王力岩
(河北旅游投资集团股份有限公司,石家庄 050000)
本文首先运用德尔菲法确定了旅游景区项目投资的整体风险因子,每一类风险中根据表现形式不同,又包含不同的细分风险。其次,运用FUZZY-AHP 对旅游景区项目投资风险确定各风险权重,权重代表风险的高低,权重越高,代表此项风险越高,将常规风险管理理论与旅游投资特点相结合。同时,以A 旅游景区项目作为实际案例进行验证,基于此项目实际风险投资管理过程中出现的具体情况进行分析,运用旅游景区项目投资风险评价指标体系对该项目进行评价,验证体系的科学性。最后,依据相关文献及旅游景区项目投资风险评价结果,本文针对性地给出A 旅游景区项目投资风险的应对规划建议,进一步完善旅游景区项目投资风险管控流程,从而实现优化项目审批流程、提高审核质量与效率、提高投资项目的风险管理水平等目标。
本文采用FUZZY-AHP 构建旅游景区项目投资风险评价指标体系,针对FUZZY-AHP 理论,邓铁军提出,FUZZYAHP 适用的是分析互相独立的风险变量[2]。具体操作时需要遵循以下原则:
一是总目标原则。为了将拟投资旅游景区项目的投资风险水平客观地反映出来,需建立一套针对旅游景区项目的投资风险评价指标体系。将现有的风险薄弱点进行量化,为投资者提供科学的决策参考依据。所以,在选取每一个指标时应以评价指标体系的总目标为基础。
二是全面原则。评价指标体系要整体反映旅游景区项目投资所面临风险的真实状况。评价指标体系不仅包括过程性指标,同时也应包含结果性指标。
三是实操性原则。风险指标评价体系应该可以对旅游景区项目投资进行全面、真实的反映,同时,评价指标体系应该可以通过现有理论进行测量,可以得到准确的结论。
四是恰当性原则。现实中有很多指标都可以影响旅游景区项目投资风险评价的结果。如果在评价体系中设置较多指标,虽然可以将面临的风险量化,但是大大降低了评价体系的操作性。因此,应该客观、恰当地选取评价指标及其数量,使评价指标体系达到最优。
2.2.1 相互比较
选择效果最佳的评价因素值作为标准,并将该评价值视为1,然后将其他因素与最优评价因素进行对比,将对比结果按照欠优程度计算得到与之对应的结果。
2.2.2 函数关系
主要根据不同类型的评价因素的基本特点在评价因素值和评价值之间建立对应的函数关系,也可以将其称为隶属度函数,在研究中一般通过F 分布或者F 统计方法进行分析和确定,也有研究直接邀请经验丰富的专家进行评定并得到相应的评价值。
在实际操作过程中,由于项目不同,因此确定的评价因素并不完全一致,或多或少地存在一些差异。对评价因素值与评价值得到关系进行科学的评定,基于此得到不同因素对应的权重,通过这种方式得到的结果具有较强的科学性和可靠性。
综合评价是基于模糊综合评价指标体系完成的,评价指标的选取是否科学直接影响综合评价结果的准确性。经过查阅相关行业参考文献及相关法规的基础之后,再进行评价指标的构建才相对客观科学。具体来说,从不同程度、角度来衡量拟投资项目的风险性,同一层次的指标互不相容,便于数学模型处理,又可弥补单纯定量或定性评价的不足,使评价具有客观性。
2.3.1 构造判断矩阵
本文运用德尔菲法,选择相关领域的专家为研究对象,根据表1 中的规则进行比较,比较方式为两量比较,即选择两个因素对其重要程度进行比较并得到相应的评分结果。
表1 FUZZY-AHP 的九级标度表
2.3.2 确定指标权重
整理邀请的专家给出的评价结果之后不能直接使用,需要对这些评价结果进行汇总,得到相应的判断矩阵,并对结果的一致性进行检验,经过检验满足一致性要求才能使用,一致性要求即CR<0.1。通过一致性验证之后需要利用综合法对不同指标对应的权重进行计算,主要借助几何平均法进行。在此基础上,利用特征根法计算矩阵的特征向量W以及最大特征根λmax。此后,对特征向量进行归一化处理,处理得到的分量就是相对于准则的比较元素的权重[3]。
2.3.3 确定评价因素集U与评判集V
根据不同指标的性质对其进行划分,得到相应的一级指标,评判集V的构成为(V1,V2,…,Vn),n为评判集的等级。评判集是对各位评判专家所有评判结果的整合。
2.3.4 构建模糊评价隶属矩阵
在此,本文引入隶属度的概念,Macgill 和Siu 提出,rij=该评语的人数/评价总人数,组成评判矩阵R=[R1,R2,…,Rn]T=(rij)n×m。其中,rij∈[0,1],j=1,2,…,m[4]。
