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1、高速公路 BOT 项目融资风险多级模糊综合云评价摘要：为更有针对性地解决现有 BOT 项目融资风险评价方法在处理随机性、模糊性和评价主体主观性等方面的不足，提高风险评价结果的客观真实性，提出了基于云模型改进的高速公路 BOT 项目融资风险多级模糊综合评价方法。首先，系统分析 BOT 项目融资风险因素并构建包括 5 个一级指标，15 个二级指标的多级模糊评价指标体系。其次，利用云模型算法改进多级模糊评价方法，建立风险评语集云模型、风险因子权重云模型、隶属度云模型以及综合评价结果云模型。最后，用所建立的方法对某高速公路 BOT项目融资风险进行综合评价。结果表明，该融资风险等级属于有条件可接受，与实
2、际情况基本相符，验证了该评价方法具有一定的可行性和实用性。关键词：BOT 项目；融资风险；多级模糊综合评价；云模型0 引言高速公路建设具有投资资金大、建设周期长和投资回收慢等特点。近年来，我国高速公路建设投融资面临投资渠道单一、融资成本增加和融资风险攀升 1等诸多问题，导致项目资金筹集普遍困难。总体来说，我国高速公路建设项目的主要融资渠道是银行贷款。随着商业银行的行为约束越来越严格，贷款难度增大。同时，由于高速公路建设周期长，投资回收时间长，投融资存在诸多风险。目前，关于我国在在水电厂、高速公路以及桥梁等领域，也不断引进了 BOT 融资模式，国内也有不少学者对各个领域的 BOT 融资模式进行了
3、研究。蒋先玲等 2全面介绍了 BOT 项目融资的定义、发展历史、国内外的发展现状等，为国内研究 BOT 融资提供了知识的普及和积累；李春好 3对项目融资的筹集方式、模式、选择和世界银行联合融资等做出了详细的定义与分析；陈建校 4对我国高速公路 BOT 融资问题与对策进行了研究，分析了我国采用 BOT 融资模式的优势和面临的障碍，提出了相应的解决对策；杨全新等 5从高速公路 BOT 项目融资的角度，提出了采用基于模糊数学的风险决策方法来解决和评价实际应用中 BOT 项目融资过程中所面临的各个方面的风险，并从项目的投资者角度出发，分析了 BOT 项目本身共有的风险外，指出了高速公路 BOT 项目所
4、特有的风险。王付海 6通过文献阅读和案例收集归纳总结了高校后勤 BOT 项目存在的主要风险,以及各种风险的来源和可能产生的后果，最后引入模糊综合评价方法对某高校的游泳馆的主要风险进行评估。郝震冬 7在分析 BOT 融资模式应用于我国城市基础设施项目的适用性的基础上,从利益相关者角度构建了 BOT 融资模式下的城市基础设施项目的综合评价指标体系; 进而运用加权灰靶理论与模糊数学相结合的方法建立项目评价模型。以上研究未能全面考虑融资风险的模糊性、随机性等特点，研究方法不能有效解决主观评价定性概念与定量转化问题。为此，笔者基于国内外有关 BOT 融资项目风险理论研究，结合模糊综合评价方法，以高速公路
5、 BOT 项目全寿命融资过程中所面临的风险为研究对象，采用基于云模型改进的多级模糊综合评价方法，研究了融资过程中各个风险对投资者融资的影响。1 高速公路 BOT 项目融资风险分析1.1 高速公路 BOT 项目融资风险分析高速公路的建设周期长，施工环境复杂多变，施工质量极易受到环境的影响。在建设期间，还要注重环境保护问题，噪声污染、空气污染和生态环境污染。建设和运营期间所造成的环境破坏，不仅增加了费用，严重的可能要接受法律的处罚。BOT 项目的融资必然受到政府的法律政策、国家的经济政策以及政府的信誉等诸多因素影响。利率的变动、通货膨胀等金融风险势必会影响 BOT 项目的融资计划。当然在我国的市场
