天然氣跨境投資動態混合決策模型

金 峰 周 娟 向文武 張婷玉 李懷印

1.東南大學經濟管理學院 2.東南大學國家發展與政策研究院 3.中國石油西南油氣田公司天然氣經濟研究所 4.中國石化石油勘探開發研究院

0 引言

近年來，在錯綜復雜的全球經濟形勢下，我國宏觀經濟仍然保持了穩步增長的態勢，對能源的需求量尤其是油氣的需求量持續攀升，對境外油氣的依存度不斷升高。 2021年，我國原油對外依存度超過72%、天然氣對外依存度達到46%[1]，本來一段時間內，如何有效滿足中國天然氣需求量增長成為備受關注的研究熱點[2]。得益于全球天然氣資源豐富、產量持續增長，基礎設施逐漸完善，特別是頁巖氣革命提高了天然氣開采水平，為我國利用海外天然氣資源奠定了良好的基礎[3]。自改革開放以來，中國的油氣企業陸續在全球開展境外油氣投資，海外資產總量穩步增長。作為我國海外油氣投資合作的主力軍，中國石油天然氣集團有限公司、中國石油化工集團有限公司和中國海洋石油集團有限公司2021年的海外權益產量高達1.67×108t油當量，其中天然氣權益產量約占25%[4]。

但是2020年以來，受新冠肺炎疫情全球蔓延、大國政治博弈加劇以及低碳轉型推進等的影響，地緣政治動蕩、天然氣供應緊張、能源價格波動、資源國合作政策變化、匯率波動和公共安全等問題在全球范圍內凸顯[5]，加上國內保障能源供應安全的壓力增大，打亂了油氣產業原有的發展軌跡，油氣企業正在經歷新一輪投資預算壓縮和降本增效的“陣痛”。尤其是2022年初俄烏沖突的爆發，造成傳統能源供給量不足，導致國際油氣價格劇烈波動，加大了油氣跨境貿易投資合作的風險，重塑了全球能源供需格局，加劇了全球能源博弈，迫使歐洲重新擁抱傳統能源和核能，能源綠色低碳轉型步伐受阻，使得全球能源市場和能源安全面臨近50多年來最嚴重的風險和挑戰[6]。作為產業鏈起始端的天然氣上游勘探開發，不確定程度較高、投資風險較大[7]，天然氣跨境投資合作風險評估就顯得尤為重要和必要。因此，筆者以風險防控為導向，建立了基于風險因素評估、蒙特卡羅模擬和實物期權等方法集成的綜合分析方法，以期為復雜天然氣跨境投資決策提供新的分析思路。

1 天然氣跨境投資決策研究現狀

關于投資項目經濟評價、項目風險評估、實物期權和蒙特卡羅等方法的研究較為豐富，但大多數都呈現出碎片化、自成體系的特征，僅僅解決了天然氣項目投資決策中的特定問題。目前尚未見到系統性分析天然氣重大投資決策和風險管理的研究成果。

1.1 實物期權方法在油氣投資決策方面的應用

1973 年，美國學者 Fisher Black 和 Myron Scholes提出了期權定價模型，為現代項目估值理論提供了新的研究方向。相關學者將期權理論應用到油氣、礦業等實物標的資產，構建了實物期權理論（Real Option Analysis,縮寫為ROA）[8-10]，并在油氣產能投資合作決策中得到廣泛應用[11-12]。主要是研究當油氣投資項目經濟評價模型—現金流折現模型（Discounted Cash Flow,縮寫為 DCF）得到的凈現值（Net Present Value,縮寫為NPV）小于零，如何綜合考慮企業的戰略和運營靈活性以及管理的柔性，做出更具有科學性和戰略性的決策。相關學者認為DCF模型已經不適用于評估具有風險和不確定性特征的油氣投資合作決策[13-14]，因為該模型前提假設是項目在全生命周期內的貼現率、現金流和外部風險保持不變。這種假設并非完全合理，有可能導致分析結果產生一定程度的偏差[15]。大多數油氣投資具備不可逆的特征，不確定性程度較高，引發風險溢價，導致項目貼現率變高、凈現值下降[16]。因此，忽略油氣投資期權價值的波動性和管理柔性，有可能會低估或高估經濟評價模型的準確性[11]。

