传统投资决策法（共5篇）
传统投资决策法 篇1
随着医疗技术的快速发展和医疗设备的日新月异, 医院要在激烈的竞争中占有一席之地, 就得发展医院核心业务以及购置先进的医疗设备来协助医疗工作使其更具有客观性、精确性和及时性。长期以来, 由于医院管理缺乏, 对投资前期的分析和评估工作认识不够, 因而造成了部分购置设备行为的盲目性, 带来一些不必要的损失和浪费。鉴于以往的经验和教训, 医院应运用投资分析指标来评估和论证大型医疗设备购置的可行性。减少医院在购置大型设备时一次性的资金投入, 使医院在激烈的竞争中更具有持续发展的能力。
一、筹资方式的分析对比
1.融资租赁比银行贷款筹资速度快。融资租赁筹资购置设备方式更为灵活, 可缩短设备购进、安装时间, 可将设备尽快投入医院的经营服务中。
2.融资租赁比银行贷款限制条件相对要少。
3.融资租赁的资金成本要高于银行贷款的资金成本。
二、投资的决策分析
医院决定从国外购进立体定位射波手术平台医疗设备, 该设备的购置费用预计为10 000万元, 使用年限为5年, 其残值率为5%, 预计每年能为医院带来直接经济收入4 000万元。医院现分析两种方案可行性:方案一是从银行贷款购买设备。由进口公司负责引进收取的手续费为设备价值的10%。一年后可以投入使用。银行贷款年利率为6%, 在前3年中每年年末等额支付全部本息, 医院自行维修, 设备年维修费用总计为1 200万元。方案二是租用该设备。按租赁合同, 租赁期限为5年, 如果承租方要提前中止协议, 需提前一年通知出租方。年租赁费用2 200万元, 由出租方负责所有维修。使用之初预付定金, 定金为设备价值的10%, 定金冲减最后一期的租金。订金支付可立即使用设备。两方案均按直线法计算折旧。现运用净现值法对购置成本及未来的现金流入、流量进行决策分析, 从中选出最优方案。
1.净现值理论
净现值是指在项目计算期内, 按行业基准收益率或其他设定折现率计算的各年净现金流量现值的代数和。本方法是将所有未来现金流入和流出都要按预定贴现率折算为相应的现值, 然后再计算相应差额。项目在整个寿命周期内考虑到资金时间价值后, 以现值表现的净收益, 若净现值>0, 即贴现后现金流入大于贴现后现金流出, 投资项目的报酬率大于预定的贴现率, 方案可行;若净现值<0, 即贴现后现金流入小于贴现后现金流出, 该投资项目的报酬率小于预定的贴现率, 方案不可行。当净现值为正数时, 说明该投资有可能带来经济效益;反之, 则是亏损;当净现值为零时, 只是保本投资。
2.净现金流量
净现金流量是指项目计算期的每年现金流入量与现金流出量之间的差额所形成的序列指标。它是计算项目投资决策评价指标的重要依据。医院购入该设备, 两种方案的现金流量如表1、表2所示。
计算过程:项目计算期为5年
借入资金=10 000× (1+10%) =11 000 (万元)
折旧= (11 000-11 000×5%) /5=2 090 (万元)
残值回收=11 000×5%=550 (万元)
前3年等额还本利=11 000 (A/P, 6%, 3) =11 000×0.37 411=4 115 (万元)
计算过程:支付订金=10 000×10%=1 000 (万元)
3.项目投资的指标比较分析
项目评价时, 如果投资方案的净现值大于或等于零, 该方案为可行方案;如果净现值小于零, 该方案为不可行方案。
①贷款购置设备方案:
净现值NPV贷=∑NCFn=i (P/A, i, n)
=NCF0+NCF1 (P/F, 6%, 1) +NCF2-4 (P/A, 6%, 3) (P/F, 6%, 1) +NCF5 (P/F, 6%, 5)
=0+890×0.943+775×2.673×0.943+5 440×0.747
=839+1 953+4 064=6 856 (万元)
②租赁购置设备方案:
净现值NPV租=∑NCFn=i (P/A, i, n)
=NCF0+NCF1-5 (P/A, 6%, 5) +NCF5 (P/F, 6%, 5)
=-1 000+1 800×4.212+1 000×0.747
=7 328.6 (万元)
4.结论
净现值NPV租大于净现值NPV贷, 均大于零, 因此, 我们得出结论租赁购置本设备的方案是最佳方案。
传统投资决策法 篇2
一、实物期权法的应用框架
期权是指以付出一定的代价为条件,给予期权的持有者买入或卖出某种资产的权利。期权的研究对象最初只限于金融资产,如股票等,随着期权理论与方法的发展,期权拓展到了实物期权。实物期权法是以期权定价理论评估实物资产的一种方法。Myers于1977 年指出,一个投资项目产生的现金流量所创造的利润是来自于目前所拥有资产的使用,再加上一个对未来投资机会的选择,亦即企业可以取得一个权利,在未来以一定的价格取得或者出售一项实物资产或者投资计划,而取得此项权利的价格则可以使用期权定价公式计算出来,实物资产的投资可以应用类似于评价一般金融期权的处理方式来进行评价。Myers进一步认为,当投资对象是高度不确定的项目时,传统净现值理论低估了实际投资;期权分析对公司成长机会的合理估价是重要的,许多公司的实物资产可以看成是一种看涨期权。实物期权法在实践中的应用框架可以如下设计:
