[发明专利]一种海外石油投资风险关键要素识别方法

说明书

技术领域

本发明属于海外石油投资风险要素识别技术，尤其涉及一种在不确定环境下的海外石油风险投资关键要素的识别方法。

背景技术

海外石油投资由于投入大、周期长、受油价波动和资源国经济政治影响显著，因此识别关键风险要素并制定有效的应对措施对于保障海外石油投资收益、减少损失具有十分重要的意义。然而，由于海外石油投资涉及方面繁多、关联复杂，且这些信息模糊程度大且难以精确计量，导致海外石油投资的风险要素识别和判断存在很大的不确定性和主观性。

风险要素识别是对海外石油投资过程中的风险要素进行分析和辨别，是海外石油投资风险分析研究中最基础也是最重要的工作。近年来，随着全球石油竞争日益激烈，海外石油投资风险也不断增加，对海外石油投资决策造成极大的干扰。为降低海外石油投资风险，减少不必要损失，提高投资决策效率和成功率，对于海外石油投资风险的关键要素风险进行识别具有十分重要的意义。

通过对海外石油投资风险要素识别方法的文献进行检索发现，目前主流研究分析体系可以划分为两大类：一类是来自于项目管理的风险分析体系，通过逻辑因果关联分析、结构图解以及可达矩阵等方式对风险关键要素进行识别；另一类是来自于金融投资的风险分析体系，通过基于大量历史数据的时间序列分析等概率统计工具对关键要素进行识别。

尽管这两大分析体系衍生出大量投资风险要素识别方法并取得了广泛的应用，但专门针对海外石油投资的风险要素方法并不多见，实际操作中更多地是将以上两类方法套用到海外石油投资的研究工作中。在一定程度上，这些方法取得了一定的成果，然而由于对于海外石油投资产业的适用局限性导致在实际投资过程中始终存在进一步的利润空间。

经过方法梳理和案例分析认为，现有方法体系的局限性主要体现在：

①以故障树为代表的图解分析体系属于项目管理的重要分析工具，偏向于解释型静态结构解析和长期演化趋势分析，而对于动态性较强的海外石油投资活动不能较好地体现要素瞬态和突发波动。

②结构图解分析重于要素影响路径与系统运作机理的描述，由于海外石油投资的外部环境具有高频、高幅、不规律波动的特点，而投资活动本身存在投入大、周期长的属性，导致风险要素的影响存在交叉性和复合性，因此识别过程中存在条件性假设过于理想化的情况。

③以时间序列分析为代表的回归工具是基于概率统计的分析手段，在高频高吞吐的金融交易市场应用广泛，其完备的数据采集和保有系统为其分析方法提供了基本保证。同时，金融交易市场的“多对多”机制使得其交易策略具有可复制和可重复性，但这显然与海外石油投资的实际情况不符。

④回归分析工具是通过要素间数量关系波动响应的稳定程度对关键要素进行识别，对数据的实际含义和逻辑关系并不重视，因此在一定程度上可以归纳为“纯粹”的定量分析方法。这就导致回归分析对于要素选取和工具选择较为苛刻，当要素选取不恰当或数量关系难以描述时，很难判断出具有参考价值的结论。

综上，在海外石油投资风险关键要素识别的量化分析工具方面，现有工具和方案很难满足海外石油投资精度和适用性要求，而专门性的分析技术还处于相对欠缺的阶段。

发明内容

本发明是在基于现有分析工具功能与海外石油投资风险要素识别需求间矛盾的实际背景下提出的。考虑到当前背景的具体问题，本发明尝试引入灰色系统理论作为本发明技术的理论基础，其中灰色关联分析(GRA,Grey Relation Analysis)以“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性数据为研究对象，通过对“部分”已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，实现对系统运行行为、演化规律的描述。因此能够较好地针对数据相对贫瘠海外石油投资风险的关键要素识别分析。

为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：

一种海外石油风险投资关键要素的识别方法包括以下步骤：

步骤1、根据梳理的基本要素对历史数据进行采集，并进行数据基本处理

采用灰色系统理论基于风险树分析梳理的基本要素进行历史数据的采集，对采集的数据进行采用对斜率计算不敏感的归一化处理，即

对采集的风险要素i有历史数据序列X_i＝{x′_i1，x′_i2，...，x′_in}，x′_ik≥0，有

步骤2：构建海外石油投资风险的关键要素识别的度量模型，计算风险要素与投资目标间的关联分析，具体为：