工程经济敏感性分析

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工程经济敏感性分析范文第1篇

Abstract: The sensitivity analysis is an important way for the risk analysis of economic evaluation of real estate project, and its core is to find the critical control of the various economic index through the economic evaluation index and the ratio of the relative change rate of uncertain factors, thus achieving the optimal efficiency of lower risk. The elastic analysis is the application of economic mathematics in economic field, and the organic combination of both, provide convenient solution for the economic evaluation of the risk analysis.

关键词： 弹性分析；敏感性分析；房地产

Key words: elastic analysis；sensitivity analysis；real estate

中图分类号：F283 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2014）23-0306-03

1弹性理论与敏感性理论分析

根据经济数学在经济领域的应用，我们知道，函数的弹性是指，对函数y=f(x)，当自变量x的改变量为Δx时，其自变量的相对改变量是，函数f(x)相对应的相对改变量则是。函数的弹性是为考察相对变化而引入的。

1.1 弹性定义，设函数y=f(x)在点x可导，如果极限

==x

存在，则称此极限值y=f(x)在点x处的弹性，记作或，即=x。

由于函数的弹性是由自变量x与因变量y的相对变化而定义的，它表示函数y=f(x)在点x的相对变化率，因此它与任何度量单位无关。

1.2 传统房地产项目经济评价风险分析中敏感性分析方法

1.2.1 敏感分析定义指预测分析项目不确定因素发生变动而导致经济指标发生变动的灵敏度，从中找出敏感因素，并确定其影响程度与影响的正负方向，进而制定控制负敏感因素的对策，确保项目的经济评价总体评价的安全性。

1.2.2 分类方法①单因素敏感性分析。是指每次只变动一个参数，而其他参数不变的敏感性分析方法。②多因素敏感性分析。是指考虑各种因素可能发生的不同变动幅度的多种组合，分析其对方案经济效果的影响程度。

1.2.3 敏感性分析的指标①敏感度系数。是指项目效益指标变化的百分率与不确定因素变化的百分率之比。敏感度系数高，表示项目效益对该不确定因素敏感程度高，提示应重视该不确定因素对项目效益的影响。

敏感度系数计算公式如下：SK=

某不确定因素敏感度系数=评价指标相对基本方案的变化率/该不确定因素变化率。②临界点。临界点，指不确定因素的极限变化，即该不确定因素使项目财务内部收益率等于基准收益率时的变化百分率。临界点是指项目允许不确定因素向不利方向变化的极限值。

临界点的高低与设定的基准收益率有关，对于同一个投资项目，随着设定基准收益率的提高，临界点就会变低（即临界点表示的不确定因素的极限变化变小）。而在一定的基准收益率下，临界点越低，说明该因素对项目效益指标影响越大，项目对该因素就越敏感。

1.2.4 敏感性分析的步骤①确定需要分析的不确定因素指标；如投资回收期、财务净现值、财务内部收益率等；②选择需要分析的不确定性因素，如项目投资、建设周期、项目寿命年限、成本、价格、产销量等；③设定不确定性因素的变化程度；一般选取不确定因素变化的百分率来表示变化程度，通常选择±5%，±10%，±15%，±20%等；④计算因不确定因素变动引起的评价指标变动值；⑤计算敏感度系数并对敏感因素进行排序，绘制敏感性分析表和敏感性分析图；⑥计算变动因素的临界点；⑦对敏感性分析结果进行分析。

2在敏感性分析过程存在的问题

①在敏感性分析方法使用过程中，计算敏感度系数的计算量过于繁琐庞大，特别是在现实中多种不确定性因素有可能同时变化，这样就导致了计算量的庞大繁琐；②传统敏感性分析方法里面，某不确定因素敏感度系数=评价指标相对基本方案的变化率/该不确定因素变化率，这样的计算结果是一种平均的计算结果，准确性方面有所欠缺；③计算过程中，没有考虑到评价指标相对不确定性因素，选用不同的数据时进行敏感性分析；④计算过程中尽管也选用了了不确定性因素变化的相对幅度，但在现实中，投资项目不确定性因素的变化是有无穷种的，仅以固定的几种变化幅度来计算敏感度系数，说服力有所欠缺。

3敏感性分析方法的探索

根据前面所提到的在经济数学里弹性分析的经济学意义，可以延伸到房地产项目经济评价的敏感性分析领域，以便能改进在敏感性分析的计算过程，提高经济评价的准确度和工作效率。下面结合弹性分析的理论对单因素敏感性分析来说明敏感性分析方法的改进。

