將這些補(bǔ)償度進(jìn)行量化,計(jì)算其對風(fēng)險(xiǎn)的減弱程度對于風(fēng)險(xiǎn)評估是必要的,這樣得出的結(jié)果更接近實(shí)際。
結(jié)論與建議
關(guān)鍵詞:化學(xué)污染 生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)
一、引言
隨著現(xiàn)代工業(yè)、農(nóng)業(yè)高速發(fā)展,各種化學(xué)物質(zhì)如農(nóng)藥、工業(yè)污染物等不斷進(jìn)入生態(tài)環(huán)境中,化學(xué)污染日益加重,成為生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)重要源頭。為減少化學(xué)污染物的危害,對化學(xué)污染進(jìn)行生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)并采取相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)控制措施十分重要。
生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的定義是評估一種或多種壓力下有害生態(tài)效應(yīng)可能發(fā)生或正在發(fā)生的可能性的過程。現(xiàn)階段研究得較多的是對化學(xué)污染壓力的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)。我國化學(xué)污染物生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)至今尚未形成統(tǒng)一的方法標(biāo)準(zhǔn),針對評價(jià)各重點(diǎn)環(huán)節(jié)的實(shí)用方法進(jìn)行全面闡述的文獻(xiàn)較少見報(bào),而這卻是風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)者在實(shí)際操作中所關(guān)心的內(nèi)容。本文對化學(xué)污染物生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的方法進(jìn)行了應(yīng)用性的探討,重點(diǎn)針對風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)四部分核心內(nèi)容——危害識別、暴露表征、生態(tài)效應(yīng)表征和風(fēng)險(xiǎn)表征進(jìn)行綜述。
二、生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的程序
1.危害識別
危害識別主要包括三個(gè)內(nèi)容——風(fēng)險(xiǎn)源識別、受體分析和評價(jià)終點(diǎn)確定。通過對調(diào)查、監(jiān)測和收集得到的有效信息進(jìn)行分析,確定造成風(fēng)險(xiǎn)的主要暴露源,并確定可能因此受到危害的對象——生物受體。評價(jià)終點(diǎn)是反映受體遭受污染物損害的指標(biāo)體系,表征了生態(tài)系統(tǒng)的可測度特性,是風(fēng)險(xiǎn)管理目標(biāo)的具體化和量化。
2.暴露表征
2.1暴露過程分析
研究暴露過程要充分考慮生態(tài)系統(tǒng)與受體的特征。污染物對受體的暴露途徑一般包括接觸與攝入。接觸是定量的,與受體接觸壓力的行為相關(guān)。攝入是受體對所接觸污染物的有效吸收,與食物鏈、生物吸收因子、生物有效性、環(huán)境因子等因素相關(guān)。暴露時(shí)間可分為急性、亞急性和慢性三類時(shí)間段,污染物生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)通常將暴露時(shí)段上的平均強(qiáng)度作為暴露強(qiáng)度。
2.2暴露量估算
暴露量一般通過公式或模型來估算。以無脊椎動物和植物為食的野生動物,可通過暴露公式來計(jì)算暴露量。對于水生生物而言,疏水模型是研究有機(jī)物富集的經(jīng)典模型,但由于過于簡化,與在實(shí)際環(huán)境中有較大差異,目前多用于水生生態(tài)營養(yǎng)級較低、定量要求不高的水生生物,如浮游生物和底棲生物等[4,5]。對處于較高營養(yǎng)級的魚類,根據(jù)其生理過程的研究成果,Nichols等[5]利用魚體生理富集動力學(xué)模型定量分析了魚體有機(jī)物富集的過程,研究具有較高的代表性。
評估化學(xué)污染影響時(shí),全面顧及整個(gè)食物網(wǎng)而不減少受體,有利于得到更準(zhǔn)確的暴露量評估。Sharpe等[6]制定了估算食物網(wǎng)生物富集的框架,表征了水生物種、陸生物種以及鳥類的污染源及其轉(zhuǎn)化過程。
3.生態(tài)效應(yīng)表征
3.1劑量-效應(yīng)關(guān)系研究