6、经济体制下，存在各种自由竞争，产生投标不成功风险、市场竞争风险以及价格调整风险。关于项目的建设也存在诸多风险。在项目建设前，项目可供量的评估起到了投资回报率预测的指导作用。若实际车流量远远低于预测的车流量，项目就达不到预期收益，无法实现盈利还贷。不同区域的经济发展等状况也会影响车流量的大小。高速公路 BOT 项目融资在进入建设阶段面临的最大风险就是工程能否顺利完工。主要风险包括：不能完工风险；完工延迟风险；完工后未能达到使用标准风险。实际建设期间的费用超过预计的费用而导致的风险。影响的因素有：设计因素、施工因素、业主因素、监理因素等。BOT 项目融资过程中应当着重注意成本控制。项目运营过程中发
7、生重大运营问题，如：管理不善等，将会使项目达不到一定的运营指标，最终会损害投融资者的利益。1.2 高速公路 BOT 项目融资风险评价指标在风险因素识别的基础上，结合高速公路 BOT 融资项目风险的特点，采用多指标进行预警和评价 。风险评价指标的选择，应当注意遵循代表性与独立性、定性与定量结合、一致性与先行性、实用性以及持续性与动态性等多个原则，依据风险识别的结果，采用主成分分析法，对项目中的风险指标进行筛选。将评价指标划分为 5 个一级指标，15 个二级指标，具体评价指标体系如图 1 所示。高 速 公 路 B O T 项 目 融 资 风 险高 速 公 路 B O T 项 目 融 资 风 险环
8、境 风 险 R 1环 境 风 险 R 1政 策 法 律 及 信 用 风 险 R 2政 策 法 律 及 信 用 风 险 R 2金 融 风 险 R 3金 融 风 险 R 3竞 争 风 险 R 4竞 争 风 险 R 4建 设 运 营 风 险 R 5建 设 运 营 风 险 R 5不可抗力风险R 1 1不可抗力风险R 1 1环保风险R 1 2环保风险R 1 2国有化风险R 21国有化风险R 21合同违约风险R 2 2合同违约风险R 2 2偿还期限风险R 2 3偿还期限风险R 2 3利率变化风险R 3 1利率变化风险R 3 1通货膨胀风险R 3 2通货膨胀风险R 3 2投标不成功风险R 4 1投标不成功风
9、险R 4 1市场竞争风险R 4 2市场竞争风险R 4 2调价风险R 4 3调价风险R 4 3工可评价偏差风险R 5 1工可评价偏差风险R 5 1建设工程风险R 5 2建设工程风险R 5 2成本超支风险R 5 3成本超支风险R 5 3信用风险R 2 4信用风险R 2 4运营维护风险R 5 4运营维护风险R 5 4图 1 高速公路 BOT 项目融资风险评价指标体系2 融资风险多级模糊综合云评价模型构建2.1 多级模糊综合评价方法多级模糊综合评价是利用模糊集理论对某一系统的各个组成要素进行综合评价的新方法，并广泛应用于解决多因素和多目标的决策问题。它正确反映系统内部综合因素相互作用的过程，有利于对各
10、个复杂系统进行合理全面的评价分析。设 是全寿命期融资风险影响因子构成的集合，由图 1 可得 =R1(环境风险)，R 2(政策法律及信UU用风险)，R 3(金融风险)， R 4 (竞争风险)，R 5(建设运营风险) 。根据安全风险分级的基本思想，将融资风险划分为 5 个等级：低风险 v1、较低风险 v2、一般风险 v3、高风险 v4、较高风险 v5。设 为 BOT 项V目融资风险等级构成的集合，则 =v1，v 2，v 3，v 4，v 5。V依据多级模糊综合评价法，对已建立的融资风险评价指标体系中的风险逐层进行权重赋值和模糊映射，综合评价融资风险。得出综合评价结果矩阵后，依据最大隶属度原则，确定最
11、终评价结果。模糊综合评价的合成算法如下式所示：（1）CRS其中： 为该层次的综合评价结果矩阵； 为融资风险因子权重构成的权重向量； 为下级子结点C S对上级父节点的隶属度构成的模糊矩阵 2.2 基于云模型的多级模糊综合评价方法云模型改进的多级模糊综合评价方法利用云模型的定性概念与定量描述的不确定转换功能，通过期望 、熵 和超熵 3 个数字特征，将模糊性、随机性和离散性进行有机结合，较好解决了多级模糊xEneH综合评价法在处理随机性、评价主体主观性等方面的不足。 2.2.1 跨区域项目群风险评语集云模型根据 2.1 构建的 BOT 项目全寿命期融资风险评语集 =v1，v 2，v 3，v 4，v
