模糊層次分析法對芯片投資中的風險評價

[摘要] 通過對集成電路芯片產業投資過程中可能出現的種種風險因素的分析，運用層次分析方法設計了風險評價的指標體系，確定了權系數，應用模糊數學的方法建立了芯片產業的投資風險模糊綜合評價系統，從而在一定程度上解決了如何運用數學方法分析和處理投資風險評價中存在的大量模糊問題，投資者采取有效措施對風險進行科學管理減少集成電路芯片產業投資的風險損失。

[關鍵詞] 集成電路芯片投資風險層次分析模糊評價

一、引言

當今世界已經從工業化進入信息化的發展階段，信息產業作為新型生產力的代表，其發展水平已成為衡量一個國家綜合國力的重要標準。而集成電路技術是信息產業和高新技術的核心，是推動國民經濟和社會信息化的關鍵技術。因此，集成電路產業就成為當今促進全球經濟發展的核心動力，也是目前世界上發展最為迅速和競爭最為激烈的一個產業。

集成電路是一個完整的產業。一般說來，它包括集成電路設計、芯片制造、封裝和測試、集成電路專用設備和材料制造，以及集成電路產品的應用開發和信息服務。其中又以集成電路芯片制造業為集成電路產業的核心和主體。

我國集成電路產業經過四十年的發展，雖已取得了長足的發展，自從國務院出臺鼓勵集成電路和軟件產業的發展政策以來，我國芯片產業在規模、技術水準、創新能力等方面取得諸多進步。目前，我國已建和在建的芯片生產線已達50多條，工藝技術達到0.13微米。

集成電路在我國的迅猛發展導致了我國芯片生產線投資過熱，產生了諸如內部無序競爭、外商有限合作、投資模式缺乏、管理體制落后等一些問題。由于在芯片生產產業投資金額巨大，盲目的進行投資只會給國家及投資者帶來巨大的風險損失，2001年我國重點扶持的華虹NEC出現高達8億元的虧損就是生動的一例。因此，要避免芯片產業的投資風險，就必須對這個產業的投資過程中可能出現的種種風險因素做出科學的分析。由于芯片產業投資風險系統具有明顯的層次性，且各風險的評價具有主觀不確定性，即模糊性，這對采用模糊層次分析法進行芯片產業投資風險度量提供了可能。芯片產業投資風險模糊綜合評價就是在對投資過程中的各單一風險進行識別的基礎上，運用層次分析法建立風險評判指標體系，然后通過模糊評價將所面臨的各種風險對系統風險的影響用權重的形式具體的表現出來，并最終通過綜合評判確定芯片廠投資系統風險度。運用這種方法可以克服以往只能衡量芯片產業投資中某單一風險的弊病，而如此將芯片產業作為一個系統來衡量其整體的風險程度，最后以芯片生產投資風險度作為一個指標來衡量其整體風險度，知道國家或投資者采取恰當有效的措施對風險進行科學管理，以減少芯片產業的投資風險損失。

二、因素集的建立

以芯片生產線開發投資過程中的客觀系統風險為評價目標，將目標的要求逐漸分解到具體指標，根據指標因素內涵大小和指標間的相關程度，劃分為目標層，準則層和指標層三級（如下圖）。本文將從現實的角度出發，將具體的AHP-FUZZY方法的操作步驟融入某一具體投資項目風險評價實例中予以論述。

實例：某一外資企業，現欲于2007年2月對山東省某市占地約200畝的地塊進行一期投資額約12.6億美元的8英寸集成電路芯片生產線項目。根據該情況企業邀請了有關專家數十名，從投資風險角度確定其是否適合開發投資。

芯片產業投資風險評價指標體系

三、評語集的建立

根據上述各位專家的建議，從各種風險因素對整個項目影響程度的大小考慮，最終將評語集確定為V={高風險，較高風險，中等風險，較低風險，低風險}。

四、權系數的確定

1.構造判斷矩陣。通常以上一級的某一要素作為比較準則，對本級的要素進行兩兩比較確定矩陣元素，現以“政策風險”中各組成因素的權系數的確定為實際判斷對象，說明判斷矩陣權系數的確定過程，其相對重要程度依據表1確定，其評判結果見表2。

表1 判斷矩陣相對重要度及其含義

表2評判結果

1.計算相對重要度。依方根法得各因素歸一化的權系數(見表2)，其中。

2.一致性檢驗。計算一致性指標，將表二中數據代入上式得，=3.078，則=0.039。計算一致性比例CR，CR=如果CR<0.1，就可以人為判斷矩陣的一致性是可以接受的，其中隨機一致性指標R由表三查得，對于此判斷矩陣CR=0.039/0.58=0.067＜0.1，所以接受。

表3隨機一致性指標RI數值

3.權系數的值。同理可得投資項目中經濟、資源、社會和技術風險中各組成因素的權系數如下：

A1={0.673，0.204，0.123} A2={0.667，0.111，0.222}

A3={0.281，0.630，0.094} A4={0.166，0.139，0.695}

A5={0.761，0.166，0.073}

五、模糊綜合評價

常用的模糊綜合評價模型有乘積取大型和加權平均型，本文采用加權平均型，首先根據專家調查法由十名專家每人分別對各投資風險指標依據各自的經驗得出每一投資風險指標對各類風險的隸屬度，最終歸一化的以及評價矩陣，以下仍僅以“政策風險”中各因素的一級評價矩陣為例予以說明。其一級評價矩陣見表4：

表4 一級評價矩陣

1.一級模糊綜合評價。應用加權平均模型模糊評價理論，計算投資風險一級模糊綜合評價各指標的模糊分布值， 代表一級模糊綜合評價指標值，代表權系數，為一級評價矩陣，仍以計算一級政治評價指標“政治風險”值為例，將在上述過程中所得的與代入公式中，得，其值為“政策風險”指標對評語集中各項的隸屬度，同理可得：

2.二級模糊綜合評價。在求得一級模糊綜合評價中各一級指標對評語集的隸屬度后，可以依下式求得二級模糊綜合評價指標的模糊分布值，其中，將Ａ與代入上式得最終芯片產業投資風險的綜合評判指標的模糊分布值，。

六、結論

根據最大隸屬度原則，可以判定該投資項目風險適中，單從風險規避角度考慮可以進行投資。當有多個投資方案可以選擇時，可以通過各方案風險隸屬度的比較決定是否對其進行投資。

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