PPP项目定量风险评估方法比较

□文/廖诗娜

PPP项目定量风险评估方法比较

□文/廖诗娜

风险定量评估是实施PPP项目全寿命期动态风险管理的重要任务。本文总结比较了目前比较流行的几种风险评价方法，为研究者和实务工作者选择合理的评价方法提供了依据。

PPP项目；模糊综合评价法；蒙特卡洛模拟；V A R方法

一、引言

PPP（Public-Private Partnerships，公私合伙制）项目融资是指公共部门通过与私人部门建立合作伙伴关系来提供公共产品或服务的一系列融资模式的总称，包括BOT、DBFO等模式。其基本思路是通过政府授予私人部门在一定特许经营期内进行项目的融资、建设和运营，同时取得投资回报，特许经营期满再无偿交还给政府部门，是缓解我国单一政府投资模式下的基础设施建设资金瓶颈压力的有效途径。

然而，由于PPP项目往往投资额巨大、参与方众多、建设周期长、风险因素复杂多变，不仅造成PPP项目融资前期谈判时间旷日持久和费用较高，同时由于风险管理不善导致最终失败的项目也不乏其例，如印度大博电厂项目、英法海底隧道项目等，而风险定量评价方法的选取不当导致对项目的风险损失值估计不当无疑是其中一个重要的原因。

PPP项目的风险定量评估是指在风险识别的基础上，运用一定的风险分析方法，计算出风险因素发生的概率、损失程度，并结合其他因素综合考虑，得出项目的总体风险大小，从而为后续风险控制提供依据。下面将介绍比较目前较流行的几种定量评估方法的优缺点和适用范围。

二、风险定量评估方法介绍

（一）敏感性分析法。敏感性分析是指在构造项目风险变量（如建造成本、收入等）关于目标变量（如NPV等经济效益指标）的数学模型基础上，假定在保持其他风险变量不变的前提下，分析其中一个风险变量变化一定范围时对目标变量的影响程度，计算各个风险变量对于目标变量的敏感系数和临界点并据以排序，从而找出敏感因子并作为重点风险管理对象。它是一种应用广泛、成熟的风险分析方法，包括单因素敏感性分析和多因素敏感性分析。

（二）决策树法。决策树法的基本思路是利用决策树将不同的风险因素分解开来，以目标变量（如NPV指标）为决策点出发，逐项计算方案枝即各风险因子所有概率组合下的目标变量的期望值，并画出概率分布图，从而进行项目风险的评估和方案比选。这种方法以足够有效的数据作支撑，计算量随风险变量个数及不同概率取值呈指数变化，较适用于风险变量较少且变化不多的情况，否则工作量将较大。

（三）模糊综合评价法。PPP项目涉及众多风险因素，如政局不稳定、建设成本超支等，各风险的影响因素本身就具有模糊性，难以量化，因此学术界积极地将模糊数学应用到PPP项目融资的风险评估中，代表学者有：张星、陈敬武等。归纳起来，模糊综合评价法是基于某些事物类属标准不明确，而不能确切归类的模糊现象的假设，利用隶属度及模糊推理的概念对风险事件进行排序，以改进的模糊综合评价法为基础，采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）构建风险因素递阶层次结构并据其确定各风险因素指标的权重，同时综合专家经验对各风险因素影响程度进行打分评价，然后从计算最末级层次的模糊评判结果开始，根据最初确定的风险因素递阶层次结构进行逐级模糊运算，如此反复直至计算出总目标层的模糊评判结果，最终可获得项目各个层级风险的大小以及整体风险水平。它是一种能将难以量化的诸如政局稳定性、法规变化等风险因素定量化分析的有效方法，而这正是其他方法无可比拟的优点。

