矿业项目投资风险分析与评价

矿业项目投资风险很大,科学合理的投资风险与评价是保障矿业项目成功的关键。本文以加强矿业投资风险管理为目的,基于量化评价法对矿业项目投资风险识别、风险指标体系建构及风险评价模型建立等进行了重点分析。同时,以某钼矿项目为例,具体分析了量化评价法应用。     

铝矿资源海外开发战略选区风险评价

对所投资区域的风险进行评价是进行海外铝矿资源开发的基础性工作,首先,对铝矿资源海外开发战略选区面临的主要风险进行了识别,构建了评价指标体系,并用Delphi法确定权重;将云理论引入到物元理论中,建立了基于云物元理论的铝矿资源海外开发战略选区风险评价模型,并进行了案例应用,利用Matlab软件编程计算了各风险等级的隶属度.研究结果表明:澳大利亚和美国处于“低”风险状态;巴西、印度、圭亚那、哈萨克斯坦处于“较低”风险状态;越南、苏里南和俄罗斯处于“一般”风险状态;几内亚、牙买加、希腊处于“较高”风险状态;委瑞内拉处于“高”风险状态.     

海外矿业投资与风险控制研究

文章阐述了海外矿业投资项目各类风险,分析了国内企业海外矿业投资中可能存在的风险,指出了海外矿业投资面临的问题和不足,提出了有效规避和控制投资风险的策略和国内企业海外投资建议。     

基于G1－变异系数法的矿产资源项目海外投资决策模型研究

通过分析矿业海外投资面临的风险因素,建立了矿业资源海外投资风险评价指标体系,针对当前主流的矿业投资风险评价方法所存在的缺陷,综合运用G1法及变异系数法,构建了基于动态组合赋权的矿业资源海外投资风险评价模型,并进行了实例分析。研究结果表明：所建立的投资决策模型弥补了评价指标单一赋权方法的缺陷,兼顾主、客观2种赋权方法的优点,使赋权既具有专家的经验智慧,又能反映客观条件的新变化,为比较、分析投资风险提供了更为直接的新方法。     

海外矿业投资项目综合评价方法研究

近年来,中国海外矿业投资急剧增长,但成功运营的海外矿业投资项目为数不多。为有效降低海外矿业项目投资风险,提高海外矿业投资成功率,把握海外矿业投资机会,需要建立一套行之有效的综合评价方法。本文在总结海外矿业投资项目综合评价要素的基础上,利用定性和定量相结合的分析计算方法,建立了海外矿业投资项目综合评价体系,并通过实际案例分析证明了该综合评价的科学性和准确性。     

基于云物元模型的国内矿业项目并购财务风险预警评价

国内矿业项目并购是一项充满风险的投资活动,其中财务风险是其成功与否的重要因素,因此,对国内矿业项目并购的财务风险进行预警评价具有重要意义.首先采用专家调查法对财务风险的主要影响因素进行了识别;其次建立了风险预警评价指标体系,采用德尔菲法确定了预警评价指标的权重;最后将云模型引入到物元分析中,建立了基于云物元模型的国内矿业项目并购财务风险预警评价模型,并将模型运用到实际案例中,利用Matlab软件编程计算出各评价指标的隶属度,得出该案例并购财务风险等级为一般,预警信号为黄灯,评价结果与实际较为吻合.     

海外矿山项目并购宏观经济风险评价

在"走出去"战略的大背景下, 我国资源型企业海外并购取得较大的发展, 然而, 我国的海外矿山项目并购却有70%走向失败.宏观经济风险是海外矿山项目并购失败最主要的风险来源之一, 文章在对宏观经济风险的主要影响因素进行识别的基础上, 构建海外矿山项目并购的宏观经济风险评价指标体系, 运用德尔菲法确定各个评价指标的权重; 其次建立基于TOPSIS和灰色关联理论的宏观经济风险评价模型; 最后以我国稀土矿海外并购项目为例, 评价9个稀土资源大国的宏观经济风险状况, 评价结果显示:美国, 马来西亚, 澳大利亚3个国家宏观经济风险处于"低"水平; 越南, 印度, 巴西3个国家宏观经济风险处于"高"水平.      

