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        基于AAHP-GRAP的城際鐵路建設(shè)項目經(jīng)濟風險評價

        2015-11-25 00:51:33賀曉霞鮑學英
        鐵道標準設(shè)計 2015年8期
        關(guān)鍵詞:中川城際蘭州

        賀曉霞,鮑學英

        (蘭州交通大學土木工程學院,蘭州 730070)

        基于AAHP-GRAP的城際鐵路建設(shè)項目經(jīng)濟風險評價

        賀曉霞,鮑學英

        (蘭州交通大學土木工程學院,蘭州 730070)

        在不確定因素導(dǎo)致建設(shè)項目偏離復(fù)雜系統(tǒng)預(yù)期經(jīng)濟目標的可能的基礎(chǔ)上,風險識別對于城際鐵路建設(shè)項目的風險管理至關(guān)重要。為了對鐵路建設(shè)項目進行風險控制,建立城際鐵路建設(shè)項目經(jīng)濟風險評估指標體系,提出一種基于逆層次分析法(AAHP)和灰色關(guān)聯(lián)分析方法(GRAP)相結(jié)合而形成的綜合性評價方法。然后運用AAHP-GRAP新模型對新建蘭州至中川城際鐵路建設(shè)項目的經(jīng)濟風險因素進行評估,從而得出科學、合理、可靠的結(jié)論,對建設(shè)蘭州至中川城際鐵路項目的風險控制具有重要意義。

        城際鐵路;灰色關(guān)聯(lián)分析法;逆層次分析法;關(guān)聯(lián)度;經(jīng)濟風險評估

        隨著我國社會主義市場經(jīng)濟體系的不斷完善,城市群成為一些經(jīng)濟發(fā)達的地區(qū)主流,不但對國家和區(qū)域的國際競爭力有深刻的影響,而且為經(jīng)濟社會的持續(xù)穩(wěn)定快速發(fā)展具有明顯推動作用。根據(jù)我國制定的中國鐵路“十一五”規(guī)劃,明確分析預(yù)測了鐵路運輸需求的增長空間,并認為“城際鐵路客運市場發(fā)展需求具有很大的潛力[1]”。為此,關(guān)乎城際鐵路建設(shè)項目的每一個環(huán)節(jié)都要高度重視。

        由于城際鐵路建設(shè)項目本身規(guī)模大、周期長、投資高、涉及范圍廣、具有很大的不確定性。因此,鐵路建設(shè)項目所面臨的風險不容忽視。近年來,一些學者對此問題開始了研究,例如,李紅昌等[2]以京津城際鐵路為例,分別對其財務(wù)風險和運營風險進行了研究; 李忍相等[3]通過對滬寧城際軌道交通的客流風險進行預(yù)測,提出了將滬寧城際軌道交通的建設(shè)時間推遲至京滬高速鐵路建成之后;溫玉君[4]以上海城市軌道交通為例,系統(tǒng)闡述了項目建設(shè)過程中風險控制與管理的對策措施。通過檢索文獻發(fā)現(xiàn),關(guān)于城際鐵路建設(shè)項目的風險研究尚少,已有一些研究成果也只是對某一些具體的項目進行相關(guān)的經(jīng)驗總結(jié),對風險的定量分析研究缺乏準確的評價。對于城際鐵路建設(shè)項目經(jīng)濟風險評估采用AAHP-GRAP,將定性分析和定量分析有機結(jié)合起來進行風險評價,有助于避免或者降低一些風險帶來的經(jīng)濟損失。

        1 模型介紹

        1.1 逆層次分析法(AAHP)

        20世紀70年代美國著名的運籌學家T.L.Satty等人提出的層次分析法(Analytic Hierarchy process)簡稱AHP[5]。該方法主觀性較強,適合于人的定性判斷起重要作用且對評價結(jié)果難以直接準確計量的場合。而對于一些復(fù)雜系統(tǒng)中許多不確定因素難以定量,AHP法也沒有明確規(guī)定重要性概念的含義,只是打分者憑借自己的主觀和偏好對評價指標進行打分。因此,在 1976年Keeney首次提出了擺幅置權(quán)(SW-Swing Weighting)重要性概念[6]。從而構(gòu)建了一種新的能夠處理復(fù)雜系統(tǒng)的經(jīng)濟風險評價方法:逆層次分析法(AAHP)[7]。該模型摒棄了AHP法對指標權(quán)重概念模糊不清和依據(jù)主觀打分的理論缺陷。AAHP法主要強調(diào)系統(tǒng)內(nèi)部各個指標因素的相互影響、相互作用,最終計算出合理準確的權(quán)重。

