煤層氣開(kāi)發(fā)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法

夏良玉 羅東坤 代由進(jìn)

1.中國(guó)石油大學(xué)（北京） 2.中聯(lián)煤層氣國(guó)家工程研究中心有限責(zé)任公司

煤層氣開(kāi)發(fā)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法

夏良玉1羅東坤1代由進(jìn)2

1.中國(guó)石油大學(xué)（北京） 2.中聯(lián)煤層氣國(guó)家工程研究中心有限責(zé)任公司

蒙特卡洛模擬是油氣風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的理想方法，但由于國(guó)內(nèi)煤層氣產(chǎn)業(yè)起步時(shí)間短，缺乏模擬所需的歷史數(shù)據(jù)，該方法尚不能用于煤層氣領(lǐng)域。為此，在借鑒蒙特卡洛情景模擬及概率分析思想的基礎(chǔ)上，采用單因素敏感性分析法篩選風(fēng)險(xiǎn)因素，運(yùn)用專家調(diào)查法估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)因素的狀態(tài)值和概率，通過(guò)組合各種風(fēng)險(xiǎn)因素狀態(tài)值模擬決策情景，按照風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的流程構(gòu)建了煤層氣開(kāi)發(fā)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，再計(jì)算出各種情景下的效益值及概率，進(jìn)而達(dá)到評(píng)價(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的目的?？紤]到傳統(tǒng)以標(biāo)準(zhǔn)差及標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)表征油氣開(kāi)發(fā)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)與實(shí)際投資決策需要不相符，引入了擴(kuò)展半標(biāo)準(zhǔn)差及擴(kuò)展半標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)作為煤層氣開(kāi)發(fā)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)。應(yīng)用結(jié)果表明，在合理評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)基礎(chǔ)上計(jì)算得到的期望凈現(xiàn)值較無(wú)風(fēng)險(xiǎn)凈現(xiàn)值更接近項(xiàng)目的真實(shí)收益，擴(kuò)展半標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)相比能夠更好地表征項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)。構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)流程及評(píng)估方法可操作性強(qiáng)，可應(yīng)用于現(xiàn)階段煤層氣開(kāi)發(fā)項(xiàng)目投資決策。

煤層氣開(kāi)發(fā) 概率分析 情景模擬 擴(kuò)展半標(biāo)準(zhǔn)差 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 投資決策

中國(guó)煤層氣產(chǎn)業(yè)正處于大規(guī)模商業(yè)化開(kāi)發(fā)的前期，未來(lái)將有更多的煤層氣資源投入開(kāi)發(fā)［1］。煤層氣開(kāi)發(fā)是高投資、高風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，過(guò)高的風(fēng)險(xiǎn)將抑制煤層氣投資的積極性，不利于產(chǎn)業(yè)發(fā)展。研究煤層氣開(kāi)發(fā)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，將有助于規(guī)避投資風(fēng)險(xiǎn)，避免不必要的經(jīng)濟(jì)損失。蒙特卡洛模擬是油氣項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的理想方法，其實(shí)質(zhì)是基于風(fēng)險(xiǎn)決策情景模擬的仿真實(shí)驗(yàn)，模擬的前提是確定風(fēng)險(xiǎn)因素概率密度函數(shù)，這依靠對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析［2］。但由于中國(guó)煤層氣產(chǎn)業(yè)起步時(shí)間短，還沒(méi)有積累足夠的生產(chǎn)數(shù)據(jù)［3］，難以利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)手段估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)因素的概率分布形態(tài)，因此尚不具備應(yīng)用蒙特卡洛模擬的條件。

