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紫金礦業(yè)對吉爾吉斯斯坦礦業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)研究

時間:2016-11-25 來源:airqualitycontrolspecialist.com作者:lgg
1 緒論
 
1.1 研究背景、目的和意義
當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入“新常態(tài)”格局,盡管增速放緩,但工業(yè)化和城市化帶來的對礦產(chǎn)資源的需求仍處于高位態(tài)勢,我國對能源和礦石的消費(fèi)量仍位居全球第一[1]。據(jù)統(tǒng)計(jì),到 2020 年我國自有的 45 個主要礦種中可以滿足國內(nèi)資源需求的僅有 9 種,此外有鐵、錳、銅等 13 個緊缺礦產(chǎn)的國內(nèi)保障能力較低[2]。因此,對中國來說,在加強(qiáng)本土礦產(chǎn)資源的勘探開發(fā)和利用的同時,實(shí)施資源全球化配置是我國保障經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然選擇。歷年《中國對外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》的數(shù)據(jù)均顯示采礦業(yè)一直是中國企業(yè)實(shí)施對外并購的主要領(lǐng)域,在總投資額中占據(jù)的比例最大,項(xiàng)目數(shù)量最多。2014 年,雖然因礦業(yè)行業(yè)調(diào)整,交易金額出現(xiàn)大幅下降,但最大的海外并購項(xiàng)目仍然發(fā)生在采礦領(lǐng)域,即中國五礦集團(tuán)在 2014 年以 58.5 億美元完成了對秘魯拉斯邦巴斯銅礦項(xiàng)目的收購 [3]。截止到 2014 年底,已有 79 家中資企業(yè)在海外進(jìn)行礦業(yè)投資,共控參股礦業(yè)上市公司 106 家,擁有 720 處海外礦業(yè)資源項(xiàng)目,其中 55%的項(xiàng)目相對處于比較成熟的階段。以投資金額計(jì),主要投資礦產(chǎn)品種是:銅、鐵、鉛、金、鉆石、鎳、煤、鈾[4]。主要境外投資目的地是:拉丁美洲,澳大利亞、南部非洲、東北亞和東盟[5]。伴隨全球經(jīng)濟(jì)和礦業(yè)行業(yè)進(jìn)入深度調(diào)整,國際市場上許多高質(zhì)量礦業(yè)項(xiàng)目估值大幅下跌。礦業(yè)項(xiàng)目周期長,從調(diào)查、勘探、可行性研究到建設(shè)生產(chǎn)需要 3 至 5 年時間,因此在此時低位介入,通過收購持有這些項(xiàng)目的上市公司,進(jìn)而獲得其所屬礦業(yè)項(xiàng)目,對于中國企業(yè)來說,是獲取最佳資源和最高回報(bào)的有利機(jī)會。2014 年企業(yè)對外礦業(yè)投資額出現(xiàn)大幅增長,表明有更多的企業(yè)開始介入海外礦業(yè)投資。“一帶一路”戰(zhàn)略的實(shí)施也為中國企業(yè)進(jìn)行海外礦業(yè)投資提供了新的機(jī)遇。從地理學(xué)角度看,“一帶一路”范圍包括東盟、南亞、西亞、非洲、歐洲等 60 個國家和地區(qū)。這些國家和地區(qū)有較大資源潛力,擁有的資源種類與我國資源具有極強(qiáng)的互補(bǔ)性。在國際國內(nèi)經(jīng)濟(jì)形勢下滑時期,加大礦產(chǎn)資源開發(fā),讓資源優(yōu)勢帶動國內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,是沿線國家的政策方向之一。此外,“亞投行”的成立,絲路基金的支持和政府鼓勵“走出去”力度的加強(qiáng)都為中國企業(yè)對外投資提供了強(qiáng)有力的保障。
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1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行界定時,Knight[6]將其定義為可量化的不確定性。英國皇家協(xié)會[7]認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)是一種導(dǎo)致危險(xiǎn)或損失發(fā)生的情景。這種情景的實(shí)現(xiàn)將會導(dǎo)致危害的發(fā)生同時引發(fā)對于相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因素的識別。對礦業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行論述時,Vaněk[8]認(rèn)為礦業(yè)投資要求的對土地、技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施和其他生產(chǎn)要素的持續(xù)性投入,資源本身的復(fù)雜性和較長的項(xiàng)目周期所帶來的不確定性,是礦業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)的主要來源。風(fēng)險(xiǎn)管理的研究在國外比較成熟。北美精算協(xié)會[9]在 2003 年提出風(fēng)險(xiǎn)管理的主要流程為了解項(xiàng)目背景,識別風(fēng)險(xiǎn)因素,分析量化風(fēng)險(xiǎn),綜合風(fēng)險(xiǎn)因素,確立風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重和優(yōu)先級,提出風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對措施,監(jiān)控和檢查風(fēng)險(xiǎn)管理方案。