12、5。对于评语集中的每一V个评语标准，都存在双边约束 , 分别表示评语取值的最小边界和最大边界，具体评minax,Fmin,axF价值范围如表 1。双边约束可以采用具有相应 、 、 三个数字特征的云模型进行表示。云模型的EeH三个数字特征的计算式如下： （2）iHFEenx6)(2minaxi上式中 为常数，根据评语本身的模糊程度进行合理的设定。i表 1 风险等级表风险等级 低风险 v1 较低风险 v2 一般风险 v3 高风险 v4 较高风险 v5评价值范围 minax,Fminax,Fminax,Fminax,Fminax,F2.2.2 融资风险权重云模型传统的层次分析法采用 Satty 标度
13、，要求专家用 1-9 之间的一个自然数来确定两个因子的相对重要性问题。其重要性的确定很容易受到专家的个人经验、偏好等主观因素的影响。为此，本文构建基于云模型特性的跨区域项目群风险重要性标度方法，标度准则如表 1 所示。表 2 高速公路 BOT 项目融资风险因子云模型标度准则跨区域项目群风险因子重要性定义 相对重要性 标度值云模型(Ex,En，He）极端重要 （9，0.33，0.03）强烈重要 （7，0.33，0.03）明显重要 （5，0.33，0.03）比iMj稍微重要 （3，0.33，0.03）与ij 同等重要 （1，0，0）稍微不重要 （1/3,0.33/9,0.03/9)明显不重要 (1
14、/5,0.33/15,0.03/15)强烈不重要 (1/7,0.33/35,0.03/35)比ij极端不重要 (1/9,0.33/63,0.03/63)重要性标度准则确定后，构造满足一致性检验的判断矩阵（随机一致性指标 ）,计算各指.01CR标的相对权重。本文先利用云模型标度构造判断矩阵，然后利用求和法计算各因子权重，对判断矩阵中的各行数据进行计算得到权重云 ， 和 计算公式。xEneH10,1jijii jjnxjxixxnijiiE(3) 01,ijijii ijijnjninijniEE10,1ijijii ijijnejeie enijiHH根据上式计算可以得到各因子的权重云模型 。采
15、用云模型标度的判断矩阵计算各00(,)iiiixneRE风险因子权重，同时也对熵和超熵进行计算，使得对评价语言的模糊性、离散性描述更加客观。2.2.3 融资风险隶属度云模型根据融资风险等级，采用专家打分法对风险因子 进行打分 （ 表示第 位专家打分） ，iR(15)ixii然后统计打分数据，采用逆向隶属云发生器原理，对评价数 据进行处理，计算各因子的 3 个数字特征值、 、 。xEneH（4）1nxiEXx（5）nin12（6）enHSE计算得到云模型的 ， 和 三个数字特征，即可确定相应的隶属度云模型。xEn2.2.4 融资风险综合评价结果云模型基于云模型的多级模糊综合评价是将云模型与多级模
16、糊综合评价方法相结合的一种新型风险评价方法，不再是单一的依靠传统的多级模糊评价方法的最大隶属度原则或者加权平均法来进行决策，而是在多级模糊综合评价法的基础上，加上云模型的定性知识描述与定性概念和定量数值之间的转换作用，构造权重云模型和隶属度云模型，利用所得的权重云模型 对隶属度云模型进行加权平均00(,)iiiixneREH运算，求得综合评价值，与评语集云模型进行比较，确定跨区域项目群风险等级。3 算例应用分析3.1 工程概况XJ 高速公路是以 BOT 项目融资方法所建的高速公路路线全长 185km ，双向四车道，设计时速为 100km ，概算总投资为 44.72 亿元，最终实际完成投资 36.85 亿元，节约投资 7.8%。实际每公里造价为1987 元，低于省内同期
