蒙特卡羅模擬在頁(yè)巖氣開發(fā)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

肖磊 袁劍 秦濤

（中國(guó)石油浙江油田公司財(cái)務(wù)處，浙江杭州 310023）

蒙特卡羅模擬在頁(yè)巖氣開發(fā)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

肖磊 袁劍 秦濤

（中國(guó)石油浙江油田公司財(cái)務(wù)處，浙江杭州 310023）

蒙特卡羅模擬法是進(jìn)行項(xiàng)目不確定性分析的一種常用方法，而頁(yè)巖氣開發(fā)項(xiàng)目由于投資大、風(fēng)險(xiǎn)高，需加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的風(fēng)險(xiǎn)分析工作。根據(jù)頁(yè)巖氣開發(fā)特點(diǎn)，在考慮投資、頁(yè)巖氣產(chǎn)量、銷售價(jià)格以及操作成本基礎(chǔ)上，采用蒙特卡羅模擬方法對(duì)頁(yè)巖氣開發(fā)方案經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)分析，測(cè)算出了一個(gè)合理的內(nèi)部收益率數(shù)值，提高了決策的可靠性。

頁(yè)巖氣 蒙特卡羅模擬 開發(fā)項(xiàng)目 經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)

0 引言

頁(yè)巖氣作為非常規(guī)能源，必須采取非常規(guī)理念才能實(shí)規(guī)規(guī)模有效開發(fā)，雖然國(guó)內(nèi)取得了一定的突破，但頁(yè)巖氣開發(fā)屬于資金和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，現(xiàn)階段工程技術(shù)企業(yè)在頁(yè)巖段大位移水平井鉆完井、體積壓裂、微地震監(jiān)測(cè)等核心工程技術(shù)方面，還不完全成熟，其開發(fā)難度要比一般的油氣藏復(fù)雜、建設(shè)成本高、風(fēng)險(xiǎn)大。因此，需要對(duì)頁(yè)巖氣開發(fā)項(xiàng)目加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)分析。經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)分析方法主要有盈虧平衡分析、敏感性分析、蒙特卡羅模擬分析等［1］。目前實(shí)際運(yùn)用中，一般都采用盈虧平衡分析和敏感性分析。然而，在頁(yè)巖氣開發(fā)中，由于評(píng)價(jià)指標(biāo)往往受到多個(gè)因素共同變化的影響，所以用盈虧平衡分析和敏感性分析存在一定的局限性，而蒙特卡羅模擬能夠考慮多個(gè)因素，結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠。筆者采用了蒙特卡羅模擬方法對(duì)頁(yè)巖氣開發(fā)項(xiàng)目進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)分析，考慮了投資、產(chǎn)量到位率、銷售價(jià)格以及操作成本風(fēng)險(xiǎn)因素。通過(guò)模擬各風(fēng)險(xiǎn)因素的隨機(jī)分布數(shù)值，根據(jù)現(xiàn)金流量法計(jì)算內(nèi)部收益率及其分布的概率，最后來(lái)判斷頁(yè)巖氣開發(fā)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)。

1 蒙特卡羅模擬法風(fēng)險(xiǎn)分析

1.1 蒙特卡羅模擬分析原理

蒙特卡羅模擬法是一種概率統(tǒng)計(jì)法或統(tǒng)計(jì)模擬法。它是一種隨機(jī)模擬方法，是一類通過(guò)隨機(jī)抽樣和統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)來(lái)求近似解的數(shù)值方法［2］。蒙特卡羅模擬的基本思路：首先建立分析指標(biāo)值的計(jì)算模型；分析與指標(biāo)值相關(guān)的影響因素，并分析建立影響因素的概率分布模型；依據(jù)模擬次數(shù)，模擬產(chǎn)生相應(yīng)批次的影響因素隨機(jī)數(shù)，帶入分析指標(biāo)值的計(jì)算模型，計(jì)算出相應(yīng)的指標(biāo)值；最后對(duì)模擬試驗(yàn)結(jié)果加以分析統(tǒng)計(jì)，計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)值的統(tǒng)計(jì)特征量或概率分布。模擬次數(shù)越多，概率分布越接近真實(shí)的分布。

1.2 蒙特卡羅模擬分析實(shí)現(xiàn)步驟

1.2.1 確定頁(yè)巖氣開發(fā)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)模型

用現(xiàn)金流量法建立頁(yè)巖氣開發(fā)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)模型，頁(yè)巖氣開發(fā)建設(shè)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)核心效益指標(biāo)為內(nèi)部收益率，以此來(lái)判定該項(xiàng)目是否具有經(jīng)濟(jì)效益，內(nèi)部收益率是凈現(xiàn)金流量等于零時(shí)的折現(xiàn)率，計(jì)算公式如下：

式中，CI表示現(xiàn)金流入量，主要包括銷售收入、補(bǔ)貼收入、回收固定資產(chǎn)余值和流動(dòng)資金；CO表示現(xiàn)金流出量，主要包括投資、操作成本、管理費(fèi)用、銷售費(fèi)用、稅金、棄置費(fèi)［3］；IRR為內(nèi)部收益率。

