Investment Risk of Hydropower Engineering Based on D-S Evidence Model
陈国梁① CHEN Guo-liang；田伟② TIAN Wei；杨鸣③ YANG Ming；吴玥④ WU Yue
（①三峡大学水利与环境学院，宜昌 443002；②国电北投灌阳风电有限公司，桂林 541600；
③中国葛洲坝集团第五工程有限公司，宜昌 443002；④远达建设（灵璧）有限公司，宿州 234000）
（①College of Hydraulic & Environmental Engineering，China Three Gorges University，Yichang 443002，China；
②Guodian North Investment Guanyang Wind Power Co.，Ltd，Guilin 541600，China；
③China Gezhouba Group No.5 Engineering Co.，Ltd.，Yichang 443002,China；
④Yuanda Construction (Lingbi) Co.，Ltd.，Suzhou 234000，China）
摘要：依托工程实践分析与专家信息调研，率定技术风险、环境风险、经济风险、管理风险4类风险因素，构建投资风险评估指标体系；利用D-S证据理论，建立投资风险评估模型，开展证据融合，并结合最大隶属度原则拟定投资风险评估等级。实例表明：该水电站项目投资风险适中，可以适当修正投资方案后投资。
Abstract: Based on engineering practice analysis and expert information survey, the risk factors including technical risk, environmental risk, economic risk and management risk are determined, the index system of investment risk evaluation is constructed; D-S evidence theory is used to establish investment risk assessment model, conduct evidence fusion, an investment risk assessment level is formulated based on the principle of maximum membership. The example shows that the investment risk of the hydropower station project is moderate, and the investment plan can be modified properly.
关键词：水电工程；投资风险；风险评估；D-S证据理论；层次分析法
Key words: hydropower engineering；investment risk；risk assessment；D-S evidence model；analytic hierarchy process
中图分类号：TV7 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2019）23-0099-03
0 引言
2016年国家发展改革委员会、国家能源局联合印发《能源生产和消费革命战略（2016-2030）》，提出主动应对全球气候变化、全面推进生态文明建设的战略要求，水电作为一种清洁高效的绿色能源，在我国能源可持续发展进程中势必占有重要地位[1]。然而水利水电项目由于设计施工技术要求高、投资金额大、项目管理标准高、寿命周期长等因素制约，其投资风险难以计量，企业投资决策困难。为定量评估水利水电项目投资风险，提供企业投资决策依据，开展投资风险评估，降低企业投资失败风险[2]。
投资风险评估是企业投资决策的重要依据，国内外学者对此开展了诸多研究：顾跃等[3]针对投资风险的度量以及风险决策的方法开展了深入研究，对比分析投资风险的主观概率与客观概率；温鹏等[4]则提出面向水利工程项目的全过程风险评估模型，基于分解结构开展投资风险评估；郝云剑等[5]利用解释结构模型ISM分析各风险因素间关系，开展水利水电项目风险评估；Liu DH等[6]主要针对水利水电项目投资风险评价指标赋权开展研究，提出定性权重与定量分析相结合的方法；彭振武等[7]从社会环境风险角度，深度探讨项目投资风险评价标准中存在的问题，并就其评判标准提出原则性改进；Xue YF等[8]针对水利水电项目投资风险，利用仿真技术开展投资风险及财务评价，为投资决策提供依据；刘领等[9]进一步对水利水电建设项目投资风险开展研究，针对各类风险提出对应评估策略。
上述研究主要针对建设项目风险、水利水电建设项目投资风险评估开展讨论，并提出相应评估模型、指标体系以及评价标准，为本文投资风险研究提供理论支撑。基于上述研究，本文综合运用层次分析法对投资风险指标体系中各指标赋权，利用D-S证据理论构建投资风险评估模型，评估投资风险，为决策提供依据。
1 投资风险评估指标体系
水利水电项目投资风险通常由诸多风险因素构成，包括项目施工工艺技术难度风险、项目所在地政治环境风险、项目市场环境风险等，风险因素众多，辨识难度较大，且不易分类整理。
为科学评估投资风险，辨识风险因素，本文通过项目现场施工实践、相关行业专家调研以及文献综述等方式，率定技术风险、环境风险、经济风险、管理风险等4类一级风险因素，并在此基础之上进一步划分出设计技术标准、设计技术成熟度等30个二级风险因素，形成两级风险因素，为方便后文叙述特将水利水电项目定义总系统，将一级风险因素定义为准则层，将二级风险因素定义为指标层，构建水利水电工程项目投资风险评估指标体系见表1。