【例题】：某投资公司计划参与投资某房地产经营项目，期初一次性投入1200万元后，可获得10000平方米经营面积10年的经营收益权。预计建成后每平方米年租金350元，年经营成本为140万元。项目经营10后，原项目业主将项目经营收益权回收，并支付80万元的装修补偿款，标准折现率10%，试就投资额、单位面积租金、经营成本等影响因素对该投资方案进行敏感性分析。

解：

3.1 运用传统方法

3.1.1 选择净现值为敏感性分析对象，根据净现值的计算公式，可以计算出项目在初始条件下的净现值。

NPV0=-1200+（350×1-140）（P/A，10%，10）+80（P/F，10%，10）=121.21万元

由于NPV0>0，所以项目是可行的。

下面对项目进行敏感性分析。

选取三个要素――投资额、单位面积租金和经营成本，然后令其逐一在初始值的基础上按±10%，±20%的变化幅度变动，分别记下相对应的净现值的变化情况，得出结果如表1所示。

3.1.2 计算敏感度

①投资额的敏感度

变化率-10%：=-9.9%

变化率-20%：=-9.9%

变化率+10%：=-9.9%

变化率+20%：=-9.9%

②单位面积租金敏感度

变化率-10%：=17.74%

变化率-20%：=17.74%

变化率+10%：=17.74%

变化率+20%：=17.74%

③经营成本敏感度

变化率-10%：=-7.0976%

变化率-20%：=-7.0976%

变化率+10%：=-7.0976%

变化率+20%：=-7.0976%

3.1.3 计算临界值、临界点

①投资额

令NPV=-1200（1+x）+（350×1-140）+

+

=-1200-1200X+1290.36+30.84

=-1200X+121.2=0

X=0.101=10.1%

若使NPV≥0，投资额的变动范围≤10.1%；

当X=0.101=10.1%，投资额临界值：1321.2。

②单位面积租金

令NPV=-1200+[350×（1+x）×1-140]

+

=-1200+210

+350+

=-1200+1290.36+2150.6X+30.84=0

=121.2+2150.6X=0

X=-0.0563=-5.63%

若使NPV≥0，租金范围≥-5.63%；

当X=-5.63%，租金的临界值：330.295。

③经营成本临界值

令NPV=-1200+[350×1-140（1+x）]+

+

=-1200+1290.36-140+30.84

=121.2-860.24X=0

X=0.1409=14.09%

若使NPV≥0，经营成本范围≤14.09%；

当X=14.09%，经营成本临界值：159.726。

从表1中可以看出：

在各个变量因素变化率相同的情况下，单位面积租金的变动对净现值的影响程度最大。当其他因素均不发生变化时，单位面积租金每下降1%，净现值下降17.75%，当单位面积租金的下降幅度超过5.64%时，净现值将由整变负，即项目由可行变为不可行。

对净现值影响较大的因素是投资额。当其他因素均不发生变化时，投资额每增加1%，净现值将下降9.9%。当投资额的增加幅度超过10.1%时，净现值由正变负，项目变为不可行。对净现值影响最小的因素是经营成本，在其他因素均不发生变化的情况下，经营成本每上升1%，净现值下降7.1%。当经营成本的上升幅度超过14.09%时，净现值由正变负，项目变为不可行。由此可见，按净现值对各个因素的敏感程度来排序，依次是单位面积租金、投资额、经营成本，最敏感的因素是单位面积租金。因此，应该对单位面积租金进行进一步的、更准确的测算。因为从项目风险的角度来讲，如果未来单位面积租金发生变化的可能性较大，则意味着这一投资项目的风险也较大。

3.2 运用弹性分析方法改进敏感性分析方法

3.2.1 敏感性因素与分析指标依然按照上面所示，不确定性因素：投资额、单位面积租金和经营成本；分析指标：净现值。

3.2.2 计算敏感性指标。

首先计算决策基本方案的NPV；然后运用弹性分析方法计算敏感度系数。

NPV0=-1200+（350×1-140）（P/A，10%，10）+80（P/F，10%，10）=121.21万元

①设定投资额为自变量x（x>0）

f(x)=-x+（350×1-140）（P/A，10%，10）+80（P/F，10%，10）

f′(x)=-1，x0=1200，f(x0)=121.21

=x0=×(-1)=-9.9

②设定单位面积租金为自变量x（x>0）

f(x)=-1200+（x×1-140）（P/A，10%，10）+80（P/F，10%，10）

f′(x)=(P/A，10%，10)=6.144567，x0=350，f(x0)=121.21

=x0=×6.144567=17.74

③设定经营成本为自变量x（x>0）

f(x)=-1200+（350×1-x）（P/A，10%，10）+80（P/F，10%，10）

f′(x)=-(P/A，10%，10)=-6.144567，x0=140，f(x0)=121.21

=x0=×(-6.144567)=-7.097

其他方面的分析同上。

在房地产项目经济评价风险分析的敏感性分析方法融合经济数学的弹性分析思路有效的改进敏感性分析方法的计算过程，大大提高效率而且也可以针对不同给定指标、数据进行连续性的分析，在实际的经济评价风险分析中就有了很强的实践性。

参考文献：

[1]郭斌.房地产开发与经营[M].西安交通大学出版社，

2010，3：135.