(一)识别项目的期权特性
期权具有隐蔽性,不是任何投资项目都可以用实物期权的方法来进行价值计算,只有通过对投资项目的特性进行分析,才能发现其中的期权特性。比如根据管理者对未来选择的管理柔性的大小确定其是否是期权,根据资产未来价值下降或上升时管理者的选择方式确定是看涨期权还是看跌期权,在此基础上确定对应的行权价格、行权时间和现行资产价格等。
(二)参数估计与模型选择
根据市场数据估算相关参数,如项目的未来的现金流量、折现率、项目计算期和现金流的波动程度等。期权定价模型有:Black-Scholes模型、有限差分方法、二叉树模型、蒙特卡洛方法等,其中最常用的方法是Black-Scholes模型。Black-Scholes模型共涉及5 个参数,分别是标的资产的价格S,执行价格X,无风险利率r,距到期日的时限t,标的资产价格的波动率 σ,其看涨期权的价值。
(三)检查结果并改进投资设计
通过B-S模型的计算,可以初步判断出投资项目的可行性,但是,还要以市场实际情况为基准,检查实物期权定价结果的合理性,重新审视投资风险以及可能的投资策略、相关参数,对风险投资项目采取分段投资降低风险,改进投资设计,扩大战略决策方案个数,从而提高项目投资的价值。
以上分析框架可用图1 表示。
二、实物期权法的应用实例
(一)案例背景
(1) 内蒙古稀土投资的历史与现状。内蒙古是我国重要的稀土生产基地,而内蒙古最重要的稀土生产地是包头市的白云鄂博,20 世纪80 年代初期包钢选矿厂开始生产高品位稀土精矿。包钢稀土(集团)高科技股份有限责任公司(以下简称包钢稀土)是我国稀土行业的龙头企业,公司以开发利用世界上稀土储量最丰富的白云鄂博稀土资源为主要业务,资源优势突出,同时经过多年发展,积累了雄厚的技术实力,旗下有科研实力强大、闻名全国、享誉世界的包头(包钢)稀土研究院。目前,包钢稀土产业已具备年产稀土精矿20 万吨、稀土产品折氧化物6 万吨以上的生产能力。
(2)案例基本假设。现有包钢稀土下属某稀土矿,其储量为含有稀土氧化物30 万吨,假设都为氧化镧,开采输出率为每年6 万吨。稀土价格预计以每年5%的速度增长,公司在未来五年内拥有对此矿的开采权,管理者可以根据市场行情和国家政策的变更对该项目进行停产、减产和扩产的调整,因此该项目具有实物期权特性。开采该稀土矿的初始投资估计为308 亿元,开采成本为每年5 亿元,且开采成本随着物价、人员、开采难度的增加而以每年6%的速度增长。据网上数据显示,2014 年11 月21 日规格为La203/TREO99.0-99.9%的氧化镧的市场报价为12 万元/吨。
(二)模型参数测算
B-S模型有5个参数,现对相关参数进行估计。
(1)无风险利率的估计。在财务学的研究中,一般无风险利率以国债利率替代,本文也同样采用国库券利率作为无风险利率。我国发行的凭证式国债和记账式国债的年限一般是3 年和5 年,所以本文从WIND数据库中下载了1993 年到2014 年所有的3 年期和5 年期的固定利率国债的利率数据,具体利率趋势如图2 所示。
为了反映保证确定的无风险利率更具有代表性,本文对数据的处理方法是先对3 年期利率和5 年期利率分别进行算术平均平均,然后对二种利率再进行算术平均。3 年期平均利率为2.8341%,5 年期平均利率为3.4371%,,所以估计的无风险利率
(2)实物期权行权价格的估计。行权价格是指开始确定的、期权的持有者在期权到期时行使权力购买资产的价格。实物期权的行权价格用以下公式计算:
期权执行价格L=开采稀土矿的初始成本+稀土开采成本的现值
其中,开采稀土矿的初始成本指稀土矿在最初(0 时点)的投资总额,包括设备的购买、土建施工的支出、人员工资等;稀土开采成本的现值指,在未来的每一时点,稀土开采的成本支出,包括材料费、动力费、开采工人工资等。
(3)实物期权的行权时间的估计。实物期权的行权时间就是实物资产投资的项目存续期,在项目周期内,管理者都有权根据环境等不确定因素的情况,调整项目的进行,所以从行权时间上看,该案例的实物期权的行权时间为5 年。
(4)实物期权标的资产当前价格。根据估值理论,资产的价格可以用该资产未来创造的现金流量的总现值加以确定,即其中CFt是未来的现金流量。在稀土开发项目中,项目所创造的现金流量用项目的稀土产量乘以稀土价格确定,由于稀土是稀缺资源,供不应求,所以一般采用现金结算,不存在赊销的情况。
实物期权标的资产的当前价格S=每年开采并出售稀土的现金流入的现值。
(5)资产收益率变动的标准差。实物期权法中,估计项目资产收益率的标准差是一个难点和重点的方面。本例中,为了使估值过程更合理,从三个角度分别确定资产收益率的标准差,经过比较选择后确定最终的标准差,并分别代入B-S模型。
一是可比公司法。可比公司法是在无法直接确定标的资产的收益率的标准差的情况下,可以利用在行业、资产规模、风险等相近的其他公司的收益率的标准差替代。选用来自可比公司的证券作为类似证券,类似证券的历史收益分布可以近似地作为实物资产的波动率。需要对可比公司股票数据对数化,测算其变化率,进而作为标的资产的波动率。因为本案例选用的是包钢稀土公司下属的煤矿为例,所以,可以合理假定该项目的风险等级与包钢稀土公司相同。因为包钢稀土公司是上市公司,这样,通过计算其股价的标准差,来确定该项目的标准差。
