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浅谈基于解释结构模型的电力投资风险因素分析

时间:2006-11-22栏目:证券论文

  浅谈基于解释结构模型的电力投资风险因素分析
  
  [摘 要]本文从定性的角度给出了发电行业投资风险的影响因素,并对各个风险因素如何对电力行业投资产生影响,以及影响力的大小等问题进行了具体分析;针对发电行业投资风险影响因素,建立了解释结构模型(ISM),运用此模型对发电行业投资风险进行层次划分,找出了各个风险因素的主次关系和内在联系,便于投资者抓住主要风险进行控制,通过具体案例分析了该方法的科学性和可行性。
  
  [关键词]电力投资;风险评估;解释结构模型
  
  1 电力投资风险因素的解释结构模型分析
  
  1.1 ISM简介
  
  ISM是美国J.华费尔特教授于1973年作为分析复杂的社会经济系统有关问题而开发的。其特点是把复杂的系统首先分解为若干子系统(要素),然后分析组成复杂系统大量要素之间的二元关系,并最终将系统构造成一个多级递阶的结构模型。
  
  1.2 确定电力投资项目所面临的风险因素集
  
  通过资料的分析和对现有技术人员风险管理经验的调研以及对不同层次需求的了解,本文从一般风险管理的角度出发,以发电行业项目投资风险为例,归纳出实施过程中面临的主要风险因素有:电价风险;建设成本风险;融资风险及汇率风险;发电成本风险;电力产业结构调整;国家税收、能源、环境政策;排污费;洁净替代能源的价格;国家GDP的增长;电煤价格风险;市场供求关系;电力市场体制的改革;新能源的开发及应用。于是,就得到发电行业投资风险系统的要素集S={S1,S2,S3,…,S13}.需注意,这里所列的要素集及其相关关系,只是一种典型条件分析的结果。在具体应用时,可视项目的具体情况对风险要素有所增减或对要素影响关系有所调整。
  
  1.3 建立风险结构关系的邻接和可达矩阵
  
  下面开始通过ISM模型逐步分析风险之间的结构关系。
  
  设影响发电行业投资风险的n个要素构成集合S={Si︱i=1——n}.对应上文,n=13.由表1可以建立要素集合的邻接矩阵A=(aij)m×n A表示了不同风险要素之间的直接结构关系。其中,当某两个风险要素之间存在关系时,矩阵相应位置的值置为1,否则置为0,即:
  
  aij=[JB({]1,i≠j且Si、Sj有直接关系时
  
  0,i≠j且Si、Sj没有直接关系或i=j[JB)]
  
  1.4 对可达矩阵进行级间划分
  
  所谓级间划分,就是将不同风险划分为不同层次,以便风险管理者在进行管理风险时,做到事先心中有一个孰先孰后、孰重孰轻的框架。首先了解几个概念。可达集:将可达矩阵第Si行中所有元素为1的列对应的要素组成的集合定义为要素Si的可达集,用R(Si)表示。前因集:将可达矩阵第Si列中所有元素为1的行对应的要素组成的集合定义为要素Si的前因集,用T(Si)表示。最高级要素集:若R(Si)∩T(Si)=R(Si),则定义R(Si)为最高级要素集。由此定义可知,当R(Si)为最高级要素集时,Si影响的要素(构成S的可达集)完全包含在影响Si的要素(构成Si的前因集)中,这说明,R(Si)中的要素均能在T(Si)中找到Si的前因。
  
  下文首先按上述定义,从式(1)结果中找出最高级要素。
  
  由M知:R(Si)={S1,S4,S8,S10,S11,S13},T(S1)={S1,S2,S3,…,S13}.因为R(S1)∩T(S1)={S1,S4,S8,S10,S11,S13}=R(S1),故R(S1)是最高级要素集。同理,R(S2)={S1,S4,S8,S10,S11,S13},T(S2)={(S2)}.因为R(S2)∩T(S2)≠R(S2),故R(S2)不是最高级要素集。
  
  类似的,可判断R(S1),R(S4),R(S8),R(S10)和R(S13)也为最高级要素集。由最高级要素集对应的要素组成第1级L1={S1,S4,S8,S10,S11,S13}.在可达矩阵中,划去L1要素对应的行和列,得到第2级可达矩阵,见表1.
  
