導(dǎo)語(yǔ)：項(xiàng)目投資財(cái)務(wù)分析論文一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

企業(yè)投資是指企業(yè)把資金直接或間接投放于一定對(duì)象，以期最大化獲取企業(yè)合法利益的一種再生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，例如企業(yè)投資建設(shè)新能源項(xiàng)目、引進(jìn)新技術(shù)及新設(shè)備、開拓市場(chǎng)等[1,2]。在企業(yè)進(jìn)行項(xiàng)目投資決策的過程中，用財(cái)務(wù)分析的方法判斷項(xiàng)目的盈利及生存能力，將促進(jìn)企業(yè)投資的科學(xué)化及合理化，一定程度上減小投資風(fēng)險(xiǎn)。近年來(lái)，風(fēng)電等新能源發(fā)展迅速，眾多企業(yè)投資新能源領(lǐng)域，筆者結(jié)合自己的工作實(shí)際，對(duì)企業(yè)投資新能源項(xiàng)目提出幾點(diǎn)建議，供投資和決策部門參考。

1重視已設(shè)計(jì)電站資料的整理總結(jié)，為項(xiàng)目投資提供參考

在項(xiàng)目投資前期論證階段，能夠迅速大致判斷項(xiàng)目未來(lái)的盈利情況至關(guān)重要。選擇有前景、生存能力強(qiáng)、未來(lái)效益可觀的項(xiàng)目，是項(xiàng)目投資成功的第一步。整理已設(shè)計(jì)電站的相關(guān)資料，在前期篩選項(xiàng)目時(shí)，可參考同地區(qū)、相近規(guī)模電站的投資、年利用小時(shí)數(shù)、資本金財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率等情況，對(duì)待篩選項(xiàng)目進(jìn)行快速判斷，可提高篩選項(xiàng)目的效率。筆者結(jié)合工作實(shí)踐，整理了部分風(fēng)電項(xiàng)目的資料，見表1。

