基于Monte Carlo模拟的火电项目投资风险分析

冯慧+王洪海+吴茂富

[摘 要] 火电项目投资风险分析是指对火电工程建设项目决策或企业生产经营可能带来的经济不确定性所进行的估计。本文应用计算机Monte Carlo模拟对火电企业项目投资进行风险分析，重点介绍Monte Carlo模拟流程、研究思路与分析方法，对火电企业项目投资风险分析具有一定的借鉴意义。

[关键词] 火电项目投资；风险分析；Monte Carlo 模拟

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 21. 050

[中图分类号] F406.7；F426.61 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）21- 112- 06

0 引 言

火电建设项目风险分析通常需要筛选投资方案的不确定性因素，分析其投资的内外环境状况对投资方案的敏感程度，估计相关的项目投资微观财务指标包括每年现金净流量、投资折现率等，计算不同情况下的投资收益，例如净现值NPV与内部报酬率IRR以及相应的概率分布。进行火电企业项目风险分析，不仅是火电项目投资者进行决策的重要依据，更是火电企业规避投资风险、获得良好经济效益的关键所在，本文以某国有特大型火电企业技术改造投资项目为例进行分析。

1 火电投资项目简介

某国有特大型火电企业需要进行环境保护方面的技术改造投资项目，目的就是降低二氧化硫、氮氧化物以及烟尘排放，固定资产原始投资为50 858.81万元，固定资产残值为271.4万元，项目收益期为7年，售电收入、燃煤成本等相关财务指标见表1，试对该投资项目进行风险分析。

首先，确定项目每年现金流量：

固定资产折旧=■=7 226.77万元

第1年末净现金流量=（售电收入-燃煤成本-固定资产折旧）（1-所得税税率）+固定资产折旧

=（193 303.33-179 805.17-7 226.77）×（1-25%）+7 226.77

=179 805.17万元

第2年至第7年的净现金流量计算原理同上，其计算结果见表1。

其次，计算项目净现值NPV指标，如果基准折现率为6%，则NPV为：

■-■+■+■+■+■+■-50 858.81

=85 331.86（万元）

最后，对项目投资可行性进行评价，由于NPV大于零，所以该投资项目可行。通常财务管理教程是按照上述程序进行项目的可行性研究的，但是这样做的基本前提是假设内外部环境不变，但是实际经济环境是不断变化的，为此本文引入Monte Carlo模拟进行研究。

2 火电投资项目风险分析

2.1 Monte Carlo模拟原理

20世纪40年代，美国科学家在科学研究中采用随机模拟，由于保密的需要以世界著名赌城Monte Carlo命名。该方法完全不同于传统的确定性分析方法，通过大量的计算机模拟，得到相应的关键统计指标，从而解决工程与经济难题。

Monte Carlo模拟一般步骤如下：

（1）通过调查研究分析经济问题的特征，确定相关变量的概率分布，例如煤炭价格等。

（2）按照特定的统计分布函数，在Excel软件中产生随机数，例如应用rand函数，建立项目投资相應的随机数学模型。

（3）通过大量的计算机仿真，例如本课题采用10 000次，根据大量的模拟样本数据，利用countif函数进行条件统计，在此基础上利用max、min以及average计算出相应的关键统计指标，其模拟过程见图1。

2.2 资本市场变动的Monte Carlo模拟

在投资项目风险分析中，由于建设经营项目时间很长，例如本文涉及的技术改造项目收益期为7年，在这较长的投资项目中，项目的折现率（资金利率）会发生很大变化，根据相关专家测算，该项目的折现率在5%-7%之间变化，对于本文涉及的火电项目风险分析的关键就是生成折现率的随机数，利用Excel进行Monte Carlo模拟设置如下：

在J2单元格输入：5%+2%×RAND（ ），作用是产生投资项目折现率的随机数；在K2单元格输入：NPV（J2，C2，D2，32，F2，G2，H2，I2）+B2，作用是计算在不确定环境下投资项目净现值NPV指标，相应的计算机模拟部分结果展现如图2，经过统计得到财务指标NPV：最大值为91 993.13万元，最小值为79 069.22万元，平均值为85 401.05万元。

2.3 原材料价格变动的Monte Carlo模拟

在火力发电过程中会消耗大量的煤炭资源，大约占到发电成本的75%左右，而煤炭市场变化万千，从而对投资项目的经济效益产生很大影响，根据相关专家测算，该项目的煤炭价格上升范围在0%-10%之间变化，对于本文涉及的火电项目风险分析的关键就是生成煤炭价格上升的随机数。

本文项目投资收益期为7年，从理论上来看，每年煤炭价格都会发生变化，如果每年预计价格有10种变化的可能性，则7年价格变化的组合高达107，这样很难进行计算机模拟，本文研究的策略：假设在项目收益期间，煤炭价格的波动的幅度每年相同，则会大大降低计算机模拟的难度。

利用Excel进行Monte Carlo模拟设置如下：在B2单元格输入RAND（ ），作用是产生均匀随机数；对于第1年燃煤成本：在E2单元格输入：179805.17×（1+10%×B2），作用是计算在不确定环境下投资项目第1年燃煤成本，相应的第1年现金净流量也是随机变量，同样其余6年也遵循上述规则，最后在Z2单元格输入：NPV（Y2，F2，I2，L2，O2，R2，U2，X2）+C2，作用是计算在不确定环境下投资项目净现值NPV指标，相应的计算机模拟部分结果展现如图3，经过统计得到财务指标NPV：最大值为118 788.46万元，最小值-10 173.69万元，平均值为54 681.49万元。endprint

2.4 资本与原材料市场同时变动的Monte Carlo模拟

首先，在B2单元格输入RAND（ ），作用是产生均匀随机数，进而产生燃煤成本随机数，其次，产生项目折现率随机数，最后，在Z2单元格输入：NPV（Y2，F2，I2，L2，O2，R2，U2，X2）+C2，作用是计算在不确定环境下投资项目净现值NPV指标，与上述模拟原理相似，不同的是两个因素同时交叉变化，相应的计算机模拟部分结果展现如图4，经过统计得到财务指标NPV，最大值为124 129.64万元，最小值-12 159.88万元，平均值为54 481.49万元。现在进一步进行分析，利用条件函数countif进行统计，经过整理得到表4，从表4可知：NPV在区间2、9概率较低，并且区间2呈现负数，整个区间基本服从正态分布，其概率分布见图5，图5中序号与表4序号相对应。

3 结 语

（1）本课题在研究煤炭价格变化时，假设每年的变化是相同的，这样做有利于简化模拟过程，计算精度基本满足实际工作需要。

（2）经过对火力发电环境保护技术改造项目风险分析，该项目获利的可能性很大，发生财务亏损的可能性很小，其模拟概率小于2%，但是也要引起充分注意。

（3）从风险分析的结果来看，如果只有资本成本发生变化，NPV期望值为85 401.05万元，而当煤炭价格上涨时，NPV期望值在54 300万元至54 700万元之间波动，说明煤炭价格上涨对火电项目投资效益影响很大，因此企业应该积极采取措施，降低发电燃煤成本，这也符合当期供给侧结构性改革的需要。

主要参考文献

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