[2]龙胜平，方奕.房地产金融与投资[M].高等教育出版社，2011，8：267.

[3]吕萍.房地产开发与经营[M].中国人民大学出版社，

2011，7：148.

[4]张建军.高等数学[M].中国电力出版社，2009，8：64.

[5]蒋根谋，刘荣自.基于敏感性分析的房地产风险投资多目标决策[J].商场现代化，2011，2.

[6]杨家新，卢少平.敏感性分析计算方法初探[J].深圳大学学报，2000,01.

工程经济敏感性分析范文第2篇

主题词：电动汽车;换电;产业链;经济性

自2008年起，我国就已经开始在纯电动客车领域开展换电模式的推广，但受限当时政策环境、技术水平、成本因素和市场规模，换电模式并没有大规模推广[1]。随着换电技术进步、换电站建设成本降低、换电标准不断完善，以北汽新能源、力帆、蔚来汽车等为代表的企业开始加大换电模式的研究和推广。中国新能源汽车的能源补给方式正逐渐由充电为主转变为充换并举，换电模式成为充电模式的重要补充，是后补贴时代推动我国新能源汽车产业发展的创新商业模式之一[2]。

1换电模式的发展概述

1.1纯电动汽车补能方式。目前，纯电动汽车主要有交流慢充、直流快充和换电3种补能方式[3]，详细数据见表1。(1)交流慢充需6~8h；(2)快充一般为大功率直流充电，0.5h可以充满电池80%容量;(3)超过80%后，为保护电池安全，充电电流需要变小，充到100%的时间将较长。相比交流慢充和直流快充，换电模式具有以下3个优势[4]：AutomotiveDigest(1)运营效率高，普通换电站换电仅需3min，加上车辆进出时间，全流程大概需5min，换电站单日换电次数超过200次，补能效率接近加油站。(2)降低用户购车成本，换电模式车电价值分离，换电网络代替消费者承担动力电池成本，有效地降低了用户购车门槛。(3)提高动力电池全生命周期价值，换电模式下，动力电池统一充电，统一维护，可以增加电池循环寿命，同时，换电模式可控制电池回收渠道，为动力电池梯次利用和再生利用奠定基础[5]。1.2换电模式技术路线。换电模式可以分为整包换电和分箱换电2种技术路线，核心区别是电池包的标准。现阶段，主流的车企多采用整包换电，原因现有车辆的电池规格不用做调整，在原电池包基础上进行换电升级，流程简单，成本较低。蔚来、北汽新能源、一汽、长安等企业均采用整包换电，由于整包换电电池包尺寸较大，该模式只能使用全自动换电站[6]。分箱换电是将大尺寸电池包更换为3~4个小尺寸电池包，每个小尺寸电池包有固定的规格，串联后放电，为车辆提供动力。分箱换电的优势是小电池包容量小，易于移动，可以使用微型、中小型、半自动和全自动4种换电站，目前伯坦科技、时空电动等企业采用分箱换电[7]。

2换电模式产业链

2.1换电模式参与主体。换电模式的产业链和充电模式相似，电流的起点是电网，终端是用户，中间包括换电站建设和换电站运营2个环节（图1）。换电站建设环节主要包括零部件供应商和技术供应商，零部件供应商主要提供换电站的零部件建设，如山东威达；运营商主要提供换电的技术解决方案，包括车辆的改造以及换电站的技术改造，如伯坦科技。换电站运营环节主要包括：换电网络运营商和电池资产管理公司，换电网络运营商主要负责换电网络的日常运营，电池资产管理公司主要承担电池资产，一般由车企、电池企业和电网组成[8]。2.2换电模式参与方利好。换电模式的本质是挖掘动力电池全生命周期价值，实现企业和消费者利益再分配。换电模式对于车企、电池企业、电网、消费者和政府的多方参与者都大有好处。（1）车企：根据换电推出多种销售方案，促进销售，方便电池监控，减少电池故障产生的召回问题。（2）电池企业：增加电池用量，便于对电池进行梯次利用和回收利用。（3）电网：增加售电量，降低电网负荷不均的风险。（4）消费者：降低购车初始成本、减少充电时间、解决充电桩不够问题、缓解里程焦虑。（5）政府：在土地利用率、电网管理、电池管理的多方面均有较好的社会效益，便于管理。