海外矿山并购项目层面风险评价

项目层面风险是我国海外矿山并购的决定性风险因素之一。在现有研究基础上,对海外矿山并购项目层面的主要风险因素进行了识别,将矿床开采技术条件、地质资源条件等反映矿山生产特征的指标纳入评价指标体系中,使得指标体系更具针对性且更完善。构建了一套包括4个一级指标和11个二级指标的风险评价指标体系;利用TFN-RS方法综合了主客观赋权的双重优势以确定各评价指标的组合权重;基于云理论和物元理论,建立了海外矿山并购项目层面风险评价的云物元模型,运用MATLAB编程计算出各个评价指标的风险等级隶属度,提高了风险模糊性和不确定性的评价精度。使用本方法以中国有色矿业集团有限公司并购赞比亚卢安夏铜矿项目为例,进行项目层面风险评价,结果显示：该项目风险等级为“低”,但外部建设条件风险为“一般”,经济效益条件风险为“较低”。该项目的基础设施和工程地质条件不足,是项目层面风险的主要来源。     

识别和控制投资海外矿业的风险

文章概述了国内企业在进行海外矿业投资中可能存在的各种风险,指出了在进行海外矿业项目投资决策时,必须充分识别和评估风险,并在实施过程中采取有效措施以控制和防范风险。     

新形势下海外资源开发路径探析

近几年我国矿业企业开展了大量卓有成效的海外资源开发工作,呈现出新的特点。但与此同时,面对新的投资环境和发展要求,我国矿企需要在海外资源开发理念、模式方面加以改进,需要对交易架构、模式、整合社会资源等方面做进一步的努力,以降低海外资源开发的成本,控制风险。     

基于VIKOR法的铀资源海外投资项目风险评价研究

结合当前海外矿产资源开发项目具有投资周期长、风险种类多的实际情况,建立了铀资源海外投资项目风险评价指标体系,并运用AHP和VIKOR算法构建了铀资源海外投资项目风险评价模型。运用该模型对4个铀资源海外投资方案进行择优选择,通过计算群体效益值、个别遗憾值和利益比率对备选投资方案进行比较并排序。研究结果表明：运用VIKOR算法对铀资源海外投资项目进行风险评价具有有效性和可操作性。     

海外投资企业的风险控制与管理

为保护企业海外投资利益和海外资产的安全,海外投资企业应提高风险控制与管理的水平,通过风险辨识、风险规避和风险救济等措施对海外投资环境风险、经营风险和汇兑风险进行主动预防预控,在海外企业建立风险防范的内控机制,完善相关制度,境内母公司也要加强对海外企业的监察和管理,从而最大程度地规避风险,减少风险损失。     

中国海外矿业投资决策过程基本框架和方法

 矿业投资直接决定着矿业公司未来的资源配置状况,直接改变着矿业公司的生产经营内容、结构和能力。为了提高矿业投资决策的科学性,对其过程基本框架的研究显得十分必要。笔者从一个海外矿业投资实例出发,通过分析和总结,建立了包括投资环境的评价、项目价值评估等关键步骤的矿业投资决策过程基本框架,并且对应用的环境评价和实物期权方法进行了研究,矿业企业可以利用此框架作为工具辅助决策。     

基于BP神经网络的矿山投资项目风险评判

随着矿山投资热度的提高，人们越来越重视矿山投资项目的风险评判。但矿山投资项目的风险评判相当复杂，传统的回归分析方法并不能取得令人满意的效果。而神经网络方法由于有超强的学习、容错性能，对解决非线性问题的效果较好。因此文章认为用BP神经网络系统对矿山投资项目的风险评判结果是比较理想的。     

越南矿业投资分析及建议

文章从越南的政治形势、经济形势、基础设施建设、劳动力资源以及投资政策等方面分析了越南的矿业投资环境，介绍了现阶段越南的矿业情况以及矿业的投资情况，尤其是中国对越南的矿业投资方式及矿业战略，提出了中国在越南投资矿业的最佳方式，这对中国投资越南矿业具有一定的指导意义。     

废弃矿山固废环境风险评价方法与分级监管建议

中国是矿业大国,矿种丰富,造成历史遗留矿山众多。因矿种类型复杂、不同地区气候差异大、水文地质条件不同以及周边环境敏感度迥异,致使其环境风险不明,环境污染底数不清,目前仍缺乏针对历史遗留矿山环境风险的评价方法体系。本研究尝试建立了一种基于层次分析法的历史遗留矿山环境风险评估方法,选择具有主导作用、代表性的12项指标构建了基于评价目标层、评价准则层与评价因子层的历史遗留矿山固废环境风险评价三级指标体系,包括矿种类别、固废属性、自然条件、管理措施、保护目标与环境质量等,构建了判断矩阵并通过一致性检验,明确了各影响要素的权重。根据实际赋分情况,将历史遗留矿山环境风险等级分为一般、较大和严重三个等级。在此基础上提出了针对不同风险等级应采取的管理措施：自然衰减、风险管控与修复治理。最后将建立的评价方法应用于某地区的10个历史遗留矿山的环境风险评价,结果显示该地区一般、较大和严重风险的矿山数量分别为7、2和1,评价结果可为历史遗留矿山的差异性环境监管工作提供参考。