生態(tài)毒理學(xué)研究是生態(tài)效應(yīng)表征的基礎(chǔ),主要通過實(shí)驗(yàn)室研究的生態(tài)毒性數(shù)據(jù)來建立劑量-反應(yīng)關(guān)系。目前美國EPA建立了比較詳盡的毒性數(shù)據(jù)庫ECOTOX,主要是針對水生和陸生動物和植物的單物種試驗(yàn),在美國的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)中具有很高的參考價(jià)值。我國尚未形成一個(gè)系統(tǒng)的毒性數(shù)據(jù)庫,毒性數(shù)據(jù)的獲取也多參照ECOTOX數(shù)據(jù)庫。
3.2 生態(tài)效應(yīng)外推研究
由于現(xiàn)實(shí)條件的限制,劑量-反應(yīng)關(guān)系往往不是通過試驗(yàn)直接得到的,而是應(yīng)用外推的手段,來拓展實(shí)驗(yàn)室毒性數(shù)據(jù)的適用范圍,解決某些數(shù)據(jù)無法獲取的問題,從而建立劑量-反應(yīng)關(guān)系。通常外推包括物種間的外推,評價(jià)終點(diǎn)間的外推以及不同場所與條件的外推。許多外推方法受數(shù)據(jù)庫的限制,若缺少充分經(jīng)驗(yàn)或?qū)ψ饔脵C(jī)理不了解,外推的不確定性很大[1]。
4.風(fēng)險(xiǎn)表征
4.1 定性方法
風(fēng)險(xiǎn)表征包括了定性和定量方法,定性評價(jià)所需的信息量少,評價(jià)結(jié)論包含的信息量也少,一般只有在低層次評價(jià)或者數(shù)據(jù)有限,評價(jià)無定量要求的場合中使用。Long等[7]對海洋和河口沉積物中化學(xué)污染物的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)閾值進(jìn)行了研究,用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的低值ERL(effects rang-low,生物效應(yīng)幾率50%)及中間值ERL-ERM分別表示有生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)或偶爾存在生態(tài)風(fēng)險(xiǎn),來評估沉積物中有機(jī)污染物濃度可能對生物產(chǎn)生的生態(tài)效應(yīng)。
4.2定量方法
定量評價(jià)方法在生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)中較為常用,主要包括風(fēng)險(xiǎn)商法、指數(shù)法和概率風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)法,目前應(yīng)用最多的是風(fēng)險(xiǎn)商法。風(fēng)險(xiǎn)商法是用環(huán)境暴露濃度與相應(yīng)效應(yīng)表征中的毒性數(shù)據(jù)相比,得到風(fēng)險(xiǎn)商值。用于表征生態(tài)效應(yīng)的毒性數(shù)據(jù)亦稱為毒性終點(diǎn)值,通常選用半致死濃度值、半數(shù)效應(yīng)濃度值、無可觀察效應(yīng)濃度值等。指數(shù)法主要有單因子指數(shù)法和潛在生態(tài)危害指數(shù)法。以潛在生態(tài)危害指數(shù)法使用最為廣泛,它是1980年瑞典科學(xué)家Hakanson提出的針對沉積物中重金屬的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法[8]。概率風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)法是將環(huán)境暴露濃度和毒性數(shù)據(jù)的點(diǎn)估計(jì)用其分布的概率來表示,以計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)存在的可能性。由于毒性數(shù)據(jù)是用概率表示,概率風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)考慮到了不同物種受體間的差異,已被用來估計(jì)種群或群落暴露于潛在危害物時(shí)對這些物質(zhì)的不良反應(yīng)[9]。概率風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)一般用圖形來表征,常見的有概率密度曲線、聯(lián)合概率曲線、累積分布曲線等。
三、展望
化學(xué)污染物生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)已經(jīng)引起人們的重視,也即將在國內(nèi)外更加廣泛地使用。展望未來,主要有以下四個(gè)發(fā)展趨勢:
1.評價(jià)趨向于更大尺度與更高層次。環(huán)境污染的區(qū)域性與嚴(yán)重性,決定了大尺度評價(jià)以及更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)定量是必要的。
關(guān)鍵詞 風(fēng)險(xiǎn)投資 項(xiàng)目評價(jià) 評價(jià)指標(biāo)
