趙慶寧* 孫靜春 李永樂

（1.長慶油田公司規(guī)劃計(jì)劃處；2.西安交通大學(xué)管理學(xué)院）

多因素動(dòng)態(tài)作用下某氣田投資效益研究

趙慶寧*1孫靜春2李永樂2

（1.長慶油田公司規(guī)劃計(jì)劃處；2.西安交通大學(xué)管理學(xué)院）

為了對(duì)某氣田進(jìn)行投資效益研究，基于投資效益分析方法、會(huì)計(jì)和稅務(wù)準(zhǔn)則，在前三年的實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用比例法和銷售量百分比法，在當(dāng)年的物價(jià)水平上假設(shè)零通脹的前提下，對(duì)未來 20年的生產(chǎn)進(jìn)行預(yù)測，并運(yùn)用蒙特卡羅模擬方法對(duì)預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行擾動(dòng)，確定了影響系統(tǒng)的關(guān)鍵變量。為了解決氣田虧損開發(fā)的問題，根據(jù)投資效益分析結(jié)果，必須在控制成本的基礎(chǔ)上，擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，提高商品量，進(jìn)行技術(shù)投入和研發(fā)，采用科學(xué)的管理方法，降低綜合成本。

氣田；多因素動(dòng)態(tài)；投資；效益；蒙特卡羅模擬

本氣田在行政區(qū)域上位于內(nèi)蒙古自治區(qū)鄂爾多斯市，區(qū)域地質(zhì)構(gòu)造上屬于鄂爾多斯盆地陜北斜坡北部中帶，是鄂爾多斯盆地上古生界多氣層疊合發(fā)育區(qū)［1］。對(duì)本氣田進(jìn)行投資效益研究，不僅可以為企業(yè)的重大戰(zhàn)略決策提供依據(jù)，也可以有效地保證項(xiàng)目的正常運(yùn)營。本文基于會(huì)計(jì)和稅務(wù)準(zhǔn)則，確立了項(xiàng)目生產(chǎn)經(jīng)營系統(tǒng)的系統(tǒng)變量，運(yùn)用蒙特卡羅（Monte Carlo）模擬仿真方法對(duì)氣田的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行了分析，對(duì)本氣田項(xiàng)目投資效益進(jìn)行了動(dòng)態(tài)預(yù)測和分析。

1 蒙特卡羅模擬方法簡介

蒙特卡羅模擬是一種隨機(jī)模擬方法。在針對(duì)不同問題域設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上，根據(jù)不同的分布概率輸入一組值，輸出結(jié)果也是一組概率分布值。蒙特卡羅模擬改變了以前求取確定解的計(jì)算方法,采取了模型確定，數(shù)值不確定的計(jì)算方式，計(jì)算的各種可能結(jié)果及其概率分布，如同在模型中進(jìn)行了千百次的“What-If”計(jì)算，最大可能地逼近不確定性非常強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)世界。

蒙特卡羅模擬輸出采取統(tǒng)計(jì)分布頻率，繪制頻率分布圖或累計(jì)頻率、反累計(jì)頻率等，同時(shí)計(jì)算出最大值、最小值、中值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)偏差、方差、峰度、偏度、相關(guān)系數(shù)等。由于蒙特卡羅模擬涉及大量的數(shù)據(jù)計(jì)算，一般都用計(jì)算機(jī)軟件完成，常用的軟件有 Crystal Ball和 Matlab 等［3］。

2 模型的變量與數(shù)據(jù)

本文運(yùn)用蒙特卡羅模擬方法對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營指標(biāo)進(jìn)行模擬分析，而生產(chǎn)經(jīng)營指標(biāo)一般可以量化，在此基礎(chǔ)上，可建立較精確的數(shù)學(xué)模型，分析其內(nèi)在的運(yùn)行機(jī)制，從而得到分析結(jié)論。影響本氣田投資效益的各方面的因素非常多，本文只針對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營系統(tǒng)進(jìn)行分析。

利用對(duì)利潤和利潤率的分解，一共得到15個(gè)基本變量，23個(gè)復(fù)合變量，其中只有基本變量中的項(xiàng)目生命周期、價(jià)格為確定性變量，其余均為不確定性變量，詳見表1。

3 投資效益的仿真模型

3.1 預(yù)測變量和假設(shè)變量的選擇

表1 系統(tǒng)變量

3.2 目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算關(guān)系分解

利用上述已建立起來的財(cái)務(wù)分析模型，將公式（1）代入公式（2），公式（2）變形為：

式中：R3——項(xiàng)目凈現(xiàn)值，萬元。

3.3 目標(biāo)函數(shù)與擾動(dòng)變量之間的關(guān)系

將商品量、主營成本、3個(gè)或有成本視為擾動(dòng)因素，計(jì)算與目標(biāo)函數(shù)（項(xiàng)目凈現(xiàn)值、項(xiàng)目內(nèi)部收益率）之間的關(guān)系：

式中：R4——用來衡量收益的項(xiàng)目凈現(xiàn)值，萬元；F——多元函數(shù)，F(xiàn)函數(shù)中的折現(xiàn)算式過長，略。

同理，如以財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率FIRR為輸出函數(shù)，則內(nèi)部收益率同樣為上述5個(gè)不確定因素的函數(shù)。

