不确定性分析与风险分析在房屋建设投资项目中的应用.docx

不确定性分析与风险分析在房屋建设投资项目中的应用刘广（四川城市职业学院 四川 成都 610101）摘要:不确定性分析与风险分析是房屋建设投资项目可行性研究的重要组成部分,了解项目所承受的各种风险, 有助于提高投资决策的可靠性,提高投资项目的风险防范能力。基于概率分析的定量风险分析为房屋建设项目的。有助于提高投资决策的可靠性,提高投资项目的风险防范能力。基于概率分析的定量风险分析为铁路项目的可行性研究提供了一个非常有效的风险分析工具。本文在深入分析铁路投资项目风险因素的基础上,重点阐述了蒙特卡洛模拟的方法步骤和在房屋建设项目中的应用。结果表明该方法在房屋项目投资决策中具有较高的实用价值。关键词：不确定性分析；风险分析；蒙特卡洛模拟Uncertainty analysisandrisk analysisininvestment projectsinthehousing constructionLiu Guang(City Collegeof Sichuan,Chengdu, Sichuan61010)Abstract: Uncertaintyanalysis and riskanalysis isan important partoftheinvestmentinhousing constructionproject feasibility study, to understandtheprojectis exposed tovarious risks,andhelp to improvethereliabilityoftheinvestment decisions, improvetherisk prevention capabilityoftheinvestment projects.Quantitativeanalysisbased on probabilisticrisk analysisfor thehousing constructionproject.Help to improvethe reliabilityoftheinvestmentdecision-making, improvetherisk prevention capabilityoftheinvestment projects.Quantitativeanalysisbased on probabilisticrisk analysisforrailway projects inthe feasibility studyprovidesavery effectivetoolforrisk analysis.This articlefocuses on thein-depth analysis oftherisk factorsofrailwayinvestment projectson the basis oftheMonte Carlosimulationmethodsteps andinhousingconstruction projects.Theresultsshow that the methodhas a highpractical valueintheinvestment decisionsinthehousing projects.Key words: uncertaintyanalysis;risk analysis;Monte Carlosimulation一、引 言大规模的房屋建设早已在我国展开，如何对房屋建设项目进行不确定性分析和风险分析；科学的对项目进行规划与投资；最大限度地获得投资效益；保证房屋建设投资项目的经济技术环境社会等各方面的合理性、可持续性和可接受度，是我国城市规划管理部门面临的一个重大课题。尽管在项目投资的前期工作中就已有项目市场需求、技术与工程方案、融资方案、财务与经济效益方面做了详尽的预测分析和研究，但由于环境的可变性、社会经济系统的复杂性项目自身的动态性、认识能力的局限性、以及前期工作的约束性，项目实施后的实际结果可能在一定程度上偏离预测的基本方案，导致项目出现不利后果或错失盈利机会。二、不确定性分析方法与风险分析方法 不确定性分析是对影响项目的不确定性因素进行分析，预算它们的增减变化对项目效益的影响，找出最主要的敏感因素及其临界点的过程，主要方法有敏感分析和盈亏平衡分析。风险分析则是识别风险因素估计风险概率评价风险影响并制定风险对策的过程,风险估计的主要方法有概率树分析和蒙特卡洛模拟等。敏感性分析方法已广泛应用于建设项目前期风险分析中,本文重点介绍蒙特卡洛模拟方法,具体应用见案例。一) 敏感性分析敏感性分析是考察项目涉及的各种不确定因素对项目基本方案经济评价指标的影响,找出敏感因素,估计项目效益对它们的敏感程度,粗略预测项目可能承担的风险,为进一步的风险分析打下基础。由敏感性分析可以得知影响项目效益的敏感因素和敏感程度,但不知这种影响发生的可能性如需得知可能性,就必须借助于概率分析。敏感性分析所找出的敏感因素可以作为概率分析风险因素的确定依据。如果项目的评价指标计算结果对某些变量变化非常敏感,应进一步进行概率分析估计各主要变量的概率分布,计算经济评价指标的概率分布参数。由于敏感性分析并不考虑随机变量在将来发生各种不同值的概率,因而无从得知项目评价指标的概率分布及各可能值的发生概率。（二）概率分析敏感性分析只能告诉某种变动因素对评价分析分析判断的影响及其敏感的程度，但并不能给出判据取值的可能性有多大，对不确定因素，在具有足够的信息时，进行概率描述并在此基础上对分析判据做统计分析，可能会给决策者增加决策的信心。工程项目经济分析中所涉及的比确定因素有些可以参照历史积累的统计数据，以这些历史数据形成的概率分布为基础进行预算分析，称为客观概率分析。有些经济参数主要依赖专家的判断估计，基于这种概率分析可以称为主观概率分析。在概率分析中，把不确定因素都看成是随机变量，当然，再此基础上得到的指标，如净现值年度等值或内部收益率于是随机变量，如何从各个因素随机变量的分布或特征找出判据指标的分布或特征值是概率统计分析的核心问题。