基于ANP-灰色模糊評價(jià)法的礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究

黃明旺，鄭明貴

（江西理工大學(xué)，a.經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院；b.礦業(yè)貿(mào)易與投資研究中心，江西贛州341000）

基于ANP-灰色模糊評價(jià)法的礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究

黃明旺a，鄭明貴b

（江西理工大學(xué)，a.經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院；b.礦業(yè)貿(mào)易與投資研究中心，江西贛州341000）

摘要：礦業(yè)項(xiàng)目投資是一項(xiàng)十分復(fù)雜的工程，它具有投資金額大、投資回收期長、不確定性因素多等特點(diǎn)。在分析和識別礦業(yè)項(xiàng)目投資主要風(fēng)險(xiǎn)因素的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一套評價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)分析（ANP）法和灰色模糊評價(jià)法對礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評價(jià)。首先利用ANP法對指標(biāo)間的相互作用和相互關(guān)系進(jìn)行分析，借助超級決策軟件（Super Decision）確定指標(biāo)權(quán)重；其次引入灰色模糊評價(jià)法，把分散的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)樣本信息處理成一個(gè)灰色評價(jià)矩陣，進(jìn)而對其進(jìn)行單值化處理得到風(fēng)險(xiǎn)綜合評估值；最后以江西某銅礦項(xiàng)目投資為例進(jìn)行應(yīng)用，驗(yàn)證了ANP-灰色模糊評價(jià)法對項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)具有可行性和有效性。

關(guān)鍵詞：礦業(yè)項(xiàng)目投資；風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)；ANP法；灰色模糊評價(jià)法

礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)是礦業(yè)開發(fā)前進(jìn)行的一項(xiàng)非常重要的工作，如果礦山企業(yè)忽視了礦業(yè)項(xiàng)目投資存在的風(fēng)險(xiǎn)，或者缺乏系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)，那么將會直接影響到礦業(yè)項(xiàng)目開發(fā)的成敗[1]。礦業(yè)項(xiàng)目投資具有資金需求量大、投資回收周期長等顯著特點(diǎn)，在礦業(yè)項(xiàng)目投資全過程中將伴隨著復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)。因此，設(shè)計(jì)一套科學(xué)合理的礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評估體系，防范和預(yù)控投資風(fēng)險(xiǎn)，可以為礦山企業(yè)科學(xué)決策提供參考依據(jù)。

一、礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)所涉及的風(fēng)險(xiǎn)因素有很多且較為復(fù)雜，因此，需要從多角度來構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系，這樣才能比較全面地反映礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)程度。在參考相關(guān)學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上，一般來說，礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)的來源主要包括以下三個(gè)方面：

第一，宏觀層面：主要包括政策法規(guī)風(fēng)險(xiǎn)、自然風(fēng)險(xiǎn)、市場與經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)等[2]。

第二，外部建設(shè)條件：主要包括礦區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施完善程度，水電供應(yīng)條件和勞動力素質(zhì)高低等風(fēng)險(xiǎn)因素[3]。

第三，礦床特征：與礦床特征直接相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)有諸如地質(zhì)資源、水文地質(zhì)條件等因素。礦產(chǎn)儲量的評估與實(shí)際儲量大小是否存在變異以及礦石品位的高低，水文地質(zhì)條件的復(fù)雜性等地質(zhì)資源風(fēng)險(xiǎn)在很大程度上影響著礦業(yè)項(xiàng)目開發(fā)的成敗[4]。因此，在辨識礦業(yè)項(xiàng)目投資主要風(fēng)險(xiǎn)因素的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了由5個(gè)一級指標(biāo)、12個(gè)二級指標(biāo)組成的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系，具體見表1。

二、基于ANP-灰色模糊評價(jià)法的礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)

礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)因素之間具有相互聯(lián)系和反饋的特點(diǎn)，因此，擬采用ANP法[5]計(jì)算權(quán)重。另外，由于存在評價(jià)者自身經(jīng)驗(yàn)、認(rèn)識和知識構(gòu)成等主觀因素影響，同時(shí)礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)具有已知、未知和非確定性等灰色特征，因此結(jié)合灰色模糊評價(jià)法[6-8]，構(gòu)建了基于ANP-灰色模糊評價(jià)法的礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)綜合評價(jià)模型。