2運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，進(jìn)行預(yù)測(cè)與控制

基于統(tǒng)計(jì)好的電站資料，可采用回歸分析等數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，進(jìn)行預(yù)測(cè)與控制。在項(xiàng)目前期篩選階段，項(xiàng)目無(wú)準(zhǔn)確投資及電量，又需要項(xiàng)目考察人員快速大致判斷項(xiàng)目財(cái)務(wù)上是否可行，是否需要繼續(xù)跟蹤此項(xiàng)目時(shí)，參考類似規(guī)模、類似地區(qū)的已設(shè)計(jì)電站資料，采用回歸分析等數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法預(yù)測(cè)項(xiàng)目未來(lái)收益情況，是一種有效的方法。結(jié)合工作實(shí)踐，判斷項(xiàng)目未來(lái)財(cái)務(wù)收益好壞的主要指標(biāo)有資本金財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率、投資回收期等，影響電站財(cái)務(wù)收益的主要因素是投資、電量與電價(jià)。單位電度靜態(tài)投資是指項(xiàng)目的靜態(tài)投資與設(shè)計(jì)電量的比值，該指標(biāo)同時(shí)反映了投資與電量?jī)蓚€(gè)因素。因此，本文基于表1中統(tǒng)計(jì)的風(fēng)電場(chǎng)資料，采用回歸分析的方法，求出因變量項(xiàng)目資本金財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率與兩個(gè)自變量單位電度靜態(tài)投資、電價(jià)之間的多元線性回歸方程，可對(duì)待篩選項(xiàng)目進(jìn)行初步判斷。在做回歸分析前，先剔除一些會(huì)影響回歸方程準(zhǔn)確率的數(shù)據(jù)，例如去除含送出工程，享受補(bǔ)貼電價(jià)的項(xiàng)目；去除財(cái)務(wù)測(cè)算時(shí)考慮CDM收益的項(xiàng)目；去除財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)中采用了特殊操作的項(xiàng)目。表1中共有74個(gè)風(fēng)電項(xiàng)目的數(shù)據(jù)，去除上述數(shù)據(jù)后，剩余66個(gè)風(fēng)電項(xiàng)目，對(duì)這66個(gè)風(fēng)電項(xiàng)目利用excel的數(shù)據(jù)分析功能進(jìn)行回歸分析。數(shù)據(jù)分析是excel提供的解決特殊問題的分析工具[3-5]。利用excel的數(shù)據(jù)分析工具庫(kù)對(duì)66個(gè)風(fēng)電項(xiàng)目資料進(jìn)行回歸分析的結(jié)果如圖1所示。根據(jù)分析結(jié)果，多元線性回歸方程如下：資本金財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率(%)=-8.750329×單位電度靜態(tài)投資+64.967747×上網(wǎng)電價(jià)+8.090885公式（1）從圖1可以看出，因變量資本金財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率與兩個(gè)自變量單位電度靜態(tài)投資及上網(wǎng)電價(jià)的相關(guān)系數(shù)（MultipleR）為0.95，說(shuō)明因變量與兩個(gè)自變量的相關(guān)性很高，從兩個(gè)自變量的系數(shù)（Coefficients）分別為-8.750329和64.967747可以看出，資本金財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率與該兩個(gè)自變量分別呈負(fù)相關(guān)和正相關(guān)。為了檢驗(yàn)多元線性回歸方程的準(zhǔn)確度，計(jì)算殘差，結(jié)果見表2。從殘差分析結(jié)果可以看出，利用公式(1)預(yù)測(cè)的66個(gè)風(fēng)電項(xiàng)目的資本金財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率與實(shí)際值的誤差絕對(duì)值在0.05%~2.51%之間，平均誤差為0.72%，誤差較小，公式（1）準(zhǔn)確度較高，可用于投資決策實(shí)踐。隨著樣本數(shù)據(jù)的增加，多元線性回歸方程的準(zhǔn)確率會(huì)進(jìn)一步提高。隨著風(fēng)力發(fā)電技術(shù)日臻成熟，風(fēng)力發(fā)電設(shè)備價(jià)格降低，國(guó)家適當(dāng)調(diào)整了陸上風(fēng)電標(biāo)桿上網(wǎng)電價(jià)（發(fā)改價(jià)格[2014]3008號(hào)），將第I類、II類和III類資源區(qū)風(fēng)電標(biāo)桿上網(wǎng)電價(jià)每千瓦時(shí)降低2分錢，第IV類資源區(qū)風(fēng)電標(biāo)桿上網(wǎng)電價(jià)維持現(xiàn)行每千瓦時(shí)0.61元不變。該規(guī)定適用于2015年1月1日以后核準(zhǔn)的陸上風(fēng)電項(xiàng)目，以及2015年1月1日前核準(zhǔn)但于2016年1月1日以后投運(yùn)的陸上風(fēng)電項(xiàng)目。目前新電價(jià)政策剛開始實(shí)行，尚未搜集到執(zhí)行新電價(jià)的風(fēng)電項(xiàng)目資料，本文旨在起到拋磚引玉的作用，不管標(biāo)桿上網(wǎng)電價(jià)如何變化，資本金財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率與單位電度靜態(tài)投資及上網(wǎng)電價(jià)密切相關(guān)的規(guī)律不會(huì)發(fā)生變化，后期隨著執(zhí)行新電價(jià)項(xiàng)目資料的積累，補(bǔ)充新的樣本數(shù)據(jù)，可使多元線性回歸方程的準(zhǔn)確率進(jìn)一步提高。10208.557.640.914213.4514.21-0.766411.7310.800.932112.7912.720.074315.4715.340.136513.2113.68-0.47228.346.941.404410.129.740.38669.9810.62-0.64在得出多元線性回歸方程后，在企業(yè)投資決策初期即篩選項(xiàng)目階段，可根據(jù)項(xiàng)目估算的單位電度靜態(tài)投資和上網(wǎng)電價(jià)初步估算項(xiàng)目的資本金財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率。例如當(dāng)項(xiàng)目單位電度靜態(tài)投資和上網(wǎng)電價(jià)分別為4.2元/kW•h和0.61元/kW•h時(shí)，可根據(jù)公式（1）預(yù)測(cè)得出項(xiàng)目的資本金財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率為10.97%。另外，還可利用多元線性回歸方程進(jìn)行投資控制，例如，在某地區(qū)投資風(fēng)電項(xiàng)目時(shí)，電價(jià)及該地區(qū)的風(fēng)資源情況是已知的，裝機(jī)49.5MW，電價(jià)0.61元/kW•h，年利用小時(shí)數(shù)1900h左右，若資本金財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率想控制在9%至10%之間，則靜態(tài)投資需控制在41600萬(wàn)元~40500萬(wàn)元之間。