本文利用WIND数据库,下载了包钢稀土股票1997 年9 月24 日到2014 年11 月24 日共计4153 个交易日的收盘价,利用STATA11 进行了样本描述性统计分析,结果如表1。其中,股票投资的收益率的标准差 σ 为18.56924。
二是指数法。指数法是指利用稀土(申万)指数来确定稀土市场的收益的波动程度。因为该项目是稀土的开采与售卖的项目,其收益与稀土的市场价格直接相关,所以,用稀土市场指数来反映项目的收益的波动程度比较客观。本文利用WIND数据库,下载了稀土(申万)指数从2000 年1月4 日至2014 年11 月24 日的共计3600 个交易日的指数,利用STATA11 进行了样本描述性统计分析,结果如表2。通过表2 可知,稀土市场指数的收益标准差为3174.612。
三是现货法。现货法是指利用稀土产品的现货交易价格来确定稀土市场的收益波动程度。稀土产品作为稀土矿开发的下游,其价格的波动与稀土资源的开发密切相关,所以,用稀土产品的期货价格来确定该项目的收益的波动程度也符合实际情况。本文利用WIND数据库,下载了氧化镧:La2O3/TREO99.0-99.9%从2006 年10 月18 日到2014 年11月21 日之间的周交易价格,其价格变动如图3 所示。
利用STATA11 进行样本描述性统计分析,结果如表3。从表3 中可知,氧化镧的现货市场收益的标准差为26.4166。
从以上三种方法的结果可以看出,指数法算出的标准差(3174.612)较大,这说明稀土指数的变化较大,其原因可能有:一是指数的设计存在一定的问题;二是稀土指数包括了各种稀土产品的价格变化,影响因素较多,所以指数波动较大。因此,该方法算出的标准差不适用。而利用可比公司法和现货法算出标准差相差不大,并且标准差值适中,所以可用性较强。本文的研究重心在于实物期权方法的应用,在不影响决策结果的前提下,并不追求数据的精度,所以,本文案例中用到的标准差采取折中的方法,对可比公司法和现货法算出的标准差进行简单算术平均并取整,即:
(三)案例分析
(1)传统NPV法的决策。
第一,现金流量的估计。现金的流入量是该项目每年的销售收入,即销售数量与销售价格的乘积;现金流出量是该项目的每年的开采成本。比如,第一年的现金流入=6万×12 万×(1+5%)=75.6 亿;第二年的现金流入=6 万×12万×(1+5%)2=79.38 亿;以后各年,以此类推。第0 年的现金流出=-308 亿,是已知;第1 年的现金流出=5 亿×(1+6%)=5.3 亿;第2 年的现金流出=5 亿(1 +6%)2=5.62 亿;以后各年,以此类推。
第二,折现率的确定。根据包钢稀土2013 年年报,该公司2013 年的净资产收益率为20.1%,为便于查表,可以认为股东的必要报酬率为20%,20%可做为该项目的折现率。
第三,计算结果。具体计算过程与结果,参见表4。
计量单位:亿元
第四,决策结果。因为该项目的净现值为-57.74,小于零,所以该项目按传统的NPV法决策的结论为不可行,应放弃该项目。
(2)实物期权法决策。
第一,确定项目的期权特性。由于对该项目管理者可以根据环境的变化进行停止经营的权力,所以该稀土矿项目具有推迟期权的特性。
第二,参数估计。根据前述内容,该期权的相关参数为:无风险利率3.1356%;行权价格L=开采稀土矿的初始成本+稀土开采成本的现值=308+5.3×0.8333+5.62×0.6944+5.96×0.5787+6.32 ×0.4823 +6.7 ×0.4019 =325.51;行权时间t为5 年;实物期权标的资产的当前价格S=每年开采并出售稀土的现金流入的现值=75.6×0.8333+79.38×0.6944+83.35×0.5787+87.52×0.4823+91.9×0.4019=245.5;资产收益率变动的标准差为22。
第三,模型选择与计算。模型选择为B-S模型,把上述相关参数代入B-S模型,计算结果如下:
期权的C=S×N(d1)-Le-r TN(d2)=245.5×1-325.51×2.7183-3.1356%×5×0=245.5
这个复杂的计算过程,可利用EXCEL工具实现。
第四,计算实物期权法下项目的价值。实物期权法下,该投资项目的价值=传统的项目净现值+项目所含实物期权的价值=-57.74+245.5=187.76。
第五,决策结果。传统NPV法的计算结果表明,应该放弃对此稀土矿的投资; 而运用实物期权法的评价结果却表明,该项目的价值大于0,所以投资该项目可行,可以进行投资。
(四)案例评析
(1)实物期权法的优势。从案例的计算过程可以看出,实物期权法比传统的NPV法更具有实用性,主要体现在:一是反映了管理者的战略灵活性,而这种灵活性具有价值,最终使整个项目具有经济性,减少了企业做出错误决策的概率。二是模型计算中需要的参数,全部基于市场的真实历史数据来确定,排除了人为的主观。比如实物期权法中的无风险利率采用国债利率,收益率的波动是基于市场历史数据而确定,而净现值法中的折现率利用投资者的必要报酬率,其合理性难以判断,现金流量的增长的速度人为估计,主观性强。
