長知識!論開發海上風電必學技能之——風險量化

 

 

　　那風險量化呢？是為了讓我們能夠更準確地看到項目收益和風險的關系，以獲得更可靠、更具競爭力的投標電價，最終幫助我們進行投資決策。

 

　　相比國內開發商常用經驗式的風險定性分析，更早進入競標電價機制的歐洲開發商則更常用概率式的風險量化分析。兩者有什么區別？在不同電價機制下又有何作為呢？

 

 

　　首先，我們先來舉個例子，小馬過河的故事，大家肯定都聽過。

 

　　過一條未知河流對于小馬來說是個充滿風險的事兒，于是小馬通過打聽松鼠和水牛過河的經驗，打量了下自己的身材，最終決定試試。但在他決策過河的時候，也僅僅只能做個心理準備，并且保守地決定只馱一袋米過河。這只小馬我們稱之為經驗小馬。

 

　　隨后來了一匹聰明的概率小馬，他先分析了該區域的河流水深、流速、地形、地質，以及氣象條件等各種不確定因素的概率分布，并考慮各因素對自己成功過河的影響，然后通過隨機分析模型，得到了自己成功過河的概率分布。最后，他得出結論：他有75%的概率可以馱一袋米安全過河，有50%的概率可以馱兩袋米安全過河，有25%的概率可以馱三袋米安全過河。

 

 

　　經驗式風險分析：通過風險預案、增加裕度等防風險措施來盡可能降低風險。其目的是為了預測可能發生的最壞情況下的項目經濟指標。

 

　　經驗式風險分析適用于“標桿電價”體制，因為只要預計的最壞情況能滿足最低的收益要求，那項目即可行。這是一種定性分析。

 

　　經驗式風險分析在“競標電價”條件下，將面臨兩難境地。若要保障收益確定性，增加裕度和防風險成本，必將導致投標電價過高，項目失去競爭力；若要提高項目競爭力，保證收益的同時降低投標電價，勢必要降低裕度、取消部分防風險費用，導致項目風險增大。

 

 

　　概率式風險分析：項目全壽命期內技術、經濟等各方面風險和不確定性均采用分布曲線方式體現，并通過隨機分析模型輸入到財務模型中，最終得到IRR、NPV等經濟指標的概率分布曲線，直觀展現項目風險情況。其目標是找到風險發生成本和風險防治成本之間的平衡點，找到可接受的成本和可接受的風險。這是一種定量分析。

 

　　概率式風險分析在“標桿電價”條件下，可以對不同項目進行橫向比較。假設項目A和項目B的90%概率IRR可達6%，均滿足開發商要求，但50%概率IRR分別為7%和8%。作為項目決策者便可根據自己的風險和收益喜好來選擇項目了。

 

　　概率式風險分析適用于“競標電價”體制，由于分析過程中，項目財務模型的每項輸入邊界條件（發電量、工程建設費、預備費、施工工期、運維費等）和輸出結果都是一個分布曲線。因此，不論選擇多少投標電價或限定哪一個邊界條件，最終的經濟指標都會以一連串附帶發生概率數值的形式展現，其中的概率便是量化之后風險。