蒙特卡洛模拟法在电力工程项目造价风险预测中的应用

闫娇娇

【摘要】工程项目实施过程中的风险因素对工程造价具有显著的影响，直接关系到项目经济效益的实现，影响项目的决策。本文将从电力工程建设可能发生的特殊风险因素入手，分析其对工程项目造价的影响，采用蒙特卡罗模拟实验的方法确定电力工程项目风险影响范围，为工程项目造价的风险预留部分提供借鉴方法，以降低投资不确定性。

1.项目风险管理的重要性

在建设工程项目过程中，风险管理占据着非常重要的地位。不管是立项分析还是设计计划都要依赖于对将来的预测，以及对风险情况的把握。在工程项目进行的时候，存在着各种各样的风险，这些风险会在不同程度上引起工程项目工期或是造价的增加，影响工程收益。概算超估算、预算超概算、决算超预算现象，是工程项目管理中面临的比较普遍的问题。因此，在工程项目前期准备阶段，必须将各种可能的风险因素考虑完全。

风险在自然科学和社会经济领域普遍存在，不确定性是其最大的特点，同时也正成为各个学科领域研究的重要对象。在工程项目管理中，由于风险现象与工程经济收益密切关联，因此，充分了解与评估风险对工程项目的影响，能够很大程度上帮助降低其所能带来的损失。很多工程项目预算是根据设计文件或者经验数据计算出风险数值，工程承包企业便以此定值为依据做投标报价并制订成本计划。但实际上，工程项目在实施过程中往往受到诸如自然、施工管理水平、经济情况等众多不确定因素的影响，成本并非确定值，而是服從某种概率分布的随机变量[1]。

蒙特卡洛（Monte-Carlo）方法又称随机抽样技巧或统计试验方法，是估计经济风险和工程风险常用的一种方法。蒙特卡罗方法可以处理每一个风险因素的不确定性，并把这种不确定性在成本方面的影响以概率分布的形式表示出来。蒙特卡罗方法是一种多元素变化分析方法，在该方法中所有的元素都同时受风险不确定性的影响，在工程上常用模拟预测工程项目的风险[2]。本文提出首先依据工程项目的历史成本资料，得出各风险因素的分布参数，继而利用蒙特卡洛模拟技术预测电力工程项目可能发生的风险因素对总成本的影响，并得出其概率分布。在各种随机因素在工程施工时发挥着各自的作用，他们共同引起工程的成本值在某一范围内变化，借助统计分析软件，我们能够得到其最大、最小值和最可能值，经过大量的模拟后，会呈现出较强的统计规律性，即使无法得到准确影响值，也可以通过数学手段对其分布情况加以描述。

2.电力工程项目风险识别

风险识别是项目风险管理的第一步，只有识别出一个工程项目可能存在的各种风险，才能确定风险造价，才能针对这些特定风险提前准备好应对策略，实现对于工程项目风险性造价的管理。工程项目风险识别以客观判断和历史资料为基础，将整个工程项目进程中存在的风险事件一一罗列，逐个分析风险事件的概率大小及分布规律，推断其可能带来的后果。

工程项目风险按来源可以分为工程设计风险，自然环境风险，社会环境风险，经济风险和工程施工过程风险。设计风险包括设计深度不足、设计缺陷或忽视和地质条件复杂；自然环境风险包括来自于火灾、洪灾、地震、泥石流和塌方等造成的人员伤亡或材料设备的损毁；社会环境风险包括法律法规变动、宗教节日、战争内乱以及污染等因素；经济风险主要来自于通货膨胀、汇率变动、违约行为以及资金不足等问题；施工过程风险包括在施工过程中发生的恶劣自然条件、劳动争端、工作失误及工伤事故等[3]。

3.工程项目风险估计

工程项目的风险评价方法有很多，如调查和专家打分法、层次分析法、模糊数学法、信息熵评估法、蒙特卡罗模拟法，CIM法等常用方法。其中风险量化的主要方法包括，模糊评价和蒙特卡洛模拟法和CIM法。本文在风险识别估计的基础上，把风险因素发生的概率、损失程度结合其他因素综合考虑，得出系统发生风险的程度以及可能性，用定性、定量的方法或是两者相结合，来处理不确定性风险因素。采用蒙特卡洛模拟方法对电力工程可能发生的重要风险因素进行风险大小的估计。

首先，将以前完成项目实际发生的各种意外事件的资料作为基础，包括历史项目的各种原始记录、商业性历史项目信息资料、历史项目团队成员的经验等资料，结合专家打分法和德尔菲法对各个重要风险要素的影响和发生概率进行估计，得到各个变量的均值、方差、相应的概率分布。

根据以往经验，大部分风险因素的影响都呈现正态分布。某电厂建设过程中，受如下四个风险因素的影响，人员伤亡对总工程费用的影响均值5%，标准差为2；设备财产损失的影响6%，标准差为1；发生重大电力事故影响4%，标准差为2；对周边设施的损坏影响4%，标准差为1，。用excel对工程项目风险的影响以及概率分布进行500次蒙特卡洛模拟，再利用eviews得出每个风险因素影响的频率分布直方图，下面以设备与财产损失因素为例进行分析。

图1 设备与财产损失影响频率分布直方图

如图1所示，设备与财产损失对工程整体的影响平均值为6.02%，中值为5.98%，波动标准差0.01，影响范围在4.5%和7%之间最为集中，最大影响9.13%和最小影响2.78%发生概率非常低。当模拟的次数足够多时，风险影响指标的特征值会趋于稳定，频率分布图形状也会趋于稳定。指标的特征值和频率分布直接反应了项目的经济效果和所承受的风险大小。

在95%的置信水平下，得到各个随机值的置信区间表格如下，这项结果可以为制定电力工程预算范围提供很好的参考价值。

1、 蒙特卡洛模拟在应用中的局限性

（1）对历史资料的要求比较全面。虽然利用蒙特卡洛模拟可以得出各种不确定性因素对工程造价的影响，借此对工程造价结果进行风险性分析，并为工程投资决策和报价决策提供依据，但是这种方法要求建立在对以往资料的统计分析比较详细、估计比较可观的基础上，才能得出较为合理有效的数据。

（2）蒙特卡洛模型并没有考虑各个风险因素相互之间的影响。现实中，风险因素之间的依赖程度决定了它们之间必然存在相互作用。但是在蒙特卡洛模型中，每个不确定性风险因素的取值完全随机的，忽略了因素间的相互关系。这种随机分配给每个不确定因素的值造成了不现实的模式，它的期望输出很可能误导项目决策。

因此，蒙特卡洛模型在工程项目风险分析中的确占有非常重要的作用，但是要更好地应用它，必须不断改进，以更加适应现实的情况。

参考文献：

[1] 刘雪勇，基于蒙特卡罗模拟方法的项目工程造价风险分析，物流工程与技术，2013. 1

[2] 李罗兰，项目风险量化评价方法比较，理论与实践，2008.09，总第 376 期

[3] 乌云娜，陈文君，工程项目管理，电子工业出版社