盡管無(wú)法采用蒙特卡洛模擬方法評(píng)估煤層氣開(kāi)發(fā)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，但其風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的思路可供借鑒。本文借鑒了蒙特卡洛模擬的概率分析和情景模擬思想，按照風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的流程構(gòu)建了煤層氣開(kāi)發(fā)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。模型構(gòu)建流程為：①利用單因素敏感性分析方法從影響項(xiàng)目收益的不確定因素中篩選出風(fēng)險(xiǎn)因素；②采用專家調(diào)查法確定風(fēng)險(xiǎn)因素離散化的狀態(tài)值及發(fā)生概率，各種因素狀態(tài)值的組合相當(dāng)于模擬了各種可能發(fā)生的決策情景；③建立以風(fēng)險(xiǎn)因素為變量的煤層氣開(kāi)發(fā)效益評(píng)價(jià)模型，計(jì)算各種模擬情景下的效益值及概率，在此基礎(chǔ)上，引入擴(kuò)展半標(biāo)準(zhǔn)差作為煤層氣開(kāi)發(fā)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)（圖1）。

1 風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別

煤層氣開(kāi)發(fā)經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)以一定技術(shù)、經(jīng)濟(jì)條件假定下的項(xiàng)目投入、產(chǎn)出預(yù)測(cè)為基礎(chǔ)，當(dāng)技術(shù)、經(jīng)濟(jì)條件發(fā)生變化時(shí)影響投入、產(chǎn)出的經(jīng)濟(jì)要素也會(huì)發(fā)生變化，從而導(dǎo)致煤層氣開(kāi)發(fā)項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效益隨之波動(dòng)。可能發(fā)生變化的經(jīng)濟(jì)要素被稱為不確定性因素，主要包括投資、產(chǎn)量、成本、價(jià)格、利率。不確定性因素之中由于取值的波動(dòng)可能使項(xiàng)目遭受經(jīng)濟(jì)損失的因素即為風(fēng)險(xiǎn)因素。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中風(fēng)險(xiǎn)因素考慮過(guò)多會(huì)增加評(píng)價(jià)的難度和工作量，考慮過(guò)少又會(huì)影響評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性。因此，從諸多的不確定性因素中剔除影響微弱、風(fēng)險(xiǎn)小的因素，篩選出主要風(fēng)險(xiǎn)因素是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的首要任務(wù)。

采用單因素敏感性分析法［2］篩選風(fēng)險(xiǎn)因素，根據(jù)因素敏感性的強(qiáng)弱并結(jié)合其變化范圍，判斷該因素變化導(dǎo)致項(xiàng)目損失的可能性，判定是否選為風(fēng)險(xiǎn)因素。以某煤層氣開(kāi)發(fā)項(xiàng)目?jī)衄F(xiàn)值對(duì)投資、產(chǎn)量、成本、價(jià)格、利率的敏感性分析為例說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)因素篩選方法。

由敏感性分析結(jié)果（圖2）可知：凈現(xiàn)值對(duì)利率變化不敏感，因利率波動(dòng)導(dǎo)致NPV小于0的可能性極小，因此利率不選入風(fēng)險(xiǎn)因素；價(jià)格和產(chǎn)量的敏感性強(qiáng)，當(dāng)價(jià)格降幅超過(guò)10%或產(chǎn)量降幅超過(guò)12%時(shí)項(xiàng)目虧損，并且一般情況下價(jià)格和產(chǎn)量低于虧損邊界的可能性很大，故而應(yīng)選為風(fēng)險(xiǎn)因素；投資、成本的敏感性低于前兩者，漲幅超過(guò)30%時(shí)項(xiàng)目虧損，是否選為風(fēng)險(xiǎn)因素應(yīng)結(jié)合項(xiàng)目的具體情況來(lái)確定。

圖2 敏感性分析圖

2 運(yùn)用專家調(diào)查法估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)因素狀態(tài)值及概率

確定風(fēng)險(xiǎn)因素的概率分布是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。由于歷史數(shù)據(jù)缺乏，無(wú)法應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析方法確定風(fēng)險(xiǎn)因素的概率分布函數(shù)，因此，采用主觀概率法，借助于相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)和知識(shí)估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，讓專家給出風(fēng)險(xiǎn)因素離散化的狀態(tài)值及概率。為了盡可能消除個(gè)別專家主觀估計(jì)產(chǎn)生的偏差，可選取一定數(shù)量的專家，運(yùn)用專家調(diào)查法估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。由于專家的能力、知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)存在差別，不同級(jí)別的專家給出意見(jiàn)的可信程度不同，需要?jiǎng)澐謱＜壹?jí)別并量化可信度作為加權(quán)計(jì)算的權(quán)數(shù)（表1）［4］。

