项目风险分析

3.3　项目风险分析

项目风险主要是由其决策者的投资技巧、产品的产销不稳定等方面原因造成，只有通过科学决策和加强项目生产经营管理才能有效防范和化解其风险。

3.3.1　项目风险管理的研究现状及其发展趋势

项目充满风险和不确定性是一种客观存在，特别是项目建设的前期，由于信息不准确和不充分，使项目的风险评估困难重重。随着项目建设规模的扩大、项目结构和项目环境的日趋复杂，风险管理已成为决定项目成功与否的关键因素。建设项目成功和失败的原因要比管理风险或不进行管理风险更为复杂，但经验显示，重视风险管理的项目都是成功的项目。风险管理应与项目控制和质量系统，同样应成为项目管理的重要内容。

20世纪70年代后，项目风险管理逐渐成为项目领域的研究热点。以英国为例，从1984～1999年，关于工程风险研究的PHD论文就有67篇，风险分析已成为项目决策的主要依据。在计划经济旧体制下，我国工程项目的风险由国家承担，项目各方忽略风险分析与风险管理，许多建设项目由于风险造成的损失是触目惊心的。随着世界经济一体化进程的加速，项目风险管理必将日益受到重视，将会成为项目建设前期必不可少的重要环节。

风险管理是项目策划的基本内容之一，风险管理的前提是接受不确定性的存在，并且构成相对于计划变更、结构改变和偶然事件的风险响应结构。有数种风险管理的定义，有代表性的是由Tumalaetal于1994年提出的，即风险管理发展过程的合理框架。这一过程包括风险辨识；风险评价；风险处理和风险监控。按照英国国家标准Bs8444（BSI，1996），风险管理包括5个环节：①风险辨识；②风险评价；③风险测量；④风险响应；⑤风险监测。这5个环节构成的有机循环可形成风险管理的有效系统。Willamseims（1989年）、Toakley和Ling（1991年）、Raftery（1994年）、Akintoye和Macleod（1997年）归纳了建筑业风险管理的主要技术，如概率分析、决策技术、敏感性分析、随机控制、Montecarlo模拟和风险金等。对于不同的项目应采用不同的风险管理技术。Lametal于2001年提出的模糊推理决策技术，用于大型复杂项目的风险决策；Tahetal于2000年提出的风险评估的模糊逻辑技术，用于大型工程项目的风险控制；Xu和Tiong于2001年提出的承包商报价策略的风险评估模型，可应用于承包商投标报价的决策分析。Hastak和Shaked于1999年提出的国际工程风险评估模型，从国家、建筑市场和项目三个层面的联系上，全面分析了国际工程项目风险管理的工作程序。1987年Odeyinka以尼日利亚的风险管理为例，说明某些发展中国家工程保险是管理的主要技术手段。

目前国外关于工程风险管理的研究呈现如下特点：

（1）多数风险研究仍然以定性研究为主，涉及定量研究仍然困难重重。

（2）国外多数风险研究仍然侧重于某一技术侧面，例如投标报价策略，项目决策分析、风险响应技术及国际工程的政治风险分析等。关于工程风险的系统分析仍将是今后风险研究的发展方向。

（3）随着某些计算方法的日趋成熟和计算机的广泛应用，定性与定量相结合的研究方法将是今后风险管理的发展方向。随着建筑业竞争的加剧和建设环境的变化，风险管理对项目的成功将越来越重要，风险管理作为高层的成功项目管理将在建筑业发挥更重要的作用。目前，我国关于项目风险管理的研究仅限学术界和理论分析方面，如何在项目建设前期的开发与策划阶段，系统地应用风险管理的策略与技术仍然是空白。风险管理与项目策划构成项目管理的基础，并决定能否实现项目的控制目标。加入WTO后，我国建筑业将更加国际化，建筑市场的竞争将更加激烈，建设项目的不确定性也将有所增加。因此，项目的风险管理应尽快提到项目管理的日程上来，并在我国建筑业加以推广和应用。

3.3.2　项目投资风险的防范

项目风险评价的目的：①对项目诸风险进行比较和评价，确定它们的先后顺序，便于进行风险管理。②从项目整体出发，搞清各风险事件之间确切的因果关系，以便制定出系统的风险管理计划。③考虑各种不同风险之间相互转化的条件，研究如何才能化威胁为机会。④进一步量化以识别风险的发生概率和后果，减少风险发生概率和后果估计中的不确定性。

