基于ANP-灰色模糊評價法的礦業項目投資風險評價研究

黃明旺，鄭明貴

（江西理工大學，a.經濟管理學院；b.礦業貿易與投資研究中心，江西贛州341000）

基于ANP-灰色模糊評價法的礦業項目投資風險評價研究

黃明旺a，鄭明貴b

（江西理工大學，a.經濟管理學院；b.礦業貿易與投資研究中心，江西贛州341000）

摘要：礦業項目投資是一項十分復雜的工程，它具有投資金額大、投資回收期長、不確定性因素多等特點。在分析和識別礦業項目投資主要風險因素的基礎上，構建了一套評價指標體系，運用網絡分析（ANP）法和灰色模糊評價法對礦業項目投資風險進行評價。首先利用ANP法對指標間的相互作用和相互關系進行分析，借助超級決策軟件（Super Decision）確定指標權重；其次引入灰色模糊評價法，把分散的風險評價樣本信息處理成一個灰色評價矩陣，進而對其進行單值化處理得到風險綜合評估值；最后以江西某銅礦項目投資為例進行應用，驗證了ANP-灰色模糊評價法對項目風險評價具有可行性和有效性。

關鍵詞：礦業項目投資；風險評價；ANP法；灰色模糊評價法

礦業項目投資風險評價是礦業開發前進行的一項非常重要的工作，如果礦山企業忽視了礦業項目投資存在的風險，或者缺乏系統的風險評價，那么將會直接影響到礦業項目開發的成敗[1]。礦業項目投資具有資金需求量大、投資回收周期長等顯著特點，在礦業項目投資全過程中將伴隨著復雜的風險。因此，設計一套科學合理的礦業項目投資風險評估體系，防范和預控投資風險，可以為礦山企業科學決策提供參考依據。

一、礦業項目投資風險評價指標體系的構建

礦業項目投資風險評價所涉及的風險因素有很多且較為復雜，因此，需要從多角度來構建評價指標體系，這樣才能比較全面地反映礦業項目投資風險程度。在參考相關學者研究成果的基礎上，一般來說，礦業項目投資風險的來源主要包括以下三個方面：

第一，宏觀層面：主要包括政策法規風險、自然風險、市場與經濟風險等[2]。

第二，外部建設條件：主要包括礦區基礎設施完善程度，水電供應條件和勞動力素質高低等風險因素[3]。

第三，礦床特征：與礦床特征直接相關的風險有諸如地質資源、水文地質條件等因素。礦產儲量的評估與實際儲量大小是否存在變異以及礦石品位的高低，水文地質條件的復雜性等地質資源風險在很大程度上影響著礦業項目開發的成敗[4]。因此，在辨識礦業項目投資主要風險因素的基礎上，構建了由5個一級指標、12個二級指標組成的風險評價指標體系，具體見表1。

二、基于ANP-灰色模糊評價法的礦業項目投資風險評價

礦業項目投資風險因素之間具有相互聯系和反饋的特點，因此，擬采用ANP法[5]計算權重。另外，由于存在評價者自身經驗、認識和知識構成等主觀因素影響，同時礦業項目投資風險具有已知、未知和非確定性等灰色特征，因此結合灰色模糊評價法[6-8]，構建了基于ANP-灰色模糊評價法的礦業項目投資風險綜合評價模型。

表1　礦業項目投資風險評價指標體系

（一）ANP法

1.ANP網絡結構圖的構建

2.風險指標權重的確定

矩陣wij中的列向量表示Ci中元素Ci1，...，對Cj中元素Cj1，...，Cjnj的影響程度排序向量。當Cj中元素不受Ci的元素影響時，則wij=0，然后可以得到超矩陣w：

由于w不是列歸一化矩陣，因此需要用一級指標Ci對Cj（j=1，...，5）的重要性進行比較，由此得到加權矩陣A：

（二）灰色模糊綜合評價法

1.灰色評價矩陣的計算

建立風險評價等級集合v=（v1，v2，...，vq），其中，q為評價等級數，vq為第q個評價等級。根據表1，組織p位專業領域的專家，通常以5位為最佳，對礦業項目投資風險指標進行評價。若第k位專家對第i個風險指標的評分為dki，則所有專家的模糊評價樣本數據，記為樣本矩陣D：

利用白化權函數計算灰色評價矩陣[12]：

（2）適中測度白化權函數，即茚贊∈[0，d1，2d1]，其表達式為：

2.模糊綜合評價

對Ci進行模糊綜合評價，得到第一級模糊綜合評價結果：

將Ci看成一個單個因素，用Bi作為其單因素評價，以此組成第二級模糊評價隸屬矩陣R，得到第二級模糊綜合評價結果：

最后，對B進行單值化處理，求出綜合風險值Z，由此判斷風險大小：

三、實例應用分析

根據上述風險評價體系和方法，以江西某銅礦項目投資為例進行風險評價。該銅礦位于江西某縣城南30 km處，屬于新建項目，是集采礦、選礦為一體的礦山工程，設計日處理原礦1000噸，礦山擬采用露天開采方式，選礦采用混合浮選工藝。在項目投資前需要對其投資風險進行評價。

