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      灰色系統(tǒng)方法在項目管理中的應(yīng)用研究

      2012-12-31 00:00:00王智會
      經(jīng)濟研究導(dǎo)刊 2012年10期

      摘 要:在已有的項目管理方法的基礎(chǔ)上,結(jié)合項目管理特點,深入探討、研究了灰色系統(tǒng)方法在項目管理中的具體應(yīng)用。其中,利用概率論和數(shù)理統(tǒng)計理論、模糊數(shù)學(xué)理論和灰色系統(tǒng)理論,對項目進行分析、建模,用于項目風險的預(yù)測和決策,并使用灰色多層次決策方法對投資項目風險價值進行評估。

      關(guān)鍵詞:項目管理;灰色系統(tǒng)方法;風險價值評估體系

      中圖分類號:C93 文獻標志碼:A 文章編號:1673-291X(2012)10-0201-03

      一、項目的風險管理分析

      1.項目的風險。風險一般分為靜態(tài)和動態(tài)風險。所謂靜態(tài)風險是社會經(jīng)濟正常情況下的風險,即由于人們的行為失誤造成的主觀風險。動態(tài)風險是以社會經(jīng)濟的變動為直接原因的風險,即環(huán)境、技術(shù)、管理等因素造成的客觀因素的風險。石油企業(yè)項目的風險大多是動態(tài)風險,可以歸納為:管理風險、技術(shù)風險、環(huán)境風險、金融風險、生產(chǎn)風險和市場風險。

      2.項目的風險管理。項目的風險管理是項目管理中比較難歸納、總結(jié)并定量化、科學(xué)化的一部分內(nèi)容,一般的風險管理分為:風險的識別、風險評估、風險應(yīng)對計劃三個部分。(1)風險識別。風險識別是一個解釋潛在風險事件以避免意外發(fā)生的過程。風險識別的主要內(nèi)容有:識別引起風險的因素有哪些,什么是主要因素,以及這些風險可能導(dǎo)致的后果如何。通過對大量項目的分析,就能找到造成項目失敗的主要原因。(2)風險評估。風險評估是盡力去識別風險事件的屬性并預(yù)見其對項目的影響。石油企業(yè)項目的風險評估主要是根據(jù)項目組人員的經(jīng)驗和以往的數(shù)據(jù)進行主觀判斷,并將其定量化。這種量化主要是判斷各種風險發(fā)生的概率及風險指數(shù)或權(quán)重的。對于已識別的風險,要根據(jù)不同項目的具體特點分析其風險的權(quán)重,分別列表。(3)風險應(yīng)對計劃。風險應(yīng)對計劃所關(guān)心的是風險事件的應(yīng)對策略,這種應(yīng)對策略是以項目的目標和成功標準作為前提的,它將作為系統(tǒng)標準來處理風險事件,主要包括:減輕風險、預(yù)防風險、回避風險、轉(zhuǎn)移風險、接受風險和儲備風險。

      項目的具體應(yīng)對策略也可以采用建模的辦法,應(yīng)用灰色系統(tǒng)方法進行分析。

      二、風險綜合評估體系的建立

      項目的不同階段,體現(xiàn)著不同的風險特征,各個階段風險的綜合構(gòu)成了項目風險管理結(jié)構(gòu)特征和內(nèi)在矛盾規(guī)律性,形成了項目風險的復(fù)雜性。如果能在項目建設(shè)前或建設(shè)中較準確的預(yù)計風險之所在并加以有效控制,可以大量減少盲目投資或管理不善帶來的損失。對風險的有效控制建立相應(yīng)的指標體系如下。(1)風險屬性體系:主要包括:管理風險、技術(shù)風險、環(huán)境風險、金融風險、生產(chǎn)風險和市場風險。(2)效益屬性體系:取得高收益是投資的基本目的,項目的效益主要體現(xiàn)在經(jīng)濟效益、社會效益、技術(shù)效益三個方面。1)經(jīng)濟效益是一個比值,它是衡量經(jīng)濟成果的一個相對指標,一般包含投入和產(chǎn)出兩方面的內(nèi)容,比如:財務(wù)內(nèi)部收益率、財務(wù)凈現(xiàn)值、投資回收期、投資利潤率等;2)社會效益是指對社會經(jīng)濟發(fā)展的促進作用、對自然和生態(tài)環(huán)境影響程度、對企業(yè)科學(xué)進步的推動作用等等;3)技術(shù)效益是指對技術(shù)進步的作用,技術(shù)擴散及協(xié)作效益等。

      通過以上分析我們可以設(shè)計出項目風險評估指標體系。該體系體現(xiàn)了指標設(shè)計的目的性、科學(xué)性(準確、完整、獨立)和實用性(精練簡明、易于理解、穩(wěn)定一致)的原則。

