摘要：在投资项目的经济评价过程中，不确定分析是决策阶段评价项目风险能力的重要手段，其主要包括盈亏平衡分析、敏感性分析和概率分析（解析法和蒙特卡洛法）。蒙特卡洛法又称随机模拟法，此方法采取对随机变量进行抽样试验的手段，预估依输入随机变量而确定的以经济评价指标为主的输出变量的数值分布。分析蒙特卡洛法的优劣势、在工业投资项目中的应用，以及对经济评价体系的影响。
关键词：经济评价；不确定分析；蒙特卡洛模拟；工业项目
引言
随着近几年经济的迅猛发展，各类大型工业投资项目每年不管规模上还是数量上都在一步步实现突破，给市场经济带来了巨大的活力。然而，一般企业由于缺乏评估专业技术人员，还没有形成完善的项目技术经济评价体系对各工业投资项目风险的预测，往往仅靠主观判断或工作经验，导致投资项目的经济效益与预估值之间总存在一定的差距。若要工业投资项目的投资效益达到预期的指标，科学、客观、全面的经济评价是尤为重要的。项目经济评价是根据国民经济和社会发展战略以及行业、地区发展规划的要求，在做好产品市场需求预测及厂址选择、工艺技术选择等工程技术研究的基础上，计算项目的效益和费用，同时从多方案中比选出最佳方案，保证项目在财务上具备可行性，在国民经济上具备合理性，同时实现社会效益的显著性[1]。在实际工程应用中，我们往往仅注重盈亏平衡分析和敏感性分析，但二者均没有考虑到不确定因素变动的随机性，因此在应用上还存在着较大的盲目性。概率分析可以弥补这一点，其所包含的解析法和蒙特卡洛法，由于大多是针对投资项目实施过程中某个具体的问题进行分析，所以在不同的方面各有其优势和劣势，适用于不同的情况。蒙特卡洛法是一种以概率统计为指导的数值计算方法，它利用数值模拟来解决随机变量在实际工作中所产生的问题，本文就蒙特卡洛法及其如今在工业项目中的应用进行说明。
1相关现状研究与评述
纵观近年来我国在工业领域的发展，不难看出随着经济稳定、快速的增长，项目的规模、投资和复杂度都已上升到了一个新高度，工业发展已步入了高峰期。早在建国初期，我国是从前苏联学习评价理念、沿用评价模式。评价指标由于当时经济水平不高使用的还是成本、劳动生产率等经济指标。随着改革开放相关政策的实施，同时虚心向国外学习先进的评价理念，我国的项目经济评价水平开始逐渐提升。目前，我国项目经济评价有了坚实的理论基础，在实际的运用中也有了较为全面的方法指导，但一旦出现问题便无法应对，不能制定完备的应急计划，从而也无法采取风险防范措施。可以说，我国目前工程在技术上虽取得了进步，但在管理水平上仍有巨大的挑战，仍缺乏一种可以对项目状态准确反映的判断系统和一套精确的量化指标。国外的项目经济评价起源于资本主义初期，早期的经济评价仅重视财务评价，忽视了国民经济评价。随着经济的发展，财务评价和国民经济评价渐渐成为彼此的补充[2]。资本主义时期，经济评价仅从私人资本的角度评估项目，力求项目的利润最大化。美国预算体系于20世纪60年代出台，这一预算体系不仅完善了国民经济评价方法，同时实现了经济评价的推广和应用。如今，加州大学的Mulholand则是以项目管理过程中的信息数据经逻辑判断后建立出一个工程费用全周期动态分析模型；加拿大的Brenda博士采用蒙特卡洛模拟建立出的模型来解决工程进程中的状态分析。如上文所述，国内外项目经济评价都拥有其漫长的发展史，随着经济和社会的发展，其理论和应用也在不断地转变和完善。但仍然不够具体、不够全面，还存在着项目评定指标不完善、判定方法中的主观成分等问题有待解决。
2风险分析
