鄭 輝

（中鐵第五勘察設(shè)計院集團(tuán)有限公司 線路運(yùn)輸設(shè)計院，北京 102600）

1 鐵路貨運(yùn)量預(yù)測風(fēng)險分析

1.1 貨運(yùn)量預(yù)測中的風(fēng)險因素

鐵路貨運(yùn)量預(yù)測是市場預(yù)測，屬于經(jīng)濟(jì)預(yù)測的范疇，大多為中長期預(yù)測。其預(yù)測方法有很多，按技術(shù)特性可分為經(jīng)驗(yàn)推斷法、產(chǎn)銷平衡法和經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)預(yù)測法3類。經(jīng)驗(yàn)推斷法主要根據(jù)預(yù)測者的主觀經(jīng)驗(yàn)和掌握的信息對未來做出判斷。因此，預(yù)測者的經(jīng)驗(yàn)、水平和擁有的信息量對于預(yù)測結(jié)果起決定性作用。產(chǎn)銷平衡法是針對煤炭、石油、鋼鐵、礦石、水泥等大宗品類貨物預(yù)測的一種基本方法，需要掌握大量經(jīng)濟(jì)、技術(shù)信息，并對未來發(fā)展情景作深入的研究分析。經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)預(yù)測法是根據(jù)歷史和現(xiàn)狀的數(shù)據(jù)，建立模擬公式推導(dǎo)。因此，數(shù)據(jù)的積累、模型的適應(yīng)性和參數(shù)的選擇顯得至關(guān)重要[1]。

上述3類預(yù)測方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，根據(jù)其在預(yù)測操作中的特性可知，鐵路貨運(yùn)量預(yù)測中的風(fēng)險因素主要有：預(yù)測者的經(jīng)驗(yàn)水平、同一通道內(nèi)其他交通運(yùn)輸方式的建設(shè)規(guī)劃、預(yù)測方法與模型的選擇、模型參數(shù)的選定、城市發(fā)展規(guī)劃等。

1.2 貨運(yùn)量預(yù)測風(fēng)險分析的意義

風(fēng)險事件是指任何影響項(xiàng)目目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的可能發(fā)生的事件，由一種或幾種風(fēng)險因素相互作用而產(chǎn)生。風(fēng)險就是風(fēng)險事件發(fā)生的可能性。由于其不確定性，從而對工程項(xiàng)目目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)產(chǎn)生有利或不利的影響[2]。

鐵路貨運(yùn)量預(yù)測是從資源開發(fā)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要等角度出發(fā)，考察鐵路建設(shè)的必要性，預(yù)測貨運(yùn)量，提出線路要求的年輸送能力，作為確定線路等級、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、設(shè)備規(guī)模、方案比選和初步經(jīng)濟(jì)評價的技術(shù)依據(jù)。不同的運(yùn)量預(yù)測水平，將影響不同的線路等級、設(shè)備規(guī)模，從而影響鐵路投資、投資收益率等。鐵路建設(shè)所需資金巨大，目前主要以國家投資為主，隨著多元化投資改革的推進(jìn)，社會多種力量已開始逐步涉足鐵路市場。因此，做好對鐵路運(yùn)量預(yù)測的風(fēng)險分析與管理將是對國家投資和其他投資方利益的先期保護(hù)。

2 鐵路貨運(yùn)量預(yù)測風(fēng)險分析方法

根據(jù)鐵路貨運(yùn)量預(yù)測和風(fēng)險分析的特點(diǎn)，鐵路貨運(yùn)量預(yù)測的風(fēng)險分析方法主要分為兩大類。一類是定性風(fēng)險分析方法，另一類是定量風(fēng)險分析方法。定性風(fēng)險分析是利用已識別風(fēng)險的發(fā)生概率、風(fēng)險發(fā)生對項(xiàng)目目標(biāo)的相應(yīng)影響及其他因素，對已識別風(fēng)險的優(yōu)先級別進(jìn)行評價，是一種快捷、有效的方法，為定量風(fēng)險分析奠定基礎(chǔ)。定性風(fēng)險分析通常采用“風(fēng)險概率和影響評價”方法與“概率和影響矩陣”方法。定量風(fēng)險分析一般是通過定性風(fēng)險分析方法排出風(fēng)險的優(yōu)先順序后，再采用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行量化的方法。定性分析和定量分析在應(yīng)用中是相輔相承、息息相關(guān)的。定量風(fēng)險分析一般應(yīng)當(dāng)在確定風(fēng)險應(yīng)對計劃時再次進(jìn)行，以確定項(xiàng)目總風(fēng)險是否已經(jīng)減少到滿意。本文所采用的概率樹評價法屬于定量風(fēng)險分析方法。