基于上述原因，有學者建議油氣投資引入實物期權模型，當市場環境變化或項目投資回報無法滿足預期時，放棄投資；反之，則投資[17-18]。然而，關于DCF模型和實物期權模型，哪一種更適合于天然氣項目投資決策，仍存在著不少的爭議[19-20]：一般認為當天然氣價格處于高位時，DCF和實物期權模型較為相似[15]；但也有學者認為實物期權模型過于復雜，分析天然氣投資效率不高[21]。不過，學術界大多數都認為，將DCF模型和實物期權模型相結合用于分析天然氣投資效果更為有效[13]。

1.2 蒙特卡羅方法在量化油氣投資風險方面的應用

油氣投資領域主要使用蒙特卡羅方法量化風險因素，并貫穿于投資項目生命周期。不少學者將風險因素作為蒙特卡羅模擬的輸入變量，定義為滿足一定要求的概率分布，并且這些輸入變量存在著相關性和因果性；通過模擬得到投資項目建設期和風險儲備的概率分布曲線，以此確定滿足基準目標的概率，篩選出重要風險因素[21-26]。2003—2021年期間，美國國際成本工程促進協會（AACE?International，全稱為 Association for Advancement of Cost Engineering）編制并頒布了數十套投資項目風險量化評估流程、方法和模型，其核心思想是通過蒙特卡羅模擬量化風險因素對投資的影響，優化項目投資組合[22]。

1.3 天然氣跨境投資安全研究

作為我國海外投資利益中的一項重要內容，油氣跨境投資安全覆蓋跨境宏觀戰略性和微觀投資所帶來的經濟利益、政治利益、安全利益和文化利益保全[27]。我國跨境投資安全主要受到復雜的國際環境、與東道國雙邊或多邊關系，以及東道國政局動蕩、貿易保護主義和海外運輸通道安全等多重因素的影響，天然氣跨境投資合作尤其如此[28-29]。其中：運輸通道儲運環節嚴重威脅著我國海外能源供應安全，極端或非法組織、海盜侵擾、運輸事故等安全風險凸顯；尤其是在極端情況下，個別霸權國家可能憑借其強大的海外軍事能力，對我國進口能源通道采取封鎖或者破壞[30]，近期“北溪-2號”海底管線泄漏事故就是這方面的一個極端案例。關于天然氣跨境投資安全保護機制，國家層面的應對方案一般包括國家投資協定、國際投資仲裁和海外投資保險等[31]。

2 天然氣跨境投資動態混合決策模型的構建

2.1 實物期權理論

實物期權源于金融學的“期權”，主要用于分析高度不確定或不穩定營商環境情形下的油氣、礦業、石化、核電等領域的戰略性投資決策，但標的資產不再是股票、債券、期貨等金融資產，而是實物資產[32]，其本質上是不確定條件下的數學優化問題。本次研究的重點是基于企業管理和運營的靈活性、宏觀市場環境和技術不確定性的約束條件下，如何最大化天然氣項目投資價值。天然氣項目投資與美式實物期權基本類似，主要包括延遲期權、擴張期權、收縮期權、轉換期權和放棄期權等，其參數和金融期權參數詳細對比如表1所示。

表1 天然氣項目實物期權和金融期權參數對比表

實物期權模型劃分為布萊克—斯庫勒斯模型（Black-Scholes Model）和二叉樹模型（aorto-coronary radial artery bypass grafting）。其中 ：布萊克—斯庫勒斯模型起初主要用于測算時間連續型歐式期權價格[33]，后來也逐漸被用來評估天然氣投資項目價值[25]，計算過程如式（1）所示：

式中C表示未開發天然氣儲量期權價值；A表示當前未開發天然氣儲量現值；N(d1)表示風險中性測度下，按天然氣儲量價值加權得到的期權被執行的概率；X表示天然氣開發投資；r表示無風險利率；τ表示合同期限；N(d2)表示風險中性測度下，期權被執行的概率；d1表示期權價值對天然氣儲量價值敏感程度；σ表示已開發天然氣儲量價值波動率；d2表示期權到期日被執行可能性。