3换电模式经济性测算

3.1经济敏感性分析模型。3.1.1敏感性模型基本概念。敏感性分析法是指从众多不确定性因素中，找出对投资项目经济效益指标有重要影响的敏感性因素，并分析、测算其对项目经济效益指标的影响程度和敏感性程度，进而判断项目承受风险能力的一种不确定性分析方法，把所有其它不确定因素保持在基准值的条件下，考察项目中每项要素的不确定性对目标产生多大程度的影响。根据不确定性因素每次变动数目的多少，敏感性分析法可以分为单因素敏感性分析法和多因素敏感性分析法，单因素敏感性分析在计算特定不确定因素对项目经济效益影响时，须假定其它因素不变，实际上这种假定很难成立，故采用不多。多因素敏感性分析法是指在假定其它不确定性因素不变条件下，计算分析2种或2种以上不确定性因素同时发生变动，对项目经济效益值的影响程度，确定敏感性因素及其极限值。多因素敏感性分析一般是在单因素敏感性分析基础进行，且分析的基本原理与单因素敏感性分析大体相同，但需要注意的是，多因素敏感性分析须进一步假定同时变动的几个因素都是相互独立的，且各因素发生变化的概率相同[9]。3.1.2敏感性模型分析步骤。（1）确定敏感性分析指标敏感性分析的对象是具体技术方案及其反映的经济效益。因此，技术方案的某些经济效益评价指标，例如：息税前利润、投资回收期、投资收益率、净现值、内部收益率，都可以作为敏感性分析指标，本文敏感性分析目标为内部收益率，缩写为IRR。（2）计算该技术方案的目标值一般将在正常状态下的经济效益评价指标数值，作为目标值，本文主要目标值为IRR=10%。（3）选取不确定因素在进行敏感性分析时，并不需要对所有的不确定因素都考虑和计算，而应视方案的具体情况选取几个变化可能性较大，并对经效益目标值影响作用较大的因素，本文主要影响因素为服务费和车辆单日行驶里程。（4）计算不确定因素变动时对分析指标的影响程度若进行单因素敏感性分析时，则要在固定其它因素的条件下，变动其中一个不确定因素；然后，再变动另一个因素（仍然保持其它因素不变），以此求出某个不确定因素本身对方案效益指标目标值的影响程度。3.2换电项目经济性测算和敏感性分析。3.2.1整车和电池基础数据。测算用的整车和电池基础数据见表2。表2整车和电池基本数据（1）项目测算以A级车作为标准车型，燃油车整车销售价为14万元，整车电耗为15kW•h/100km;（2）动力电池容量采用主流A级纯电动车容量60kW，电池类型为三元锂离子电池，循环寿命1000次，单车电池包成本为6万元。3.2.2换电网络运营基础数据。在经济性测算模型中，换电网络以单个城市为基本单位，模型以二线城市为例（表3）：（1）根据用户调研的数据，换电站的平均距离最远控制在6km，在720km2的二线城市中（直径30km），至少需要20个换电站（平均每36km2一个换电站），才能保证城市换电便利性。（2）单站单日服务车辆次数为200次，20个换电站可以满足3000台车的日常运营。3.2.3IRR关键因素设定在经济性测算模型中，换电网络以单个城市为基本单位，模型以二线城市为例，主要参数见表4。3.3IRR测算结果和敏感性分析。根据IRR测算结果得知，电费收入和让利用户幅度是影响换电网络IRR的主要因素，将2个参数进行调整（表5），在个人用户与企业用户方面可得到如下敏感度，总结如下：（1）C端场景：用户单日行驶里程较少，即使收取用户服务费，企业也难以盈利，在现有模型下，不赚钱，投入越大，亏损越大，尚无企业运用该模式。（2）B端场景：用户单日行驶里程较多，即使不收取用户服务费，IRR也能维持在10%左右，当前的主流模式。

4问题与解决方案

综上财务分析及实地调查，认为换电模式当前仍然存在6大核心问题，但也有相应的解决方案：（1）财务问题，电池成本高，投资大，企业要面对较高的财务压力，只有规模化的运营，单个城市换电网络的IRR才能达到一定的经济指标。（2）运营问题，相关运营参数直接影响IRR，企业要探索精细化的运营，应用数据平台的应用数据平台解决以上问题。（3）电池标准问题，短期内车企之间很难实现大规模的电池标准化，未来车企可以在企业内部实现2~3个车型的电池互换，车企之间推动1~2个车型的电池互换。（4）电网协同问题，换电站的电容要和当地的电网协同发展，换电网络要拿到当地较低的电价和土地资金，企业须在地方有较强的资源整合能力。（5）用户接受度，用户是把换电池当做加油还是换发动机，用户能否按照协议来用车都是现阶段需要解决的问题，提高用户体验是解决该问题的有效办法。（6）潜在风险问题，如果电池技术和充电技术的升级超预期，会在一定程度上影响换电模式的推广。不管未来场景如何，换电模式将长期存在，建议在标准端实现车端换电电池包的通用性，以及换电站设施的共享，在政策端对车电分离的商业模式给予适当的鼓励。

参考文献

[1]周远喆,许剑,李雪松.多车型换电站可行性研究[J].汽车工业研究,2019,000(001):61-64.