COSO[10]發(fā)布的《企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理—整合框架》中將風(fēng)險(xiǎn)管理要素維度分為內(nèi)部環(huán)境、目標(biāo)設(shè)定、風(fēng)險(xiǎn)識別、風(fēng)險(xiǎn)評估、風(fēng)險(xiǎn)對策、控制活動、信息與交流、監(jiān)控。在對礦業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評價(jià)時,澳大利亞礦業(yè)協(xié)會[11]給出了計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)的通用公式:風(fēng)險(xiǎn)=意外事件發(fā)生的可能性×意外事件產(chǎn)生的結(jié)果。在這個思路下,J.C.Chicken 和 Posner[12]在 1998 年提出了風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算方法,即風(fēng)險(xiǎn)=危險(xiǎn)×爆發(fā)程度,V.Hageboelling[13]在 2009 年論述到風(fēng)險(xiǎn)=可能性×危害。在建立礦業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系方面,Behre Dolbear 礦業(yè)公司[14]對礦業(yè)投資目的國進(jìn)行排行時,使用 7 個評價(jià)標(biāo)準(zhǔn),即經(jīng)濟(jì)體制、政治體制、社會問題、許可拖延、腐敗問題、貨幣穩(wěn)定性和稅收制度進(jìn)行調(diào)查。Botín 等[15]在對礦業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識別、量化和防范時采用了價(jià)值鏈風(fēng)險(xiǎn)管理方法,對項(xiàng)目周期的每一個階段進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)。Rutherford[16]提出在進(jìn)行礦業(yè)投資是,不應(yīng)僅考慮融資風(fēng)險(xiǎn),還應(yīng)考慮環(huán)境、地方法律、可能存在的社區(qū)沖突等因素,并建立一個風(fēng)險(xiǎn)管理框架進(jìn)行內(nèi)部控制。Nguyen[17]重點(diǎn)分析了礦業(yè)投資中的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn),認(rèn)為技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)主要來自于外部技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和內(nèi)部技術(shù)風(fēng)險(xiǎn),外部技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)來源于自然災(zāi)害和地理?xiàng)l件,內(nèi)部技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)來源于生產(chǎn)準(zhǔn)備,生產(chǎn)和分配三個階段對開采技術(shù)、電力技術(shù)、機(jī)械設(shè)備、信息系統(tǒng)等的技術(shù)要求。Junita[18]重點(diǎn)分析了在印度尼西亞進(jìn)行礦業(yè)投資的政府管理風(fēng)險(xiǎn),研究了相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)影響因素,得出印度尼西亞對外國礦業(yè)投資政策重心已轉(zhuǎn)移到民族資源主義。在對礦業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行模型研究時,Botin[19]認(rèn)為在大多數(shù)的礦業(yè)投資項(xiàng)目中,主要風(fēng)險(xiǎn)是資源風(fēng)險(xiǎn),比如礦石品位,礦石儲量等,并采用實(shí)物期權(quán)的方法對資源風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分析。Phongpat Sontamino[20]認(rèn)為估值風(fēng)險(xiǎn)是礦業(yè)投資項(xiàng)目的主要風(fēng)險(xiǎn),并且采用了系統(tǒng)動力學(xué)模型對煤礦項(xiàng)目的估值進(jìn)行了研究。Botin[21]認(rèn)為礦業(yè)投資的主要風(fēng)險(xiǎn)來源是對礦產(chǎn)品本身價(jià)值的評估,在分析了傳統(tǒng)蒙特卡羅模擬的不足之后,基于條件模擬的方法對礦石品位的不確定性帶來的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了量化。Blacutt[22]在使用凈現(xiàn)值法分析了礦業(yè)投資價(jià)值后,建立了投資價(jià)值模型對礦業(yè)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)、收益關(guān)系進(jìn)行分析,并提出該模型應(yīng)根據(jù)公司實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。