（四）蒙特卡洛模拟法（M ont e-Carl o Si m ul at i on）。蒙特卡洛模拟法（M–C法）由法国数学家John.ron.neuman创立并推广到科学研究中，由于该方法与轮盘掷色子等赌博原理类同，所以采用欧洲著名的赌城摩纳哥首都Monte Carlo命名，是一种以统计学中的中心极限定理为原理，以输入变量（随机变量）和输出变量之间的数学模型为基础，借助计算机辅助按照给定输入随机变量的概率分布产生大量的随机数，通过足够多次数的模型运算，进而获取大量的输出变量的数据及其分布函数的计算机模拟技术。实际应用中可用EXCEL或Crystal Ball软件操作（水晶球软件）。国内不少学者对其在基础设施项目中的应用进行了积极的探索，如孙建平（2005）、林君晓（2006）等。

在工程项目风险分析中，当被用于描述工程项目风险发生概率或风险损失的数学公式或方程包含一些非初等的分布函数时，往往问题变得较为复杂，因而难以得到解析解。应用MC方法的主要优点在于：只要能正确用数学式描述项目风险发生的概率，原则上说总可找到解，当在计算机上做多次试验后，其解将会取得满意的精度，是实务中一种常用的风险量化方法。

（五）V A R方法。VAR（Value at risk，在险价值法）是指在正常的市场条件下，给定置信水平（也即可靠度，取决于评价者风险偏好）下某一持有期间内某个投资组合的最大可能损失。可表示为Prob（△P＞VaR）=1-c。其中：△P为投资组合在持有期△t内的损失，VaR值为置信水平c下处于风险中的价值。也就是说，如果某项投资在99%的置信水平下的VaR值为5万美元，那么可理解为能以99%的概率保证该投资最大损失不会超过5万美元。

VAR方法作为广泛应用的金融市场风险度量方法之一，实际应用中又分为三种具体方法：一种是基于投资组合服从某个给定分布（如正态分布）假设而求解的方差-协方差法；一种是基于历史数据分析而求解的历史模拟法以及Monte-Carlo模拟法，两者不同之处在于后者对历史数据的统计分析采取了Monte-Carlo计算机仿真模拟随机取数的方法。

采用VAR方法的最大优点在于，通过VAR值的计算，可以直观地了解到某项投资在给定置信度下可能发生的最大损失，给我们评估PPP项目金融风险时提供了一种有益的参考。其不足之处在于：一是无论采用哪种方法，都是建立在一定的假设条件之上，比如实际中应用方差-协方差法常假设投资组合服从正态分布，不同分布假设必然会带来评价结果上的偏差；二是无论使用历史模拟法还是Monte-Carlo模拟法时都蕴含着一个假设“历史会重演”，据以历史数据推断未来某时的VAR值，当市场风险波动剧烈时，VAR值失效；三是将其应用于PPP项目风险评估中时只能针对项目面临的金融市场风险（如汇率、利率等）而其他风险评估则需要其他方法的配合，同时在我国应用还很不成熟。

表1 5种风险评价方法比较

三、风险定量评估方法比较

结合前述介绍可知，敏感性分析、决策树法和蒙特卡洛模拟法是实务中广泛使用的项目风险定量评估方法，从风险二维评价来看，其中敏感性分析只能获取项目风险评价结果不能估计其发生概率；决策树法能获取项目损失发生值及概率，但风险因子复杂多变时工作繁琐；蒙特卡洛模拟法借助于计算机仿真模拟通过随机抽样同样能获取项目风险损失及发生概率，且结果准确度较高，排除了人为干扰。而模糊评价法借助于模糊数学语言能将难以量化的风险因子实现量化分析，能综合评估项目风险大小，这正是其他方法无可比拟的优势。VAR方法能有效评估金融市场风险，可作为其他项目风险评估方法的补充。（表1）

四、结语

综上，几种风险定量评估方法各有千秋，实务中应遵循可操作性、可理解性、客观数据可获取性等原则灵活选用一种或多种方法组合应用，比如在项目可行性研究时可在定性分析基础上应用敏感性分析、决策树等方法进行初步风险评估，在项目谈判阶段可灵活选用模糊综合评价法、蒙特卡洛模拟法以及VAR法等进行详细深入的风险评估，从而为后续风险管理提供可靠依据。

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重庆大学建设管理与房地产学院）