  在第2级可达矩阵基础上,依据最高级要素集的定义,判断出R(S2)、R(S3)、R(S7)和R(S12)为最高级要素集。由此时得到的最高级要素集对应的要素组成第2级L2={S2,S3,S7,S12}.再从第L2级可达矩阵中划去L2要素对应的行和列得到第3级可达矩阵。
  
  1.5 建立骨架矩阵N和结构模型ISM
  
  将某一级内完全连通的要素称为强关联要素,所谓完全连通,是指这些要素之间互为前因、互为后果关系。根据这一定义,可判断出在L1—— L5中,只有L1中的要素S1与S4,S8,S10,S11,S13是强关联要素。可以将S4,S8,S10,S11,S13减掉,只选择S1为代表要素建立骨架矩阵。骨架矩阵实际上就是一种缩减的可达矩阵,参见表2.
  
  2 火电项目投资风险结构分析案例
  
  1 案例条件
  
  东南沿海M城市计划于2009年在其郊区投资300×2MW的燃煤机组,以满足未来社会经济发展的需求。M城市附近没有可以开发的水电资源,国家也没有在该城市发展新能源的计划,但该城市附近存在煤炭企业,所以火电是其最佳的选择。然而,该项目面对煤炭价格持续走高、电力市场改革步伐加快、国家先后颁布了一系列高成本使用能源的约束政策与环境保护措施等不确定因素,会给项目投资带来风险。如何规避投资风险、提高竞争力成为该电力投资项目风险管理需要重点考虑和解决的问题。
  
  2.2 风险结构分析结果
  
  下文将利用上节解释结构模型分析的结果对该城市火电项目投资风险的主要因素进行解释性分析。第1级的6个要素存在一般意义上的强关联关系。但从该城市火电项目投资的总体形势看,有些要素自身还处于发展初期或所占规模很小,难以在风险总量上对项目投资构成威胁。例如,因为该城市附近没有可以开发的水电资源,同时国家也没有在该城市发展新能源的计划,因此替代能源和新能源在M城市火电项目投资中的影响基本可以忽略不计,于是可以在对此火电项目投资风险的主要因素进行解释性分析时省略要素S8与S13.另外,考虑到该城市属于旅游城市,重工业在其总的工业中所占比重不高,出现电力短缺局面的概率很低,故要素S11也可以省略。另外,在考虑第2级要素对第1级要素影响关系方面,鉴于M城市是旅游城市并对环境质量要求较高,所以需要重点考虑排污费、电力市场化改革对上网电价的影响;由于上面忽略了S11,故可以去掉第3级(S9),并认为第4级(S5)直接对电力市场改革产生影响;同时,将第5级(S6)分成环境政策、能源政策和税收政策三个子要素。这样,表1可以变成表2所示为第4级(S5)直接对电力市场改革产生影响;同时,将第5级(S9)分成环境政策、能源政策和税收政策三个子要素。这样,表1可以变成表2所示形式。
  
  由表2并结合该城市特点可以清晰地看到:环境、能源、税收政策是影响该火电投资项目风险的根本原因,而该城市是旅游城市的特点使得环境这一问题更加严峻。另外,电煤价格、燃料外的发电成本和上网电价是风险管理需要重点关注的要素,控制好它们,项目的风险管理就成功了一半。目前,火电企业中电煤价格在发电成本中约占60%,而该城市如何利用附近有煤炭企业这一优势,在厂网分离、竞价上网的电力市场环境中提高自身竞争力显得尤为重要。同样,如何控制火电企业的运营成本对降低上网电价也有着极为重要的意义。
  
  综上,该项目在注意控制第1级要素风险的同时,必须提高对排污费的重视程度。这是由该城市的旅游城市特点决定的。虽然这点不属于第1级要素,但对该城市火电投资项目而言,其重要性不亚于第1级要素。 3 规避风险的建议性措施
  
  对于电煤价格风险,发电企业为了获得稳定而相对廉价的煤炭供应,必须尽量减少中间环节,M城市正好可以与附近煤矿企业进行长期合作,或将其收购不失为一种明智的做法。对于降低燃料外的运营成本,可以通过加强内部成本管理,在各个环节上降本挖潜增效。至于排污费的问题,现在主要的手段还是通过技术改造来减少废气废水的排放,如对焚烧炉进行脱硫改造,可以减少二氧化硫的排放;虽然这些改造将提高建设成本的风险,但从长远来看还是利大于弊。
  
  3 结 论
  
  影响发电行业投资风险的因素很多,本文用系统工程的方法剖析了发电行业投资风险的影响因素并建立起解释结构模型,可对于投资者发挥如下一些积极作用:有助于投资者理清各个风险因素之间的内在联系。发电投资风险是一个相互影响的整体

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