项目风险评价的步骤：①确定风险评价基准。风险评价基准就是项目主体针对每一种风险后果确定的可接受水平。单个风险和整体风险都要确定评价基准，可分别称为单个评价基准和整体评价基准。风险的可接受水平可以是绝对的，也可以是相对的。②确定项目整体风险水平。项目整体风险水平是综合了所有的个别风险之后确定的。

将单个风险与单个评价基准、项目整体风险水平与整体评价基准对比，看一看项目风险是否在可接受的范围之内，进而确定该项目应该就此止步还是继续进行。项目风险的防范对策：

（1）提高决策者决策素质，杜绝或减少决策失误。能否选出一个发展前景良好且具有竞争力的投资项目，很大程度上取决于决策者的决策能力。为此，应将能够担任决策重任的优秀人才充实进决策层，并开展形式多样的决策理论教育培训和决策实践锻炼，以提高整个决策层决策水平，杜绝或减少决策失误。

（2）建立科学有效的决策机制。科学有效的决策机制就是按公司法人治理机制要求建立的决策运行机制，它是防范决策风险的重要保证。因此，必须依据公司法的规定，股东会、董事会、经理层、监事会分别行使各自的权利和职能，把企业投资决策活动纳入公司法人治理机制的严格监督和管理范围之内。

（3）深入调查研究，科学确定投资计划。确定投资计划是投资决策首要任务，为此必须调查市场、分析市场需求，确定符合市场需求的投资意向；应加强对产业政策的研究，自觉使企业投资活动符合国家投资需求；正确确定投资方向和投资规模。同时，要科学预测分析，选准投资方案，这是投资项目成败的关键。为此，决策者需充分倾听财会、生产、销售方面的专家意见，集中他们的智慧，提出项目的各种可能方案，并对每一种方案进行可行性论证。尤其应评估方案的风险性大小及遭受投资损失可能性大小，对各种方案权衡利弊，选出最优投资方案。

（4）充分发挥经营者积极性，提高其抵御经营风险能力。项目经营风险大小取决于项目获利能力和投资回收能力，只有在项目获利能力和投资回收能力均最强时，经营风险才最小。防范项目经营风险：一是应加快项目建设进度，节约项目投资，优质高效建好项目；二是加强项目经营管理，提高其经营获利能力；三是加强项目财务收支管理，增强其投资回收能力。

（5）建立投资责任制，把风险责任落到实处。建立决策责任制，努力提高决策水平，从而有利于防范决策风险，减少投资损失；建立项目承包建设责任制，以达到施工单位优质、高效、按期建设好项目的目的；建立项目经营目标管理责任制，促使经营者主动加强项目经营管理和财务管理，从而有利于获得更多的经营利润以及尽快回收投资，进而防范经营风险。

3.3.3　基于随机过程分析的项目风险评估方法

在传统的项目经济评价中，人们常用某一恒定的价格来衡量项目的产出收益，这种做法在操作上有明显的优越性，那就是简单易行。但是，其结果是所得到的结论与日后项目实际的运营情况相差较大。采用蒙托卡洛模拟法来模拟出的某一价格水平，对整个寿命期来说仍然为一恒定数。因此，这种方法很难准确反映出价格在服务期内随机特性。

（1）产品价格变动的随机过程。在漫长的项目服务寿命周期中，价格受到许多随机因素的影响而波动，对这种波动的确切预测是极为困难的。这一状况促使人们去寻求新的思路，也即是放弃准确地预测出产品价格的企图，而是考虑价格在寿命期内各种可能的波动过程，然后用统计模拟法来分析项目的不确定性，这就是基于随机过程分析的项目风险评价法。

在金融工程研究中，股票价格、外汇比价、众多的商品现货（如金属、石油等）价格等都被假定其运动服从对数正态扩散过程（或称布朗几何漂移运动），这些假定通常被实际的统计数据得到很好的验证。在这种情况下，我们可以用如下偏微分方程来描述其随机波动过程：

dlnSt=αdt+σdz

或表达为：

dSt=αStdt+σStdz

其中，St时间t时的产品价格；dSt在某一短时间间隔内的价格增量；dz在某一短时间间隔内的标准维纳过程增量；α价格漂移率；σ价格增长速度的标准差。

上述随机过程是一种连续的随机波动，偏微分方程中包含了价格变动的一般趋势及其随机扰动两个因素，从而使它更能反映出价格在时间序列上的动态特点。这一过程从性质上来说属于马尔柯夫过程，这就意味着价格的所有未来值只与当前时点价格、漂移率、波动率有关。这样，只要有了这三个参数，我们就可以用蒙托卡洛法模拟出今后的价格波动情况。