二叉樹模型本質上是時間離散型期權定價模型，將各階段的項目價值和期權通過樹形結構呈現出來，表示天然氣儲量價值整個存續期內所有可能的發展路徑，簡單直觀（圖1）。適用于計算美式期權定價，原則上可以處理任何復雜的期權問題，如受合同模式限制或技術高度復雜的天然氣投資，是對布萊克—斯庫勒斯模型的進一步完善和補充。二叉樹模型劃分為兩種類型——標的資產模型和期權定價模型，模型需具備3個假設條件：①無風險套利機會；②資產價值服從于二項分布；③標的資產波動率保持不變[34]。計算過程如式（2）所示：

圖1 天然氣跨境投資實物期權二叉樹模型圖

式中Cn表示第n階段未開發天然氣儲量期權價值；p表示天然氣價格上漲概率；r表示無風險利率；τ表示合同期限；u表示天然氣價格上漲比率；σ表示已開發天然氣儲量價值波動率；d表示天然氣價格下降比率。

天然氣資產期權定價樹是不斷重復天然氣資產價值樹的演化過程，分析每個決策節點的最優方案，屬于風險中性定價方法[13,24]。標的資產模型和期權定價模型的區別也體現在計算過程上，天然氣資產價值定價模型是從左到右、從第一個節點到最后一個節點依次計算；而天然氣資產期權定價模型的計算過程則完全相反，按照從右到左的方向，從最后一個節點到第一個節點的逆序依次計算。綜上，實物期權定價模型的目的是計算二叉樹初始節點的天然氣資產期權價值。

2.2 風險驅動原理

天然氣跨境投資中高風險因素一般通過專家評估和P-I矩陣定性分析獲得，將風險因素的發生概率及其影響分別定義為0-1概率分布和三角分布，作為風險量化分析的輸入變量。單個風險因素一般會對DCF模型中多個參數產生影響，相應地，DCF模型中單個參數也會受到多個風險因素影響。因此，每次模擬迭代過程中，如果風險因素發生，則需要將風險因素的影響范圍加載到對應的參數中；如果風險因素不發生，則參數維持不變[23]。即：如果第i個參數受到j個風險因素的影響，則需要將j個風險因素的影響通過乘積形式匯總，得到綜合風險因子（RF，系Risk Factor的縮寫）；否則，RF設定為1。計算過程如式（3）所示：

式中Ij(i)表示i個風險因素第j個影響范圍；Pj(i)表示第i個風險因素第j個發生概率；Rand()表示0-1范圍內的隨機數。

2.3 天然氣跨境投資動態混合決策模型的構建

為了構建天然氣跨境投資動態混合決策模型，筆者提出如下4個假設條件，主要包括但不限于：

1）H1：天然氣跨境投資決策不受企業文化影響，大都呈現風險中性特征，不考慮個人偏好。

3）H3：DCF模型的不確定性參數（例如利率、匯率、漲價等）可以用概率分布描述和解釋。

4）H4：定義風險因素分別為R1(i),R2(i),…,Rn(i),n＞0，風險因素發生的概率和影響分別為P1(i),P2(i),…,Pn(i),n＞ 0，以及I1(i),I2(i),…,In(i),n＞ 0。假定R1(i),R2(i),…,Rn(i),n＞0，相互獨立，P1(i),P2(i),…,Pn(i),n＞ 0，以及I1(i),I2(i),…,In(i),n＞ 0 均可以使用概率分布描述。

定義本研究的天然氣跨境投資合作項目凈現值集合為H(..)，因此，H(..)=f(Risk,Volatility,Uncertain Parameter)，其中Uncertain Parameter=f(Risk)。所構建的天然氣跨境投資動態混合決策模型如圖2所示，其分析步驟詳述于下。

圖2 天然氣跨境投資動態混合決策模型分析流程圖

步驟1：通過專家經驗和頭腦風暴法識別R1(i),R2(i),…,Rn(i),n＞ 0，并確定P1(i),P2(i),…,Pn(i),n＞0，以及I1(i),I2(i),…,In(i),n＞ 0，通過乘積形式得出綜合分數并排序，篩選出中高風險因素Rj(i),j∈(1,2,…,n)，作為后續模型的輸入變量。

步驟2：對于實物期權模型而言，項目估值波動率的測算有多種方法，包括現金流對數收益法、對數現值法和廣義自回歸條件異方差（GARCH）模型，但均存在一定程度的缺陷。其中，對數現值法假定確定的折現率，與現實不符等[35]，GARCH模型簡單地使用價格波動率表示項目價值波動率，偏差較大。有鑒于此，考慮到天然氣跨境投資的高度不確定性，選擇現金流對數收益法測算第i階段項目價值波動率[σ(i)]公式如式（4）所示：