我们通常将项目实际值与预期值之间常存在着的差异称为风险性。因此，投资项目风险是指由项目实施过程中的不确定因素所导致投资项目实施后偏离预期结果而造成损失的可能性[3]。投资项目风险分析是在项目实施之前，依具体标准对项目实施过程中所可能存在风险的发生概率和影响程度进行分析，并针对不同的风险状况制定出不同的回避措施或应对方法，尽可能降低项目的不确定性。在前文中已提及，盈亏平衡分析和敏感性分析均没有考虑到不确定因素变动的随机性，对不确定因素发生概率的分析称为概率分析，概率分析方法包括解析法和蒙特卡洛模拟法两种。
3蒙特卡洛法
蒙特卡洛法（MonteCarloMethod）得名于蒙特卡洛赌场，因为与赌场中很多随机抽样类游戏很相似，由20世纪40年代由洛斯阿拉莫斯国家实验室“曼哈顿计划”的成员JohnvonNeumann、StanislawUlam和尼古拉斯率先提出[4]。当时正处于第二次世界大战，主要是为核武器的研发和制作而工作。如今蒙特卡洛法因可以实现对结果变量概率分布的估算，所以常被用于投资项目风险分析。蒙特卡洛法建立在概率论和数理统计的基础上，若要求解某事件的发生概率，或者是某随机变量的期望值时，采用大量的随机抽样试验来模拟风险的发生情况，用风险出现的频率来估计该事件的发生概率或其它量化指标，进而可以实现对随机事件的风险分析。
3.1蒙特卡洛法原理
根据概率的定义可知，通过多次的试验，在实验结果中某事件发生的频率可以用来估计概率的分布情况。蒙特卡洛法的工作原理正是基于该思路建立的。先是对项目相关的随机变量进行反复多次的随机抽样，将得到的抽样组一一作为输入值代入到功能函数式中，所输出的结果概率是一个近似值，模拟试验的次数越高，失效概率和可靠度指标就会越精确。其中独立的随机变量xi(i=1,2,3,…，n)，其对应的概率密度函数分别为f(x1),f(x2),…，f(xn)功能函数式为表达式：y=g(x1,x2,…，xn)首先通过随机抽样得到n组随机数x1,x2,…，xn的抽样值，然后带入功能函数y=g(x1,x2,…，xn)中，如果随机数对应的功能函数值y≤0的有L组，那么当n无穷大时，即可得到y的结构失效概率及可靠指标。综上所述，不难看出此方法巧妙地避开了结构可靠度分析中的计算部分，大大减轻了其难度。不用考虑该函数是否非线性、随机变量分布是否非正态。因此，用数学模型来表示被试验的目标变量的表达式：y=g(x1,x2,…，xn)式中，xi(i=1,2,3,…，n)是n个相互独立的随机变量；y是n个变量的函数，即分析项目风险效果的评价指标。该模型将重要的风险变量综合起来，且各风险变量都有其概率分布。通过各变量的概率分布产生随机数并分别得到抽样值，然后将各变量的抽样值带入评价模型进行函数值的计算。通过多次重复上述试验，风险的总体状况得以呈现[5]。
3.2蒙特卡洛法步骤
1）编制风险列表。采用风险识别将所存在的敏感风险列入到标准化风险列表中。2）采用专家调查法，根据专家的知识和经验，对项目中各风险因素进行评价，确定其发生概率和估计其对结果的影响。3）量化专家调查中的主观成分，同时在风险因素组合安排时体现出来。4）采用大量的模拟试验可以得出项目风险的概率分布曲线，从图中读出该投资项目总体风险情况，为日后针对每一个环节的问题采取怎样的应对措施提供了有力的依据。
3.3蒙特卡洛法优势