      三、灰色評估模型

      在我們建立的項目風險管理評估指標體系中,需要請專家來評估的指標為定性指標;能直接的出具具體數(shù)值的指標視為定量指標。顯然,要得到定量描述的綜合評估結(jié)果,就必須對定性指標定量化。一般的做法是先采用評語集的方法,把每個定性指標根據(jù)分類原則將其分為若干個等級,再根據(jù)各個等級設(shè)定相應(yīng)的分值,采取專家打分法來確定。本文采用5個等級的評語集:(很好、較好、一般、較差、很差)。另外,由于我們建立的指標體系是多層次的,且所有指標處于部分確知和部分不確知的狀態(tài),整個評估體系因而具有較高的灰色性,而灰色系統(tǒng)方法善于處理機制復(fù)雜并具有灰色性的系統(tǒng)。因此,我們使用灰色多層次決策方法對項目風險管理進行評估。步驟如下:

      1.用層次分析法確定指標的權(quán)重 。在指標體系中,同一層次的各個指標對它們上一層描述對象的影響程度是不一樣的,這就需要根據(jù)指標的重要性確定其權(quán)重的大小。實踐中,我們采用群體層次分析法,先聘請m位專家并獲得他們各自的權(quán)重集,再利用模式識別將遠離中心模式的孤立意見剔除掉后求均值,這樣使結(jié)果更接近客觀實際。最終得到指標體系的一級指標權(quán)重向量W=(w1,w2),二級指標中對應(yīng)風險屬性和效益屬性的權(quán)重向量分別記為W1=(w11,w12,…,w16)和W2=(w21,w22,w23)。

      2.用模糊集理論進行定性指標定量化。自從Zadeh(1965)提出模糊集理論(Fuzzy Set Theory)后,越來越多的基于模糊集理論的研究用來處理不確定性和模糊的問題。

      同樣通過聘請這m位專家對所有定性指標進行匿名評估并得出相應(yīng)的模糊數(shù),可求出所有定性指標的模糊綜合評估值:

      E=(lij,mij,uij)?茚(lij,mij,uij)-1

      (1)

      式中,?茚是模糊數(shù)的乘法運算,E代表m位專家對某一定性指標的模糊綜合評估值。E可以表示為三角隸屬函數(shù):

      E=(LE,ME,UE)=0 x≤l lu (2)

      式中,X∈R,l

      這個模糊綜合評估值E是一個模糊數(shù),仍然難以直接比較其大小或排序,因此有必要利用非模糊化排序方法將模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為精確的實數(shù),并尋求相對于模糊數(shù)的最佳非模糊表現(xiàn)值。Lion和Wang給出的積分法具有計算簡便和實用性強的特點。該方法通過對關(guān)系函數(shù)的積分運算得出簡便的計算公式:

      BNP=ηIL(E)+(1-η) IR(E) 0≤η≤1 (3)

      式中,IL(E)為左期望值,IL(E)=(LE+ ME)/2;IR(E)為右期望值,IR(E)=(ME+ UE)/2。η是樂觀—悲觀系數(shù)。如果η>0.5,表明專家是悲觀的;如果η=0.5,表明專家是中性的;如果η<0.5,則表明專家是樂觀的。通常取η=0.5,這樣(3)式變?yōu)椋?/p>

      BNP=( LE+2ME+UE )/4 (4)

      3.確定參考指標級。為了使用灰色多層次決策方法來評估項目風險管理價值,我們先選取一個參考指標集,根據(jù)指標體系,假設(shè)我們要對n個項目風險進行評估,其中第k項目風險的指標值為V(k)=(v(k)11,…,v(k)16,v(k)21,…,v(k)23),k=1,2,…,n,于是n個項目風險的原始指標值構(gòu)成矩陣:

      V = 【V1,V2 】=(Vnk)ij (5)

      根據(jù)各個指標的特性,選取矩陣V的每行中的最佳值組成參考指標集:

      V(0)=【v(0)11,…,v(0)16,v(0)21,…,v(0)23】 (6)

      4.對指標值進行規(guī)范化處理。為了便于各指標間在量上的比較,需要對原始指標值進行規(guī)范化處理,將其化為[0,1]區(qū)間內(nèi)的無量綱數(shù)值。在本文的項目風險價值評估體系中,風險屬性指標被視為成本型指標,而效益屬性指標視為效益型指標,可以采用下列兩個公式進行規(guī)范化處理:

      X(k)ij =v(1)ij -v(k)ij /v(1)ij - v(1)ij (成本型) (7)

      X(k)ij =v(k)ij -v(1)ij /v(1)ij - v(1)ij (效益型)(8)

      式中,v(1)ij和v(k)ij分別表示vij對應(yīng)指標在所評估對象(包括理想投資項目風險)中的最大值和最小值,X(k)ij表示第k個項目風險指標值v(k)ij的規(guī)范化數(shù)值。