表1　礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系

（一）ANP法

1.ANP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖的構(gòu)建

2.風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)權(quán)重的確定

矩陣wij中的列向量表示Ci中元素Ci1，...，對Cj中元素Cj1，...，Cjnj的影響程度排序向量。當(dāng)Cj中元素不受Ci的元素影響時(shí)，則wij=0，然后可以得到超矩陣w：

由于w不是列歸一化矩陣，因此需要用一級指標(biāo)Ci對Cj（j=1，...，5）的重要性進(jìn)行比較，由此得到加權(quán)矩陣A：

（二）灰色模糊綜合評價(jià)法

1.灰色評價(jià)矩陣的計(jì)算

建立風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)等級集合v=（v1，v2，...，vq），其中，q為評價(jià)等級數(shù)，vq為第q個(gè)評價(jià)等級。根據(jù)表1，組織p位專業(yè)領(lǐng)域的專家，通常以5位為最佳，對礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行評價(jià)。若第k位專家對第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的評分為dki，則所有專家的模糊評價(jià)樣本數(shù)據(jù)，記為樣本矩陣D：

利用白化權(quán)函數(shù)計(jì)算灰色評價(jià)矩陣[12]：

（2）適中測度白化權(quán)函數(shù)，即茚贊∈[0，d1，2d1]，其表達(dá)式為：

2.模糊綜合評價(jià)

對Ci進(jìn)行模糊綜合評價(jià)，得到第一級模糊綜合評價(jià)結(jié)果：

將Ci看成一個(gè)單個(gè)因素，用Bi作為其單因素評價(jià)，以此組成第二級模糊評價(jià)隸屬矩陣R，得到第二級模糊綜合評價(jià)結(jié)果：

最后，對B進(jìn)行單值化處理，求出綜合風(fēng)險(xiǎn)值Z，由此判斷風(fēng)險(xiǎn)大小：

三、實(shí)例應(yīng)用分析

根據(jù)上述風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)體系和方法，以江西某銅礦項(xiàng)目投資為例進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)。該銅礦位于江西某縣城南30 km處，屬于新建項(xiàng)目，是集采礦、選礦為一體的礦山工程，設(shè)計(jì)日處理原礦1000噸，礦山擬采用露天開采方式，選礦采用混合浮選工藝。在項(xiàng)目投資前需要對其投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評價(jià)。

（一）構(gòu)建ANP風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

首先開啟Super Decision軟件，在軟件工作界面建立5個(gè)元素組及每個(gè)元素組下的元素，設(shè)定元素組組內(nèi)元素之間及元素組之間的相互影響和反饋的關(guān)系，形成基于ANP的礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，如圖1所示。

（二）計(jì)算指標(biāo)權(quán)重

（1）針對各指標(biāo)，Super Decision軟件提供了四種方式，即矩陣式、縱向判斷式、圖形判斷式和問卷調(diào)查式，對風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行比較。本文則采用了軟件中的1~9標(biāo)度法，即問卷調(diào)查式的方法對各項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)逐一進(jìn)行比較，形成兩兩對比矩陣。

（2）在指標(biāo)權(quán)重的確定過程中，超矩陣的求解是ANP法賦權(quán)的核心環(huán)節(jié)，計(jì)算較復(fù)雜。根據(jù)指標(biāo)權(quán)重的確定步驟和上一步的判斷輸入，Super Decision軟件可快速地構(gòu)造超矩陣，然后計(jì)算超矩陣，并得出極限矩陣，其列向量即為所有風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)相對于該銅礦項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)的全局權(quán)重值同時(shí)通過“Priorities”命令可獲得元素組Ci中各個(gè)元素的局部權(quán)重及元素組Ci的權(quán)重向量Q，具體見表2所示。