1）蒙特卡洛法概念清晰，计算简单，可以解决很多复杂问题。2）概率收敛和问题维数无关。3）只要抽样的次数足够多，模拟所得结果的精度就能得以保证，因此该种方法往往被用作其他方法的检验结果使用。4）数值模拟的误差比较容易确定，从而确定模拟的次数和精度。但是，为了保证计算结果的精度，蒙特卡洛法需要进行大量的实验，工作量很大，这也是该方法久久得不到广泛推广应用的原因。随着计算机技术的发展和数值模拟方法的改进，该问题将会很快得以解决。
4蒙特卡洛法在工业中的应用
现代工业项目随着复杂度不断地提升，可变因素和不确定因素也在随之增长。因此，在进行项目的经济评价中，一贯的评价方法满足不了社会现状的需要，经济评价工作渐渐失去了意义。专业技术研究人员日益将注意力放在概率分析上，概率分析方法在对项目不确定因素的分析和研究工作中渐渐走入了主流的队伍。但在工业投资项目中，不确定因素往往不止一个，而是有其复杂联系关系的多个因素。在解决这类问题时，才体现出蒙特卡洛法其独特的优势。本文就我国工业项目中用蒙特卡洛模拟分析的部分文献和资料进行了粗浅的总结：谢贤平、柴建设（1995）对矿产资源综合利用开发的风险进行分析，结合蒙特卡洛模拟法实现计算机程序的编制，并进行仿真，得出其风险估计结果。杨作安（2001）通过结合矿山项目的实际生产状况，利用计算机编程技术将蒙特卡洛模拟与净现值进行结合，对矿山项目的经济动态实现跟踪。吴爱祥、张卫峰（2000）利用Mathematica并结合某金矿的实际情况完成了计算机程序的编写，这种方法及其程序对其他矿山也具有一定的参考价值。刘晓明，李洪岩（2008）将净现值作为指标，运用蒙特卡洛模拟法完成了某市基础设施项目收益风险评估模型的构建[6]。卢识峰、刘纳兵（2007）结合某房地产的投资实例，对蒙特卡洛模拟分析方法的步骤进行了详细说明。吴立寰（2004）运用蒙特卡洛模拟法对某市公路工程的备选方案进行模拟，科学地为投资决策提供依据。在其他行业的应用，连春光（2009）运用蒙特卡洛模拟分析法完成了对造船项目投资风险框架的构建，在Matlab的辅助下，研究和分析了原始数据的变量因素概率分布，以净现值为输出指标，得到了其仿真模型。林君晓、姜鹏飞等（2006）在天津某污水处理厂的污水处理实际应用中，结合蒙特卡洛模拟给出的可行性评价，为投资者提供了科学有效的决策依据。
5总结与展望
目前国内工业投资项目往往将不确定因素对项目的影响视为固定值，该方法存在一定的局限性，不仅不能准确地反映出经济评价指标的分布及其所带来的影响，还影响了项目的正确决策。本文通过对目前工业投资项目经济评价现状、风险分析再到蒙特卡洛法的具体说明，将蒙特卡洛法在经济评价中的独特优势凸现出来，该方法解决了国内工业项目经济评价现状中所存在的关键问题。蒙特卡洛法通过对投资项目的风险及其所产生的影响进行分析估计和量化计算，为项目投资和决策提供更全面、更科学、更合理的依据。展望日后的经济评价工作，进一步建立不确定因素的概率分析模型和开发应用程序将成为研究工作的重点。
参考文献
[1]丁勇.电网电源开发的区域选择与厂址优化[D].南京:东南大学,2005.
[2]蒋洪霞.德利公司垃圾渗沥液处理生产项目财务评价研究[D].沈阳:沈阳工业大学,2006.
[3]姚斌.基于最大熵原理的投资项目风险分析[D].天津:天津大学,2003.
[4]朱陆陆.蒙特卡洛方法及应用[D].武汉:华中师范大学,2014.
[5]姚慧丽,连春光,白婧贤.基于MonteCarlo模拟的造船项目投资风险分析框架构建[D].南京:南京航空航天大学,2012.
[6]杨召.基于蒙特卡洛模拟的航次决策风险分析方法及应用研究[J].工程质量,2006(6):58.
作者：周琳 吕渊 单位：安徽理工大学土木建筑学院
