微電網(wǎng)作為緩解中國能源危機(jī)、環(huán)境危機(jī)的有效手段,近年來受到政府和社會各界的高度重視。作為資金密集、技術(shù)密集型,且與民生息息相關(guān)的基礎(chǔ)建設(shè)項目。政府與社會資本合作(PPP)融資模式能夠有效減輕政府財政壓力,提高基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、運(yùn)營效率。雖然這種融資模式可以有效解決基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)過程當(dāng)中的一系列問題,但是由于該融資模式涉及多方、合同安排較為復(fù)雜、融資金額巨大且建設(shè)周期較長,面臨著較大的不確定性。為了幫助投資者更好做出決策、保證融資的順利進(jìn)行,有必要對其所面臨的風(fēng)險因素進(jìn)行研究。本文總結(jié)了國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、對PPP融資模式和項目融資風(fēng)險管理的相關(guān)理論進(jìn)行了梳理,根據(jù)風(fēng)險管理基本過程的風(fēng)險因素定性分析及定量分析,最后通過案例對模型進(jìn)行了應(yīng)用。具體研究內(nèi)容包括:本文以中國PPP模式下微電網(wǎng)建設(shè)項目的融資風(fēng)險為研究對象,對其進(jìn)行風(fēng)險管理相關(guān)的定性分析。通過研究已有文獻(xiàn)、案例,結(jié)合德爾菲法中的專家意見識別出8類、30項風(fēng)險因素,列出風(fēng)險清單。并且將風(fēng)險因素歸納為宏觀風(fēng)險、中觀風(fēng)險和微觀風(fēng)險三個層級,并對風(fēng)險因素的起源、后果進(jìn)行分析,提出了風(fēng)險因素處理的建議�？紤]到微電網(wǎng)與PPP融資模式在中國都屬于實踐經(jīng)驗較少的領(lǐng)域,項目融資風(fēng)險的相關(guān)歷史數(shù)據(jù)資料較少。因此采用兩輪德爾菲法,征求專家關(guān)于風(fēng)險因素發(fā)生概率和危害程度的意見。借助QQIR法將定性風(fēng)險數(shù)據(jù)定量化,計算風(fēng)險因素的相對重要性、統(tǒng)計特征等,得到宏觀層級的風(fēng)險是最重要的風(fēng)險因素。
【學(xué)位單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F285;F426.61
【部分圖文】：

華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文是搭建定性數(shù)據(jù)與定量數(shù)據(jù)之間橋梁的風(fēng)險評估方法，該方法利用了模糊集理論，并從中推導(dǎo)出概率密度函數(shù)以用來進(jìn)行隨機(jī)模擬和金融、財務(wù)模型等的分析。QQIR 法首先利用模糊集理論收集專家關(guān)于風(fēng)險因素的意見并且用梯形模糊數(shù)表示，然后通過模糊加權(quán)平均的方式進(jìn)行加總。梯形模糊數(shù)可以被轉(zhuǎn)化為概率密度函數(shù)，可以計算其統(tǒng)計特征，進(jìn)行隨機(jī)模擬、敏感性分析或代入其他金融、財務(wù)模型進(jìn)行分析。1.4.2 技術(shù)路線論文的技術(shù)路線圖如圖 1-1 所示：研究背景 研究意義 研究現(xiàn)狀中國 PPP 模式下微電網(wǎng)建設(shè)項目融資風(fēng)險研究提出問題

4.1.1 QQIR 法簡介在測度風(fēng)險時，許多風(fēng)險因素比如數(shù)據(jù)，關(guān)于此類風(fēng)險因素的信息往往是一些專家對于該類風(fēng)險因素有著相關(guān)知與 PPP 融資模式的結(jié)合是一個較新的領(lǐng)成為極為重要的信息來源，因此需要恰當(dāng)分析。定性風(fēng)險信息定量化方法（Quanrisks ）是一種將專家意見轉(zhuǎn)化為概functions）的新方法。QQIR 法利用影響類，模糊加權(quán)平價的方法對風(fēng)險因素進(jìn)進(jìn)行排序。Sachs 等人利用該方法研究了響、亞洲基礎(chǔ)建設(shè)項目當(dāng)中的政治風(fēng)險本文研究內(nèi)容類似，因此借鑒了該方法[1融資模式當(dāng)中的風(fēng)險分擔(dān)問題。風(fēng)險因素定性評估

圖 4-2 風(fēng)險層級樹狀圖響項目現(xiàn)金流的風(fēng)險，借助專家意見對其發(fā)集。這些專家意見將會被轉(zhuǎn)化為梯形模糊數(shù)表 4-1 梯形模糊數(shù)的語言值梯形模糊數(shù)a b c d000 0.000 0.073 0.148206 0.305 0.363 0.461389 0.481 0.526 0.613553 0.647 0.709 0.794847 0.928 1.000 1.000，三角形和梯形的隸屬度函數(shù)為常見的函，將采用梯形模糊數(shù)，選擇梯形模糊數(shù)而非數(shù)可以通過梯形模糊數(shù)當(dāng)中的 = 來構(gòu)造
【參考文獻(xiàn)】

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