3 概率樹評價法在鐵路貨運(yùn)量預(yù)測中的應(yīng)用

3.1 概率樹評價法概念

概率樹評價法假定風(fēng)險變量之間是相互獨(dú)立的，可以通過對每個風(fēng)險變量各種狀態(tài)取值的不同組合計算鐵路建設(shè)項(xiàng)目的預(yù)測運(yùn)量。因其分析結(jié)構(gòu)圖呈樹狀，稱之為概率樹評價法。

設(shè)風(fēng)險變量有 A,B,C,…，M。每個風(fēng)險變量有狀態(tài) A1,A2,…，An1；B1,B2,…，Bn2；……；M1,M2,…，Mnm。則各種狀態(tài)發(fā)生的概率為：

則各種狀態(tài)組合的聯(lián)合概率為：P{A1}×P{B1}×…×P{M1}，P{A2}×P{B2}×…×P{M2}，……，P{An1}×P{Bn2}×…×P{Mnm}，共有這種狀態(tài)組合和相應(yīng)的聯(lián)合概率 n1× n2… × nm個。

3.2 算例分析

3.2.1 項(xiàng)目背景

某地方鐵路位于我國西部地區(qū)，該工程主要為當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展服務(wù)。本線的實(shí)施有助于當(dāng)?shù)毓I(yè)園區(qū)規(guī)劃的推進(jìn)和招商引資的實(shí)現(xiàn)，而工業(yè)園區(qū)和招商引資的實(shí)現(xiàn)程度又在相當(dāng)大的程度上影響到本線的鐵路運(yùn)量和收益情況，因此二者之間是相輔相承的關(guān)系。

當(dāng)?shù)氐哪茉粗鼗すI(yè)園區(qū)是經(jīng)國家相關(guān)部門核準(zhǔn)的省級工業(yè)園區(qū)。該園區(qū)立足周邊豐富的褐煤資源，充分考慮和整合其他優(yōu)勢資源，確定建立以煤化工為主、煤電化一體化、其他產(chǎn)業(yè)為輔的循環(huán)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)格局。目前該園區(qū)仍處于規(guī)劃階段。

該地方鐵路辦理貨運(yùn)作業(yè)的車站共有2個，其中化工園區(qū)站主要為能源重化工工業(yè)園區(qū)服務(wù)，該園區(qū)產(chǎn)生的鐵路貨運(yùn)量構(gòu)成本線的主要貨運(yùn)量。以下主要分析化工園區(qū)站遠(yuǎn)期貨運(yùn)量的風(fēng)險情況。

3.2.2 風(fēng)險因素

由以上資料可知，鐵路貨運(yùn)量的大小主要取決于園區(qū)得到國家政策的支持程度、園區(qū)招商引資是否成功、能否實(shí)現(xiàn)計劃規(guī)模、產(chǎn)品被市場的接受程度等，項(xiàng)目風(fēng)險較大，主要風(fēng)險因素體現(xiàn)在3個方面：政策風(fēng)險、招商引資程度和市場風(fēng)險。其他方面的風(fēng)險因素也存在，在此主要對這3個方面進(jìn)行分析論證。