風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目的選擇過程就是一個(gè)評價(jià)投資項(xiàng)目的過程,選擇具有巨大發(fā)展?jié)摿Φ耐顿Y項(xiàng)目是風(fēng)險(xiǎn)投資獲得成功的重要環(huán)節(jié)。在這里我們把風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)研究概括為:風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)的過程;風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目的評價(jià)指標(biāo);風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目的定量評價(jià)方法。我國的風(fēng)險(xiǎn)投資經(jīng)過近20年的發(fā)展,雖然取得了巨大的成就,但仍然存在著這樣那樣的不足。尤其是風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目的評價(jià)及選擇,大多建立在風(fēng)險(xiǎn)投資家個(gè)人判斷基礎(chǔ)之上,缺少適用于我國實(shí)際的有效的評價(jià)方法。
美國的風(fēng)險(xiǎn)投資業(yè)開始于1946年ARD公司的成立,其經(jīng)歷了50年代的成型、60年代的成長、70年代的衰退、80年代的復(fù)蘇和90年代初的暫時(shí)低谷,以及90年代末的高速發(fā)展,到今天的穩(wěn)步前進(jìn)這樣大起大落的發(fā)展。形成了一套行之有效的國家政策制度,風(fēng)險(xiǎn)投資公司的投融資、風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目評價(jià)及選擇、風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)的培育等制度、程序、規(guī)則,從而保證了風(fēng)險(xiǎn)投資業(yè)的健康與穩(wěn)定發(fā)展。分析借鑒美國成熟的風(fēng)險(xiǎn)投資經(jīng)驗(yàn)有利于發(fā)展我國的風(fēng)險(xiǎn)投資事業(yè)。
1 美國風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)發(fā)展的歷程
考察美國風(fēng)險(xiǎn)投資從1946年ARD公司成立到現(xiàn)在的發(fā)展歷程,我們可以根據(jù)項(xiàng)目評價(jià)過程、評價(jià)指標(biāo)、定量評價(jià)方法的建立及完善與發(fā)展,把風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)的研究劃分為以下三個(gè)階段:
1.1 第一階段是從1946年ARD公司建立到20世紀(jì)70年代初期
這一階段是風(fēng)險(xiǎn)投資家以創(chuàng)始人倡導(dǎo)的理念為投資導(dǎo)向,進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目選擇的探索階段。研究主體是風(fēng)險(xiǎn)投資家,風(fēng)險(xiǎn)投資家以自己豐富的經(jīng)歷和企業(yè)經(jīng)營經(jīng)驗(yàn)來評價(jià)風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目中的風(fēng)險(xiǎn)因素,進(jìn)而選擇所要投資的風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目。
1946年,世界上第一個(gè)正規(guī)的風(fēng)險(xiǎn)投資公司———美國研究與發(fā)展公司(ARD)在馬薩諸塞州建立,ARD建立的目的是其發(fā)起人弗蘭德斯和多里奧特所倡導(dǎo)的利用馬薩諸塞州擁有的雄厚科技實(shí)力,來建立高科技企業(yè),促進(jìn)新興工業(yè)的發(fā)展,以改變當(dāng)?shù)丶徔棙I(yè)和傳統(tǒng)機(jī)械制造業(yè)出現(xiàn)的嚴(yán)重虧損,振興當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)而非贏利。美國為了促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)投資的發(fā)展,于1958年通過了《小企業(yè)投資法》,創(chuàng)立了小企業(yè)投資公司這種新的組織形式。雖然最終證明這種組織形式并不適合風(fēng)險(xiǎn)投資的發(fā)展,但在最初卻極大的促進(jìn)了風(fēng)險(xiǎn)投資業(yè)的發(fā)展。20世紀(jì)70年代初,ARD最早、最成功的投資項(xiàng)目———數(shù)字設(shè)備公司(DEC)的巨大成功不僅使ARD獲得了巨大的投資回報(bào),更是使ARD成功地證明了自己的投資理念,為風(fēng)險(xiǎn)投資的發(fā)展確定了方向:向有巨大發(fā)展?jié)摿Φ母呖萍肌⒏唢L(fēng)險(xiǎn)同時(shí)能夠獲得高收益的項(xiàng)目投資。
從一定意義上說,風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)發(fā)展的第一階段是決定了向需要承擔(dān)高風(fēng)險(xiǎn)、同時(shí)能夠獲取高收益的高科技企業(yè)投資這一宏觀評價(jià)準(zhǔn)則的發(fā)展階段。