      5.計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。本文的灰色多層次決策評估利用灰色關(guān)聯(lián)分析來完成?;疑P(guān)聯(lián)分析是通過計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)和灰色關(guān)聯(lián)度,從整體上或動態(tài)上定量分析事物之間的關(guān)聯(lián)程度和影響程度,為確定事物變化發(fā)展的主要因素提供數(shù)量依據(jù)。將每個項目風險的指標與參考指標集中對應(yīng)指標進行比較可以求出灰色關(guān)聯(lián)系數(shù),其計算公式如下:

      ξ(K)=(9)

      式中,分辨系數(shù)μ[0,1],一般μ取0.5或小于0.5時有較高的分辨率,本文取0.5,由此得到第k個風險項目與理想投資項目在對應(yīng)指標上的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù),此時灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣為:

      R=(rij) r11 r12 … r1n r21 r22 … r2n… … … … rm1 rm2 … rmn (10)

      6.進行灰色多層次決策評估。由(10)式求出的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)只能反映單個指標與其最佳指標的關(guān)聯(lián)程度,要考察整個指標體系的情況,則要計算灰色關(guān)聯(lián)度。在進行多層次決策時,每一層次的灰色關(guān)聯(lián)度是用權(quán)重系數(shù)乘以灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)實現(xiàn)的,則可得到二級指標對應(yīng)屬性的灰色關(guān)聯(lián)度為:

      ri=ξi(K) i=1,2 (11)

      在計算出某一層次的灰色關(guān)聯(lián)度后,應(yīng)把這一層次的關(guān)聯(lián)度結(jié)果作為上一層次的原始指標值,并如同從(5)式開始那樣重新計算上一層次的灰色關(guān)聯(lián)度,這樣直至求出最高一層的灰色關(guān)聯(lián)度。最高層關(guān)聯(lián)度的大小順序就是待評估對象(投資項目風險)的優(yōu)劣次序。

      7.實例分析。我們選取4個項目進行評估分析,這4個項目記為A、B、C、D。我們組織10位專家,采用匿名問卷的方式,對各級指標的相對重要性和定性指標進行評估。

      根據(jù)我們的項目風險評估步驟,我們首先利用第一張問卷表由AHP法求得一級指標權(quán)重為(0.35,0.65),二級指標中對應(yīng)的風險屬性和效益屬性的權(quán)重向量為w1=(0.185,0.154,

      0.168,0.166,0.189,0.138),w2=(0.42,0.34,0.14),其次利用第二張問卷表由公式(2)、(4)可求所有定性指標的數(shù)值,再根據(jù)公式(5)至(11)可得二級指標層對應(yīng)屬性的灰色關(guān)聯(lián)度。最后將二級指標層對應(yīng)屬性的灰色關(guān)聯(lián)度作為一級指標層的原始數(shù)據(jù),重新開始計算,即可求出最高層次的綜合灰色關(guān)聯(lián)度。

      4個項目有各自的主要風險影響因素,同時我們還可以通過計算得出那一個項目綜合價值最大。

      風險屬性關(guān)聯(lián)度:0.436、0.742、0.570、0.806、0.436

      效益屬性關(guān)聯(lián)度:0.4518、0.5055、1、0.3433、1

      最高層次綜合灰色關(guān)聯(lián)度:0.6052、0.6938、0.3698、1

      優(yōu)劣次序為:D>B>A>C

      四、結(jié)論

      對項目進行評估是風險投資者進行投資的首要過程,然而,要對投資項目風險價值做出客觀合理的評估就依賴于一套科學(xué)的評估體系和一套與之相適應(yīng)的評估方法。如果我們抓住投資風險的本質(zhì)特征,從投資風險的風險屬性和收益屬性出發(fā),就能找出一套合理的投資項目風險綜合評估指標體系。該體系具有較高的灰色性,我們先用模糊集理論獲取每個定性指標的指標值,這樣克服了評估專家主觀判斷帶來的誤差,提高了投資項目風險評估的精確性;再用灰色多層次決策方法對投資項目風險價值進行排序。我們建立的投資項目風險綜合評估體系,可以為石油企業(yè)在項目管理中提供咨詢和決策等參考,因而具有很好的應(yīng)用前景。

      參考文獻:

      [1] 貝內(nèi)特·P.利恩茲.21世紀的項目管理[M].北京:電子工業(yè)出版社,2003.

      [2] 姜艷萍,樊治平.一種三角模糊數(shù)互補判斷矩陣排序的方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2002,(7).

      [3] 肖鈺,李華.基于三角模糊數(shù)的判斷矩陣的改進及應(yīng)用[J].模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué),2003,(2).

      [4] 韓慶蘭,楊濤.AHP算法和三角模糊數(shù)在虛擬企業(yè)的盟員選擇中的應(yīng)用[J].運籌與管理,2003,(1).

      [5] 陳守熠.多階段多項目決策系統(tǒng)模糊優(yōu)選理論及應(yīng)用[J].水力學(xué)報,1990,(1).

      [6] 鄧聚龍.灰預(yù)測與灰決策[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2002.

      [責任編輯 王曉燕]

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