3.2.3 應(yīng)用概率樹評價法

根據(jù)項(xiàng)目特點(diǎn)及風(fēng)險因素變化特性進(jìn)行分析，風(fēng)險因素的概率分布如表1所示。

表1 風(fēng)險因素概率分布表

每個風(fēng)險因素有3種狀態(tài)，共有 27 種數(shù)據(jù)組合，如圖1所示。圓圈中的數(shù)字表示風(fēng)險因素各種狀態(tài)的發(fā)生概率，如圖上第一個分支表示政策因素、招商引資程度、市場因素同時增加 30% 的情況，稱為第一分支事件。第一分支事件發(fā)生概率為：P1{政策因素增加 30%}× P2{招商引資因素增加 30%}× P3{市場因素增加 30%}＝0.3 × 0.2 × 0.3＝0.018。

第一分支事件中，在政策、招商引資、市場3個方面因素分別向有利方向調(diào)整 30%后，通過調(diào)查研究，結(jié)合園區(qū)產(chǎn)業(yè)規(guī)劃的相關(guān)資料，采用產(chǎn)銷平衡法重新預(yù)測化工園區(qū)站遠(yuǎn)期到發(fā)貨運(yùn)量合計為 1389萬t。依此類推其他分支事件的到發(fā)運(yùn)量，詳見表 2。

將各分支事件的遠(yuǎn)期到發(fā)運(yùn)量與可能性分別相乘，得到加權(quán)到發(fā)運(yùn)量。將各加權(quán)到發(fā)運(yùn)量加總即得到本項(xiàng)目化工園區(qū)站的遠(yuǎn)期到發(fā)貨運(yùn)量期望值 1041萬 t。

在不考慮上述3種風(fēng)險因素發(fā)生變化的狀態(tài)下，利用產(chǎn)銷平衡法可求得貨運(yùn)量值為 1098萬t，而由表2可知利用概率樹評價法求得的貨運(yùn)量期望值為1041萬t，比前者減少 57萬t，即若考慮3種因素綜合影響將導(dǎo)致運(yùn)量比前者減少 5.2%；如果僅考慮政策因素影響將導(dǎo)致運(yùn)量比前者增加 5.0%；僅考慮招商引資因素影響將導(dǎo)致運(yùn)量比前者減少 16.3%；僅考慮市場因素影響將導(dǎo)致運(yùn)量比前者減少 6.2%。

圖1 風(fēng)險因素概率樹分解圖

這說明該方法在一定程度上減小了由主要風(fēng)險因素帶來的偏差，對鐵路貨運(yùn)量預(yù)測具有積極意義，可以有效控制以貨運(yùn)量為設(shè)計依據(jù)的貨運(yùn)設(shè)施規(guī)模的大小，減少投資的偏差。本例由于3個主要風(fēng)險因素不發(fā)生變動的概率較大，再加上各因素正、反向變動的相互抵消作用，所以期望值與不考慮風(fēng)險因素變動情況下的預(yù)測值偏差不大，對控制風(fēng)險的意義不夠明顯，但不能否認(rèn)概率樹評價法的積極作用。

4 結(jié)束語

在預(yù)測鐵路貨運(yùn)量時，應(yīng)積極、全面地分析影響運(yùn)量的主要風(fēng)險因素，利用概率樹評價法能夠測算風(fēng)險因素的不同變動對貨運(yùn)量的影響，綜合考慮各種風(fēng)險因素，從而有效降低各種不確定因素帶來的預(yù)測偏差。雖然概率樹評價法對控制鐵路貨運(yùn)量預(yù)測中的風(fēng)險具有良好作用，但通過上例可以看出，概率樹評價法在應(yīng)用中仍有一定的不足和難點(diǎn)，主要體現(xiàn)在2個方面：一是需要對風(fēng)險因素進(jìn)行全面分析，較為準(zhǔn)確地測算出其變化率和對應(yīng)的概率；二是對于每一種不同風(fēng)險因素組合都要預(yù)測其鐵路貨運(yùn)量，工作量大。

表2 貨運(yùn)量期望值計算表

[1] 中國中鐵二院工程集團(tuán)有限責(zé)任公司. 鐵路運(yùn)量[M].北京：中國鐵道出版社，2010.

[2] 全國注冊咨詢工程師 (投資) 資格考試參考教材編寫委員會. 工程項(xiàng)目組織與管理 (2008年版) [M]. 北京：中國計劃出版社，2007.