在现有投资风险评估指标体系基础之上，邀请相关作业人员、行业专家针对各指标对投资风险的影响程度做出判断，并以0~5的分数区间为基准对各指标打分，通过层次分析法分析各指标分数，拟定各指标权重。
①构建判断矩阵Pi=zij。
②计算判断矩阵各行乘积Vk
■ （1）
③对判断矩阵各行乘积Vk开n次方
■（2）
④对所得结果V=（v1，v2，v3，…vn）T归一化处理，得到判断矩阵特征向，即各指标权重
■ （3）
⑤一致性检验
■；■ （4）
当C.R.?叟0.1时，一致性符合要求。
2 投资风险评估模型
2.1 评估等级划分
为准确评估水利水电项目投资风险等级，建立5级均分式等级划分标准，按投资风险由低至高将投资风险评估等级划分为5级。
2.2 D-S证据理论
利用投资风险评估指标赋权结果，拟合行业专家给出各指标基本概率分配函数，可最终确定水利水电项目投资风险，为减少由于专家打分造成的主观性误差，简化拟合迭代工作，引入D-S证据理论，利用计算机Matlab程序，开展多次证据融合，减少人为工作误差，实现投资风险准确评估[10]。
为开展证据融合，定义与D-S证据理论相关的几个概念，包括辨别框、基本概率分配函数、信任函数、似然函数等。
通常辨别框Θ表示不确定问题可能产生的结果，其中元素为两两互斥关系，本文中辨别框Θ为投资风险评估等级Ri：
■ （5）
式中：θ为不确定度，表示数值的不确定性。
基本概率分配函数m（A）的取值区间为[0，1]，通常表示证据支持或冲突的程度，由电脑程序或相关专家根据经验直接给出。当m（A）>0时，称A为焦元。
■ （6）
式中：A为辨别框中任一子集。
信任函数通常要满足，当Θ为辨别框，A为辨别框中任一子集，且：
■ （7）
似然函数则为，当Θ为辨别框，■是Θ上的信任函数，且：
■ （8）
则定义函数■为似然函数，论证A不是假命题的认可程度。
2.3 投资风险评估
依据行业专家经验根据得到各证据的概率分布函数，其中D-S证据理论合成规则为：
■ （9）
式中：m1（焦元为：Ai），m2（焦元为：Bj）均为基本概率分配函数；■为各证据间冲突程度的大小，K越大则冲突程度越大，当K>1时则m1与m2矛盾，即说明两个基本概率分布函数的正交和不存在，无法证据融合。
证据融合完成后即可判断指标层、准则层各指标所处投资风险评估各等级的概率，以及总系统所处投资风险评估各等级的概率。
指标层、准则层各指标所处各投资风险评估等级的概率为：
■ （10）
专家可信度为：
■ （11）
总系统所处各投资风险评估等级的概率为：
■ （12）
最后综合考虑最大隶属度原则，拟定水利水电项目投资风险评估等级。
3 案例分析
某水电站项目位于金沙江流域，项目所处自然环境复杂多变，当地经济发展较为落后，项目施工难度较大，项目现场施工组织要求较高。为制定合理投资策略，需要对该项目开展投资风险评估。
3.1 指标体系
通过设计问卷的形式调查与该项目相关或有丰富同类工程经验的管理人员、施工作业人员、专家等共计85人，筛选整理得到有效问卷79份，得到4类一级风险因素、30个二级风险因素，构建投标风险评估指标体系，见表1；得到各指标得分，通过数理运算形成各指标分数均值，并利用层次分析法，基于式（1）-（4）得到指标层各指标权重以及准则层各指标权重。
指标层各指标权重：
（w11、w12、w13、w14、w15、w16、w17、w18、w19）=（0.039，0.041，0.048，
0.059，0.093，0.124，0.164，0.187，0.244）；
（w21、w22、w23、w24、w25、w26）=（0.074，0.083，0.105，0.148，
0.236，0.353）；
（w31、w32、w33、w34、w35、w36、w37、w38）=（0.035，0.044，0.050，
0.061，0.124，0.138，0.203，0.251）；
（w41、w42、w43、w44、w45、w46）=（0.069，0.077，0.116，0.140，
0.249，0.349）。
准则层各指标权重：
（w1、w2、w3、w4）=（0.154，0.077，0.450，0.318）。
3.2 投资风险评估等级
为准确得到投资风险评估等级，特邀请9名行业专家，根据自身经验以及项目实际情况，给出指标体系中各指标的基本概率分配函数，为更精确的评判专家给出的基本概率分配函数，引入专家可信度，以可信比率的形式表现可信度。
■
通过式（5）-（11），结合专家可信度与各指标体系权重，利用计算机Matlab程序，开展5次证据融合，分别得到指标层、准则层各指标所处各投资风险评估等级的概率。
根据表3的结果，结合准则层各指标权重，基于式（5）-（12），再次开展五次证据融合，得到总系统所处各投资风险评估等级概率见表4。
■
根据表4的结果，结合最大隶属度原则，得到总系统投资风险评估等级为R3，即该水电站项目投资风险评估等级为R3，投资风险适中，需通过改进施工工艺、提升企业财务承载能力、增强企业市场竞争力、强化企业施工组织管理能力等多种措施，进一步降低项目投资风险，优化投资策略。
该水电站项目投资风险评估结果与项目实际情况基本相符，评估指标体系权重也满足客观规律，论证本文模型适用性，可适当在同类项目推广使用。
4 结论
①基于水利水电项目投资风险要素，率定投资风险评估指标体系，构建投资风险评估模型，利用D-S证据理论降低评估不稳定因素，得到准确投资策略。
②基于实例分析，得到该项目投资风险等级为R3，投资风险适中，建议适当修正投资策略，评估结果与项目实际情况相符，论证本模型适用性，由于人工打分不稳定性依旧存在，后期还需进一步改进模型。
参考文献：
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