(2)实物期权法的局限。尽管实物期权法引入项目投资决策的领域有其科学性,但是通过本案例的分析还是发现该方法存在一定的局限。一是实物期权方法不是对金融资产期权定价的简单引入,要在对期权定价理论深入理解的基础上建立恰当的模型,才能正确解决不确定环境下的投资项目决策问题。同时,计算过程与模型太复杂,在企业现实中应用时,很难得到企业实务界的认可和应用。二是实物期权的计算方法仍是在计算传统NPV的基础上,而NPV的评估具有很大的主观性,尤其在不确定的环境中,NPV很难进行精确的评估。所以,尽管实物期权法客观性增强了,但还是有很多的人为估计,比如未来现金流入量和现金流出量的估计。三是实物期权只能处理简单的基本期权问题,不能够正确处理较为复杂的复合期权。实物期权中用到的相关参数,也需要一个相对稳定的外在环境,才能确定出来,当有项目进行更新、中途改变投资战略、技术变革等,实物期权很难胜任评估。
三、结论与建议
通过以上案例分析,本文认为,实物期权法在稀土资源开发投资的项目决策中,还是具有很大的应用价值的,对提高内蒙古自治区稀土资源的开发与投资具有一定促进作用,管理层应在实践中大力推进其应用。
(一)政府在制定稀土开发战略政策和规划时应引入期权的思想
从1985 年开始,我国开始实行稀土产品出口退税政策,使我国稀土对外出口量不断增多,但是随之带来的资源过度开采、环境污染和资源枯竭问题,使政府稀土开发的政策转向出口配额、开采配额、限制外商建立稀土矿山企业、取消出口退税、停止发放开采许可证等限制性政策。实际上,对稀土这种战略性资源的开发政策和战略的制定,可以引入期权的思想,政策的制定应更具有灵活性,而不是单纯地鼓励或限制,应在政策和发展战略中加入一定的弹性,这样,政府监管部门可以根据环境的变化调整稀土发展政策,给企业的投资决策增加价值,从而有利于调动企业投资的积极性和成功率,促进稀土开发的良性发展。
(二)推进企业的稀土投资决策时利用实物期权法进行可行性分析
目前,企业在申报和立项相关稀土开发项目和企业时,在进行可行性分析时,都采用的是传统的NPV法来进行项目的可行性论证,企业为了使NPV值为正,对NPV法中用到的参数进行了有利于自己的估计,不符合现实中的情况,所以,申报的项目的NPV值没有为负的情况,显然,这是不科学的。而在稀土开发中引入实物期权法,使企业能够尊重事实,不进行造假,即使NPV为负,也可以带来项目的正的价值。这样,企业会认真进行项目的可行性分析,充分考虑项目的未来风险和资产收益的变动,对项目最终的成功也有促进作用。所以,政府监管部门应倡导企业在进行稀土开发项目申报时,主动采用实物期权法进行项目可行性论证。
(三)监管层应采取相应政策降低实物期权法在企业的应用门槛
实物期权法在实务中难以得到有效应用的原因是其难度太大,一是理论基础难以理解,二是模型参数准备和计算难度大。为了解决这个问题,一方面政府应通过行业协会、项目主管部门等渠道大力宣传这种方法基本原理和应用价值,提高企业界的认训;另一方面,政府监管层可以鼓励相关项目咨询公司和项目立项部门提供相关技术服务,以降低企业的应用门槛;最后,鼓励相关软件公司推出相应的实物期权的计算软件,以方便企业应用。
参考文献
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传统投资决策法 篇3
在经济生活中, 我们经常用的项目投资分析方法有净现值法、净现值率法、获利指数法和内部收益率法。其中净现值法和内部收益率法又是最常用的两种方法。
净现值是指在项目计算期内, 投资项目各年净现金流量的代数和, 也就是生产经营期各年净现金流量的现值与投资额的现值之间的差额。而内部收益率是指投资方案可望达到的报酬率, 它是生产经营期净现值流量的现值正好等于投资额现值的假设下所求出的折现率, 也就是使投资项目的净现值等于零时的折现率。一般而言, 净现值法和内部收益率法对同一项目的不同投资决策的分析结果是一致的, 但是在实务操作中, 我们采用这两种方法对A和B两个投资方案进行分析时, 净现值法表明B方案较优, 内部收益率法却表明A方案较优, 这是为什么呢?下文将举实例对这一现象进行分析。
二、案例分析
W公司是一个经济实力较强的机械加工企业, 产品适销对路, 经济效益连年上升。基于市场的需求, 公司计划扩大经营规模, 决定再上生产项目。经过多方调研、汇总、筛选, 公司只能投资A和B项目中的一个项目, 投资额为250万元, 资金成本为10%。根据我们预测的现金流量情况, 分别计算出净现值, 见表1:
从表1可以看到:A方案的净现值为76.29万元, B方案的净现值为94.08万元。B方案净现值大于A方案净现值, 因此B方案比A方案更优。
但是, 当我们再进一步计算各方案的内部收益率时, 情况则截然不同。相关数据如表2所示:
金额单位:万元
根据表2中相关数据, 进一步用插值法分别计算出两个方案的内部收益率:
由以上计算结果可见, A方案内部收益率为22.43%, 比B方案的内部收益率21.83%略高, 因此可以说A方案比B方案更优。这与用净现值法分析得出的结论正好相反。那么, 为什么会出现这种情况呢?内部收益率法和净现值法到底哪个更优呢?