式中PVCFi表示第i階段天然氣項目現金流。

σ(i)標準差[S(i)]的計算公式如式（5）所示：

重視企業管理中創新能力的挖掘，也是企業管理現代化發展的必然性要素。如，企業管理方法，要逐步運用數字化技術替代人工管理；運用數學理性思維法替代情感式管理方法等，都屬于企業管理中，創新利用能力挖掘的體現。

因此，天然氣項目估值年度波動率[σi(yearly)]的計算公式如式（6）所示：

式中τ(i)表示天然氣項目第i階段時間跨度。

步驟3：為了反映地質、工程、經濟等因素的不確定性，將外部風險因素和不確定性參數分別定義為相應的概率分布。本模型常用的概率分布包括三角分布、均勻分布、正態分布、對數正態分布和0-1伯努利分布[14]。根據前文2.2提及的“風險驅動原理”將中高風險因素加載到DCF模型受其影響的對應參數?；谑占臍v史數據，采用現金流對數收益法獲得項目價值波動率。最后將二叉樹模型與蒙特卡羅模擬集成，得到了天然氣跨境投資多種模擬結果，可以為管理者提供決策支持。

步驟4：通過步驟3，獲得綜合項目凈現值和期權價值（項目綜合價值）結果的概率分布，將其與企業概率決策準則進行對比分析，做出靈活性投資決策。并獲得靈敏度分析、壓力測試和相關分析等結果，便于投資者制訂科學有效的風險處置方案。值得一提的是，壓力測試主要是分析那些發生概率低、但影響非常大的“黑天鵝”極端長尾風險（如對95%～99%右尾抽樣），測算項目綜合價值產生的平均損失，便于企業決策者認識到極端風險一旦變成突發事件，是否有能力承受相應的損失，或提前定制快捷有效的應急處置體系。最后，根據二叉樹模型得到天然氣投資多階段動態決策序列，可以指導企業決策者做出何時、以何種方式投資、等待還是放棄該項目等決定[36]。

3 案例研究

3.1 項目背景

2018年，我國石油公司競標中東卡塔爾某天然氣勘探開發區塊。該海外天然氣合作項目采用產量分成合同（PSC）模式，合同期限為13年，其中天然氣藏勘探、開發和生產分別為1年（2018—2019年）、4年（2019—2023年）和8年（2023—2031年）。鑒于我國石油公司在境外天然氣區塊勘探開發經驗不足，加之項目位于合同條件相對苛刻的中東地區，普遍存在著政治風險、經濟風險、合同風險、資源風險、技術風險和儲運安全等。

3.2 DCF模型原始數據

該天然氣區塊DCF模型如表2所示。其中，天然氣現金收入為37.04億美元；現金流出為24.14億美元，主要包括投資和操作費，其中：投資為20.62億美元（天然氣勘探3 968萬美元、鉆探6.16億美元、采氣2.96億美元、地面設施11.11億美元），操作費為3.52億美元（操作成本15.64億美元、運輸成本19.55億美元）。項目NPV為-2.5億美元，小于零；IRR為9%，低于基準收益率12%。因此從投資角度來判斷，該項目不可行或者說不值得投資。

表2 中東地區天然氣全投資項目現金流量表 單位：百萬美元

但從戰略角度而言，我國石油企業需要進入天然氣跨境市場參與競爭，重大決策需綜合考慮企業治理的靈活性、項目風險因素和經濟評價參數的不確定性，深入分析和研究項目價值。天然氣價格是核心要素，影響營業收入進而導致現金流入變化，顯然是驅動項目價值變化甚至小于零的主要因素，需要對其進行重點分析。此外，作為投資者，石油公司需要做出兩階段的投資或等待決策，即：第一階段決策需要在天然氣勘探完成后做出，如果經濟景氣或項目持續看好，會繼續投資進入開發階段，等開發階段完成后需要繼續做第二階段決策，如果開采到有經濟價值的天然氣藏，繼續投資進入生產階段，否則暫時等待，兩階段的決策過程類似于美式看漲期權。