（2）价格随机游走的模拟与项目风险评估的计算。在方程（1）中，St是所欲模拟的某时点价格，dSt是某时点价格增量，α、σ是给定的参数，dt为模拟过程的时间间隔。由此可知欲获得价格的模拟值，关键就在于获得韦纳增量dz。由定义可知韦纳增量是标准正态变量x与时间增量dt平方根的乘积，即：

所以，只要获得标准正态分布变量即可。我们知道一个标准正态分布具有如下的分布密度形式：

其随机数可用以下方法模拟产生：设u为［0，1］分布变量，n为独立同分布随机变量数，那么：

近似地服从标准正态分布的变量。当n越大时，其准确度越高，实践表明，当n= 12时，其近似程度就已相当满意了。这时我们有：

通过上述的随机模拟方法，我们便可以得到在项目服务年限内各年度的点价格系列。利用这些点价格便可计算出相应的评价指标，如NPV等。每一次点价格系列模拟得到一个指标值，依此可重复模拟m次，获得m个指标值。将这m个指标值作为样本点，我们可以估计其均值、方差、NPV小于零的概率等，从而达到风险评估的目的。这一过程涉及伪随机数的产生和大量的数据计算，由此需要借助于电子计算机。就目前而言，电子表格软件（EXCEL，LOTUS等）是实现上述计算的最佳选择。它可通过函数获得［0，1］区间上均匀分布的伪随机数、可以通过单元之间联系实现表格计算，还可利用其财务函数计算NPV、IRR，最后可以利用其统计函数计算均值、方差等，使用非常便利。

一个分析简例，某金矿开采项目有关数据如下：

基本建设投资　　　　　1000万元

年运营成本　　　　　　350万元

年产金矿　　　　　　　6万克

预计金矿投产时的价格　100元/克

资本折现率　　　　　　8%

矿山服务年限　　　　　6年

在本例中，假定黄金价格与国际市场价格相同，并按固定的汇率换算成人民币。从近几十年来国际黄金价格变动趋势来看，其增长速度为一个很小的价值，或者可以说黄金的实际价格有显著的上扬或下跌长期趋势，因此在本例分析中假定α值每年为0，1%和2%，并根据其波动的历史数据分别设置了5%，10%和15%的波动率。

用前述模拟方法可获得第2～7年的可能价格，并据此计算出此项目净现值的期望值、标准差和项目净现值出现负值的概率。项目净现值为负值的概率对于决策者来说是一个非常重要的信息，因为它能告诉人们此项目在多大程度上失效。表6—3—1展示了采用随机过程模拟所得到的项目风险评估结果。

表6—3—1　

注：（1）∑（NPV）表示NPV期望值；（2）5表示标准差；（3）ρ（NPV＜0）表示NPV小于零的概率。

从表6—3—1可以看出项目的效益及风险状况随着α和σ的变化会产生很大差异。在无明显的价格上涨趋势（α= 0）、且波动率也较小时（σ= 5%），项目模拟的NPV结果与在确定性条件下较接近。但这时可以看出它存在8%概率时NPV为负值。作为一种很好的情况，价格上扬率2%，波动率仍为5%，其结果是NPV期望值增加为258万元，而其数值为负的概率只有3%。一个人们不愿意看到的结果是当α为零而波动率却很大（σ= 15%）时的情形，这时虽然NPV的期望值可达149.2万元，但是其出现负值的可能性却高达37%。其风险之大不言而喻。上述后两种情况的悬殊如此之大，其原因都是由于该项目第一年以后黄金价格随机游走的模拟选取了不同的参数所致。由此可见，考虑项目寿命期中的价格变动情况对项目的风险分析是非常重要的。

3.3.4　 GERT在风险管理中的应用

（1）随机网络的构成与特点。图示评审技术GERT（Graphical Evaluation Review Technique）是60年代才发展起来的一种新型广义的随机网络分析方法。GERT是解决随机网络时间进度、费用、资源以及其他方面的规划、评价、监督、控制问题的有力工具，也用于风险评价。60年代，美国在阿波罗登月计划中首次运用GERT分析方法，以确定系统的最终发射时间，获得了巨大的成功。

随机网络的表示同CPM和PERT网络一样，是由节点和连接节点的弧组成。不同的是，节点要分为两侧，即输入侧和输出侧。输入侧有三种逻辑关系，输出侧有两种逻辑关系。输入侧和输出侧的逻辑关系组合起来可以得到六种不同的节点，如图6—3—1所示：

