Ejemplos de aplicación y conclusiones

Una empresa petrolera seleccionó inicialmente 10 proyectos de petróleo y gas en el extranjero. Después del análisis de factibilidad y la demostración preliminar, el índice de inversión del proyecto y la tasa de retorno de la inversión del proyecto se muestran en la Tabla 4.30.

Tabla 4.30 Proporción de inversión del proyecto, retorno esperado de la inversión y unidad de impacto del factor de riesgo:%

Los tomadores de decisiones evalúan los factores de riesgo de cada proyecto en la Tabla 4.30, incluido el riesgo de capacidad, la geología y la tecnología. El riesgo, el riesgo financiero, el riesgo ambiental y el riesgo político, así como el riesgo general del proyecto, registran el riesgo bajo como 1, el riesgo medio como 2, el riesgo alto como 3 y obtienen la tabla de decisiones de riesgo del proyecto (Tabla 4.31).

Tabla 4.31 Tabla de decisión de información difusa de riesgo

Aquí m=5, n=10, α = 0.3, que se puede clasificar de la siguiente manera:

U/ C={{1, 3, 4, 7, 8, 9, 10}, {2}, {3, 4, 5, 7, 8, 9, 10}, {6}},

U/ (C-C1)={{1, 3, 4, 7, 8, 9, 10}, {2}, {3, 4, 5, 7, 8, 9, 10}, {6}} ,

U/(C-C2)={{1, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10}, {2}, {3, 4, 5, 7, 8, 9, 10 }},

U/(C-C3)={{1, 3, 4, 7, 8, 9, 10}, {2}, {3, 4, 5, 7 , 8, 9, 10}, {6}},

U/(C-C4)={{1, 3, 7, 8, 9, 10}, {2, 7}, { 3, 4 ,5,7,8,9,10},{6}},

U/(C-C5)={{1,3,4,6,7,8,9 ,10} , {2, 7}, {3, 4, 5, 7, 8, 9, 10}, {6}},

Toma β = 0.9, es decir, suponiendo que la decisión -La precisión de la clasificación del fabricante no es baja: 0,9. Se puede encontrar que eliminar solo C1 o C3 no tiene ningún efecto en la calidad de clasificación aproximada; sin embargo, cuando C1 y C3 se eliminan al mismo tiempo,

U/(C-C3-C1)={ {1, 3, 4, 7, 8, 9, 10}, {2, 7}, {3, 4, 5, 7, 8, 9, 10}, {6}}

El La calidad de la clasificación aproximada ha cambiado. Indica que el conjunto de atributos {C1, C3} no se puede eliminar simultáneamente en la tabla de decisión. Aquí mantenemos el riesgo de capacidad C1, obtenemos la reducción {C1, C2, C4, C5}, eliminamos C2, C4, C5 en orden y obtenemos la siguiente clase de equivalencia:

U/(C-C3 -C2) ={{1, 3, 4, 7, 8, 9, 10}, {2}, {3, 4, 5, 7, 8, 9, 10}, {4, 5, 6, 7, 8, 9 ,10}}

U/(C-C3-C4)={{1, 2, 7, 8, 9, 10}, {2, 3, 5, 7, 8} , {3 , 4, 5, 7, 8, 9, 10}, {6}}

U/(C-C3-C5)={{1, 3, 4, 6, 7, 8, 9 , 10}, {2}, {3, 4, 5, 7, 8, 9, 10}}

Según la fórmula 4.37, se obtiene la importancia de cada elemento de riesgo:

Evaluación de riesgos de utilización de recursos minerales, gas y petróleo extranjeros y tecnología de apoyo a la toma de decisiones

Después de la normalización, la preferencia de riesgo de quien toma las decisiones es: y. Bajo esta condición, use programación multiobjetivo, tome K1 = K2 = 0.5 y use el software LINGO para resolver el problema. Las combinaciones de proyectos con el mayor retorno de la inversión son 1, 2, 3, 4, 5, 7 y 9. . Cuando K1 = 0,8 y K2 = 0,2, las combinaciones de proyectos con mayor retorno de la inversión son 1, 2, 3, 4, 6 y 7.

Principales conclusiones

Esta sección considera la selección de la cartera de inversiones de proyectos de exploración y desarrollo de petróleo y gas en el extranjero bajo la influencia de varios factores de riesgo. Este artículo analiza los diversos riesgos que enfrentan los proyectos de exploración y desarrollo de petróleo y gas en el extranjero, incluidos riesgos de productividad, riesgos geológicos y técnicos, riesgos financieros, riesgos ambientales y riesgos políticos. Sobre la base de estas cinco evaluaciones de riesgos, los tomadores de decisiones evalúan el riesgo equivalente de los proyectos a invertir de acuerdo con sus propias condiciones, establecen una tabla de decisiones de riesgos múltiples para proyectos de exploración y desarrollo de petróleo y gas en el extranjero y utilizan la capacidad de tolerancia a fallas. Se obtienen conjuntos aproximados de precisión variable para procesar la tabla de decisiones y eliminar posibles errores de clasificación, se obtienen las preferencias de riesgo de los inversores para diversos factores de riesgo, se construye una función objetivo para maximizar la tasa de rendimiento de la cartera y se obtiene la cartera de inversión óptima. Es un nuevo método que considera las preferencias de riesgo y los errores de clasificación. Resuelve el problema de que solo se consideran los rendimientos del VPN en la investigación de proyectos actuales y es difícil medir los riesgos de manera efectiva. Es adecuado para decisiones de inversión en exploración y desarrollo de petróleo y gas en el extranjero. proyectos que abordan riesgos diversificados.