        1.2 灰色關(guān)聯(lián)分析法(GRAP)

        灰色關(guān)聯(lián)分析法是20世紀80年代初由鄧聚龍教授提出來,形成自己的理論體系,廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域,該方法具有很強的系統(tǒng)性。GRAP的主要原理是首先計算各點因素指標的關(guān)聯(lián)系數(shù),然后采用算術(shù)平均的手段得到各子因素(評價對象或方案) 相對于母因素(標準對象或方案)的關(guān)聯(lián)度[7],定量地描述了各因素間的相對變化。GRAP在小數(shù)據(jù)、貧信息甚至不滿足數(shù)學統(tǒng)計要求的條件下仍然可以進行計算,使其應(yīng)用范圍廣、實用性強。

        1.3 AAHP-GRAP模型

        本文之所以采用AAHP-GRAP,是因為鐵路建設(shè)項目風險管理本身就是一個復(fù)雜的問題,各因素指標之間相互聯(lián)系,相互作用。不僅是總目標影響分目標、分目標又影響最底層的指標,而且各指標層之間自下而上也存在一定的影響,即最底層指標反過來影響中間層、中間層又影響最高層的總目標。該模型正好結(jié)合了AAHP和GRAP各自的優(yōu)點,通過建立多層次灰色相對關(guān)聯(lián)度分析的綜合評價模型,不但可以對非單一系統(tǒng)進行逐一評估,而且能在已評估好的系統(tǒng)的基礎(chǔ)上進行綜合性評價。計算出各個子系統(tǒng)的相對權(quán)重,然后通過GRAP法求解關(guān)聯(lián)度,對每個分指標進行排序,得出科學可靠的結(jié)果。

        2 建立AAHP-GRAP綜合評價模型

        主要思想:首先按照AAHP法的基本規(guī)則建立逆層次結(jié)構(gòu)指標體系圖,依據(jù)判斷矩陣定量計算出子系統(tǒng)中各風險因素的相對權(quán)重,然后根據(jù)GRAP法得出分目標層中各風險指標重要度組成的待檢模式向量和由最底層中各個風險指標相對權(quán)重組成的風險特征矩陣,最后通過關(guān)聯(lián)度計算得出有效的風險評價結(jié)果。具體過程如下。

        2.1 建立AAHP結(jié)構(gòu)指標體系

        通常分為3層,第一層為總目標層(最高層),第二層為分目標層(中間層)和最后一層指標層(最底層),當某個層次包含諸多因素時,可將該層次進一步劃分成多個子層次。

        2.2 構(gòu)造判斷矩陣

        通過擺幅置權(quán)[2](Swing Weighing)簡稱SW和專家打分法,認真分析計算構(gòu)造出判斷矩陣。其中,比較判斷矩陣A為正互反矩陣,描述n個指標X=(x1,x2,…,xn)進行比較判斷后,分析各事件影響的大小關(guān)系。

        2.3 層次單排序及一致性檢驗

        正互反矩陣A的特征值可作為同一層次中每個指標對上一目標的影響中所占的比重的權(quán)衡,計算公式為

        (1)

        當A不一致時,λmax>n,A的不一致必須控制在一定的允許范圍內(nèi),Satty定義了隨機性指標

        (2)

        計算值CR=CI/RI,當CR<0.1時,則認為正反矩陣滿足一致性檢驗。平均隨機一致性指標見表1。

        表1 平均隨機一致性指標

        2.4εij(k)和GRAP

        灰色關(guān)聯(lián)度是一種相似性指標,用來衡量兩個灰色系統(tǒng)之間的差異。假設(shè)有兩個序列{Xi(t),Xj(t)},在t=k時刻,則其間的灰色關(guān)聯(lián)度為

        (3)

        式中,εij(k)為灰色關(guān)聯(lián)系數(shù),可用下式計算

        (4)

        Δij(k)表示k時刻兩個數(shù)列的絕對差。即

        (5)

