河南高速公路投融资评估、决策及风险管理研究
发布时间：2020-07-01 00:14
【摘要】：高速公路作为现代化运输的主要标志、重要的交通基础设施，提升了人们的生活质量水平，促进了经济与社会的迅猛发展。高速公路网络的快速发展和完善，对政治、经济、社会、生态、国防建设的发展具有重要的战略意义。河南高速公路通车里程已经连续八年全国第一位，对河南经济发展和社会进步有着巨大的促进作用。然而，河南高速公路发展中的问题也同样突出，尤其是在高速公路项目的投融资上，主要表现在投资主体单一、筹资模式狭窄、退出机制不合理、投资管理不够完善等方面。研究河南省高速公路投融资显得非常重要，可以最大限度发挥河南高速公路网络对全国高速公路建设的示范和引领作用。 首先构建了高速公路融资主体信用评估的指标体系，从信用结构和偿债能力两个方面建立了评估体系，并根据主成分分析法和层次分析法分别进行了深入考察，构建了高速公路信用评估的具体算法；且运用层次分析法，对河南省高速公路具体案例融资主体的信用进行综合评价。其次，根据高速公路投融资方的决策影响因素，将投资方和融资方各自的基本决策函数纳入，建立了一个组合决策模型；进而从博弈论和信息经济学的视角，建立了一个高速公路投融资决策的委托代理模型，考察高速公路投融资主体最优投融资决策。接下来，结合河南省高速公路具体案例，本文从高速公路风险识别与评价、高速公路风险分担模型构建进行了探讨。在此基础上，本文将常见的突发不确定性和常被忽略的认知不确定性纳入到模型中，建立了一个投融资方差模型，并基于鞅方差模型（MVM）和总体方差模型（GVM）进对BOT交通流量进行了模拟，纠正“认知偏误”对高速公路项目风险评估的影响。 本文具体的创新之处有以下方面： 1．建立了一个高速公路投融资决策的委托代理模型。通过参与约束和激励相容准则，求解出了最优投融资决策与均衡解。本文的研究，将为我们从内在运行机理了解高速公路投融资主体之间的决策行为与相互影响提供了一个很好的学理支撑和理论依据，是对现有研究的一个极大的补充，也是方法论上的一个很好的创新。 2．纠正了高速公路项目认知不确定对投融资风险的“认知偏误”。本文将常见的突发不确定性和常被忽略的认知不确定性纳入到模型中，建立了一个投融资方差模型，并基于鞅方差模型（MVM）和总体方差模型（GVM）进对BOT交通流量进行了模拟。本文研究发现，若在高速公路项目评估中忽略了认知不确定性，将会高估项目的下行风险，进而会导致将实际可行的BOT项目舍弃。这一研究结论对高速公路风险管理具有重要的实践意义。 3．构建了高速公路投融资主体评估体系。本文构建了一个高速公路投融资主体的评估体系，并以河南省高速公路的具体案例，研究了这一评估体系如何用于具体项目评估实践中。高速公路投融资主体评估体系的构建，是对现有文献的一个有益补充，具有一定的理论创新和很好的现实指导意义。
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F542;F283;F272.3
【图文】：
此时可以忽略认知不确定[122][123]（Hoffman and Hammonds,1994;Hora,19高速公路投融资而言，BOT 模式是常见的模式之一。大量文献对 BOT 风形式进行了考察[124][125][126][127][128]（Seneviratne and Ranasinghe,1997;Lam8;Malini,1999;Wibowo and Kochendorfer,2005;Aziz and Russell,2006）。但并究对高速公路风险变量的不确定性如何随时间变化这一问题进行考察。当整体方差可能显著地影响 BOT 风险分析评估的结果[129][130]（Ye and Tiong, Wu, 2005; Aziz and Russell, 2006）和 BOT 风险缓解工具如政府扶持的收入值[131][132][133][134]（Dailami et al., 1999;Irwin,2003; Cheah and Liu, 2006; Chiar2007），因此这一问题需要进一步考察。由于评估和缓解工具通常是不对称，它们通常关注风险的下行传播，因此其结果对相应的总方差大小是很敏感 6.1 描绘了总方差不同但净现值（NPV）相同的项目的情形。很明显可以看方法的选择将会影响决策者拒绝或接受某个项目的决定。
图 6.3 不确定情形下 BOT 现金流分析一个马尔可夫链过程系列，鞅方差模型（MVM）和一般方差模型（GVM），被用来模拟 BOT 风险变量。这些方差模型可以给高速公路项目风险评估和风险管理专家以极其灵活和透明的工具来考察项目风险变量的预期值演变、不确定演变以及概率分布函形状。由于可以将在高速公路经营期间影响交通量不确定性的以下两类因素整合到模型，因此这些方差模型特别有用。（1）学习性质。在风险分析期间，BOT 分析人员知道当高速公路开始运营，他可以从中学到很多相关的知识。通过这一学习过程，他可以对启动期最后的交通稳定需求量进行识别。在这一阶段，稳定的年度增长数据将出现，并且通常符合已观察到的其他类似地区高速公路网络的交通模式[141]（Bain, 2002a）。（2）不断增长的不确定性性质。在风险分析期，意见专家通过提供给 BOT 分析人员一个预测年度交通流量的向量：
本文编号：2736018
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F542;F283;F272.3
【图文】：
此时可以忽略认知不确定[122][123]（Hoffman and Hammonds,1994;Hora,19高速公路投融资而言，BOT 模式是常见的模式之一。大量文献对 BOT 风形式进行了考察[124][125][126][127][128]（Seneviratne and Ranasinghe,1997;Lam8;Malini,1999;Wibowo and Kochendorfer,2005;Aziz and Russell,2006）。但并究对高速公路风险变量的不确定性如何随时间变化这一问题进行考察。当整体方差可能显著地影响 BOT 风险分析评估的结果[129][130]（Ye and Tiong, Wu, 2005; Aziz and Russell, 2006）和 BOT 风险缓解工具如政府扶持的收入值[131][132][133][134]（Dailami et al., 1999;Irwin,2003; Cheah and Liu, 2006; Chiar2007），因此这一问题需要进一步考察。由于评估和缓解工具通常是不对称，它们通常关注风险的下行传播，因此其结果对相应的总方差大小是很敏感 6.1 描绘了总方差不同但净现值（NPV）相同的项目的情形。很明显可以看方法的选择将会影响决策者拒绝或接受某个项目的决定。
图 6.3 不确定情形下 BOT 现金流分析一个马尔可夫链过程系列，鞅方差模型（MVM）和一般方差模型（GVM），被用来模拟 BOT 风险变量。这些方差模型可以给高速公路项目风险评估和风险管理专家以极其灵活和透明的工具来考察项目风险变量的预期值演变、不确定演变以及概率分布函形状。由于可以将在高速公路经营期间影响交通量不确定性的以下两类因素整合到模型，因此这些方差模型特别有用。（1）学习性质。在风险分析期间，BOT 分析人员知道当高速公路开始运营，他可以从中学到很多相关的知识。通过这一学习过程，他可以对启动期最后的交通稳定需求量进行识别。在这一阶段，稳定的年度增长数据将出现，并且通常符合已观察到的其他类似地区高速公路网络的交通模式[141]（Bain, 2002a）。（2）不断增长的不确定性性质。在风险分析期，意见专家通过提供给 BOT 分析人员一个预测年度交通流量的向量：
【参考文献】
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2 崔现华;高速公路特许经营项目投融资管理研究[D];北京交通大学;2009年
本文编号：2736018
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