我们对运用净现值法分析两种方案的数据进行了整理, 项目计算期内A方案和B方案产生的净现值变化情况以图形来表示 (见下图) 。
从上图可以发现, A方案的相关数据是一条下降的曲线, 且最高点和最低点离差很大;而B方案的相关数据是一条上升的曲线, 且最高点和最低点离差较小。因此, B方案的风险较小, 这说明用净现值法进行投资决策时风险更小, 更为可靠, 因而我们认为净现值法优于内部收益率法。
基于以上分析, 作为内部收益率来说, 它是净现值等于零时的收益率, 也是最高收益率, 而A方案的最高收益率根本不能说明A方案的一般水平, 所以我们认为当内部收益率指标和净现值指标作出相反的指示时, 应该以净现值法为首选决策方法。
综上所述, 我们认为净现值法比内部收益率法更加科学合理。就本文案例而言, 在A方案和B方案两个备选方案中, 我们应该选择B方案。在项目投资决策中, 有很多投资方法, 在资料充足有效的情况下应该首选净现值法。
摘要：企业对于同一投资项目往往有几种投资方案, 我们一般利用净现值法和内部收益率法来比较各种方案的优劣, 但有时候两种方法的分析结果是相反的。本文试图说明其中的原因, 并通过举例分析得出结论:在投资决策中一般应优先采用净现值法。
关键词：净现值法,内部收益率法,项目投资决策
参考文献
[1].吴安平.财务管理学教学案例.北京:中国审计出版社, 2000
传统投资决策法 篇4
投资是企业生产经营过程中的经常性的活动, 通过投资能够有效扩大企业生产规模、延伸企业产业链、获取品牌和渠道等核心竞争要素。受宏观经济环境的变化、财务数据的模糊性、决策主体的有限理性等因素影响, 投资项目决策是一项复杂的管理活动。从企业投资活动的目标角度, 获得经济效益是企业进行项目投资的价值体现, 从财务角度加强对项目可行性分析也是项目投资决策的重要基础。企业投资项目财务风险评价和决策往往始于项目立项阶段, 通过评价对备选方案进行优先序排序, 发现财务风险最低的投资方案, 是有效规避项目投资风险的关键所在。企业投资项目财务评价问题的特征在于相关指标数据通常建立在预测的基础上, 难以用精确数值表征, 指标数据通常需要用区间数等模糊方法表征, 这就要求相关的评价方法 (指标赋权方法、备选方案排序方法等) 能够有效结合企业投资项目财务评价问题的上述特征。因此, 从理论角度和实践角度加强企业投资项目财务风险评价和决策方法的研究, 具有重要的理论意义和实践意义。
二、文献综述
投资项目风险评估问题始终是理论研究与管理学实践中的重点问题。焦媛媛等 (2002) 将信息论方法引入项目组合风险测度问题中, 提出了项目组合风险测度模型, 并运用该指标测算了项目组合的净现值, 从而为多项目的投资组合决策提供了新的路径;仰炬等 (2004) 将神经网络方法应用到投资项目风险评估中;梁静国 (2005) 针对投资项目信息不确定、高风险的特点, 提出了一种基于模糊聚类的指标权重确定方法, 进而将人工智能领域的证据理论引入投资项目风险评价中, 提出了一种考虑权重的证据合成方法;杨青等 (2006) 根据投资项目选择问题的特点, 结合其特征设计了选择、交叉和变异算子, 进而开发了一种具有较快收敛速度的遗传算法;党兴华 (2006) 提出了基于风险矩阵的风险投资项目风险评估模型, 并将多属性决策理论中的群体Borda排序方法应用于项目风险排序中;张识宇等 (2011) 从产品竞争力、团队素质、资源利用等方面建立了项目风险评价指标体系, 构建了基于Theil指数的指标权重确定方法和灰色关联综合评估模型;将多属性决策的理论与方法应用到投资项目风险评估是该问题的新方向, 刘晓峰 (2007) 系统研究了多属性决策方法在投资项目经济评价中的应用, 先后提出了确定性信息、非确定性信息、决策时空环境、决策主体环境等不同情况下的投资项目多属性决策方法。
区间型多属性决策问题由于其普遍的现实性成为多属性决策问题的研究重点, 相关研究主要集中在区间数多属性决策方法的研究及其应用研究两个方面。在区间数多属性决策方法研究方面, 朱方霞等 (2005) 定义了区间数的相离度, 进而提出了将区间数决策矩阵转换为相离度矩阵的方法, 并以相离度矩阵为基础提出了基于信息熵的区间型指标客观赋权方法;陈侠 (2006、2007、2008) 对多属性决策问题中的专家有效性以及专家意见的一致性问题进行了系统研究, 通过定义专家决策矩阵与综合评估矩阵对应元素之间的距离提出了一种对专家进行分类的方法, 通过定义区间数距离提出了专家意见一致性的测度方法, 进而提出了专家群体共识性的测度方法;朱方霞等 (2007) 综合考虑区间数多属性决策问题的效益性和方案的成功率, 提出了区间数的可行度概念和一种能够有效兼顾效益和成功率的区间数多属性排序方法;高峰记 (2013) 证明了四种可能度排序方法的等价性, 提出了基于优序数的区间数排序方法;常志朋等 (2014) 提出区间型多属性决策问题可将区间数视为属性空间的超长方体, 并应用二维正交表表示待决策方案, 提出了基于信噪比的决策方法与理想点贴近度和排序方法。在区间数多属性决策方法的应用研究方面, 冯卉等 (2007) 将该方法应用于空中目标威胁评估中, 提出了基于决策心态指标的区间数评估技术, 实践证明该评估方法能够有效减少评估误差;张亦飞等 (2007) 认为区间型数据代替精确数表示灾害等级更具有适用性, 提出了基于线性加权的区间数隶属度距离评估方法, 从而有效提高了灾害评估的有效性;于涛等 (2006) 应用区间型多属性决策方法解决了企业业务流程再造的遴选问题。
