高速公路特许经营投资风险管理研究

发布时间：2020-10-13 05:30

　　 近年来,随着我国高速公路的迅速发展,特许经营作为一种极具生命力和竞争力的经营模式,被越来越广泛的运用到我国高速公路的建设和运营中。鉴于高速公路特许经营项目在生命周期、法律约束、风险特征等方面都有着不同于一般投资项目的特殊性和复杂性,对高速公路特许经营项目的投资风险因素进行分析并采取相应的应对措施成为了决定高速公路特许经营项目投资成功与否的关键。近年来随着高速公路风险管理研究的逐步深入,学术界已取得了不少研究成果,但大部分没有结合高速公路特许经营模式的特点且仅局限于对高速公路某些环节的风险管理,没有全面而且充分地揭示各种风险因素和条件对高速公路特许经营项目投资的影响。 本论文以高速公路特许经营项目的投资风险为研究对象,以国内外项目投资和风险管理的相关理论成果为基础,从高速公路特许经营项目有别于一般投资项目的特点出发,结合经济和社会环境的变化,综合运用风险管理理论和预警管理理论,采用理论研究和实证检验相结合、定性分析与定量分析相结合、静态分析与动态分析相结合、系统分析和比较分析的方法,探讨高速公路特许经营项目投资风险预警管理系统的构建,寻求有效识别、测度、评价和预控高速公路特许经营项目投资风险的理论和方法。本文将实物期权理论引入高速公路特许经营投资风险管理领域,尝试在高速公路特许经营项目投资风险管理方面提出新的视角。 本论文的主要工作是: (1)运用经济学的理论和方法对高速公路特许经营模式的经济属性进行了深入的研究。运用公共产品理论剖析了高速公路特许经营的内在机理;运用成本效益分析方法,评估了高速公路特许经营的成本和社会效益;运用需求理论和博弈论揭示了高速公路特许经营的价格形成机制。 (2)以风险的事前防范为重点,运用预警管理理论,建立了包括风险识别与测度子系统、风险评价与预警子系统、风险应对子系统的高速公路特许经营投资风险预警管理系统。 (3)通过对高速公路特许经营项目投资风险的来源、表现特征及其风险结构的研究,剖析了高速公路特许经营项目投资风险的诱因,从不同阶段风险和不同类型风险的角度系统分析了影响高速公路特许经营项目投资的风险因素。在此基础上,运用风险分解结构法对高速公路特许经营项目的投资风险进行了识别。 (4)结合高速公路特许经营项目的特点,构建了高速公路特许经营项目投资风险预警评价指标体系。该指标体系包括7个一级指标和22个二级指标,能够比较全面地反映影响高速公路特许经营项目投资的各种风险因素。在此基础上分别构建了高速公路特许经营投资风险的模糊层次评价模型和BP神经网络模型。运用这两种模型实现了高速公路特许经营项目投资风险的评价,并对综合风险评价结果进行预警信号输出。并且进一步通过实证检验,证明了这两种风险评价模型取得了一致性的结果,从而增强了高速公路特许经营投资风险预警的准确性。 (5)论证了实物期权方法在高速公路特许经营项目投资风险管理中的适用性,并对高速公路特许经营项目投资中的实物期权进行了分析,证明了实物期权的分析方法能有效提高速公路特许经营项目投资风险决策和投资风险管理的灵活性。 (6)建立了完善的风险应对子系统,分别针对高速公路特许经营项目投资风险的不同等级、不同类型、不同阶段,多层次的提出了风险的应对和防范措施。
【学位单位】：武汉理工大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2008
【中图分类】：F224;F540
【部分图文】：

7、8、9、10。多次试验之后，通过对这7种情况下的误差进行对比，发现隐含层神经元个数为8时，该BP神经网络的预测性能最好。因此，本实证中，隐含层神经元数目设为8。经过945次训练，网络的目标误差达到要求，见图7一4。P.而m朋闭c.isg;吸汾“.幻10.舀皿!抽1奋且习吕。-一口诀0.心a口工肠二u仁一，卜班，俨乡，任，，~一生O】团洒刃压刃脚娜猫脚喊!减扣解犯妞幻丸扣;以幻以刃令岭丘如曲._一图7一 4BP神经网络模型实证样本训练演示图把表7一15中最后三组数据作为检测样本对上面训练好的BP神经网络进行测试，测试结果如表7一16所示。由表中测试结果与实际结果的偏差，可知该BP神经网络评价模型具有较为满意的精度，达到了预期的效果。表7一16样本n~13的测试结果样样本序号号 l111l2221333测测试结果果 0.578880.673330
【引证文献】

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本文编号：2838791