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2 相關(guān)定義和理論
 
2.1 礦業(yè)的定義
礦業(yè)是指從自然界獲得具有經(jīng)濟(jì)價(jià)值的礦產(chǎn)品的產(chǎn)業(yè)。從產(chǎn)業(yè)鏈看,礦業(yè)涉及冶金、煤炭、油氣、核原料、化工、建材等行業(yè),從生產(chǎn)過程看,礦業(yè)包括礦產(chǎn)資源的地質(zhì)勘探、礦廠建設(shè)、礦床開采和礦物加工過程[44]。礦業(yè)投資是指投入資金或?qū)嵨?,從而直接或間接進(jìn)行礦產(chǎn)資源開發(fā)并獲得收益的行為[44]。本文將海外礦業(yè)投資界定為投資主體以資本或者技術(shù)為手段,在境外直接或間接從事礦產(chǎn)資源勘探、開發(fā)、生產(chǎn)和銷售的行為。
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2.2 風(fēng)險(xiǎn)的定義
風(fēng)險(xiǎn)在英文中一般表示為 risk 和 hazard。Knight[6] 在 1921 年使用 risk 表述風(fēng)險(xiǎn),將其定義為可量化的不確定性。他以兩人畫紅球和黑球的例子對不確定性和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了區(qū)分,認(rèn)為兩人的出錯風(fēng)險(xiǎn)是客觀存在的,但是兩人對紅球和黑球的觀察程度可能有差異,這種差異存在的不確定性將會導(dǎo)致兩個人出錯概率的不同。本文將風(fēng)險(xiǎn)定義為可能發(fā)生的一種可量化的不確定情況造成對實(shí)際結(jié)果可能的負(fù)面影響。首先,風(fēng)險(xiǎn)是一種概率事件,包含負(fù)面事件發(fā)生的可能性和其產(chǎn)生結(jié)果的可能性。第二,風(fēng)險(xiǎn)是可以量化的,在提供充足信息的條件下,風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性和其產(chǎn)生的后果都是可以量化的。第三,風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的結(jié)果是負(fù)面的。在一些研究中,風(fēng)險(xiǎn)指代所有的變量,因此也包括了機(jī)會和隨之產(chǎn)生的正面影響。本文界定的風(fēng)險(xiǎn)僅指代負(fù)面事件的發(fā)生及其對實(shí)踐結(jié)果產(chǎn)生的負(fù)面影響。
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3 紫金礦業(yè)投資吉爾吉斯斯坦左岸金礦項(xiàng)目概述..........13
3.1 紫金礦業(yè)集團(tuán)..........13
3.1.1 紫金礦業(yè)概況.....13
3.1.2 紫金礦業(yè)海外投資現(xiàn)狀......14
3.2 紫金礦業(yè)吉爾吉斯斯坦左岸金礦項(xiàng)目....15
3.3 吉爾吉斯斯坦礦業(yè)投資環(huán)境....16
4 紫金礦業(yè)投資左岸金礦項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià).........23
4.1 左岸金礦項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)要素識別............ 23
4.2 左岸金礦項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)分析和評價(jià)指標(biāo)體系.........26
4.3 左岸金礦項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)層次結(jié)構(gòu)模型.... 27
4.3.1 層次結(jié)構(gòu)模型.....27
4.3.2 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算.....27
4.3.3 模糊綜合評價(jià).....30
4.4 左岸金礦項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果............ 32
5 紫金礦業(yè)投資左岸金礦項(xiàng)目黃金價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)測量..........33
5.1 數(shù)據(jù)選取和檢驗(yàn).......33
5.2 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(Va R)計(jì)算............ 36
5.3 結(jié)果分析......... 38
 
5 紫金礦業(yè)投資左岸金礦項(xiàng)目黃金價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)測量
 