（三）確定風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)體系

將投資風(fēng)險(xiǎn)的評價(jià)等級分為很高、高、中等、低和很低5個(gè)級別，并分別賦值量化，取各評價(jià)等級對應(yīng)的閥值為9，7，5，3，1，處于兩個(gè)等級的分值依次為8，6，4，2。由此確定的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)集合為V={V1（很高），V2（高），V3（中等），V4（低），V5（很低）}，根據(jù)分級規(guī)則，風(fēng)險(xiǎn)很高為[9，10]，高為[7，9），中等為[5，7），低為[3，5），很低為[1，3）。

（四）計(jì)算灰色評價(jià)矩陣

組織了由5位礦業(yè)工程領(lǐng)域?qū)＜倚纬傻脑u判組對各指標(biāo)進(jìn)行評分，該評判組由2名高等院校教授、2名礦山企業(yè)高級工程師和1名設(shè)計(jì)院的高級工程師組成。根據(jù)專家對各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)的評分，得到樣本矩陣D：

圖1　礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)ANP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

表2　礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)權(quán)重

根據(jù)白化權(quán)函數(shù)和公式（8），結(jié)合樣本矩陣D，求出灰類評價(jià)系數(shù)和總灰類系數(shù)，進(jìn)而得出灰色評價(jià)矩陣：

（五）綜合評估

根據(jù)各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)的局部權(quán)重及相應(yīng)?的灰色評價(jià)矩陣，借助Matlab2010得到第一級綜合評價(jià)結(jié)果Bi，然后組成第二級模糊評價(jià)隸屬矩陣R：

由此，B＝Q·R= （0.2760，0.3120，0.3005，0.1005，0.0135）。

利用式（12），得出該銅礦項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)綜合評估值為Z=6.4855。

按照風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)等級的劃分，因?yàn)?﹤6.4855﹤7，因此該銅礦項(xiàng)目具有開發(fā)潛力，但是風(fēng)險(xiǎn)處于中等偏高的級別，宜當(dāng)注意防范風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)Zi可以看出在5大一級風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)中，尤其要關(guān)注地質(zhì)資源風(fēng)險(xiǎn)，其風(fēng)險(xiǎn)評估值最高，該風(fēng)險(xiǎn)包括地質(zhì)儲量、礦石品位、水文地質(zhì)條件等風(fēng)險(xiǎn)因素，因此應(yīng)加強(qiáng)對地質(zhì)資源的勘察，提供詳細(xì)而準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，進(jìn)而為項(xiàng)目設(shè)計(jì)方案和制定風(fēng)險(xiǎn)防范措施提供依據(jù)。

四、結(jié)　論

（1）在分析礦業(yè)項(xiàng)目投資特點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)來源的基礎(chǔ)上，識別出主要風(fēng)險(xiǎn)因素并建立了礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系，構(gòu)建了基于ANP-灰色模糊評價(jià)法的礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型。采用ANP法確定指標(biāo)權(quán)重，較傳統(tǒng)的AHP法更加充分地考慮了指標(biāo)之間及內(nèi)部間的相互關(guān)系，豐富了項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的方法，同時(shí)借助軟件求解指標(biāo)權(quán)重，避免了超矩陣計(jì)算和極限矩陣迭代收斂的運(yùn)算；此外，利用灰色理論，適應(yīng)了礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)的模糊特征，也在一定程度上避免了評價(jià)過程中風(fēng)險(xiǎn)信息不足的問題。

（2）以江西某銅礦投資為實(shí)例，根據(jù)綜合評估值得出該銅礦項(xiàng)目投資基本可行但風(fēng)險(xiǎn)偏高，應(yīng)該加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范，同時(shí)驗(yàn)證了該方法對礦業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的可行性，有助于礦山企業(yè)把握項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)狀況。

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通信作者：鄭明貴（1978-），男，博士，副教授，主要從事礦業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)等方面的研究，E-mail：mgz268@sina.com.

作者簡介：黃明旺（1989-），男，碩士研究生，主要從事礦業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)等方面的研究，E-mail：jxlgdxhmw@126.com.

基金項(xiàng)目：國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目（編號：12CGL008）；江西省高校人文社會科學(xué)研究項(xiàng)目（編號：JJ1221）

收稿日期：2015-01-15

文章編號：2095- 3046（2015）04- 0037- 05 DOI：10.13265/j.cnki.jxlgdxxb.2015.04.009

中圖分類號：TD-9

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A