高速公路項(xiàng)目投資的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)研究
發(fā)布時間:2020-08-07 01:52
【摘要】: 近些年來,我國的高速公路建設(shè)取得了舉世矚目的成就。雖然我國高速公路的建設(shè)成就值得自豪,但是同時,我們也要看到我國高速公路投資建設(shè)中存在的問題。高速公路項(xiàng)目一般都涉及巨額的投資,而且其建設(shè)期和運(yùn)營期具有長期性和不定性的特點(diǎn),因此存在較大的風(fēng)險。而隨著我國高速公路項(xiàng)目投資渠道的擴(kuò)寬,高速公路項(xiàng)目投資的風(fēng)險也越來越受到其投資主體的重視。如何做好項(xiàng)目評價,減少投資失誤已成為擺在人們面前的重要課題。對收費(fèi)高速公路項(xiàng)目投資風(fēng)險進(jìn)行科學(xué)系統(tǒng)地識別,衡量和分析,建立完備和有效的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng),不僅是高速公路項(xiàng)目投資主體進(jìn)行投資決策的主要依據(jù),也是我國高速公路發(fā)展規(guī)劃和建設(shè)的需要。 鑒于以上原因,本文在借鑒國內(nèi)外風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)已有的研究成果的基礎(chǔ)上,結(jié)合項(xiàng)目投資和評價的自身特點(diǎn),構(gòu)建了高速公路項(xiàng)目投資的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng),為高速公路項(xiàng)目的投資和發(fā)展規(guī)劃提供更有效的決策支持。首先,針對高速公路項(xiàng)目的特點(diǎn),系統(tǒng)地分析了高速公路項(xiàng)目的融資風(fēng)險、建設(shè)期風(fēng)險和運(yùn)營期風(fēng)險,為今后更深入地分析高速公路項(xiàng)目的風(fēng)險提供了幫助,并可以作為高速公路項(xiàng)目投資的風(fēng)險識別,風(fēng)險衡量和風(fēng)險評價的基礎(chǔ)。其次,在分析了高速公路項(xiàng)目的主要預(yù)警指標(biāo)后,構(gòu)建了高速公路項(xiàng)目投資的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng),并將蒙特卡洛模擬運(yùn)用到風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)中,很好地避免了因預(yù)測的不準(zhǔn)確性帶來的投資決策的失誤,從而可以為投資者、政府提供更為客觀準(zhǔn)確的投資決策依據(jù),幫助投資者、政府更好地做出投資決策。最后,以X項(xiàng)目為例,進(jìn)行高速公路項(xiàng)目風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)證分析,增加了本文的可操作性。
【學(xué)位授予單位】:同濟(jì)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2008
【分類號】:F542
【圖文】:
預(yù)測值1:IRR(融資前稅前指標(biāo));隨著假設(shè)值的變化其可能值從4.11%到11.63%:實(shí)驗(yàn)次數(shù)為10000次,其標(biāo)準(zhǔn)差誤差為0.01%;IRR>6%的概率為99.24%,其概率分布如圖5.1所示。預(yù)測值2:IRR(項(xiàng)目資本金稅后指標(biāo));隨著假設(shè)值的變化其可能值從5.66%到13.54%;實(shí)驗(yàn)次數(shù)為10000次,其標(biāo)準(zhǔn)差誤差為0.02%;IRR>7%的概率為95.64%,其概率分布如圖5.2所示。
預(yù)測值2:IRR(項(xiàng)目資本金稅后指標(biāo));隨著假設(shè)值的變化其可能值從5.66%到13.54%;實(shí)驗(yàn)次數(shù)為10000次,其標(biāo)準(zhǔn)差誤差為0.02%;IRR>7%的概率為95.64%,其概率分布如圖5.2所示。
預(yù)測值3:資產(chǎn)負(fù)債率;隨著假設(shè)值的變化其可能值從0.30到0.39;實(shí)驗(yàn)次數(shù)為10000次,其標(biāo)準(zhǔn)差誤差為0.00%;資產(chǎn)負(fù)債率大于0.8的概率為0,其概率分布如圖5.3所示。預(yù)測值4:風(fēng)險預(yù)警Z值;隨著假設(shè)值的變化其可能值從一0.68到0.84:實(shí)驗(yàn)次數(shù)為10000次,其標(biāo)準(zhǔn)差誤差為0.00%:Z值大于0的概率為69.69%,其概率分布如圖5.4所示。
本文編號:2783288
【學(xué)位授予單位】:同濟(jì)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2008
【分類號】:F542
【圖文】:
預(yù)測值1:IRR(融資前稅前指標(biāo));隨著假設(shè)值的變化其可能值從4.11%到11.63%:實(shí)驗(yàn)次數(shù)為10000次,其標(biāo)準(zhǔn)差誤差為0.01%;IRR>6%的概率為99.24%,其概率分布如圖5.1所示。預(yù)測值2:IRR(項(xiàng)目資本金稅后指標(biāo));隨著假設(shè)值的變化其可能值從5.66%到13.54%;實(shí)驗(yàn)次數(shù)為10000次,其標(biāo)準(zhǔn)差誤差為0.02%;IRR>7%的概率為95.64%,其概率分布如圖5.2所示。
預(yù)測值2:IRR(項(xiàng)目資本金稅后指標(biāo));隨著假設(shè)值的變化其可能值從5.66%到13.54%;實(shí)驗(yàn)次數(shù)為10000次,其標(biāo)準(zhǔn)差誤差為0.02%;IRR>7%的概率為95.64%,其概率分布如圖5.2所示。
預(yù)測值3:資產(chǎn)負(fù)債率;隨著假設(shè)值的變化其可能值從0.30到0.39;實(shí)驗(yàn)次數(shù)為10000次,其標(biāo)準(zhǔn)差誤差為0.00%;資產(chǎn)負(fù)債率大于0.8的概率為0,其概率分布如圖5.3所示。預(yù)測值4:風(fēng)險預(yù)警Z值;隨著假設(shè)值的變化其可能值從一0.68到0.84:實(shí)驗(yàn)次數(shù)為10000次,其標(biāo)準(zhǔn)差誤差為0.00%:Z值大于0的概率為69.69%,其概率分布如圖5.4所示。
【引證文獻(xiàn)】
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1 董明輝;高速公路融資結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究[D];長安大學(xué);2011年
2 陳鋒;城市隧道工期風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)研究[D];重慶交通大學(xué);2011年
3 侯云飛;高速公路項(xiàng)目債務(wù)風(fēng)險預(yù)警及防范研究[D];長沙理工大學(xué);2011年
4 羅富團(tuán);甘肅省收費(fèi)公路投資風(fēng)險研究[D];重慶交通大學(xué);2009年
5 張蕊;甘肅省收費(fèi)公路項(xiàng)目績效評價實(shí)證研究[D];蘭州交通大學(xué);2010年
6 郭瑩;工程項(xiàng)目施工階段風(fēng)險管理研究[D];華北電力大學(xué);2012年
7 王忠焰;不停車收費(fèi)系統(tǒng)(ETC)中車載終端設(shè)計(jì)[D];電子科技大學(xué);2012年
本文編號:2783288
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