左岸金礦項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果顯示該項(xiàng)目的第一風(fēng)險(xiǎn)來源是社會風(fēng)險(xiǎn),第二風(fēng)險(xiǎn)來源是資源風(fēng)險(xiǎn)。社會風(fēng)險(xiǎn)的主要影響因素是基礎(chǔ)設(shè)施、社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)和文化風(fēng)險(xiǎn),這些影響因素的數(shù)據(jù)較難取得并且難以進(jìn)行量化分析,同時,結(jié)合項(xiàng)目實(shí)施過程中,黃金價(jià)格發(fā)生了較為劇烈的波動,給項(xiàng)目的未來收益造成了較為巨大的影響,因此本文選擇第二風(fēng)險(xiǎn)來源資源風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行進(jìn)一步風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)上文得出的評價(jià)結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)資源風(fēng)險(xiǎn)的第一影響因素是礦產(chǎn)品的市場風(fēng)險(xiǎn)。礦產(chǎn)品的價(jià)格數(shù)據(jù)容易取得,因此本文選取紫金礦業(yè)持有左岸金礦項(xiàng)目期間的黃金現(xiàn)貨價(jià)格數(shù)據(jù)作為衡量資源風(fēng)險(xiǎn)的主要依據(jù)。上一章對該項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)的評價(jià)主要是側(cè)重于并購實(shí)施前對投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析,而本章采用了市場風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(Va R)理論,風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值理論是對持有一個資產(chǎn)期間的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測量,因此本章側(cè)重的是并購實(shí)施后的風(fēng)險(xiǎn)研究。借鑒風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值理論在銀行業(yè)中衡量資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)的作用,本章將其用于測量黃金礦產(chǎn)品價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)。
 
5.1 數(shù)據(jù)選取和檢驗(yàn)
本文采用的數(shù)據(jù)是倫敦黃金現(xiàn)貨每日收盤價(jià)格。數(shù)據(jù)區(qū)間為紫金礦業(yè)收購左岸金礦項(xiàng)目后的時期至今,即紫金礦業(yè)持有該項(xiàng)目的時間 2011/09/29 日到 2016/05/02 日,扣除非營業(yè)日,共有 1165 個數(shù)據(jù)。其中選取 2011/09/29-2015/06/30 日共 977 個數(shù)據(jù),用于構(gòu)建 GARCH-Va R 模型和確定模型的估計(jì)參數(shù),剩余 2015/06/30-2016/05/02 日的共 219 個數(shù)據(jù),用于檢驗(yàn)構(gòu)建的 GARCH-Va R 模型的有效性。數(shù)據(jù)來源是大智慧軟件。采用 Eviews8.0 軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。采用 Eviews 軟件計(jì)算得出黃金現(xiàn)貨收益率序列如下圖。從圖中可以看出 LME 黃金現(xiàn)貨收益率序列 R 的波動總體較為平穩(wěn),但是也可以經(jīng)常觀測到異常值的出現(xiàn)且次數(shù)較為頻繁,可以認(rèn)為該序列存在集聚性和爆發(fā)性,屬于隨機(jī)序列。對黃金現(xiàn)貨收益率序列進(jìn)行進(jìn)一步處理,對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行進(jìn)一步觀察。得到收益率的柱形統(tǒng)計(jì)圖。從圖中可以看出黃金現(xiàn)貨的對數(shù)收益率序列的均值(mean)是-0.000327,標(biāo)準(zhǔn)差(Std.Dev.)是 0.010671。同時從收益率序列的偏度(Skewness)-0.904481,看出收益率序列有長的左拖尾。而峰度(Kurtosis)10.48776,大于 3,表明分布突起程度大于正態(tài)分布,說明該收益率序列的分布具有 “尖峰后尾”特征。J-B 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)得出該收益率序列拒絕服從正態(tài)分布的假設(shè)。
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結(jié)論
 