表1 專家分級(jí)表

如果每名專家自由地給出風(fēng)險(xiǎn)因素的狀態(tài)值及概率，則多名專家的估值很可能不一致，無(wú)法匯總專家意見(jiàn)。例如，某專家給出風(fēng)險(xiǎn)因素狀態(tài)值（發(fā)生概率）為：500（0.5）、650（0.3）、800（0.2），另一名專家給出值為450（0.2）、550（0.3）、650（0.3）、750（0.2），此時(shí)估值互不重合導(dǎo)致無(wú)法匯總結(jié)果。為了克服該問(wèn)題可以采用兩輪調(diào)查法，第一輪調(diào)查的任務(wù)是確定風(fēng)險(xiǎn)因素的狀態(tài)值（或變化率），第二輪調(diào)查要求專家就第一輪調(diào)查確定的狀態(tài)值給出相應(yīng)的概率估值，再計(jì)算概率估值的算術(shù)加權(quán)平均值作為風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)結(jié)果，實(shí)施步驟如下：

1）第一輪調(diào)查，要求專家根據(jù)給定的參考值（無(wú)風(fēng)險(xiǎn)基準(zhǔn)值）及背景資料估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)因素的變動(dòng)范圍和變動(dòng)間隔（為簡(jiǎn)化計(jì)算可假定等間距變動(dòng)）。以專家可信度為權(quán)數(shù)通過(guò)算術(shù)加權(quán)平均計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)因素的平均變動(dòng)范圍和間隔，計(jì)算公式如下：

2）第二輪調(diào)查，要求每位專家就第一輪調(diào)查確定的狀態(tài)值給出相應(yīng)的概率估計(jì)值，為了與用百分?jǐn)?shù)表示的狀態(tài)值相區(qū)別，概率用小數(shù)表示。例如，某專家就上述風(fēng)險(xiǎn)因素狀態(tài)值給出發(fā)生概率分別為－20%（0.1）、－10%（0.1）、0（0.4）、10%（0.2）、20%（0.1）、30%（0.1）、40%（0）。

3）以專家可信度為權(quán)數(shù)，逐個(gè)計(jì)算每個(gè)狀態(tài)值概率的加權(quán)平均值，即為該狀態(tài)值的概率估值，計(jì)算公式如下：

3 基于情景模擬的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法

每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素可以取多個(gè)狀態(tài)值，所有風(fēng)險(xiǎn)因素狀態(tài)值的組合構(gòu)成了各種可能的決策情景。將煤層氣項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)指標(biāo)表示成以風(fēng)險(xiǎn)因素為變量的函數(shù)，將風(fēng)險(xiǎn)因素狀態(tài)值的組合帶入函數(shù)計(jì)算，就可以得到各種情景下的效益值。以凈現(xiàn)值（NPV）指標(biāo)為例：

通常風(fēng)險(xiǎn)因素之間的相關(guān)性較弱，風(fēng)險(xiǎn)變量可近似為獨(dú)立變量，此時(shí)容易計(jì)算各種情景發(fā)生的概率，也就是各種情景下NPV的概率，計(jì)算公式為：

式中pxj為風(fēng)險(xiǎn)變量xj取不同狀態(tài)值的概率，計(jì)算方法見(jiàn)式（2）；pvl為第l種情景的概率。

利用各種情景下的NPV和概率可以計(jì)算期望凈現(xiàn)值：

標(biāo)準(zhǔn)差：

標(biāo)準(zhǔn)差是評(píng)價(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的傳統(tǒng)指標(biāo)，它反映數(shù)據(jù)偏離均值的離散程度，既包含低于期望值也包含了高于期望值的情形。實(shí)際上，煤層氣開(kāi)發(fā)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注的是項(xiàng)目損失部分，因此，用小于0的NPV值的加權(quán)平方和的開(kāi)方，即擴(kuò)展半標(biāo)準(zhǔn)差［6］來(lái)表征風(fēng)險(xiǎn)更符合煤層氣項(xiàng)目的決策特點(diǎn)，計(jì)算公式為：