设各因素的权重w=(w1,w2,…,wn),对不同评价因素的影响进行统筹,基于广义模糊算子进行计算得到相应的结果,即B=W·R(b1,b2,…,bn),此后将计算得到的结果作为单因素,对上一层次中的不用因素进行评判,并对不同的因素确定对应的权重,然后完成上一层次的评判,按照这种步骤重复进行直至获得对总体的综合评判结果B*,由此可以算出投资项目的整体风险水平。
这种分层次的项目投资风险分析评价方法不仅可以使投资人深入地分析影响项目投资效果的具体因素,而且有助于投资人针对拟投项目进行适当的风险决策。
本文利用FUZZY-AHP 对旅游景区项目确定投资风险评价指标体系,邀请行业内专家填写判断矩阵,分析专家评价结果,得出风险指标的相对分值,然后确定各指标的权重,实现对定性风险的量化。
为分析影响旅游景区项目投资风险的各种因素,本文采取发放调查问卷的形式,共得到8 种1 级指标、26 种2 级指标,对每种风险进行细化分析,将旅游景区项目投资整体风险定义为目标层,将各类风险定义为准则层,准则层项下的风险则为指标层,得到旅游景区项目投资风险层次结构图,在此基础上得到旅游景区项目投资风险评价指标体系,如图
1 所示。
选择行业专家学者对两两因素之间的重要程度进行打分,运用yaahp 软件进行计算[5],得出旅游景区项目层级结构模型图,确定P-Pi判断矩阵如下:
首先将准则层P-Pi的8 个判断矩阵计算完毕之后,将所有的判断矩阵逐项进行一致性检验,经计算得到的结果是所有的CR<0.1,均满足一致性要求。其次使用特征根法,计算判断矩阵的λmax及特征向量W。最后将计算得到的W进行归一化处理[6],得到对该准则的相对权重。运用上述方法,计算后可以得到旅游景区项目投资风险决策评价影响因素的权重,详见图1。
图1 旅游景区项目投资风险层次结构图
本文以A 旅游景区项目作为应用案例,采用本文设计的基于FUZZY-AHP 的风险评价指标体系,量化处理不同项目的风险并计算得到相应的结果,以此指导企业对旅游景区项目作出投资决策。
本文已运用FUZZY-AHP 构建了旅游景区项目投资风险决策评价指标体系,即因素集U,由准则层、指标层构成旅游景区项目投资风险决策评价指标体系。
设定该评价体系的风险评价评语集V={V1,V2,V3,V4,V5}={1.00,0.80,0.60,0.40,0.20},评语集中V1、V2、V3、V4、V5分别代表风险程度由高到低依次排列。
组织160 名相关行业专家开展调查,调查完毕后,对所有的因素开展模糊评价。计算隶属度函数并构造隶属度矩阵Bn=Wn*Rn,计算每个隶属度矩阵,如下:
本文主要通过查阅文献、定量分析等方法,对旅游景区项目投资过程中可能出现的风险进行了识别,针对识别结果,创新性地利用FUZZYAHP 确定了风险对应的权重,在此基础上建立了相应的指标体系,并将体系运用到A 旅游景区投资项目当中,验证体系的合理性,使投资决策考虑的因素更加全面、客观,提高了投资决策的科学性及成功率。基于旅游景区项目投资风险评价体系的构建及A 旅游景区的验证,得出此风险评价指标体系具有普适性,故对旅游景区项目投资风险提出如下应对建议:
第一,在旅游景区项目投资中形成风险管理长效机制。提高旅游景区项目投资全体员工的风险管理水平,使得全员重视项目的风险管理工作。定期开展风险管理的相关培训,提升全局风险意识。
第二,项目的投资者需要树立正确的投资风险观念,领导层应具备较高水平的投资风险专业知识,树立高层次的战略风险意识及风险防范意识,为公司内所有投资项目的风险管理决策奠定坚实的基础。
第三,加强风险管理的动态监控工作。投资风险管理是一个系统工作,在未来的项目投资活动中应加强对各类风险信息的集中收集及分析工作,并将风险的动态监控纳入投资项目的整个过程。风险因素及结果随着时间及项目进度的推进会不断变化,有的风险可能会随着时间的推移慢慢淡化甚至消失,也会有新的风险出现。无论如何,通过开展动态风险监控工作能够提供上述信息,为项目管理者提供有效的解决办法。
第四,持续完善投资风险管理工作机制。通过科学、严谨、规范的内部风险管理运行机制及时对投资项目进行风险识别、风险评价,能够进一步化解风险,从而优化风险管理机制,使之更加规范化、科学化、程序化,降低项目投资风险。
第五,建立完善的投资风险预警系统,加强对投资风险的动态监控,实现对风险的实时察觉,及时发现与预期不符的指标变化并对数据进行分析,针对此类风险,增加相应数据的系数参数,并对其发生的风险进行评估及预判,自动发出预警提示,第一时间采取相应的风险防范对策来化解风险。