1.2 第二個(gè)階段是從20世紀(jì)70年代初期到90年代初期
這一階段主要是對風(fēng)險(xiǎn)投資產(chǎn)生以來,風(fēng)險(xiǎn)投資家如何評價(jià)、選擇風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目進(jìn)行深入的分析、歸納,總結(jié)風(fēng)險(xiǎn)投資家的決策藝術(shù)并進(jìn)一步探討評價(jià)規(guī)則。研究的主體也轉(zhuǎn)變?yōu)閷<覍W(xué)者,研究的重點(diǎn)是風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)過程,以及風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)指標(biāo)體系,多以定性研究為主。
20世紀(jì)60年代美國小企業(yè)投資公司的大量破產(chǎn),使風(fēng)險(xiǎn)投資轉(zhuǎn)而采用股權(quán)的方式進(jìn)行投資,1973年美國成立了國家風(fēng)險(xiǎn)投資協(xié)會,對通過有限合伙方式進(jìn)行的風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)行行業(yè)監(jiān)督和制約。同時(shí),1979年美國勞工部對《雇員退休收入保障法》中“謹(jǐn)慎人”規(guī)定的重新解釋:“養(yǎng)老基金在不危及整個(gè)養(yǎng)老基金投資組合的基礎(chǔ)上,可以投資到小企業(yè)和風(fēng)險(xiǎn)投資業(yè)”開始生效,這些政策的改變,極大地促進(jìn)了風(fēng)險(xiǎn)投資的發(fā)展。
到20世紀(jì)70年代初,美國的風(fēng)險(xiǎn)投資經(jīng)過20多年的發(fā)展,取得了一系列的成就。涌現(xiàn)出了一批成功的投資案例,在風(fēng)險(xiǎn)資本的支持下建立了一大批高新技術(shù)企業(yè)。有關(guān)法律法規(guī)的相應(yīng)改變,也給風(fēng)險(xiǎn)投資的發(fā)展提供了良好的外部環(huán)境。風(fēng)險(xiǎn)投資的巨大成功在證明其投資理念的同時(shí),也吸引了大批的專家學(xué)者對其進(jìn)行深入的研究。其中的杰出代表有Wells(1974)、Tyebjee和Bruno(1984)、Robert(1991)。這些研究者,從不同的角度對風(fēng)險(xiǎn)投資的項(xiàng)目評價(jià)進(jìn)行了分析研究,指出風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)過程是多階段的。指出不同的評價(jià)階段應(yīng)當(dāng)有不同的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo),并進(jìn)行了初步的研究,提出了不同的風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)指標(biāo)體系以及評價(jià)過程,并對風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的定量評價(jià)方法進(jìn)行了初步研究。
其中,Tyebjee和Bruno(1984)在Wells研究的基礎(chǔ)上,以調(diào)查表的形式對41個(gè)風(fēng)險(xiǎn)投資家進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)的調(diào)查,經(jīng)過線性回歸分析,他們得出了影響投資風(fēng)險(xiǎn)的因素為管理能力和環(huán)境威脅;影響預(yù)期收益的因素為市場吸引力和產(chǎn)品差異度;投資變現(xiàn)指標(biāo)對投資收益和風(fēng)險(xiǎn)的影響均不顯著,由此他們建立了評價(jià)階段的決策邏輯模型。
由于風(fēng)險(xiǎn)投資的高度不確定性和高風(fēng)險(xiǎn)性,這一階段的研究存在著很大的缺陷:沒有考慮所投資的風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)所處的發(fā)展階段不同,應(yīng)當(dāng)有不同的評價(jià)指標(biāo)體系;在這一階段對風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目定量評價(jià)方法的研究并不多;由于風(fēng)險(xiǎn)投資的外部環(huán)境并不完善,人們對風(fēng)險(xiǎn)投資的認(rèn)識并不全面,早期的評價(jià)過程及評價(jià)指標(biāo)體系的研究成果是粗放的,評價(jià)因素大多是框架式的(如產(chǎn)品、市場、行業(yè)、技術(shù)等)。
1.3 第三個(gè)階段是從20世紀(jì)90年代初期開始直到今天