[2]刘朝阳,卫海岗,刘礼.电动汽车换电模式主机厂发展战略建议[J].汽车实用技术,2020,000(010):13-16.

[3]安实,赵晓晨,王健.电动汽车租赁换电设施布局研究[J].公路与汽运,2016,000(001):33-36.

[4]诸葛桥忠.新能源汽车配套充换电设备设施研究与应用[J].汽车实用技术,2020(15):22-24.

[5]符杨,邱云,郑志敏,等.电动汽车换电电池冗余度及充电规模研究[J].电源技术,2015(08):1715-1718.

[6]谢国刚,刘金桥,邢莉萍.纯电动客车充电站换电物流模式优化和研究[J].上海汽车,2013,000(004):59-62.

[7]CiweiG,XiWU,FeiX,etal.换电模式下电动汽车电池组需求规划[J].电网技术,2013.

[8]孙逢春.《电动汽车工程手册第十卷标准与法规》[M].北京：机械工程出版社，2020.

工程经济敏感性分析范文第3篇

1数据分类与财务分析

通过以上的数据准备、参数估计，可以对本项目有一个大概的了解。下面将通过具体的财务分析指标对项目进行相关的财务评价。盈利能力分析此项分析包括时间、现金、收益率三项指标。时间类指标。投资回收期分析：这一周期是企业用于投资项目所得的净现金流量来回收项目初始投资所需的年限，反映的是初始投资回收的快慢。通常情况是，当实际投资回收期大于企业要求的期限时，项目被拒绝，反之当回收期小于或等于企业要求的期限时，项目可接受。本项目中，中国企业要求的基准回收期限是10年（因国内银行贷款的还款期是10年）。该中国企业财务人员就此进行计算。根据编制的项目全投资现金流量表，发现所得税后的累计回收项目初始全部投资的年份在项目计算期的第7年末和第8年末之间。第7年末净现金流量为-446万美元，第8年末为1201万元，所以投资回收期是7.27年，即小于本项目给定的基准回收年限10年。故本项目在投资回收期指标上是可以接受的。现金类指标。这个指标要求进行财务净现值分析。财务净现值是指按行业的基准收益率，将项目计算期内各年净现金流量折现到建设期初的现值之和。本项目中采用投资人设定的10%的基准折现率，经计算本项目的财务净现值为1061万美元（所得税前），因此本项目在财务净现值指标中是可行的。收益率指标。这项指标需要分析财务内部收益率。财务内部收益率是指项目在计算期内各年净现金流量现值累计等于0时的折现率，即要求财务内部收益率大于或等于基准折现率。本项目中经计算，基准折现率为10%，财务内部收益率为12.19%，后者大于前者，因此本项目是可行的。偿债能力分析此项计算包括利息、偿债、资产负债率这三部分。利息备付率指标（又叫已获利息倍数），是指项目在借款偿还期内的税息前利润与当期应付利息费用的比值，需分年计算。利息备付率参数敏感性分析高，说明利息偿付的保障程度高，应大于1，并结合债权人的要求确定。实际计算结果，偿还期内利息备付率均大于2，故项目可行。偿债备付率指标：偿债备付率是指在借款偿还期内，用于计算还本付息的资金（EBITDA-TAX）与应还本付息金额（PD）的比值，它从还本付息资金来源的充裕性角度反映偿付债务本息的保障程度和支付能力。按正式计算偿债备付率应大于1。分析表明，该项目在整个借款偿还期内，偿债备付率均大于1.3，说明该风电项目具备较强的贷款偿还能力。资产负债率指标：此项指标是指负债总额与资产总额的比率。从长期偿债能力角度看,该指标越低，对债权人的保障程度越高，偿债能力越强；反之，则越弱。测算结果，项目在建设期资产负债率较高，最高为70.56%；之后随着工程投入运行，还款计划逐年实施，资产负债率逐步下降。该项目具有一定的偿债能力。敏感性分析此项分析是考察项目的主要因素发生变化时，对项目经效益的影响程度。其是从众多不确定性因素中找出对投资项目经济效益指标有重要影响的敏感性因素，然后分析、测算其对项目经济效益指标的影响程度和敏感性程度，进而判断项目承受风险能力的一种不确定性分析方法。单因素敏感性分析是对单一不确定因素变化的影响进行分析，即假定各不确定性因素之间相互独立，每次只考察一个因素，其他因素保持不变，以分析这个可变因素对经济评价指标的影响程度和敏感程度。单因素敏感性分析是敏感性分析的基本方法。本项目敏感性分析主要以参数分析为主，并以基本方案为基础，具体分析了工程建设投资、汇率等不确定因素单独变化（变化范围±10%）对财务内部收益率等财务指标的影响程度。附表显示，在建设投资和汇率两个变量中，最敏感的是建设投资，汇率的敏感性略低于建设投资。工程建设投资是该项目最敏感的因素，当工程建设投资增加10%时，项目投资内部收益率降低到10.02%，但仍能超过投资人设定的基准收益率10%，并大于国内风电行业的基准收益率5%，说明项目具备一定的抗风险能力。从临界点分析得出，只有当工程建设投资增加10.12%时，项目投资财务内部收益率才会低于10%。由于该电场的发电收入均为固定的美元收益，为了规避汇率风险，融资方案推荐，项目总投资70%的债务资金拟向银行申请中长期的美元贷款。汇率的变化只影响建设期从国内采购的机电、金属结构设备部分和设计院的设计费部分，敏感度系数为1.35左右。对汇率做临界点分析可看出，只有当人民币升值11.7%时，项目投资财务内部收益率才会低于10%。