图6—3—1　随机网络的构成

GERT网络图是由节点、枝线、流三个要素组成。

——节点。在GERT中节点有输入端和输出端构成，表示一定的逻辑关系。

互斥型输入：至该节点的任一活动实现，该节点实现，但在给定时间上，只有一个活动能实现。

兼有型输入：通向节点的任一活动实现，该节点即实现，而节点实现的时间是通向节点的各活动中时间最短者。

汇合型输入：当所有引入此节点的活动都实现时，该节点才实现，节点实现的时间是各活动中时间最长者。

肯定型输出：由此节点引出的活动迟早都实现，即自该节点发出活动被完成的概率为1。

随机型输出：当节点实现时，所有从该节点引出的活动中只有一个活动按一定的概率得以实现。

——枝线。枝线又称有向边或传输元素，可以表示具体的活动，也可以表示活动的结果，或两活动间的相互关系。

——流。流是反映网络中的各种定量参数和节点间（或枝线）的相互制约关系，如活动的时间、费用，消耗的各种资源、效益以及实现的概率等。

与CPM、PERT等网络图相比，GERT的优越性体现在：

——节点和枝线不一定都实现，实现的可能性取决于节点的类型和枝线的概率系数。

——活动时间t为概率型，按随机变量分析。

——活动的流向不受限制，允许环路的出现。

——节点间可以有一条以上的枝线。

——可能多个起点或终点，即允许多个目标的存在。

（2）图示评审法求解投资风险问题的一般步骤：

——根据实际系统或问题的基本特征，找出反映投资风险的主要因素，构造GERT模型。

——收集网络中各项活动的实现概率和实现时间（费用）的概率分布基本参数。

——应用梅森（Mason）公式，确定网络的特征传递系数WE（S）及当M_E（S）｜_s=0=1时的实现概率P_E=WE（S）｜_s=0。

——求出特定节点实现时间（或费用）的期望值，即为随机变量的n阶原点矩和风险的绝对度量（t）和相对度量（风险度）RD=（t）/E（t）。

（3）实例分析。某零件需经过多道加工、检查程序，才能完成全部制作。首先，该零件由节点1进入加工过程，经过加工1工序4h后送到检查1工序。检查1工序完成时间拟服从指数分布，均值为1h，方差也是1h；检查1工序完成后零件有25%要送到加工2工序再加工，有75%直接送加工3工序进行最后加工。然后，经再加工的零件还要经过检查2工序，30%的零件仍不成功而成为废品，70%的零件也送到最后加工工序，该工序完成的时间有60%的可能要用10h，40%的可能要用14h（两个并联工序）。不论两者哪一个加工完的零件均仍有5%的废品，剩下的95%便是成品。

图6—3—2　某零件加工随机网络

图6—3—2描述了零件加工的全过程，网络中各工序的参数如表6—3—2所示，问成批生产这种零件，每个成品平均需要多少时间？成品率是多少？风险度有多大？

表6—3—2　某零件加工随机网络图资料

表6—3—2说明：工序2—3，2—5，4—5，4—7的时间参数服从指数分布，它们的分布密度函数分别为：

f₁（x）= e^-1（μ=0，λ= 1）

f₂（x）=

将μ和λ值分别代入指数分布密度函数的矩母函数e^μS（1-）^-1中，可分别求出上述工序的矩母函数。

根据梅森公式，从节点1到节点8（不考虑I，J工序和节点7）的等效函数为：

因此，成品率为：

P_E=W_E（0）=0.95×（+0.75）（0.6+0.4）=0.879=87.9%

成品完成的矩母函数：

M_E（S）=WE（S）

成品完成的时间：

T_E（即E（t））=

由此可以看出，零件加工过程要承担失败的可能性为1-87.9%= 12.1%。取得一件合格品平均需要时间为18.54h。离散程度，即风险为2.79h，风险度为15.05%。由此可见，该零件加工成功与否及其加工时间要承担的风险不容忽视。因此，在零件加工过程中，要严格掌握概率型输出的节点2、4、6的变化，减少加工时间，提高成品率。

GERT对零件加工过程的分析方法同样适用于对投资项目的工期与费用估计。GERT可以直观形象地描述影响工期与费用的风险因素及其相互关系，并可估计出各风险因素对活动的工期和费用的影响程度，为决策者提供一整套可能发生的各种情况，并为决策者提供控制风险的主要方面，为投资项目能以最少费用按期望完成提供科学管理依据。