3.3 建模過程

3.3.1 風險因素和模型參數的不確定性

通過專業團隊根據項目經驗分析，并經過多輪專家評估法，篩選出該項目中高風險因素按照重要程度從高到低依次為資源風險、政治風險、經濟風險、技術風險、災害風險、合同風險、操作風險和儲運風險。上述風險因素發生的概率及其影響值如表3所示。

表3 風險因素發生的概率及其影響值表

對資源、政治、經濟、合同和技術等風險因素再次深入分析和研判，確定其發生概率和影響范圍，分別定義為0-1分布和三角分布。鑒于DCF模型不確定性參數受多個風險因素的影響，其綜合風險因子是這些風險因素影響值的乘積。例如，投資受R3、R8、R12和R13的影響，因此，投資參數值的最小、最可能和最大影響值分別為0.35=0.6×0.9×0.8×0.8，1.2=1.2×1.0×1.0×1.0，1.85 =1.4×1.1×1.2×1.0，其他參數的確定過程與此類似，主要涉及資源（天然氣勘探）、工程（天然氣鉆井、開采）和經濟（單位操作費增量、單位運輸成本和天然氣產量），綜合考慮DCF模型技術、經濟參數的不確定性特點，將這些參數也定義為概率分布來描述其不確定性，具體過程如下所示：

1）2018年天然氣勘探成本～Normal(26.4，20%)。

2）2018年鉆井成本～Normal(56.0，20%)，2019年鉆井成本～Normal(60.5，15%)，2020年鉆井成本～Normal(98.3，30%)，2021年鉆井成本～Normal(114.0，20%)，2022 年鉆井成本～ Normal(121.4，25%)。

3）2018年采氣成本～ Normal(35.1，40%)，2019年采氣成本～Normal(46.1，40%)，2020年采氣成本～Normal(48.2，30%)，2021年采氣成本～Normal(37.1，40%)，2022年采氣成本～Normal(25，40%)。

4）單位操作費增量～Triangular(-20%，10%，20%)，單位運輸成本增量～Triangular (-10%，5%，20%)。

5）天然氣產量增量～ Pert(-50%，8%，15%)。

6）天然氣價格波動～LogNormal(3.13%，3.1%)。

其中，Normal表示正態分布；Triangular表示三角分布；Pert表示貝塔分布；LogNormal表示對數正態分布；“～”是數學符號，表示服從于。

此外，投資者需要綜合考慮DCF模型中部分參數的相關性，確定相關系數。根據歷史數據和項目經驗，模型中的天然氣區塊單位操作費增量和單位運輸成本高度正向強相關，定義為0.75[37]。

3.3.2 實物期權模型

3.3.2.1 項目估值波動率的確定

收集天然氣月度歷史價格，即美國Henry Hub天然氣基準價格，從2012年1月至2017年11月（圖3），該項目估值波動率可以通過天然氣基準價格測算，根據公式（4）、（5）、（6）得到項目估值波動率和統計指標，并使用數據擬合技術獲得該參數的概率分布，發現該參數服從對數正態分布，均值為3.13%，標準差為3.1%，90%置信區間為0.6%～8.6%。

圖3 2012—2017年美國Henry Hub天然氣基準價格走勢圖

3.3.2.2 實物期權模型中其他參數的確定

實物期權模型中剩余的參數：標的資產、執行成本、無風險利率、到期日以及股息的計算結果如下：

1）標的資產=22.78億美元：基準折現率為12%的情形下，項目現金流入現值。

2）執行成本=11.50億美元：基準折現率為12%的情形下，執行成本對應的現值。

3）無風險利率=3.11%：考慮到項目位于卡塔爾，采用該國短期國債收益率描述無風險利率，數值為3.11%。

4）合同期 = 13 年。

5）股息 = 1.50%。

3.4 分析結果

使用蒙特卡羅模擬方法，通過@Risk軟件迭代5 000次，得到該項目價值的概率分布和一系列輔助投資決策的關鍵結果，詳述于下。

3.4.1 項目綜合價值概率分析

該項目凈現值、期權價值和綜合價值（項目價值+期權價值）統計指標如表4所示。其中，綜合企業管理靈活性和風險因素的項目綜合價值平均值為11.73億美元，標準差為29.29億美元，90%置信區間為-1.73億美元～68.74億美元，大于零的概率為87.5%[企業概率決策標準是僅當P(NPV+ROA≥0)≥80%考慮投資]， 最小值和最大值分別為-4.08億美元和358.04億美元。因此，從公司整體戰略發展的角度來看，該天然氣區塊值得我國石油公司投資，遠期經濟效益較好。