2项目可行性结论

根据项目经济评价的相关理论，对某境外风电工程项目进行了系统的财务评价，深入考察了该项目的盈利能力、偿债能力及抵御风险的能力。总结全文可以得出以下结论：首先，本项目的财务内部收益率大于规定的10%的基准收益率，且其财务净现值远远大于0，投资回收期也短于行业平均的投资回收期，项目具有较强的盈利能力。其次，项目的资产负债结构合理。第三，通过对项目的敏感性分析可以看出，本项目整体风险程度较低，具有较强的抵御风险的能力。综上所述，该项目在经济上是可行的。

作者：詹平原

工程经济敏感性分析范文第4篇

Abstract: The article from embarks to the infrastructure project risk management's research, profits from project risk management theory, has carried on the simple analysis to the infrastructure project risk management pattern. And to the infrastructure project risk management from the risk classification, the project risk's recognition as well as the risk analysis method three aspects has carried on the concrete analysis elaboration.

关键词:基础设施风险识别风险管理

key words: Infrastructure risk recognition risk management

作者简介:汪春序,男,青岛大学经济学院硕士研究生,研究方向:国际金融与投资。

基础设施项目是最重要的项目类型之一。它广泛存在于社会的各个领域,在社会生活和经济发展中起着重要作用。与其它类型的项目相比,基础设施项目具有实现周期长、投入大、技术要求高、系统复杂等特性。在实现过程中面临着各种各样的风险。因此风险管理对工程项目的成功有决定性意义。本文从对国内基础设施项目风险管理的研究出发,借鉴项目管理理论,对基础设施项目风险管理模式进行了简单的分析。

按照风险管理基本理论,基础设施项目风险管理可以理解为:通过风险识别、风险估计和风险评价,并在此基础上合理地利用多种管理方法、技术和手段对基础设施项目活动涉及的风险实行有效的规划、控制和监督,采取主动行动,创造条件,尽量扩大风险事件的有利结果,妥善地处理风险事故造成的不利后果,以最低的成本保证安全可靠地实现项目的总目标的过程。

一、 基础设施项目风险的种类

任何基础设施项目面临的风险分为“整体”风险和“要素”风险两类。整体风险是指通常包含在项目协议中的风险,包括政治、法规、商业和环境风险。要素风险则是指与建设、运营、金融和项目创收等项目构成相关的风险。具体来说,一个基础设施项目至少存在以下九种风险,这九种风险是[1]:

(1) 技术风险,由于工程和设计失误导致的风险;

(2) 建设风险,由于建设技术使用不当,建设施工过程中管理不科学而导致费用增加以及建设延迟造成的风险;

(3) 运营风险,由于经营和维护成本较高从而导致入不敷出,或者由于技术原因无法正常运营而产生的风险;

(4) 收入风险,由于利用率过低,无法获取资源,价格、产品务求以及服务销售量的波动而导致的收入不足等;

(5) 财务风险,由于收入及融资成本套期保值不足所导致的风险;

(6) 不可抗拒力风险,包括战争、以及其他灾难或者天灾出现所到导致的风险;

(7) 法规/政治风险,由于计划变更、法规变更和不利的政府政策导致的风险;

(8) 环境风险,由于恶劣的环境危害所导致的风险;

