Monte-Carlo-NPV法在電力項目風險評估中的應用研究

楊 飛

(許昌學院 電氣信息工程學院 河南 許昌 461000)

?

Monte-Carlo-NPV法在電力項目風險評估中的應用研究

楊 飛

(許昌學院 電氣信息工程學院 河南 許昌 461000)

針對某公司電力工程改造過程中存在的風險進行了識別，通過分析項目的主要風險因子，并采用Monte-Carlo-NPV法把這些風險因子轉化為凈現值法(NPV)模型能使用的參數，然后計算項目的主要經濟指標(如NPV，IRR等)，確認該項目的可行性以及項目存在的風險度.對各項風險因子進行敏感性分析，從而選出影響大的風險因素，著重進行管理和規避，以減少或者回避企業風險.

電力項目； 風險評估； 風險因子； 蒙特-卡洛； 凈現值

0 引言

電力產業作為支持社會經濟發展的一個重要基礎產業，與國民經濟的健康發展息息相關，據統計，用電量每增加1%，GDP增長0.972 8%[1].為了適應新形勢下經濟發展的需要，國家推行電力體制改革，實行“廠網分離，多家辦電”，電力投資與管理主體呈現多元化趨勢.在電力行業快速發展的同時，一些項目由于缺乏民主、科學的決策而盲目上馬，重復建設，造成極大的資源浪費.同時，我國電力也是一個資源消耗巨大的產業，在能源稀缺和新的電力市場條件下，面對著各種復雜的市場環境，風險隨時都會出現.我國的許多工程項目，由于風險造成的損失是觸目驚心的，風險常常是項目失敗的主要原因之一[2].因此，為保證投資者利益，對電力項目政策、環境、技術、施工、市場等方面可能面臨的風險進行系統的評估，幫助企業減少或規避風險，就顯得尤為重要.

由于風險因素的產生原因和表現規律差異較大，分析評估的方法也千差萬別，目前國際上比較流行的風險分析技術與評估模型主要有主觀評分法、層次分析法等定性方法以及敏感性分析法、決策樹法、網絡圖法、Monte-Carlo法等定量方法.國內對電力項目風險的研究也較多，但存在一些不足之處，主要表現在：① 著重于定性分析，對項目風險的研究主要從風險分類層面剖析，風險定量方法研究不多；② 雖將Monte-Carlo法應用于定量分析，但風險因子主要考慮財務指標，而忽視其他重要風險因子，缺乏實際可行性[3].基于以上原因，作者采用Monte-Carlo-NPV法對某電力建設項目風險進行較為深入和實際的研究,計算了項目的主要經濟指標, 確認了該項目的可行性以及項目存在的風險度.對各項風險因子進行了敏感性分析，以減少或者回避企業風險.

1 研究對象及應用模型

某電力公司目前有6個機組，其中1、2號2×30 MW凝汽抽汽供熱機組，原為煤粉爐后改燒水煤漿，機組承擔向附近工業區供熱任務，供汽熱量為60～65 t/h；3、4號2×150 MW凝汽機組，正改燃油為燒水煤漿；5、6號2×300 MW燃煤供熱機組向某公司供汽，供汽熱量為160 t/h.

1、2號機組經多年運行，設備老化，再加上燃油成本高，本應關停.但考慮到承擔供熱任務，為此該電廠投入大量資金對鍋爐進行改造和更新，將1、2號主機拆除，保留改造燒水煤漿2×220 t/h鍋爐，新上1臺100 MW抽汽供熱機組.

圖1 Monte-Carlo-NPV風險分析模型Fig.1 Monte-Carlo-NPV risk analysis model

凈現值法(NPV)作為常用的項目財務評價方法，用它作為評價模型的輸出，可直接了解該項目的可行性和風險的影響.凈現值為正，說明該方案除能滿足預定的利率要求外，還有盈利.凈現值越大，盈利越大.凈現值為負，說明該方案達不到預定的利率要求，有虧損.因此，當NPV≥0時,方案可行；當NPV<0時,方案不可行.Monte-Carlo-NPV法的應用模型如圖1所示.