式中：R5——用來衡量收益的項(xiàng)目內(nèi)部收益率；G——多元函數(shù)，G函數(shù)中的折現(xiàn)算式過長，略。

4 分析結(jié)果與建議

4.1 結(jié)果分析

由于經(jīng)濟(jì)效益分析模型時(shí)間跨度大，系統(tǒng)變量多，計(jì)算層次多，為彈性較大的系統(tǒng)，由于不確定性變量較多，有93個(gè)假設(shè)單元格，為保證圖形的平滑性，為更準(zhǔn)確、平滑地描述可能的輸出分布，實(shí)驗(yàn)次數(shù)取50 000次，精度控制的置信區(qū)間為95%，得出的運(yùn)算結(jié)果見表2和表3。

表2 分布特征

表3 累計(jì)概率分布

表2、表3揭示了系統(tǒng)存在以下規(guī)律和特征：

一是，在目前投資政策、稅收政策、價(jià)格政策、生產(chǎn)經(jīng)營條件下，財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率波動(dòng)范圍3.47%～12.39%，平均數(shù)7.73%，中值7.71%，振幅8.92%，概率P（項(xiàng)目收益率≤9.18%）=90%；財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值波動(dòng)范圍-83 487.07萬元～27 226.67萬元，平均數(shù)-27 153.71萬元，中值-27 315.81萬元，振幅 110 713.73萬元。概率P（項(xiàng)目凈現(xiàn)值≤-9 706.71萬元）=90%，也就是說項(xiàng)目處于虧損運(yùn)營狀態(tài)。

二是，樣本按50 000次計(jì)算，符合Lognormal分布，與商品量的分布特征類似，證明了即使在多因素共同動(dòng)態(tài)作用下，商品量對(duì)內(nèi)部收益率的影響最為明顯。

4.2 建議

隨著國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，通貨膨脹是一個(gè)必然的過程，在天然氣國家定價(jià)的約束下，氣田面臨著持續(xù)開發(fā)與虧本經(jīng)營之間的矛盾，如不改變策略，項(xiàng)目的虧損程度只會(huì)越來越高。為了解決氣田虧損開發(fā)的問題，根據(jù)投資效益分析結(jié)果，必須在控制成本的基礎(chǔ)上，擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，提高商品量，可以考慮兩種方式：

4.2.1 擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模

生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大可使商品量增大。由于新的井區(qū)開發(fā)受到諸多因素的約束，短期內(nèi)利用新的開發(fā)區(qū)塊來擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模幾乎是不可能的，因此，擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模要按兩種方式考慮：一是，投資提前實(shí)施，嚴(yán)格意義上該方案并沒有提高總商品量，只是把后期開采的井疊加到當(dāng)前，使得當(dāng)前的商品量增加，該方法的特點(diǎn)是實(shí)施容易，但是穩(wěn)產(chǎn)困難；二是，在已有區(qū)塊內(nèi)天然氣富集區(qū)對(duì)井網(wǎng)的形狀和密度進(jìn)行優(yōu)化，這種方法存在的問題是打加密井需要增加投資，還需要重新編制開發(fā)方案，并向中國石油天然氣集團(tuán)公司報(bào)審，需要相當(dāng)長的運(yùn)作時(shí)間。

4.2.2 采用科學(xué)的管理方法降低綜合成本

控制成本是擴(kuò)大生產(chǎn)的基礎(chǔ)，是提高項(xiàng)目收益的長久之計(jì)?？刂瞥杀镜木唧w方法是：進(jìn)行技術(shù)投入和研發(fā)，對(duì)技術(shù)進(jìn)行聯(lián)合攻關(guān)，對(duì)已有技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化；采用標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)，模塊化建設(shè)，提高設(shè)計(jì)效率，降低建設(shè)成本；物資模塊化采購，業(yè)務(wù)外包，數(shù)字化管理，提高管理效率。

[1] 冉新權(quán),李安琪.蘇里格氣田開發(fā)論[M].北京: 石油工業(yè)出版社,2008.

[2] 裴鹿成,王件奇.蒙特卡羅方法及應(yīng)用[M].北京: 海洋出版社,1998.

[3] Erich A. Helfert. Financial Analysis: Tools &Techniques. A Guide for Managers[M]. New York:McGraw-Hill,2001.

In order to study the investment returns for a gas field，based on the investment benefit analysis，accounting and tax rules，and the actual production data of the first three years，under the premise of assuming the zero inflation on the current price level，the production in the next two decades was forecasted by means of the proportion method and the sales percentage method. The forecast data was disturbed by the Monte Carlo simulation method. The key variables influencing the economic benefit system were determined. In order to find a solution to the economic loss of the gas field，according to the investment benefit analysis results，the production scale should be expanded，the amount of commercial gas should be increased by technical inputs and R&D and scientific management methods，thus achieving the composite cost reduction.

Investment Returns for a Gas Field under the Dynamic Influence of Multiple Factors

Zhao Qingning，et al.

趙慶寧等. 多因素動(dòng)態(tài)作用下某氣田投資效益研究. 石油規(guī)劃設(shè)計(jì)，2011，22（3）：18～20

TE322

A

1004-2970（2011）03-0018-03

* 趙慶寧，男，經(jīng)濟(jì)師。2009年畢業(yè)于西安交通大學(xué)管理學(xué)院，獲碩士學(xué)位，現(xiàn)在長慶油田公司從事項(xiàng)目投資工作。地址：陜西省西安市未央?yún)^(qū)興隆園綜合科研樓A1801室，710018。E-mail：zqnabc@gmail.com

2010-07-20

郜婕