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沼气发电项目投资风险分析与评估模型研究

发布时间:2017-10-26 11:42

  本文关键词:沼气发电项目投资风险分析与评估模型研究


  更多相关文章: 沼气发电项目 投资风险 评估模型 直觉模糊集 物元-可拓方法


【摘要】:近年来,国际社会对于沼气发电项目的投资、技术和管理问题进行了大量研究,积极推进了沼气产业的发展。然而,目前国际范围内对沼气发电项目的研究重点集中在投资效益和技术改进方面,很少有人针对沼气发电项目的投资风险问题进行研究。我国是传统的农业大国,发展沼气产业既可以有效减轻传统农业项目的污染问题,又可以使资源利用效果最大化。目前我国的沼气发电行业仍然面临着重建设轻管理、投资吸引力差等桎梏,因此在沼气发电项目投资决策前期做好项目的投资风险评估至关重要。本文首先进行了大量的文献查阅和资料收集,为更好地了解沼气行业以及风险评估模型的发展和研究现状提供了理论支撑。在此基础之上,首先对比并分析了传统的风险识别方法和风险评估模型,认为传统的方法并不能满足本文的研究需求,进而提出了WBS-DAEO风险识别方法和直觉模糊集理论与物元-可拓方法相结合的风险评估模型构建设想。接着本文对国内外沼气发电项目的发展历程和投资现状进行了研究和比较分析,认为在我国现有资源和环境条件下做好沼气发电项目的投资风险研究更为重要,在此基础上本文构建了沼气发电项目投资风险指标体系,从技术、管理、环境、经济等方面进行了深入研究。随后本文对基于直觉模糊集理论与物元-可拓方法的评估模型构建方法以及数据收集与处理过程进行了详细说明。最后,为了验证该模型在实际应用中的可行性和有效性,本文进行了算例分析,运用前述风险识别方法和评估模型对某沼气发电项目的风险等级进行评估和分析,得到了具有说服力的结果。本文主要从三个方面进行了相关理论和方法的创新研究。首先,文章提出了更为适合应用于沼气发电项目投资决策前期的风险识别方法;其次,本文构建了针对沼气发电项目的投资风险指标体系,并针对项目特点对相关基层指标进行了详细的分析和说明;第三,创新地将直觉模糊理论与物元-可拓理论相结合,构建了风险评估模型,在投资决策前期相关数据和资料具有一定的模糊性的前提下,该评估模型具有更强的适用性和应用价值。
【关键词】:沼气发电项目 投资风险 评估模型 直觉模糊集 物元-可拓方法
【学位授予单位】:华北电力大学(北京)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TM619
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第1章 绪论9-18
  • 1.1 研究背景及意义9-10
  • 1.2 国内外研究现状10-16
  • 1.2.1 沼气发电项目投资研究现状10-13
  • 1.2.2 投资风险评估模型研究现状13-16
  • 1.3 研究内容及框架16-18
  • 第2章 投资风险识别方法及评估模型研究18-27
  • 2.1 沼气发电项目投资风险识别方法18-20
  • 2.2 投资风险评估模型研究20-23
  • 2.2.1 风险评估基础模型20-21
  • 2.2.2 风险评估智能模型21-22
  • 2.2.3 风险评估经济模型22-23
  • 2.3 直觉模糊集与物元-可拓方法23-26
  • 2.3.1 直觉模糊集23-25
  • 2.3.2 物元-可拓方法25-26
  • 2.4 本章小结26-27
  • 第3章 沼气发电项目投资风险现状分析及指标体系27-39
  • 3.1 沼气发电项目发展历程27-29
  • 3.1.1 国外沼气发电项目发展历程27-28
  • 3.1.2 国内沼气发电项目发展历程28-29
  • 3.2 沼气发电项目投资现状分析29-32
  • 3.2.1 国外投资现状分析29-30
  • 3.2.2 国内投资现状分析30-32
  • 3.3 沼气发电项目投资风险指标体系构建32-37
  • 3.3.1 技术风险32-34
  • 3.3.2 管理风险34-35
  • 3.3.3 环境风险35-36
  • 3.3.4 经济风险36-37
  • 3.4 本章小结37-39
  • 第4章 基于直觉模糊集与物元-可拓方法的评估模型39-53
  • 4.1 基于直觉模糊集的投资风险指标数据处理39-41
  • 4.1.1 直觉模糊集39-40
  • 4.1.2 评估信息收集40-41
  • 4.2 投资风险指标权重确定及关联度研究41-44
  • 4.2.1 直觉模糊物元评估模型构建41-42
  • 4.2.2 指标权重确定42-43
  • 4.2.3 直觉模糊关联度计算43-44
  • 4.3 算例分析44-52
  • 4.3.1 项目背景及概况44-46
  • 4.3.2 评估模型建立46-49
  • 4.3.3 数据收集与处理49-50
  • 4.3.4 关联度计算与分析50-52
  • 4.4 本章小结52-53
  • 第5章 研究成果和结论53-55
  • 参考文献55-60
  • 在校期间发表的学术论文和参加科研情况60-61
  • 致谢61

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本文编号:1098542

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