        式中,Δmax為各時刻絕對差中的最大值;Δmin為各時刻絕對差中的最小值,一般Δmin=0;ρ為分辨系數(shù),0<ρ<1,一般取ρ=0.5。

        2.5 灰色關(guān)聯(lián)分析法建模

        設(shè)有k種風險模式,每種風險模式都由一個或多個風險指標構(gòu)成一特征向量。由K個特征向量構(gòu)成一個風險模式的特征矩陣

        同理,P組待檢模式可構(gòu)成待檢模式的特征矩陣

        設(shè)第j個待檢模式向量為{XTj},通過{XTj}與風險模式向量{RRi},(i=1,2,…,k)計算關(guān)聯(lián)度,可得到序列:{rTjRi}={rTjR1,rTjR2,…,rTjRk}。按一定次序排列,如:rTjRr>rTjRs>…,即對風險模式大小進行判斷排序,從而為風險決策提供依據(jù)。

        每個特征向量都代表一類“風險模式”,風險識別問題的基本原理如圖1所示。

        圖1 灰色風險模式識別基本原理

        3 蘭州至中川城際鐵路建設(shè)項目經(jīng)濟風險評價研究

        新建蘭州至中川城際鐵路從蘭州西客站城際場引出,穿過蘭新第二雙線并入既有蘭新通道,再跨越西津西路到達陳官營,沿鐵路北側(cè)前進至西固城,向北穿越蘭州市二級水源地跨越黃河,穿越紅頂山沿李麻沙溝行至蘭州機場。蘭州西(不含)至中川(蘭州機場),全線長63 km。

        3.1 蘭州至中川城際鐵路建設(shè)的風險特征

        蘭州至中川城際鐵路主要承擔蘭州市西固區(qū)與市中心及蘭州中川機場客流集輸任務(wù)。通過項目推動區(qū)域經(jīng)濟一體化,解決交通擁擠問題。但由于都市圈城市交通發(fā)展政策,對一些公共交通系統(tǒng)的規(guī)劃布局與發(fā)展,如私家車發(fā)展都會對蘭州至中川城際鐵路的運量和運營收益產(chǎn)生影響,促使整個運輸市場存在不確定的風險。

        政府投資作為項目的資本金,占投資總額的50%。由于政府投入資金,很容易出現(xiàn)政企不分的現(xiàn)象。另外,城際鐵路本身投資巨大,除資本金外,其余資金都是通過銀行貸款來獲得的,一大部分為銀行利息。如果政府的資本金不能及時到位,一是會造成建設(shè)進度受到影響,工期延誤,影響鐵路工程質(zhì)量與數(shù)量;二是需提前使用銀行貸款,二者都將給項目增加利息支出,造成項目實施成本和運營成本的增加,破壞原有融資與資金使用規(guī)劃。

        蘭州西至中川機場正線線路跨越范圍廣、影響面大,征地拆遷工作量巨大,牽涉到很多利益相關(guān)者,關(guān)系復(fù)雜,具有一定的風險。再者,由于城際鐵路建設(shè)周期長,投入勞動力數(shù)量與支付工資水平存在一定的變動性,運營期各種原材料燃料動力數(shù)量和市場價格都具有不穩(wěn)定性,以及后期的運營與維修也會增加一些不必要的運營成本,同時票價是旅客選擇出行方式的重要因素,假若票價超出了居民的承擔能力,可能會直接影響實際運營過程中的客流量。

        3.2 根據(jù)上述風險特征建立評價指標體系

        根據(jù)上述分析的風險特征,同時參照《鐵路建設(shè)項目經(jīng)濟評價方法與參數(shù)》[8],建立蘭州至中川城際鐵路建設(shè)項目經(jīng)濟風險評價指標體系,見圖2。對于總目標A、分目標B和指標層C縱向之間不但自上而下影響,各級指標也會自下而上的影響上一層目標,同時各分目標和各指標橫向之間也相互影響。如:運輸市場風險、建設(shè)投資風險、運營成本以及融資風險彼此之間互相影響。

        圖2 AAHP法構(gòu)建鐵路建設(shè)項目經(jīng)濟風險評價指標結(jié)構(gòu)

        3.3 確定準則層中影響因素對目標層的權(quán)重系數(shù)