1.2.2 分析影響效益指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)因素及其概率分布

風(fēng)險(xiǎn)因素一般遵循均勻分布、三角分布、正態(tài)分布，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)變量已知一個(gè)范圍，可采用均勻分布公式來(lái)描述；當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)變量已知外，還已知最有可能的一個(gè)值，可采用三角分布來(lái)描述；當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)變量獲得少量隨機(jī)數(shù)，符合正態(tài)分布特征，可按正態(tài)分布特征來(lái)描述。在頁(yè)巖氣開發(fā)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)進(jìn)行敏感性分析發(fā)現(xiàn)，影響頁(yè)巖氣開發(fā)項(xiàng)目效益指標(biāo)的因素主要有4個(gè)，產(chǎn)量到位率和氣價(jià)最為敏感，其次是投資和操作成本。根據(jù)頁(yè)巖氣開發(fā)特性，產(chǎn)量到位率不同于產(chǎn)能到位率，是指每年實(shí)際產(chǎn)量與開發(fā)方案產(chǎn)量的比值，由于產(chǎn)量到位率、氣價(jià)、操作成本3個(gè)變量很可能在某個(gè)區(qū)間波動(dòng)，因此將產(chǎn)量到位率、氣價(jià)、操作成本描述為均勻分布，單井投資假設(shè)最可能下達(dá)投資，因此單井投資描述為三角分布，具體如表1所示。

表1 影響頁(yè)巖氣經(jīng)濟(jì)效益參數(shù)的分布函數(shù)表

1.2.3 模擬計(jì)算

根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)變量產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)代入頁(yè)巖氣開發(fā)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)模型，進(jìn)行n次以上試驗(yàn)，為保證精確度，一般1 000次以上，得到n個(gè)內(nèi)部收益率，由于計(jì)算工作量較大，通常可采用excel表中的模擬運(yùn)算表功能，可以達(dá)到目的。

1.2.4 統(tǒng)計(jì)分析

對(duì)試驗(yàn)得到的個(gè)內(nèi)部收益率進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)，計(jì)算出內(nèi)部收益率的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值，以及內(nèi)部收益率的頻次、頻率和大于某值的概率，并繪出概率分布圖［4］。

2 應(yīng)用實(shí)例分析

四川盆地某頁(yè)巖氣開發(fā)項(xiàng)目，當(dāng)氣價(jià)服從均勻分布，最小值1.188元/m3，最大值1.31元/m3；單井投資服從三角分布，最小值5 000萬(wàn)，最有可能值5 500萬(wàn)，最大值6 000萬(wàn)；產(chǎn)量到位率服從均勻分布，最小值90%，最大值100%；操作成本服從均勻分布，最小值0.2元/m3，最大值0.3元/m3；評(píng)價(jià)期21 a，實(shí)施102口井，評(píng)價(jià)期累計(jì)產(chǎn)量85×108m3，2014-2020年考慮補(bǔ)貼，分別為2014-2015年0.4元/m3， 2016-2018年0.3元/m3，2019-2020年0.2元/m3，2020年以后不考慮補(bǔ)貼。模擬次數(shù)為1 000次，對(duì)這1 000次的模擬結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如表2。

表2 頁(yè)巖氣開發(fā)項(xiàng)目蒙特卡羅模擬計(jì)算結(jié)果表

平均的內(nèi)部收益率為5.87%，標(biāo)準(zhǔn)差1.39%，最大值9.5%，最小值1.79%。然后將這1 000次的計(jì)算結(jié)果形成頁(yè)巖氣開發(fā)項(xiàng)目?jī)?nèi)部收益率的概率分布，概率分布分為30個(gè)區(qū)間，根據(jù)分布情況繪制出分布圖，具體見圖1和圖2。

圖1 頁(yè)巖氣開發(fā)項(xiàng)目?jī)?nèi)部收益率—概率分布圖

圖2 頁(yè)巖氣開發(fā)項(xiàng)目?jī)?nèi)部收益率—累計(jì)概率分布圖

計(jì)算得出，通過(guò)對(duì)該頁(yè)巖氣開發(fā)項(xiàng)目進(jìn)行蒙特卡羅風(fēng)險(xiǎn)分析，該方案的內(nèi)部收益率大于5%的概率為69.8%，大于6%的概率為43%，大于7%的概率為17%，大于8%的的概率為4.1%，因此在目前天然氣價(jià)格下降的情況下，項(xiàng)目達(dá)到總部規(guī)定的8%內(nèi)部收益率效益指標(biāo)是有難度的，概率僅為4.1%，需要進(jìn)一步降低投資成本，優(yōu)化調(diào)整。

3 結(jié)論

1）蒙特卡羅模擬方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，能夠較好地解決參數(shù)選取的不確定性和隨機(jī)性，通過(guò)本研究的嘗試，表明該方法適合于頁(yè)巖氣經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的風(fēng)險(xiǎn)分析，實(shí)現(xiàn)了多風(fēng)險(xiǎn)因素同時(shí)變化對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響，提高了決策可靠性。

2）任何方法都存在一定的局限性，蒙特卡羅模擬是一種參數(shù)模擬，模擬開始之前要求假設(shè)特定的分布參數(shù)，因此確定風(fēng)險(xiǎn)因素的概率分布函數(shù)就顯得尤為重要。

［1］羅凌睿，陳春燕，王徑，等.油氣田開發(fā)建設(shè)項(xiàng)目生命周期跟蹤評(píng)價(jià)研究［J］.天然氣技術(shù)與經(jīng)濟(jì)，2013，7（6）：51-53.

［2］肖君，王徑，姚麗.低滲致密氣藏單井經(jīng)濟(jì)界限研究［J］.天然氣技術(shù)與經(jīng)濟(jì)，2014，8（6）：61-63.

［3］劉先濤.石油工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)［M］.北京：石油工業(yè)出版社，1995.

［4］陳武，鐘水清.油氣開采經(jīng)濟(jì)控制成本界限的確定及計(jì)算方法研究［J］.天然氣勘探與開發(fā)，2004，27（2）：65-67.

（編輯：李臻）

B

2095-1132（2016）06-0022-02

10.3969/j.issn.2095-1132.2016.06.006

修訂回稿日期：2016-09-17

肖磊（1982-），經(jīng)濟(jì)師，從事財(cái)務(wù)管理工作。E-mail：zjytxiaolei@163.com。