2 風險分析

2.1 外部經濟環境和電力系統現狀分析

本項目屬于油改煤項目，而且是中小型機組，煤耗比較高，雖能暫時滿足地方供熱需求，但從長遠來看，關停風險較高.該風險的影響已經歸入到關停政策風險里面，經專家綜合打分，得出第1～20年關停風險概率分布如表1所示.

表1 關停風險概率Tab.1 Probability of close-up risk

從表1可知，由于政策關停時間對于項目成敗關系極大，時間越短風險越大.三角分布和正態分布的參數全部歸一化處理，它們的區別可以從圖2中看出來，正態分布的峰值更貼近專家打分法的峰值，重心也更貼近于專家打分分布的重心.由于政策關停時間對于項目成敗關系極大，因此正態分布更充分地考慮了風險，建議取正態分布模擬.

圖2 關停風險概率圖Fig.2 Probability chart of close-up risk

2.2 煤價風險分析[4]

燃煤成本作為發電主要成本，其價格變動對項目有著直接的影響.由于電價、煤價漲跌不成比例，為此引入一個影響因子a，以抵消部分燃煤價格波動引起的風險,目前燃煤升價補償因子a是0.7[2].由于燃煤成本占發電成本的60%～70%，煤價引起電價的變動為(60%～70%)×a，假設電煤聯動因子服從三角分布(0，0.5，0.7)，即最樂觀的是電價100%補償燃煤漲價，最悲觀的是電價不補償燃煤漲價，最可能的是目前電價的70%補償燃煤漲價.通過對相關數據進行處理，得出水煤漿價格和電價的模擬結果如圖3所示.可以看出，隨著年份的增加，電價不能補償燃煤漲價，說明煤價波動引起的風險在逐漸增大.

2.3 項目施工進度、投資估算風險分析[5]

在正常條件下，改建一臺100 MW機組的建設周期約為15個月，但該項目建設適逢電力項目建設高峰期，工期保障難度較大.工期的拖延對于該項目風險影響極大，因此風險評價為發生概率高，損失中等.通過對承擔該項目的某工程公司項目工期拖延數據進行正態模擬，結果如圖4所示.可以看出，正常工期延誤時間越長，該工程公司項目風險發生概率越高，影響比較大.

另外，由于固定資產投資規模不斷擴大，建筑材料價格及其他費用上漲等因素，也會成為該項目的投資風險.再加上新的電力項目的不斷實施，供需矛盾緩和，機組的利用時數會逐年減少，這也會成為影響該項目的風險之一.

總之，影響該項目的風險有國家政策、環境、施工進度、燃煤價格等，由于篇幅有限，其他風險因素不再具體分析.

圖3 煤電價格的預測Fig.3 The prediction of the price of coal and electricity

圖4 項目工期延誤概率圖Fig.4 Probability chart of the project delay time

3 項目風險建模及仿真

3.1 主要風險因子的選擇

通過對政策、經濟、自然環境、施工、正常運行等風險因數的分析并結合它們的概率分布，確定風險評價模型的主要風險因子及其分布如表2所示.

表2 主要風險參數分布表Tab.2 Probability distribution of the main risks

3.2 Monte-Carlo模擬結果分析

根據上述分析，在Crystal Ball軟件中加入主要風險因子，進行100 000次模擬，輸出選擇感興趣的在基準收益率(12%)下的凈現值(NPV)、內部收益率(IRR)等結果的分布情況.引入風險因子之前，NPV的計算值為36 210萬元，IRR為65%，回收期為3.76 a.可見此技改項目如果沒有風險的話收益是非常大的.

3.2.1 NPV結果分析[6]圖5為NPV概率圖.可以看出，在基準收益率為12%的條件下，NPV大于零的概率為82.394%，平均值為13 621.38萬元，變差系數(經濟效果的離差系數，即標準差與期望值之比)達到1.1，說明該項目風險比較大(不確定因素導致的結果和期望值偏差大).其統計數據如下：預測值，凈現金流量；模擬次數，100 000；均值，13 612.38萬元；中間值，14 924.27萬元；標準偏差，15 104.68萬元；偏差，-0.687 1；峰值，5.31；變差，1.1；最小值，-146 792.70萬元；最大值，87 892.80萬元.