（三）蒙特卡洛模拟 蒙特卡罗法(Monte-Carlo法)又称统计试验法或随机模拟法。该方法是一种通过对随机变量的统计试验、随机模拟求解数学、物理、工程技术问题近似解的数学方法,其特点是用数学方法在计算机上模拟实际概率过程,然后加以统计处理。 通常作决策分析时,人们最关心的问题是系统的动态性。但目前各种定量计算所运用的数学模型很少能反映随时间变化的复杂过程,尤其当变量本身牵涉到不确定性问题时,所考虑的问题可以随机模拟各种变量间的动态关系,解决某些具有不确定性的复杂问题,被公认为是一种经济而有效的方法 1.蒙特卡罗模拟的基本原理 设有独立的N个随机变量Xi(i=1,2,3,n)分别代表影响房屋建设投资的影响因素,其对应的概率密度函数分别为f(x1),f(x2),f(xn) 函数关系式为, Z=g(x1,x2,xn)模拟过程为首先根据各随机变量Xi的相应分布,产生M组随机数x1,x2,xn,计算评价指标Zi=g(x1,x2,xn)(i=1,2,M),对各个随机变量在其规定的取值区间内重复随机抽的内部收益率或净现值等评价指标,确保各个随机变量的取值分布应符合预先设定的概率分布。通过对足够多的采样值的反复计算,获得内部收益率或净现值的近似概率分布。2.蒙特卡洛计算机模拟法的步骤 (1)确定风险分析所采用的评价指标,通常会选择经济内部收益率、经济净现值等动态评价指标。(2)通过敏感性分析,确定对项目评价指标有重要影响的主要风险变量。(3)经调查或试验获得风险变量的概率分布模型。（4）根据风险变量概率分布模型随机生成变量输入值。(5)根据变量输入值产生项目评价基础数据, 计算出评价指标值。(6)重复进行以上两步,直至预定模拟次数。(7)整理模拟结果,得出指标的期望值方差标准差和期望值的概率,绘制累计概率图。3.蒙特卡洛模拟的优点由于蒙特卡罗模拟的灵活性易于实现,并且能比较好地适应于高维问题等优势,从而对风险控制产生指导作用。近些年来,蒙特卡罗模拟方法在风险分析中的应用越来越广泛,以此理论为基础的房屋建设投资决策风险分析方法,也越来越成为学术界和实业人士关心的焦点。(四) 蒙特卡洛模拟在房屋建设投资项目中的应用选取随机变量。进行房地产风险投资，首先要分析哪些因素属于随机变量。在房地产投资中，影响投资者经济效益的变量很多，但影响最大的变量是租金和售价、建造成本、出租期或销售期、贷款利率、投资收益率、施工工期等。所选取的各随机变量之间应该是相互独立的，根据该项目本身的特点、对上海房地产市场的预测，还有上述因素对该项目影响程度的大小，初步选取的随机变量为建造成本、贷款利率、投资收益率、销售价格、销售期、施工工期6项。2.确定随机变量的概率分布。随机变量的概率分布由估计而得，估计有主观估计和客观估计两种方法，下面根据各影响因素过去长期积累的数据进行客观的分析。通过对上海近十几年房地产市场的调查统计，得出本例各变量的变化值、相应发生的概率及随机数。3.为各随机变量抽取随机数。各随机变量服从离散型分布，由等概率密度发生器产生一个随机数r，如抽取的一组随机数为50、45、61、55、73、60。4.将抽得的随机数通过逆转换得到各随机变量的值。如上述随机数对应的抽样值为8% 、14% 、8%、18、6、7%。5.将抽样值构成一组项目评价基础数据。如上述数据代表的一组评价基础数据为建造成本年上涨率8%、贷款年利率14%、年售价增长率8%、工期18个月、销售期6个月、投资收益率7%。6.根据基础数据计算出净现值NPV。NPV1=- 5000(1+7%)- 9/12(1+8%)9/12- 3000(1+14% )2- 1 (1+7% )- 2+8000 (1+8% )3/12 (1+7%)- 21/12=1425万7.重复该流程50次。NPV2=- 5000(1+8%)17/24(1+6.5%)- 17/24- 3000(1+13%)23/12- 1(1+6.5%)- 23/12+800 (1+7.5%)3/12(1+6.5%)- 20/12=158万NPV3=- 5000(1+8%)18/24(1+6.5%)- 18/24- 3000(1+13%)2- 1(1+6.5%)- 2+8000(1+8%)3/12 (1+6.5%)- 21/12=1519万NPV4=- 5000(1+10%)19/24(1+7.5%)- 19/24-3000(1+15%)2- 1(1+7.5%)- 2+8000 (1+10%)2.5/12(1+7.5%)- 21.5/12=1240万8.得出模拟结果的期望值、方差、标准差等，根据上述结果分析各随机变量对项目收益的影响。净收益NV的平均值= （1425+1582+1519+1240+ ） 50=1537 万 ； 净 收 益 的 标 准 差S=135万；则该项目的净收益估计有95%的可能性落在 （1537 2 135）= （1267，1807） 区间内，即1267万元与1807万元之间。在分析了上述六个较大的影响因素，经过计算后得出的该项目净收益区间是比较准确的，对其进行的定量分析并充分预计了此项目盈利可能性的大小,也为投资决策者提供了一项重要的评价指标,可以更加充分地认识该项目，最后决定对其投资与否。此项目在考虑了风险的同时仍可以获得较大利润,这表明投资项目的可行性比较高，项目投资基本是安全的。（五）结束语本文论述了在房屋建设投资项目中进行不确定性分析与风险分析的必要性,重点阐述了进行风险估计时采用蒙特卡洛模拟的方法和步骤。敏感性分析是房屋建设投资项目不确定性分析的重要组成部分,是进行风险分析的基础。基于蒙特卡洛模拟的风险估计法为铁路项目的定量风险分析提供了一个非常有效的风险分析工具,可了解项目所承受的各种风险因素的影响程度,有助于提高项目所承受的各种风险因素的影响程度,有助于提高投资决策的可靠性,提高投资项目风险防范能力。定量风险分析仍是一种正在被逐步认识和推广的方法,目前其应用还不十分广泛。为进一步提高定量风险分析的水平,应该加强对历史统计数据的整理和分析;深入研究定量风险分析的模型和方法;积累定量风险分析的应用经验。风险分析技术方法的完善必将促进铁路投资项目评