本文選取紫金礦業(yè)左岸金礦項(xiàng)目為例,對項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析和評價(jià),最后提出風(fēng)險(xiǎn)防范的建議。本文的研究成果主要有四點(diǎn)。第一,從資源勘探開發(fā)現(xiàn)狀、礦業(yè)法律政策、政治環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、社會文化環(huán)境五方面分析了吉國礦業(yè)投資環(huán)境。第二,完成了對左岸金礦項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)的評價(jià)。通過對項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行識別和篩選,依照風(fēng)險(xiǎn)因素的大小、影響范圍和相互間的層級關(guān)系建立了一套風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系,并運(yùn)用層次分析法和模糊綜合評價(jià)法對數(shù)據(jù)進(jìn)行了量化,得出紫金礦業(yè)投資左岸金礦項(xiàng)目的總體風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)和各個風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評分。評價(jià)結(jié)果顯示左岸金礦項(xiàng)目在風(fēng)險(xiǎn)等級上處于較高風(fēng)險(xiǎn)等級,最大風(fēng)險(xiǎn)來源是社會風(fēng)險(xiǎn),第二風(fēng)險(xiǎn)來源是資源風(fēng)險(xiǎn)。第三,根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的結(jié)果,依據(jù)數(shù)據(jù)的可取程度和可量化程度,選取第二風(fēng)險(xiǎn)來源資源風(fēng)險(xiǎn),對其在項(xiàng)目實(shí)施期間的風(fēng)險(xiǎn)大小進(jìn)行測量。資源風(fēng)險(xiǎn)的主要影響因素是礦產(chǎn)品市場風(fēng)險(xiǎn),采用左岸金礦項(xiàng)目持有期間黃金現(xiàn)貨價(jià)格的波動對資源市場風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值進(jìn)行測量。通過建立 GARCH 模型處理黃金價(jià)格收益率的集聚性問題,得出估計(jì)參數(shù),計(jì)算出 Va R 值,并進(jìn)行了有效性檢驗(yàn)。結(jié)論顯示,在項(xiàng)目實(shí)際實(shí)施過程中,該風(fēng)險(xiǎn)仍在企業(yè)可承受的范圍內(nèi)。第四,從企業(yè)外部風(fēng)險(xiǎn)和企業(yè)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)角度,提出了紫金礦業(yè)在今后礦業(yè)投資中可采用的風(fēng)險(xiǎn)防范措施。具體的創(chuàng)新點(diǎn)體現(xiàn)在研究角度和研究方法的選取上。在研究角度方面,本文從 “一帶一路”沿線國家中選取了目前投資熱點(diǎn)區(qū)域中亞地區(qū),并且選取金礦資源豐富的吉國為代表,以紫金礦業(yè)公司為例,分析其在吉國面臨的投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究。在研究方法上,本文采用定性和定量相結(jié)合的方法,在研究中使用層次分析法和模糊綜合評價(jià)法對風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行量化分析,最后得出了項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)綜合評價(jià)。此外,Va R 模型通常運(yùn)用于測量金融業(yè)的風(fēng)險(xiǎn),本文借鑒了該方面,將其運(yùn)用到礦業(yè)投資項(xiàng)目中對礦產(chǎn)品市場價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的衡量,并采用 GARCH 模型處理序列的集聚性。本文的局限性在于建立風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系時,只能獲取公開資料,對項(xiàng)目的研究還不是很全面,因而指標(biāo)體系的建立可能不夠完善。此外,在采用專家調(diào)查法收集評價(jià)數(shù)據(jù)時,數(shù)據(jù)樣本較小,具有較大的主觀性,對風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的準(zhǔn)確性有一定的影響。“一帶一路”戰(zhàn)略下,越來越多的企業(yè)在吉爾吉斯斯坦等中亞國家進(jìn)行礦業(yè)投資。中亞國家礦產(chǎn)資源潛力巨大,且與我國資源具有明顯的互補(bǔ)優(yōu)勢,因而與我國的礦業(yè)合作前景廣闊。但是這些國家也存在經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱,政府管理效率低,法律制度不完善等問題。本文的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果和測量結(jié)果與項(xiàng)目實(shí)際情況較為吻合,表明采用的方法具有一定的可用性,未來加以完善,可以運(yùn)用到中國企業(yè)在中亞國家進(jìn)行礦業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)中,有助于中國企業(yè)正確認(rèn)識投資風(fēng)險(xiǎn)和收益,并且進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)防范。
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參考文獻(xiàn)(略)
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