通过对现有文献的梳理, 发现投资项目的财务风险评价问题是理论研究与实践的重点, 通过评价和决策, 在初始投资阶段发现最有价值投资项目, 规避财务风险具有重要的实践意义。但是, 现有的企业投资项目的财务风险评价方法侧重传统评价方法的简单应用, 评价方法缺乏与企业财务风险评价问题特征的有效结合。本文认为, 企业投资项目财务风险评价的主要特征在于评价指标的非确定性以及指标数据表现的模糊性。为此, 将区间型多属性决策的理论和方法引入企业投资项目财务风险评价中, 该方法有效结合了研究对象的特征, 也为提高企业投资项目决策的科学性和有效性提供了可行路径。
三、企业投资项目财务风险区间数多属性决策模型设计
企业投资项目财务风险评估问题的特点在于为决策提供支持的数据建立在预测的基础上, 受外部经济环境、项目管理水平、市场需求变化等各种因素的影响, 与项目相关的财务数据通常难以以精确数表现, 而以区间数等模糊性的指标数据表示方式 (例如预测项目收益为500万~800万之间, 将其表示为[500, 800]) 更符合实际要求。因此, 结合研究对象的上述特性, 区间型多属性决策方法应用于企业投资项目财务风险评估问题具有理论适用性。
(一) 决策指标体系分析与构建
投资是企业生产经营过程中的经常性经济行为, 概指通过厂房、机械设备等生产要素的投入实现生产规模直接扩大的目标, 或通过收购其它企业股权实现生产规模间接扩大的目标。从项目生命周期的角度, 投资项目的决策包括事前决策、事中决策和事后决策, 其中, 项目的财务风险分析是项目事前决策的重要内容。投资项目财务风险分析的目标在于通过特定财务指标的分析, 遴选最优投资方案, 规避投资决策风险。一般而言, 企业投资项目财务风险主要体现在盈利风险、融资风险和偿债风险等方面:
(1) 盈利风险。企业通过投资扩大生产规模的目标在于实现经济效益, 缺乏经济效益的投资项目孕育着盈利风险。盈利风险通常可以通过项目净现值、项目内含报酬率和项目投资回收期三项指标度量。净现值是绝对数值, 指项目生命周期内产生的现金流量的贴现值与项目初始投资之间的差额, 净现值越大表示项目的盈利风险越低, 因此净现值为正的项目具有投资的财务可行性, 反之则不具有投资价值;内含报酬率是相对值, 是指使项目生命周期内产生的现金流量的贴现值与项目初始投资相等的贴现比率, 项目的内含报酬率越高, 表示项目的盈利能力越强, 盈利风险越低, 投资价值越高;投资回收期是指使项目生命周期内产生的经济效益能够覆盖初始投资的时间, 亦即初始投资能够回收的时间, 投资回收期越短, 表示项目的盈利风险越低, 项目的投资价值越高。
(2) 融资风险。大型投资项目由于投资数额较大, 单纯凭借企业自有资金的积累往往难以项目投资的资金需求, 这就产生了投资项目融资的需要, 也就带来了融资风险。从影响因素的角度分析, 融资风险受到企业自身信用结构、投资项目优良性、宏观经济与金融政策等因素的影响, 例如具有较高担保能力的企业和能够产生较为稳定的现金流量的企业较容易在各层次资本市场融资;从风险表现的角度分析, 融资风险可能表现为无法成功融资或者融资额度难以满足项目投资需求等。为了评估融资风险的高低, 以项目投资的“自有资金比率”指标作为融资风险的评估指标, 该指标越高, 表示项目投资的融资需求越低, 融资风险也越低。
(3) 偿债风险。偿债风险与企业融资风险密切相关, 通常而言, 金融机构在向企业提供融资安排的同时, 要求企业履行分期支付融资所产生的债务利息的义务。按期履行融资所产生的债务利息的义务是企业获取后续融资安排的前提和基础。为了评估偿债风险的高低, 以项目投资的“债务利息保障倍数”指标作为偿债风险的评估指标, 该指标通常以投资项目产生的息税前利润与项目融资产生的债务利息的比值作为计算依据。该指标越高, 表示项目投资的债务偿还能力越强, 偿债风险也越低。
(二) 财务风险决策属性赋权方法
权重体现了指标重要性程度的差异, 权重越高, 代表了指标的重要性程度越高。科学计算指标权重, 是有效进行多属性决策的基础, 权重的研究也是多属性决策问题的重要研究方向之一。传统的指标赋权方法包括以层次分析法为代表的主观赋权法、以熵权法为代表的客观赋权法和结合两者特征的组合赋权法, 但是上述方法均面向指标数据为精确数的指标赋权。为了将上述方法拓展到指标数据为区间数的指标赋权问题, 朱方霞 (2005) 等定义了区间数的相离度, 进而提出了将区间数决策矩阵转换为相离度矩阵的方法, 并以相离度矩阵为基础提出了熵权法应用于区间数指标赋权的算法流程:
定义4称相离度矩阵D为规范化决策矩阵, 其中pij=dij/蒡dij。
定义5称相离度矩阵D各指标的熵值为Sj=-k蒡pijLn (pij) , 其中k=1/Ln (n) 。
区间型多属性决策指标赋权的基本步骤可以概括为: (1) 将区间型决策矩阵转化为相离度矩阵; (2) 将相离度矩阵转化为规范化相离度矩阵; (3) 计算规范化相离度矩阵各指标熵值, 并根据熵值的归一化结果确定各区间型指标的权重。
(三) 财务风险决策方法与算法步骤具体如下:
结合区间型多属性决策熵权法, 可以计算得出加权规范化决策矩阵。
结合区间型属性信息熵赋权方法, 区间型多属性决策排序的基本步骤可以概括为: (1) 根据指标类型的差异, 将区间型决策矩阵转化为规范化矩阵; (2) 根据指标权重将规范化决策矩阵转化为加权规范化决策矩阵; (3) 确定区间型理想点, 计算各决策对象与区间型理想点和区间型负理想点之间的距离; (4) 计算各决策对象与最优目标之间的贴近度, 并根据贴近度计算结果排序与决策。
四、企业投资项目财务风险区间数多属性决策模型实证应用