式中SNPV＜0為擴(kuò)展半標(biāo)準(zhǔn)差，e為小于0的NPV的個(gè)數(shù)，t為小于0的NPV編號(hào)。

無(wú)論是標(biāo)準(zhǔn)差還是擴(kuò)展半標(biāo)準(zhǔn)差，反映的都是數(shù)據(jù)的絕對(duì)變異程度，不適合用來(lái)比較不同規(guī)模和水平項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)大小。用擴(kuò)展半標(biāo)準(zhǔn)差除以反映項(xiàng)目規(guī)模和水平的期望凈現(xiàn)值得到擴(kuò)展半標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)，該指標(biāo)可用于多個(gè)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)比較和項(xiàng)目排序，計(jì)算公式為：

4 應(yīng)用舉例

以沁水盆地南部?jī)蓚€(gè)煤層氣開(kāi)發(fā)項(xiàng)目（命名為A和B）為例，應(yīng)用上述評(píng)價(jià)流程及方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。以項(xiàng)目的投入產(chǎn)出預(yù)測(cè)（包括風(fēng)險(xiǎn)因素基準(zhǔn)值預(yù)測(cè)）為基礎(chǔ)，按照式（3）計(jì)算得到A項(xiàng)目的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)凈現(xiàn)值為2.37億元，B項(xiàng)目為1.36億元。根據(jù)項(xiàng)目實(shí)際情況及敏感性分析結(jié)果，選擇投資、產(chǎn)量、成本為風(fēng)險(xiǎn)因素。由式（1）和式（2）計(jì)算A項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)因素狀態(tài)值及對(duì)應(yīng)概率分別為：投資0（0.5）、20%（0.3）、50%（0.2），產(chǎn)量－30%（0.1）、－15%（0.2）、0（0.4）、10%（0.1）、20%（0.1），成本0（0.5）、20%（0.3）、40%（0.2）。B項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)因素狀態(tài)值及對(duì)應(yīng)概率分別為：投資0（0.7）、20%（0.2）、50%（0.1），產(chǎn)量－10%（0.1）、0（0.4）、20%（0.3）、30%（0.2），成本0（0.6）、20%（0.2）、30%（0.2）。由式（5）、（6）、（8）計(jì)算得到風(fēng)險(xiǎn)條件下A項(xiàng)目期望凈現(xiàn)值為1.8億元，標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)為0.42，擴(kuò)展半標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)為0.25；B項(xiàng)目期望財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值為1.6億元，標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)為0.46，擴(kuò)展半標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)為0.12。依據(jù)項(xiàng)目投入開(kāi)發(fā)后實(shí)際發(fā)生的投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正，計(jì)算得到修正后A項(xiàng)目?jī)衄F(xiàn)值為1.5億元，B項(xiàng)目?jī)衄F(xiàn)值為1.4億元。

以上數(shù)據(jù)表明，風(fēng)險(xiǎn)條件下得到的A項(xiàng)目和B項(xiàng)目期望凈現(xiàn)值與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)凈現(xiàn)值相比，更接近修正之后的項(xiàng)目?jī)衄F(xiàn)值，合理評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)因素提高了項(xiàng)目評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確程度。另外，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)凈現(xiàn)值結(jié)果表明A項(xiàng)目收益遠(yuǎn)高于B項(xiàng)目，但修正數(shù)據(jù)后的計(jì)算結(jié)果表明A項(xiàng)目與B項(xiàng)目實(shí)際收益情況相差不多，由此可見(jiàn)A項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)高于B項(xiàng)目。A項(xiàng)目和B項(xiàng)目的標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)相近，如果以標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)表征項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)則不符合實(shí)際情況，而擴(kuò)展標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)更好地反映了A項(xiàng)目和B項(xiàng)目真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)。

