排序方式: 共有9条查询结果,搜索用时 416 毫秒
1
1.
传统的政治风险评价只考虑诸如政治、政策法律法规的风险,但海外开发铝矿资源的政治风险复杂、易变,除受政治影响外,还受该国经济和社会风险的影响。文章首先对铝矿资源海外开发战略选区政治风险因素进行识别;采用粗糙集理论对指标进行赋权,并利用粗糙集对指标进行约简,最后结合灰色关联评价法对战略选区的政治风险进行评价,得出战略选区政治风险大小的排序。结果表明:澳大利亚、美国、巴西等国的政治风险较低,印度、希腊等国的政治风险较高。 相似文献
2.
首先对海外矿业投资的金融风险因素进行了识别,并结合Delphi法建立了相应的评价指标体系,然后应用BP神经网络模型对海外矿业投资的主要投资目的国进行预警分析。结果表明,在未来几年中加拿大、俄罗斯、澳大利亚的风险预警程度中等,巴西、印度与南非的风险预警程度较差,其中南非的经济发展状况较差,印度的国际收支状况、通胀率与财政收支状况较差,巴西的实际贷款利率过高。我国企业可以考虑在风险预警程度较轻的国家进行海外矿业投资。 相似文献
3.
在识别金融风险影响因素的基础上建立金融风险评价指标体系,采用德尔菲法确定各指标权重,并建立了基于TOPSIS和灰色关联法的评价模型,对我国企业主要矿业投资目标国的金融风险进行评价,并根据金融风险大小进行排序。研究表明,加拿大、墨西哥、俄罗斯与澳大利亚4个国家的金融风险较小,南非、哈萨克斯坦、智利和巴西的金融风险为中等或中等偏高,印度和阿根廷的金融风险较高,投资时需要警惕其金融风险。 相似文献
4.
海外矿业投资是一项十分复杂的工程,其所面临的风险也多种多样,金融风险作为对矿业投资影响颇深的风险之一,在企业进行决策时需要慎重考虑与防范。在分析海外矿业投资金融风险主要影响因素的基础上,首先建立了海外矿业投资国别金融风险评价指标体系,利用AHP法确定了各指标的权重;其次,对海外矿业投资国别金融风险评价指标进行了分级,引入了变权原理,建立了海外矿业投资国别金融风险评价模型;最后,以加拿大、澳大利亚、南非、印度和巴西为例进行了应用研究。结果表明:所建立的国别金融风险评价模型可以用于海外矿业投资战略选区的识别,有效降低与防范金融风险,可以为我国矿山企业和政府部门的海外矿产资源开发决策提供相应的支持。 相似文献
6.
基于物元模型的海外矿业投资金融风险评价研究 总被引:3,自引:3,他引:0
海外矿业投资需要面临许多风险,金融风险作为对矿业投资具有重大影响的一种风险,对海外矿业投资金融风险评价是企业在进行海外矿产资源开发需要做的重要准备。本文首先对海外矿业投资金融风险进行了分类,并分析了其影响因素,在此基础上建立了评价指标体系,结合德尔菲法确定了指标权重;其次,对评价指标进行了分级,建立了基于物元模型的海外矿业投资金融风险评价模型;最后将评价模型运用于实例之中,对澳大利亚、巴西、美国、加拿大等7个国家进行了金融风险评价。研究结果表明:美国、俄罗斯、加拿大、巴西以及澳大利亚的金融风险等级属于中等或偏下,印度与南非在中等偏上,与实际较相符,具有一定的参考价值。 相似文献
7.
8.
宏观经济风险是影响铝矿资源海外开发最为直接和基本的风险,宏观经济风险的大小直接影响我国铝矿企业海外开发铝矿资源目标国的选择。文章首先对宏观经济风险因素进行识别,构建宏观经济风险评价体系,采用专家调查法对指标进行赋权;其次,确定了评价对象,对评价指标进行分级;最后,建立基于灰色关联和TOPSIS法模型,对主要铝矿资源丰富国家的宏观经济风险进行评价,并得出它们宏观经济风险的大小排序。结果表明:美国、澳大利亚、哈萨克斯坦3个国家的宏观经济风险较小,委内瑞拉、几内亚、苏里南这3个国家的宏观经济风险较大。 相似文献
9.
社会风险是铝矿资源海外开发战略选区不可忽略的部分,为科学评判战略选区的社会风险状况,文中首先对社会风险因素进行识别,构建社会风险指标评价体系,采用熵权法对指标进行赋权,确定评价对象,建立熵权模糊物元评价模型,对13个铝矿资源丰富国家的社会风险进行评价。评价结果表明:几内亚、澳大利亚和美国的社会风险处于"低"状态;印度、苏里南的社会风险处于"较低"状态,哈萨克斯坦、委瑞内拉和俄罗斯的社会风险处于"一般"状态;越南、牙买加、圭亚那和希腊的社会风险处于"较高"状态,巴西的社会风险处在"高"风险状态。 相似文献
1