基于AHP-BSC模型的項目投資風險分析評價

郭章林，劉彥香

(河北工程大學；經濟管理學院，河北；邯鄲056038)

當今社會，社會化生產高度發展，生產力出現巨大的飛躍，科技迅猛發展，使得社會面臨更多的新的不確定因素，經濟活動的競爭性加強，經濟關系日趨復雜。項目投資作為實物投資的一種重要形式，投資數額大，投資周期長，風險高。項目投資是一個資本的運作過程,風險伴隨著項目投資發展的整個過程。投資者在投資時總是希望在總風險一定時獲得最大收益，或在一定的收益下風險最小。所以對于投資商來說，選擇一個合適的項目非常重要。本論文將BSC和AHP結合對項目投資風險進行研究，從定性和定量角度出發，為投資者找出風險性較小的項目。

一、AHP-BSC的項目投資風險分析模型

BSC（Balance Score Card，平衡計分卡）是由哈佛商學院羅伯特·卡普蘭和戴維·諾頓于 1992年發明的一種績效管理和績效考核的工具，這種業績評價系統將企業的戰略分解為財務、顧客、內部經營和學習與創新 4個維度，首先通過平衡記分卡方法對項目所在的企業進行全面的測評，從中選擇合適的企業，在此基礎上應用AHP模型對企業的項目進行分析，從中選擇風險系數較低的項目進行投資。

（一）運用BSC選擇企業

以財務、客戶、內部經營和學習與成長 4項因素為標準對候選投資項目所在的企業進行 BSC分析，從中選擇出 4項因素平衡性較好的幾家企業。財務因素主要考慮某類產品單位成本、費用降低率、及銷售增長率；客戶因素主要考慮售后服務客戶滿意度、產品退貨率、每百萬個產品的不良率；內部經營因素主要考慮業務創新速度與市場周期的比較、按時交貨率、生產周期效率、質量合格率、利用計算機系統處理業務的比例；學習與成長因素主要考慮有關培訓的及時性和質量、培訓費用占銷售額的比例、員工生產率。

（二）建立AHP模型

對選出的企業的項目建立AHP模型。利用AHP進行風險評價有以下步驟，其項目風險評價流程見圖1。

圖1 AHP的項目風險評價流程

（1）對項目進行描述。首先對具體的項目進行風險分析和辨識。（2）構造出該項目風險評價指標體系。（3）通過建立項目風險評價指標體系，從整體上把握項目的各風險，然后請專家對每一個風險指標進行風險分析。（4）構造風險因素的兩兩判斷矩陣，請專家對因素各元素的相對重要性給出評判，可求出各元素的權重值。（5）構造反映各個風險因素的嚴重程度的判斷矩陣。嚴重程度通常用高、中、低風險三個概念來表示，求出各自的風險因素相對危害程度值。（6）對AHP中專家評判的一致性加以驗證。在第（4）中，是采用專家經驗、直覺的主觀判斷，那么就要對專家主觀判斷的一致性加以檢驗。如檢驗不通過，就要專家做重新的評價，調整其評價值，然后再檢驗，直至通過為止。一般，一致性檢驗率不超過0.1即可。（7）把所求出的各自因素相對危害程度值統一起來，就可求出該風險指標處于高、中、低各等級的概率值大小，由此可判斷該風險指標的風險程度。（8）把項目風險評價指標體系中的所有指標都如此分析評價，把各層次的風險程度統一起來，就可得出項目總的風險水平。（9）根據分析評估結果制定相應的決策，實行有效的管理。

二、應用實例

某投資方擬從10個候選項目（D1、D2、D3、D4、D5、D6、D7、D8、D9、D10）中選擇一個風險最小的項目進行投資。首先對候選項目所在的企業使用BSC進行評價，找出財務、顧客、內部經營和學習與創新 4個維度平衡性較好的企業。再采用德爾菲法來解決這個問題。先按照評價的企業涉及的范圍，確定專家數10人，然后10位專家以從10家企業中尋找財務、顧客、內部經營和學習與創新 4個維度平衡性較好的企業為目標開始尋找，為每位專家附上每家企業財務、顧客、內部經營和學習與創新四方面的所有資料。各個專家根據手上資料和對10家企業的考查及有關信息的搜集提出自己的分析意見并說明自己是怎么判斷和分析的。接著將各位專家的第一次判斷意見匯總，列成圖表如下表1。然后進行對比再分發給各位專家，讓專家比較自己同他人的不同意見，修改自己的意見和分析判斷。再將所有專家的修改意見收集起來，匯總，再次分發給各位專家，以便做第二次修改。如此經過四次收集意見并為專家反饋信息后，對專家的意見進行綜合處理，得出結論淘汰了7家企業，剩下了D1、D4、D9三家企業。

表1 專家第一次意見判斷表

現在對剩下的3家企業的項目進行AHP選擇，根據具體資料評價，經過考核以社會風險B1、經濟風險B2、技術風險B3、管理風險B4、自然風險B5和公共關；系風險B6為評價準則進行評估，構建了如圖2所示的層次分析結構圖，共三層，自上至下是：目標層、準則層和方案層。

圖2 風險評估層次分析結構圖

然后根據專家、技術人員、決策者的判斷意見，根據因素兩兩比較的標度，評價者從評價目標“風險最小的投資方案”的角度，將這六個因素( 社會風險 B1、經濟風險 B2、技術風險 B3、管理風險 B4、自然風險 B5和公共關系風險 B6) 的重要性兩兩相比，構建不同層次的判斷矩陣，并分別計算其最大特征值、特征向量、各層次的單排序以及進行判斷矩陣的一致性檢驗。構建準則層相對于目標層的判斷矩陣，如表2所示。

表2 構建判斷矩陣

同樣，可以構建方案層各元素相對于準則層元素的判斷矩陣。由于篇幅所限，矩陣不再列舉。

方案層相對于目標層的權重通過準則層相對于目標層和方案層相對于準則層的權重組合而得到，計算結果如下表3所示：

表3 計算結果

由此得到總權重向量：W=（0.274，0.714，0.207），層次總排序指標，層次總排序隨機一致性指 標 為 ： C.I.= 0.026， C.R.=0.04 ＜ 0.1，R.I.=0.0945，由計算結果，在比較了社會風險、經濟風險、技術風險、管理風險、自然風險和公共關系風險6個準則的情況下，方案層的排序中，投資項目3所對應的權重最小，即這個投資項目風險較小，故投資項目3是最佳的投資方案。

三、結束語

本文將BSC和AHP結合，在風險項目投資問題上起到了相輔相成的作用，先使用 BSC從項目所在的企業中可以選擇綜合實力較強的企業，再使用AHP可以實現在優中選優，強中選強，從而選出投資風險最小的項目進行投資。本文的應用實例也表明了該方法具有可實際操作性。以 AHP-BSC為數學工具對項目的投資風險進行分析評價，降低投資風險，促進投資決策的科學化和規范化進程，有利于提高項目的投資成功率，為投資決策者提供科學的決策依據。

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