3在投資決策中，綜合考慮貸款償還方式等因素

在項(xiàng)目投資決策中，可通過財(cái)務(wù)分析選擇較有利的還款方式（等額本金利息照付或者等本息還款方式），減少投資成本。另外，推遲貸款的額度及年限，也能一定程度提高項(xiàng)目的財(cái)務(wù)效益。投資者可根據(jù)項(xiàng)目的具體情況、投資者的偏好及與銀行溝通的結(jié)果，綜合選擇較有利的還款方式。

4結(jié)語(yǔ)

企業(yè)投資項(xiàng)目存在一定財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，例如不能獲得預(yù)期收益，投資無(wú)法按期回收等。很多企業(yè)在投資決策階段，由于缺乏系統(tǒng)的分析和研究，決策所依據(jù)的經(jīng)濟(jì)信息不全面、不真實(shí)等原因，使得投資決策失誤頻繁發(fā)生。為減少投資風(fēng)險(xiǎn)，在項(xiàng)目投資決策階段，基于累積的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，運(yùn)用財(cái)務(wù)分析的方法預(yù)測(cè)評(píng)估項(xiàng)目未來(lái)的收益情況是種很有效的方法。重視對(duì)已完成項(xiàng)目資料的整理總結(jié)，并運(yùn)用回歸分析等數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，借助excel中的數(shù)據(jù)分析工具，挖掘財(cái)務(wù)效益指標(biāo)與影響因素之間的相關(guān)關(guān)系，為項(xiàng)目的效益預(yù)測(cè)和投資控制提供了有效的途徑。筆者結(jié)合工作實(shí)踐，整理了部分風(fēng)電項(xiàng)目資料，通過回歸分析，建立了多元線性回歸方程，變量之間的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.95，相關(guān)性很高，殘差分析結(jié)果表明，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的平均誤差為0.72%，所建立的模型準(zhǔn)確度較高，可以應(yīng)用到風(fēng)電項(xiàng)目效益預(yù)測(cè)及投資控制實(shí)踐中去。隨著樣本數(shù)據(jù)的增多，多元線性回歸方程的準(zhǔn)確度會(huì)進(jìn)一步增強(qiáng)。建議日后不斷補(bǔ)充新的樣本數(shù)據(jù)，使回歸方程的準(zhǔn)確度進(jìn)一步提高。在投資決策階段，通過選擇有利的還款方式、推遲貸款額度及年限等方法，可在一定程度上降低投資成本。綜上，本文結(jié)合工程實(shí)踐，提出了進(jìn)一步完善企業(yè)新能源項(xiàng)目投資決策的思考及建議：一是重視已完成新能源項(xiàng)目資料的整理總結(jié)，為項(xiàng)目投資提供參考；二是運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，進(jìn)行項(xiàng)目效益預(yù)測(cè)和投資控制；三是綜合考慮貸款償還方式等因素，有效降低投資成本，以期能為企業(yè)投資決策提供有益參考。

作者:楊婷張娉單位:中國(guó)電建集團(tuán)西北勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院有限公司