(一) 案例背景
2012年12月, 国家发展与改革委员会将汽车产业划归为产能过剩行业, 提出通过整合的方式促进汽车产业有序协调发展, 并提出大力支持新能源汽车产业发展的政策建议。新能源汽车以动力电池和电控系统为汽车提供动力, 能够在有效保证汽车续航能力和提速动力的情况下, 降低对环境的污染程度, 代表了汽车产业发展的趋势。
某汽车制造集团拟抓住汽车产业发展的趋势, 积极投资新能源汽车项目。经过论证, 提出四项备选方案:方案1 (X1) , 全面投资新能源汽车产业的动力电池、电控系统研发、四大工艺 (冲压、焊接、涂装、总装) ;方案2 (X2) , 考虑到电池是新能源汽车的核心, 仅投资高续航里程的动力电池研发;方案3 (X3) , 投资新能源汽车产业的动力电池、电控系统研发, 并与电力供应商合作开展快速充电桩的研发;方案4 (X4) , 仅投资具有高续航能力的动力电池和电控系统研发。
现根据各投资方案相关财务风险指标的预测值, 应用本文建立的属性权重未知的区间型决策矩阵方法选择最优投资方案, 各决策方案原始数据如表1所示。
(二) 区间型指标赋权
在企业投资项目财务风险评估中, 净现值指标、内含报酬率指标、自有资金比率指标和债务利息保障倍数指标均为效益型指标, 而投资回收期指标为成本型指标, 根据指标的上述特点, 根据区间型决策矩阵计算相离度矩阵D和规范化相离度矩阵D*:
计算各指标的熵值:I1=0.788, I2=0.645, I3=0.763, I4=0.745, I5=0.758, 通过归一化方法计算各指标权重分别为0.213, 0174, 0.206, 0.201, 0.206。
(三) 计算区间数与最优向量贴近度
具体如下:
(1) 区间决策矩阵规范化。根据净现值指标、内含报酬率指标、自有资金比率指标和债务利息保障倍数指标均为效益型指标, 而投资回收期指标为成本型指标, 区间型决策矩阵转化为规范化矩阵, 规范化决策矩阵如表2所示。
(2) 计算加权区间决策矩阵。根据各指标权重和区间规范化矩阵计算加权区间规范化矩阵, 计算结果如表3所示。
(3) 确定区间型理想点和区间型负理想点。区间理想点= ([0.053, 0.074], [0.042, 0.073], [0.036, 0.126], [0.051, 0.078], [0.045, 0.081])
区间负理想点= ([0.036, 0.060], [0.023, 0.039], [0.024, 0.063], [0.026, 0.056], [0.032, 0.063])
(4) 计算各方案与理想方案的贴近度并排序。经计算, 各方案与区间理想点、区间负理想点的距离以及贴近度如表4所示。
根据各决策对象与理想方案的贴近度关系可以看出, 四项投资方案的优先序为X2、X4、X1、X3, 即方案2仅投资高续航里程的动力电池研发是该汽车集团现阶段介入新能源汽车领域的最优投资方案。
五、结论
以企业投资项目财务风险评价问题为研究对象。通过研究, 认为企业投资项目财务风险点主要存在于盈利风险、融资风险和偿债风险等方面, 企业投资项目财务风险问题的特征在于财务指标数据通常建立在预测的基础上, 难以用精确数值表征, 通常需要用区间数等模糊方法表征。结合研究对象的上述特征, 认为区间数多属性决策方法应用于企业投资项目财务风险评价问题具有理论适用性, 进而将基于熵权的区间型数据赋权方法和基于贴近度的区间型数据排序方法引入企业投资项目财务风险评价问题中, 并通过具体案例详细演示决策方法的应用步骤。从理论和实践角度相结合的企业投资项目财务风险评价问题的研究可以从以下方面予以进一步拓展:一方面, 可以结合具体项目特征开展有针对性的财务风险评价指标体系细化和优化问题研究;另一方面, 为提高项目投资决策的科学性和有效性, 可以开展区间型群决策方法在企业投资项目财务风险评价中的应用, 研究重点在于专家赋权、专家意见一致性检验、专家意见集结方法等方面。
参考文献
[1]焦媛媛、韩文秀、杜军:《组合投资项目的风险度分析及择优方法》, 《系统工程理论与实践》2002年第7期。
[2]党兴华、黄正超、赵巧艳:《基于风险矩阵的风险投资项目风险评估》, 《科技进步与对策》2006年第1期。
[3]朱方霞、陈华:《确定区间数决策矩阵属性权重的方法——熵值法》, 《安徽大学学报 (自然科学) 》2005年第5期。
[4]冯卉、邢清华、宋乃华:《一种基于区间数的空中目标威胁评估技术》, 《系统工程与电子技术》2006年第8期。
[5]张亦飞、程传国、郝春玲、赵海涛、徐伟:《一种灾害等级的区间数评估模型》, 《防灾减灾工程学报》2007年第4期。
[6]于涛、章桥新:《业务流程再造效果的区间数模糊评价研究》, 《现代管理科学》2007年第11期。
传统投资决策法 篇5
1 模糊综合评价的基本步骤
一般而言,模糊综合评价包括如下几个步骤:
1.1 确定评价对象的因素集U
所谓因素集就是影响评价对象的各个因素所组成的集合undefined
其中,ui,(i=1,2,…n)代表各影响因素,通常这些因素具有不同程度的模糊性,是评估体系的评价指标。在选取因素集的时候,要注意各因素的确能够从不同的方面描述评价对象的性质,同时,确立好主要和关键的因素。
1.2 确定评语等级集V(通常取3-7个)
评语集是评价对象各个因素的评判结果所组成的集合,即等级集合,表示为:V={v1,v2,…vm}。其中vj,(j=1,2,…m)为评判的可能结果,根据具体的情况而主观设定,每个等级对应一个模糊向量。在综合考虑相关因素的基础上,通过模糊综合评价,从评语集中得到一个最佳的结果或者满意度排序,这也是模糊综合评价的目的所在。