(9) 项目失败,由于上述各项风险的任何组合所导致的项目失败。

二、 基础设施项目风险识别

项目风险识别的方法有很多,既有结构化方法也有非结构化方法,既有经验性方法也有系统性方法,既有定性分析、定量分析方法也有定性定量相结合的方法。主要包括以下几种:

(1)头脑风暴法。头脑风暴法是在解决问题时常用的一种方法。通常是将对解决某一问题有兴趣的人集合在一起,在完全没有约束条件的前提下,敞开思路,畅所欲言。头脑风暴法更注重提出意见的广度,而提出问题的质量并不是其追求的主要目标。因而其本身也存在一定的问题。

(2)德尔斐法。德尔斐法本质上是一种反馈匿名函询法。它具有明显区别于其他预测方法的三个特点,分别是:匿名性、多次反馈性和小组的统计回答。德尔斐法以函询的方式归纳集中了多名专家的意见和思想,经过几轮的函询,最终会形成代表专家组意见的最优的可行性方案。

(3)核对表法。核对表是基于以前类似项目信息及其相关信息编制的风险识别核对图表。核对图表一般按照风险来源排列。

(4)SWOT技术法。SWOT技术法综合比较分析示范项目的内部优势(Strengths)、内部劣势(Weaknesses)、外部机会(Opportunities)和外部威胁(Threats)等因素[2],从而识别出项目的风险。SWOT技术法需要大量的以前类似基础设施项目的风险资料,因而在资料获取方面存在一定的难度。

三、 基础设施项目风险分析方法

(一)AHP融资风险评价法

1、AHP法概述[3]

AHP (Analytical Hierarchy Process.层次分析法)是美国数学家T・L・Saaty在20世纪70年代提出的一种定性分析和定量分析相结合的评价方法,一般用于多目标多方案的决策问题。其评价的基本思路是:评价者将复杂的问题分解为若干层次和若干要素,并在同一层次的各要素之间进行两两比较,构造出判断矩阵,通过求解判断矩阵的特征向量并通过一致性检验后,确定某一层次对上一层次某一因素的相对重要性排序和层次总排序,并由各层得到的权重指标为决策提供依据。在风险评价中,可以应用AHP法确定各层次风险因素的相对重要性。

2、AHP应用在风险评价中的步骤

(1)建立风险因素的递阶层次分析模型;

运用AHP进行系统分析,首先要将复杂的问题分解为几个决策部分,把这些元素按属性的不同分成若干组,每组作为一个层次,以形成不同层次。按最高层、若干相关的中间层和最低层的形式排列起来。每一层次的元素作为判断的准则,对下一层的某些元素起决定作用,同时,该层的元素又受上层次元素的支配[4]。

(2)构造判断矩阵;

层次结构模型做出之后,评价者根据自己的知识、经验和判断,从第一个准则层开始向下,逐步确定各层诸因素相对于上一层各因素的重要性权数,然后,经过计算,排出各方案的风险大小顺序。然后按照T・L・Saaty的1-9标度法对各风险因素进行两两比较,得出第二层次对第一层次的判断矩阵A以及第三层次对第二层次的判断矩阵B1、B2、B3、B4。将专家打分进行了平均修正处理,并取整数[5]。

(3)确定权重值并进行排序;

根据判断矩阵排出风险因素的顺序计算各层元素对系统目标的合成权重,进行总排序,以确定递阶结构图中最底层各个元素的总目标中的重要程度。

(二)敏感性分析法

敏感性分析是研究项目主要因素发生变化时,项目经济效益发生的相应变化,以判断这些因素对项目经济目标的影响[6]。敏感性分析可应用于评估某种风险(可以是最主要的风险)或多个风险相互作用对项目融资的影响程度。分为单因素敏感性分析和双因素敏感性分析。

(1)单因素敏感性分析是假定某一经济活动中的其它参数保持不变,只考虑其中一个参数变化对项目经济效益的影响。分析步骤包括:确定敏感性分析的研究对象确定不确定性因素及其变化幅度计算并分析不确定因素的变动影响绘制敏感性曲线图确定敏感因素变化的临界值。

(2)双因素敏感性分析是指在投资项目的实际运作中,有多个不确定因素同时发生作用。当考虑其中两个因素时,便成为敏感面分析。双因素分析是研究两个相互独立的因素同时发生对分析对象产生的影响,以确定该项目承担的风险程度。双因素敏感性分析一般是在单因素敏感性分析的基础上,先确定出两个主要变动因素,然后再分析两个因素同时变动时对项目经济效益的影响。分析的步骤是:确定两个敏感性因素X和Y列出敏感面分析方程式,并按分析的期望值要求,将方程式变为不等式绘制分析图