5 結(jié)束語(yǔ)

盡管采用專家調(diào)查法確定風(fēng)險(xiǎn)因素狀態(tài)值和概率存在一定的主觀因素，評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性受專家經(jīng)驗(yàn)、水平和數(shù)量影響，但在歷史數(shù)據(jù)缺乏、無(wú)法采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)實(shí)條件下，本文提出的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)流程及評(píng)估方法具有很強(qiáng)的操作性，能夠滿足現(xiàn)階段煤層氣開(kāi)發(fā)項(xiàng)目投資決策的需要。文中風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算的前提是風(fēng)險(xiǎn)因素相互獨(dú)立，當(dāng)因素之間相關(guān)性較強(qiáng)時(shí)，評(píng)估模型不再適用，相關(guān)條件下的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法有待進(jìn)一步深入研究。

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Risk evaluation methods of CBM development projects

Xia Liangyu1，Luo Dongkun1，Dai Youjin2
（1.China University of Petroleum－Beijing，Beijing 102249，China；2.China Coalbed Methane National Engineering Research Centre，Beijing 100095，China）

NATUR.GAS IND.VOLUME 32，ISSUE 3，pp.117－120，3／25／2012.（ISSN 1000－0976；In Chinese）

The Monte－Carlo Simulation is an ideal method for risk evaluation of oil and gas projects，but unfortunately can not be adaptable for the CBM gas projects for lack of enough historical data，especially under the present situation of CBM gas development at its initial stage.In view of this，based on the basic theories of scenario simulation and probability analysis in the Monte－Carlo Simulation Method，risk factors are first selected by the Sensitivity Analysis，the discrete value and probability of each risk factor are then estimated by use of the Delphi Method.The discrete values of all types of risk factors are combined to simulate the decision context，and a risk evaluation model is built for CBM gas development projects according to the process from risk identification to risk estimation then to risk assessment，on this basis，the profit values and possibility are calculated under different contexts，and thus the risk assessment of a CBM gas project is fulfilled in the end.Because the traditional method based on the standard deviation and its coefficient can not meet the demand of actual investment decisions，the extended semi－standard deviation and its coefficient are introduced as important risk evaluation indexes for CBM projects.Application shows that expected net present value（NPV）which is calculated based on reasonable risk evaluation is more approaching to the real value than that calculated without any risk considered，and the extended half standard deviation and its coefficient are better to characterize the project risk than the standard deviation and its coefficient.The risk evaluation process and method is highly feasible and can be used for decision－making in CBM gas development projects at present.

coalbed methane gas，probability analysis，scenario simulation，extended semi－standard deviation，risk evaluation

國(guó)家科技重大專項(xiàng)課題“煤層氣開(kāi)發(fā)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)技術(shù)研究”（編號(hào)：2011ZX05038－004），國(guó)家社科基金重大項(xiàng)目“基于中國(guó)石油安全視角的海外油氣資源接替戰(zhàn)略研究”（批準(zhǔn)號(hào)：11＆ZD164）。

夏良玉，1978年生，講師，博士；畢業(yè)于中國(guó)石油大學(xué)（北京）；研究方向?yàn)槭吞烊粴饪碧介_(kāi)發(fā)投資決策方法。地址：（102249）北京市昌平區(qū)府學(xué)路18號(hào)中國(guó)石油大學(xué)工商管理學(xué)院。電話：13521425759。E－mail：liangyu.x＠sina.com

夏良玉等.煤層氣開(kāi)發(fā)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法.天然氣工業(yè)，2012，32（3）：117－120.

10.3787／j.issn.1000－0976.2012.03.026

2011－09－23 編輯 趙 勤）

DOI：10.3787／j.issn.1000－0976.2012.03.026

Xia Liangyu，lecturer，born in 1978，holds a Ph.D degree and is mainly engaged in study of investment decision－making methods in oil and gas exploration and development.

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