表4 天然氣跨境投資NPV、ROA和NPV+ROA統計指標對比表單位：億美元

3.4.2 多階段動態投資決策系列分析

根據期權模型得到的天然氣項目投資多階段動態決策系列過程，如表5所示，期權價值平均值為191.4百萬美元，大于零的概率為57.5%，90%置信區間為185.05百萬美元～201.07百萬美元。表5的數據表明，無論天然氣價格上行還是下行，第一至第五年（2018—2022年）均是等待；從2023年開始，如果天然氣價格上揚，則執行投資；否則繼續等待，到2030年合作期結束時，根據雙方合同約定將該項目移交給資源國政府。

表5 天然氣投資多階段動態投資決策系列表 單位：百萬美元

3.4.3 靈敏度分析

通過@Risk軟件提供的回歸方法，得到影響項目綜合價值的靈敏度分析結果（表6）。對項目綜合價值影響較大的三類重要風險因素從高到低依次是國有化風險、天然氣價格和匯率波動，與項目綜合價值的相關系數分別為0.51、0.12和0.11。根據該結果，石油企業可以提前采取有效的措施應對這些高風險，特別是容易導致項目失敗的國有化風險。例如，我國企業可以從中國信用出口保險公司購買對應的政治和商業保險，覆蓋東道國政府國有化風險，雖然這類保險比較昂貴，但很有必要。2011年中東北非地區“阿拉伯之春”引起的政局動蕩已經給我國境外項目投資政治風險防范提供了可貴的經驗和教訓。

表6 天然氣投資合作NPV、ROA和NPV+ROA靈敏度分析結果表

3.5 項目綜合價值與期權價值波動率的相關性分析

項目綜合價值與期權價值波動率相關性分析如圖4所示。從圖4可以看出，兩者存在著一定程度的相關性，其相關系數分別等于0.035（皮爾遜方法）或0.045 （秩相關方法），原因是天然氣價格波動涵蓋項目期權價值的一部分不確定性。第一象限數據表示P(X≥ 3.1%,Y≥ 1 200)=32.9%，即項目綜合價值和期權價值波動率都高于基準值的概率為32.9%，對應地，P(X≤ 3.1%,Y≤ 1 200)=19%，如第三象限所示。另外，P(X≤ 3.1%,Y≥ 1 200)=24.3% 和P(X≥ 3.1%,Y≤ 1 200)=23.8%。

圖4 項目綜合價值和期權價值波動率相關性分析圖

3.6 極端風險壓力測試

對于天然氣跨境合作項目，政治風險一般都屬于高風險。因此，對90%～99%右端長尾壓力測試，項目綜合價值平均值下降690.7%。這是任何一家中國企業都無法承受的。鑒于政治風險后果嚴重，油氣投資者都應該與項目東道國政府建立良好的合作關系，以防范化解此類風險。有專家建議購買國家出口信用保險公司的政治保險，這類保險成本較高，況且有效性仍需諸多實踐驗證。對于天然氣價格，與上述分析過程類似，也做了壓力測試，但結果表明，項目綜合價值下降15.6%，說明天然氣價格對項目估值的影響中等，需要提前制訂有效的措施，如通過資本市場的套期保值可能是應對價格風險較為常見的有效途徑。

4 結論

本研究提出了綜合考慮風險因素和參數不確定性集成的天然氣跨境投資動態混合決策模型，覆蓋天然氣勘探、開發和生產全生命周期的各個階段，得出的主要結論如下。

1）實現了天然氣投資風險因素和經濟評價參數不確定性兩種不同性質指標的有效分離，有利于企業制訂有針對性的風險應對策略。

2）量化了發生概率極低但影響較大的極端風險，得到了項目綜合價值的盈虧值，可以指導企業投資決策。

3）通過蒙特卡羅模擬與實物期權方法的集成，得到了天然氣項目多階段投資決策系列過程，有別于傳統的“一錘定音”的單次投資決策，實現了投資風險多階段動態化解和分散。

4）企業可以從靈活管理和戰略投資的角度重新評估天然氣項目估值，為傳統經濟評價投資決策模型提供了有益的補充。