        通過擺幅置權(quán)SW以及專家調(diào)查打分法判斷比較,主要強調(diào)下一層中4項風險因素對上一層的影響程度,同時一定要考慮各指標橫向之間的相互影響,從而確定評分值,根據(jù)公式(1)和公式(2)分析構(gòu)建判斷矩陣,并計算出各風險因素對目標層的重要度權(quán)重,以及一致性檢驗參數(shù)。矩陣如表2所示。

        3.4 確定最底層對中間層風險因素的權(quán)重系數(shù)

        計算方法同上3.3,各個判斷矩陣的權(quán)重系數(shù)值如下。

        表2 構(gòu)建判斷矩陣A-B

        注:λmax=4.151 8,CI=0.050 6,CR=0.056 2<0.1

        判斷矩陣B1-C:wc11=0.75,wc12=0.25

        判斷矩陣B2-C:wc21=0.557 4,wc22=0.108 4,wc23=0.054 4,wc24=0.279 8

        判斷矩陣B3-C:wc31=0.833 3,wc32=0.166 7

        判斷矩陣B4-C:wc41=0.730 6,wc42=0.188 4,wc43=0.081

        3.5 給出典型風險特征矩陣TBi和待檢模式向量

        同理得出風險因素待檢模式向量

        {0.310 0,0.476 8,0.161 7,0.051 5}

        3.6 計算關(guān)聯(lián)度

        以TA={0.310 0,0.476 8,0.161 7,0.051 5}為母因素,TBi(i=1,2,3,4)為子因素。

        (1)對{TA}作初始化處理

        (2)求差序列

        求兩級最大差和最小差

        (4)計算關(guān)聯(lián)系數(shù)

        取ρ=0.5,則計算結(jié)果如下

        (5)計算關(guān)聯(lián)度

        由公式(3)得:

        rAB1=0.540 1,RAB2=0.596 1

        rAB3=0.568 9,RAB2=0.554 6

        3.7 小結(jié)

        通過運用AAHP-GRAP的模型,進一步分析得出:0.596 1>0.568 9>0.554 6>0.540 1,則,TBi對TA的關(guān)聯(lián)度為rAB2>rAB3>rAB4>rAB1,即:建設(shè)投資風險>運營成本>融資風險因素>運輸市場風險因素。因此,可以得出在鐵路建設(shè)項目經(jīng)濟風險中建設(shè)投資風險最大,一定要慎重考慮并采取風險規(guī)避措施,盡量減少風險損失。其次是運營成本、運輸市場風險和融資風險因素,雖然相比之下風險稍小,但在項目建設(shè)施工前期和建設(shè)中仍然不能忽視,也要采取一定的措施避免或者降低風險帶來的災(zāi)難。

        4 結(jié)語

        通過構(gòu)建AAHP-GRAP的新的評價模型,將該方法引入城際鐵路建設(shè)項目經(jīng)濟風險模式分析識別中,并對風險因素進行分析研究,得出可靠有效、科學合理的評價結(jié)果,對新建蘭州至中川城際鐵路建設(shè)項目經(jīng)濟風險前期識別和后期管理具有重要的參考價值,避免或降低經(jīng)濟風險給整個建設(shè)項目帶來的損失。同時,鐵路建設(shè)項目經(jīng)濟風險評價是一個涉及諸多不確定風險因素的復(fù)雜系統(tǒng),因此,需要不斷地深入學習與研究。

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        Economic Risk Evaluation of Intercity Railway Project Based on AAHP-GRAP

        HE Xiao-xia, BAO Xue-ying

        (School of Civil Engineering, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China)

        In view of the uncertain factors resulting in the deviation of complex system project from the expected economic goals, economic risk evaluation plays an important role in managing risks in intercity railway construction projects. This paper puts forward a kind of inverse analytic hierarchy process (AAHP) combined with grey relational analysis method (GRAP) to create a new comprehensive evaluation method. The new AAHP and GRAP model is employed to evaluate the economic risks in the construction of intercity railway from Lanzhou to Zhongchuan to reach reasonable and reliable conclusions, which is significant to bring such risks under control.

        Intercity railway; Grey relational analysis; Inverse analytic hierarchy process; Correlation degree; Economic risk evaluation

        2014-11-16;

        2014-11-22

        賀曉霞(1990—),女,碩士研究生,E-mail:13893336591@163.com。

        1004-2954(2015)08-0055-04

        U239.5

        A

        10.13238/j.issn.1004-2954.2015.08.013

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