20世紀(jì)90年代以來,對風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)的研究進(jìn)一步深入細(xì)化。在對評價(jià)過程和評價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行更深入全面研究的同時(shí),重點(diǎn)關(guān)注于對項(xiàng)目的定量評價(jià)方法的研究。強(qiáng)調(diào)在嚴(yán)格定性分析基礎(chǔ)上的精確定量分析,強(qiáng)調(diào)定量分析方法在風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)中的應(yīng)用。
1997年美國稅法的改革制訂了對風(fēng)險(xiǎn)投資業(yè)非常有利的稅收政策。此外,美國中小企業(yè)局重新修改了小企業(yè)投資公司的計(jì)劃,使其更適合風(fēng)險(xiǎn)投資的需要。風(fēng)險(xiǎn)投資的投資理念也被越來越多的投資者所接受,風(fēng)險(xiǎn)投資的外部環(huán)境得到了極大地改善。
在風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目的評價(jià)及選擇上,也體現(xiàn)了一些新的特點(diǎn)。風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目的選擇偏離了其發(fā)起人所倡導(dǎo)的傳統(tǒng)的向種子階段、創(chuàng)業(yè)階段投資的理念,轉(zhuǎn)而投向中后期的風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)。這主要是因?yàn)椋阂环矫?,養(yǎng)老基金和大量閑散的社會投資資本聚集到風(fēng)險(xiǎn)投資中來,給風(fēng)險(xiǎn)投資公司帶來了巨大的投資資本。使風(fēng)險(xiǎn)投資公司有實(shí)力去投資需要大量資本的中后期風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)。另一方面,投資者對在短期內(nèi)收回風(fēng)險(xiǎn)資本的期望,鼓勵(lì)了風(fēng)險(xiǎn)投資公司投向中晚期的風(fēng)險(xiǎn)企業(yè);大量有效的定量評價(jià)方法被運(yùn)用到風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)中,風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目定量評價(jià)方法迅速發(fā)展。一方面,與投資于中后期風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)相對應(yīng),風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)的研究方向就偏向于與中晚期風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)相適應(yīng)的定量評價(jià)方法的研究;另一方面,隨著研究的深入,一些先進(jìn)的評價(jià)方法能夠應(yīng)用到風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目的評價(jià)中來,比如風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目的實(shí)物期權(quán)評價(jià)方法、模糊多指標(biāo)評價(jià)等等;隨著對風(fēng)險(xiǎn)投資研究的深入和認(rèn)識的提高,風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目的評價(jià)過程和評價(jià)指標(biāo)也越來越細(xì)化、越來越精確。在這一階段,美國的專家學(xué)者如Hall和Hofer(1993)、 Fried和Hisrich(1994)等,都從不同的角度對風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)進(jìn)行了研究。
Fried和Hisrich(1994)采用面談與填寫調(diào)查表的方法,總結(jié)出了風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目評價(jià)過程。該過程包含了6個(gè)階段,即開始階段、特別篩選階段、一般篩選階段、第一階段評估、第二階段評估和結(jié)束階段。同時(shí),他們通過對風(fēng)險(xiǎn)投資家的面談?wù){(diào)查與結(jié)果驗(yàn)證,得出了3種通用的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)。附表列出的風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)指標(biāo)是美國學(xué)者根據(jù)本國實(shí)踐而總結(jié)出的比較有代表性的成果。