（一）構建ANP風險評價網絡結構圖

首先開啟Super Decision軟件，在軟件工作界面建立5個元素組及每個元素組下的元素，設定元素組組內元素之間及元素組之間的相互影響和反饋的關系，形成基于ANP的礦業項目投資風險評價的網絡結構圖，如圖1所示。

（二）計算指標權重

（1）針對各指標，Super Decision軟件提供了四種方式，即矩陣式、縱向判斷式、圖形判斷式和問卷調查式，對風險評價指標進行比較。本文則采用了軟件中的1~9標度法，即問卷調查式的方法對各項評價指標逐一進行比較，形成兩兩對比矩陣。

（2）在指標權重的確定過程中，超矩陣的求解是ANP法賦權的核心環節，計算較復雜。根據指標權重的確定步驟和上一步的判斷輸入，Super Decision軟件可快速地構造超矩陣，然后計算超矩陣，并得出極限矩陣，其列向量即為所有風險指標相對于該銅礦項目投資風險的全局權重值同時通過“Priorities”命令可獲得元素組Ci中各個元素的局部權重及元素組Ci的權重向量Q，具體見表2所示。

（三）確定風險評價體系

將投資風險的評價等級分為很高、高、中等、低和很低5個級別，并分別賦值量化，取各評價等級對應的閥值為9，7，5，3，1，處于兩個等級的分值依次為8，6，4，2。由此確定的風險評價集合為V={V1（很高），V2（高），V3（中等），V4（低），V5（很低）}，根據分級規則，風險很高為[9，10]，高為[7，9），中等為[5，7），低為[3，5），很低為[1，3）。

（四）計算灰色評價矩陣

組織了由5位礦業工程領域專家形成的評判組對各指標進行評分，該評判組由2名高等院校教授、2名礦山企業高級工程師和1名設計院的高級工程師組成。根據專家對各項風險評價指標的評分，得到樣本矩陣D：

圖1　礦業項目投資風險ANP網絡結構圖

表2　礦業項目投資風險指標權重

根據白化權函數和公式（8），結合樣本矩陣D，求出灰類評價系數和總灰類系數，進而得出灰色評價矩陣：

（五）綜合評估

根據各項風險評價指標的局部權重及相應?的灰色評價矩陣，借助Matlab2010得到第一級綜合評價結果Bi，然后組成第二級模糊評價隸屬矩陣R：

由此，B＝Q·R= （0.2760，0.3120，0.3005，0.1005，0.0135）。

利用式（12），得出該銅礦項目投資風險綜合評估值為Z=6.4855。

按照風險評價等級的劃分，因為5﹤6.4855﹤7，因此該銅礦項目具有開發潛力，但是風險處于中等偏高的級別，宜當注意防范風險。根據Zi可以看出在5大一級風險評價指標中，尤其要關注地質資源風險，其風險評估值最高，該風險包括地質儲量、礦石品位、水文地質條件等風險因素，因此應加強對地質資源的勘察，提供詳細而準確的數據，進而為項目設計方案和制定風險防范措施提供依據。

四、結　論

（1）在分析礦業項目投資特點和風險來源的基礎上，識別出主要風險因素并建立了礦業項目投資風險評價指標體系，構建了基于ANP-灰色模糊評價法的礦業項目投資風險評價模型。采用ANP法確定指標權重，較傳統的AHP法更加充分地考慮了指標之間及內部間的相互關系，豐富了項目投資風險評價的方法，同時借助軟件求解指標權重，避免了超矩陣計算和極限矩陣迭代收斂的運算；此外，利用灰色理論，適應了礦業項目投資風險評價指標的模糊特征，也在一定程度上避免了評價過程中風險信息不足的問題。

（2）以江西某銅礦投資為實例，根據綜合評估值得出該銅礦項目投資基本可行但風險偏高，應該加強風險防范，同時驗證了該方法對礦業項目投資風險評價的可行性，有助于礦山企業把握項目的風險狀況。

參考文獻：

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通信作者：鄭明貴（1978-），男，博士，副教授，主要從事礦業技術經濟等方面的研究，E-mail：mgz268@sina.com.

作者簡介：黃明旺（1989-），男，碩士研究生，主要從事礦業技術經濟等方面的研究，E-mail：jxlgdxhmw@126.com.

基金項目：國家社會科學基金項目（編號：12CGL008）；江西省高校人文社會科學研究項目（編號：JJ1221）

收稿日期：2015-01-15

文章編號：2095- 3046（2015）04- 0037- 05 DOI：10.13265/j.cnki.jxlgdxxb.2015.04.009

中圖分類號：TD-9

文獻標志碼：A