1.3 进行单因素评价,建立模糊关系矩阵R
undefined
矩阵R中rij表示某一指标经隶属度函数fR(ui,uj)映射后的结果,表示相应指标的隶属度,R中第i行反映了第i个因素影响评判对象取各个评价元素的程度;R的第j列,则反映了所有因素影响评判对象取为第j个评价元素的程度。
1.4 确定评价因素的模糊权向量A
A=(a1,a2,…an)
其中元素ai表示ui对模糊向量A的隶属程度,且满足undefined。
1.5 选择合适的模糊算子,将A与R合成,记为B,B为模糊判断矩阵。
此处选择内积运算B=AoR=(b1,b2,…bm),
表示结果vj对B的隶属度。
1.6 模糊综合评判分析
由模糊判断矩阵B和评语集V可以得到评价项目的各项评语。采用模糊综合评判方法确定最终满意的解,比较常用的方法是最大隶属度法,即利用最大隶属度原则进行模糊识别的一种方法。在对最终评判结果的识别中把与最大评判指标相对应的评语集中的元素取为最终的评估结果。
2 建立房地产投资风险评价指标体系
2.1 评价指标体系建立的原则
系统性原则;科学性原则;层次性原则;可操作性原则等。
2.2 房地产投资风险评价指标体系的建立
任何投资都有风险,房地产投资也不例外。市场经济中存在大量的不确定因素,房地产市场也总是处于不断变化之中,又由于房地产投资本身所特有的周期长、资金投入大、变现能力差、易受政策制约等特点,决定了其比较大的投资风险。因此房地产开发商在投资决策前,必须对潜在的风险进行综合评价,确定风险的大小,做出科学的决策。据对实际风险情况的分析总结出房地产投资风险是一个由多层次、多因素构成的体系,建立如下的房地产投资风险评价指标体系:
目标层:U=房地产投资风险
准则层:U={u1,u2}={系统风险,非系统风险}
指标层:u1={u11,u12,u13,u14}={利率风险,市场风险,政策风险,技术风险}
u2={u21,u22,u23}={经营风险,财务风险,周期风险}
3 某地产项目的投资风险评价
据前文介绍的模糊综合评价法对某地产项目进行风险评价,步骤如下:
3.1 确定项目投资风险因素集(如本文第三部分所示)
3.2 确定评语集V
V={v1,v2,v3}={高风险,中等风险,低风险}
3.3 基于AHP确定各级指标权重向量ω
结合客观因素,根据1-9标度法确定u1的判断矩阵如下:
undefined
根据层次分析法的计算步骤,采用方根法计算
3.3.1 计算A的每行元素的乘积Mi
M1=1×3×4×5=60,同理可得M2=5.3333,M3=0.0625,M4=0.05。
3.3.2 计算Mi的n次方根undefined
undefined,同理可得undefined,
则undefined
3.3.3 对向量undefined进行归一化处理
undefined,同理可得
ω12=0.3653,ω13=0.1201,ω14=0.1137,
则ω1={ω11,ω12,ω13,ω14}={0.4009,0.3653,0.1201,0.1137}
3.3.4 单层次排序
指标层u1i的单层次排序(权重)结果
undefined,通过一致性检验。
同理可得,u2的判断矩阵
undefined
经计算可得u2i的单层次排序(权重)结果
undefined,通过一致性检验。
同理可得目标层U的判断矩阵
undefined
准则层ui的单层次排序(权重)结果
λmax=2,CI=0,CR=0<0.1,通过一致性检验。
由以上三个单层次排序可得层次总排序,如表1
由表1可知,指标层指标对该项目投资风险影响程度的重要性顺序:
u11>u12>u21>u22>u13>u14>u23
3.4 确定模糊关系矩阵R
采用专家评分法确定R,据有关专家打分情况,并归一化评价结果后,得指标隶属度如表2:
由表2可得u1和u2的单因素评价模糊关系矩阵R1、R2,进而可求得U的模糊关系矩阵R。
3.5 计算模糊判断矩阵B
B1=ω1oR1={0.3653,0.4009,0.26}
B2=ω2oR2={0.57,0.31,0.29}
B=ωoR={0.36,0.401,0.29}
3.6 模糊综合评价结果分析
据最大隶属度原则,评判矩阵B中的最大元素为0.401,所对应的评语集元素为v2“中等风险”。说明该投资项目具有中等风险水平,可进行投资。但也应采取适当的经济及技术手段再降低风险,以取得更大的收益。
4 小结
本文在介绍了模糊综合评价法的基本步骤之后,对房地产投资项目风险评估的分析采用的是二级模糊综合评判模型,在其他类似项目的评价中,可根据项目的复杂程度和实际分析精度的要求,增加子准则层,采用三级或更多级的模糊综合评判模型,但同时也要考虑所进行评价的经济效益。
在具体项目建设前的风险投资评估通过后,笔者认为在接下来的项目建设过程中,也可继续对项目进行不定期的风险投资评估,以便能够根据实际的政治、经济、政策、环境等条件的变化对项目风险有一个实时的、动态的监测,采取合理的规避风险的措施。
摘要：房地产投资项目有较高的风险,本文分析了影响该项目投资风险的因素,通过建立二级综合评价模型,对该项目的投资风险进行了定量的评价。在模型的建立过程中,采用AHP法确定各级指标的权重,对模糊综合评价结果应用最大隶属度原则得出结果。
关键词：模糊综合评价,AHP,风险程度
参考文献
[1]杨纶标,高英仪.模糊数学原理及应用[M].广州:华南理工大学出版社,2006:41-48.
[2]王春燕,邓曦东,等.风险评价方法综述[J].科技创业月刊,2006(8):43-44.