總之,20世紀(jì)90年代以來,風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)研究呈現(xiàn)出一些新的特征。對風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目定性分析更深入全面;在定性分析的基礎(chǔ)上,定量分析越來越多、越來越精確;同時(shí),在認(rèn)識到不同評價(jià)階段有不同評價(jià)指標(biāo)的同時(shí),也認(rèn)識到風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目或風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)的不同發(fā)展階段應(yīng)當(dāng)有不同的評價(jià)指標(biāo)。
2 經(jīng)驗(yàn)總結(jié)及未來的發(fā)展趨勢
通過對美國風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)發(fā)展的分析,從中我們能夠得到一些有益的經(jīng)驗(yàn),并且能夠發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)的某些發(fā)展趨勢:
(1)政府應(yīng)當(dāng)及時(shí)地為風(fēng)險(xiǎn)投資的發(fā)展創(chuàng)造條件,同時(shí)采取相應(yīng)措施來保證風(fēng)險(xiǎn)投資的健康發(fā)展。美國風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)的發(fā)展是和美國風(fēng)險(xiǎn)投資業(yè)的此起彼伏相吻合的。不論是早期的《小企業(yè)投資法》的頒布、“謹(jǐn)慎人”的重新解釋,還是后期稅收政策的改變,都使得對風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)的研究深入到更寬更廣的領(lǐng)域。低谷時(shí)期的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)和創(chuàng)造,帶動風(fēng)險(xiǎn)投資業(yè)進(jìn)入更高的輝煌,風(fēng)險(xiǎn)投資的進(jìn)一步發(fā)展又使得風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)的研究更深入更全面,從而使風(fēng)險(xiǎn)投資走向穩(wěn)步發(fā)展的道路。
(2)風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)的對象是需要承擔(dān)高風(fēng)險(xiǎn),并能夠獲得高收益的高新技術(shù)項(xiàng)目。實(shí)踐已經(jīng)證明投資于高新技術(shù)項(xiàng)目是一種成功的能夠獲得高收益的投資理念。這些投資項(xiàng)目沒有類似的歷史數(shù)據(jù)可以參考,對這類項(xiàng)目評價(jià)的難度較大,需要更新、更適應(yīng)的理論方法。
(3)風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)既是一個(gè)理性選擇的過程,又是一個(gè)藝術(shù)創(chuàng)造的過程。風(fēng)險(xiǎn)投資家的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)非常重要,在對風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)這一領(lǐng)域進(jìn)行研究時(shí)更需要注重專家的意見。
(4)注重定性評價(jià)方法與定量評價(jià)方法相結(jié)合。在全面深入的定性分析基礎(chǔ)上運(yùn)用定量分析的方法,使對風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目的評價(jià)更準(zhǔn)確。并且,在對風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)中越來越重視定量評價(jià)方法的運(yùn)用。
(5)風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評價(jià)的指標(biāo)應(yīng)當(dāng)是有階段性的。這不僅要求不同的評價(jià)階段應(yīng)當(dāng)有不同的評價(jià)指標(biāo),并且要求對風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的不同發(fā)展階段運(yùn)用不同的評價(jià)指標(biāo)。
參考文獻(xiàn)
1 劉曼紅.風(fēng)險(xiǎn)投資創(chuàng)新與金融[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,1998
2 唐翰柚.風(fēng)險(xiǎn)投資決策[M].濟(jì)南:山東人民出版社,2002
3 Tyebjee,T.T.,Bruno,A.V.A Model of Venture Capitalist InvestmentActivity[J].Management Sci,1984(9)
4 Fried,V.H.,Hisrich,R.D.Toward a Model of Venture Capital Investment Decision-Making[J].Financial Management,1994(3)