靈敏度分析結果如圖6所示.由圖可知，影響該項目NPV的最主要因素是項目關停時間，其次是工期拖延時間，再次是電煤聯動因子和利用小時數，最后是逐年煤價增幅值.可見項目成功與否與國家的能源政策關系很大，如果國家不再支持該類型的能源建設甚至關停該項目，則會引起項目的失敗.此外，煤價的影響也非常大.

圖5 項目NPV概率圖Fig.5 Probability chart of the project NPV

圖6 項目NPV的靈敏度分析Fig.6 Sensitivity analysis of the project NPV

3.2.2 IRR結果分析[7]圖7為IRR概率圖.從圖中可知，IRR大于基準收益率12%的概率為95.532%，IRR的均值為51%，因此，盈利的空間很大.變差系數為0.511，說明IRR的估計風險也較大.其統計數據如下：預測值，內部收益率；模擬次數,86 390;均值,51%;中間值,49%;標準偏差,26%;偏差,1.90;峰值,21.79;變差,0.511;最小值,-253%;最大值,507%.

IRR的靈敏度分析如圖8所示.由圖可知，影響該項目IRR的第一因素是工期拖延風險，第二因素是年利用小時數，第三因素是項目關停時間，其他因素還有第1、第2年煤價漲幅和電煤聯動因子等.可見項目收益與工程管理水平有很大關系，越早投產，收益越大.另外，為了提高收益率，應努力提高機組的利用系數.

圖7 項目IRR概率圖Fig.7 Probability chart of the project IRR

圖8 項目IRR的靈敏度分析Fig.8 Sensitivity analysis of the project IRR

4 結束語

通過對該項目風險模擬的結果顯示，由于NPV、IRR變差系數較大，說明該項目不確定性很大，即風險較大.為了減少或規避風險，該公司應注意以下4個方面：

(1) 加強國家宏觀調控政策的研究，盡量避免出現項目剛上馬即被關停的不利局面；

(2) 加快項目建設進度，盡早投產，這樣風險較小，回收期短；

(3) 加強燃煤的合同管理和商務談判，盡量降低燃煤成本；

(4) 著力提高機組的利用小時數.

[1] 馬昕,朱亞星,李曉博.中國電力工業與國民經濟增長關系的研究[J].統計與決策,2007,32(5):98-99.

[2] 北京世紀未來投資咨詢有限公司.中國火電行業分析報告[R].2006.

[3] 劉金蘭,韓文秀, 李光泉.大型工程建設項目風險分析方法及應用[J].系統工程理論與實踐,1996，16(8):62-68.

[4] 朱鋒.發電企業燃煤風險管理研究[D].北京：華北電力大學,2006.

[5] 趙連江.電力工程總承包風險研究與對策[J].城市建設理論研究：電子版,2012(35):1-3.

[6] Billinton R, Li Wenyuan．Reliability Assessment of Electric Power Systems Using Monte Carlo Methods[M]. New York：Springer-Verlag,1994:209-254．

[7] Hajdasinski M M.Comments on “using heuristics to evaluate projects: the case of ranking projects by IRR” [J].Engineering Economist，1997, 42(2):163-166.

(責任編輯：孔 薇)

Risk Assessment Research on an Electric Power Project Using Monto-Carlo-NPV Method

YANG Fei

(CollegeofElectricalandInformationEngineering,XuchangUniversity,Xuchang461000,China)

The risks were distinguished in an electric power project, the main risk factors were analyzed and changed into the useful parameters for NPV model by using Monte-Carlo-NPV method. Then the main economic indexes of the project such as NPV, IRR were calculated to confirm the project’s feasibility and the risk degree. Through the sensitivity analysis of the main economic indicators of NPV, IRR on the various risk factors, the risk factors of greater influence were selected to reduce and avoid enterprise’s risk.

electric power project; risk assessment; risk factor; Monte-Carlo; NPV

2015-04-21

楊飛(1980-)，男，河南長葛人，講師，碩士研究生，主要從事電力電子技術研究，E-mail:35955368@qq.com.

楊飛. Monte-Carlo-NPV法在電力項目風險評估中的應用研究[J].鄭州大學學報：理學版，2015,47(3)：116-120.

F407.61

A

1671-6841(2015)03-0116-05

10.3969/j.issn.1671-6841.2015.03.022