(三)SCERT分析法

综合应急评价及响应技术SCERT(Synergistic Contingency Evaluation and Response Techniques)是总结英国北海油田项目工期、费用风险管理经验而提出的风险管理模式。SCERT以活动与风险的辨识为基础,能较好处理风险因素的复杂联系;它在系统中加入了对策响应节点,并引入二级风险和二级对策的观念[7]。

在运用SCERT分析法的时候,通常分为以下几步:第一步,对评估系统进行界定。在这一步当中,需要首先确定系统的风险指标。然后再此基础上对活动进行分解和辨识,对一级风险和以及对策进行辨识,对二级风险和二级对策进行辨识。第二步,评估系统的构造。在这一步中,需要运用单因素临界分析,估计风险指标在假定的几个变动程度分组下,各一级风险因素的变动区间。此外,还应考察实施了一级对策后,风险指标在上述的几个变动程度分组下,二级风险因素的变动区间。第三步,贷款风险的量化分析。第四步,在前三步的基础上进行风险评价及决策。

参考文献:

[1]达霖・格里姆赛,莫文・K・刘易斯.公私合作伙伴关系:基础设施供给和项目融资的全球革命[M].中国人民大学出版社,2008.4:175-176

[2]吴华安.丽江市污水处理示范项目SWOT分析[J].新农村建设. 2006,09.32-33

[2]徐国祥.统计预测和决策[M].上海财经大学出版社,2005:354

[3]吴艳霞,王雷,殷仲民.基于投资方角度的项目融资风险分配研究[J].重庆建设大学学报.2006,28(2):115-117

[4]高华,朱俊文. 基于AHP法的城市基础设施负债融资风险评价[J].商业研究.2009,(7):90-91

工程经济敏感性分析范文第5篇

关键词：长江上游

1．

引言

长江中下游地区是我国经济最为发达区域之一，游流域面积达100余万平方公里的长江上游地区（宜昌以上）是长江中下游地区经济发展的能源（水电）供应地和防洪减灾的生态屏障。上游地处青藏高原的东缘，地质构造构造复杂、新构造运动和地壳隆升强烈、地形高差大，受东亚季风和南亚季风的交替影响，降雨丰沛且多强降雨过程，土壤侵蚀强烈，类型多样。土壤侵蚀不仅使土地退化，生态恶化，严重的影响到上游地区的农业生产和社会经济发展，而且还为长江干支流提供大量的泥沙，影响到中游的防洪安全和长江上游的水利水电工程。在长江上游生态屏障和重大水利水电建设以及长江流域河流泥沙控制和防洪减灾工作中，需要了解长江上游的侵蚀特征。

2．

长江上游土壤侵蚀敏感性分析

应用地理信息系统、遥感技术及数字地面模型方法，从土壤侵蚀的影响因素和分布规律出发，对长江上游地区开展以水动力为主的土壤侵蚀敏感性评价。通过分析，选取影响土壤侵蚀的主要环境背景因素高程、降雨量、土壤类型、植被类型及植被指数等指标， 建立单要素的土壤侵蚀环境背景专题数字模型。

根据地形起伏度得到土壤侵蚀对地形起伏度的敏感性分布图；根据长江上游342个雨量站的资料建立降雨侵蚀力数字模型；根据长江上游土壤分布图建立土壤可蚀性数字模型；利用植被类型图结合植被指数建立植被对土壤侵蚀敏感性的数字模型。各单因素对土壤侵蚀分级标准如下（表1）：

表1 土壤侵蚀敏感性影响分级赋值标准

分级

不敏感

轻度敏感

中度敏感

高度敏感

极敏感

降雨侵蚀力

< 25

25-100

100-400

400-600

> 600

土壤(根据土壤可蚀性)

水稻土、新积土、粗骨土、沼泽土、泥炭土、寒冻土

灰褐土、褐土、黄色石灰土、红色石灰土、高山草原土、亚高山草原土、山地草甸土、漂灰土、暗棕壤

黄棕壤、表浅黄壤、黄壤性土、赤红壤、黑色石灰土、棕色石灰土、高山草甸、亚高山草甸、棕壤

石灰性紫色土、中性紫色土、黄褐土、黄壤、红壤、棕红壤、褐红壤、红壤性土、燥红土、

酸性紫色土

地形起伏度（m）

0-50

50-100

100-300

300-500

> 500

植被

沼泽、沼泽化草甸、稻田、水体、石漠或高山岩屑

其它

马尾松林、云南松林、柏木林、桉树林、亚高山常绿针叶灌丛、草原、两年三熟或一年二熟粮作、果树园

高山垫状植被、高山稀疏植被、盐生草甸、一年一熟粮作

分级赋值(C)

1

3

5