柔性理论在工程投资决策中的应用

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1、柔性理论在工程投资决策中的应用:本文以某调水工程为例,建立以实物期权为基础的柔性投资决策模型。在数值分析的基础上利用动态规划原理求解该模型,并分析各种不确定因素对投资决策的影响。关键词:工程投资;决策;柔性理论:F540.34:A:Abstract:thisarticleple,basedontherealoptionsfortheinvestmentdecision-makingmodelofflexiblefoundation.Onthebasisofnumericalanalysisofthedy

2、namicprogrammingprincipletosolvethemodel,andanalysisofvariousuncertaintyontheinvestmentdecision-makinginfluence.Keyent;Decision;Flexibletheory1、一般决策理论决策理论最早可以追溯到十九世纪的古典决策理论。该理论认为决策者是完全理性的,不论作为生产者还是消费者,在决策过程中都以追求最大效用为目标。随着决策科学的发展,出现了统计决策理论,典型代表有三种:统计决策论、对

3、策论和模糊决策论。这类决策模型建立在将实际决策问题适当简化的基础上,并认为完全符合客观世界的最优解是不可能存在,只能最求近似的满意解。此外,在管理学领域产生和发展的决策行为理论也开始兴起,开创性的将行为科学融入到决策过程的分析中。就目前的研究来看,较新的决策理论是群决策理论,属于当前决策理论研究的前沿。而本文将探讨和利用一种同样在深入研究中的决策科学,即柔性理论。2、柔性决策理论原理2.1柔性决策的内涵所有的决策问题和决策行为都是在特定的环境下进行的,并受到客观世界各类约束条件的影响,这些影响因素都能够

4、在一定程度上左右决策者的决策行为和决策的实际效果。因此决策环境对于决策行为的影响是必须要考虑到的,以尽量减少决策行为的盲目性。柔性决策理论就是针对这类问题所展开的。目前柔性决策还没有一种权威的定义方式,但对柔性决策的特点都能达成共识,即:允许决策者接受额外的信息,并使决策者有能力根据新接收的信息来调整旧的决策或者执行新的决策。一种接受程度较广的柔性决策的定义为:如果在决策过程中,决策者的理性是有限的,但决策者所具有的意愿和决策偏好以及外部环境约束条件和目标是柔性的,这样的决策就可称之为柔性决策。2.2柔

5、性决策的步骤决策的步骤所反映的是决策行为的实施过程,该过程具有动态性。柔性决策的一般性步骤可概括为以下几个。(1)确定决策目标决策者在收集所有能收集的信息后,对信息进行分类和预测,在此基础上制定合理的决策目标。(2)制定多种可行备选方案由于现实世界的复杂性和随机性,需要决策者考虑各种可能发生的情况,因此需要制定多种在外部环境发生变化后的备选方案以增加决策行为的灵活性。(3)初选最满意方案在决策过程之初,由于决策行为尚未展开,需要选择一种在已拟定可行方案中最满意的方案。(4)方案实施和方案调整以典型单位为

6、试点,实施优选出的满意决策,在此过程中为最终决策总结经验和提供依据。这一步骤是柔性决策的重点环节。当外部环境约束发生变化后决策也应做适应性的调整。2.3工程投资的柔性决策程序经过多年的发展,在国内业界较为普遍的工程投资决策一般性流程,即按照以下五个步骤展开:项目意向项目建议书可行性研究项目立项审批初步设计。柔性决策理论也遵循这个具有普遍意义的决策流程。但更注重外部环境的变化并致力于尽量减少外部环境不确定性给决策行为带来的影响,其实现方式是建立信息反馈和动态评估机制,从而构成一种灵活的投资决策程序,如图1

7、所示。图1柔性决策一般流程3工程投资实物期权的柔性决策模型与应用3.1柔性决策模型为便于描述,本节中以某地的调水工程为例,以实物期权为基础,将柔性决策模型和实际应用结合在一起同步展开论述。由于本工程是调水工程,因此未来的用水量需求是影响决策的主要因素,并将其作为决策环境中不确定因素的,工程的投资决策取决于成本和预期效益。设工程初期投入成本为,该成本属于不可回收的投资成本。再设为工程未来的预期净收益,该收益的影响因素包括回收期、当地水价和外调水量。其中最重要的因素是外调水量,当地水价和回收期都相对容易确定

8、。故可将项目的预期净收益转化为外调水量的函数。外调水量具有随机性的特点,设服从布朗运动,可表示为,其中为飘移系数,为方差参数,表示维纳增量,符合标准正态分布。可借此推导出该调水工程的预期收益也服从布朗运动(推导过程从略)。调水工程的未来效益受到众多随机事件的影响,如受水地的降雨量、受水地的地下水储备情况以及其他可能的影响到该地蓄水量的随机因素。而这些不确定的因素大多和市场运营没有关系,但这些因素却对调水工程的实际效益产生正面或者负面的影响,

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