该案例由Steve Hoye提供。Steve是一个在石油自然气行业拥有23年经历的独立商业参谋，他专门从事石油自然气行业的蒙特卡罗模仿。1980年取得Purdue大学的迷信学士学位之后，作为一名地球物理学者，他先后在休斯顿、丹佛和得克萨斯的米德兰为Texaco公司任务，直到1997年他取得丹佛大学的MBA学位。从那当前，他便开端在Texaco公司扮演指导者角色，他是中部大陆BU技术组指导者，还是Texaco公司二叠纪盆地业务单位资产小组的经理，直到2002年开端他的征询业务。
石油和自然气行业是一个很好的检验和讨论风险剖析技术的中央。我们讨论的根本商业模型触及土地权、地质数据、钻井（效劳及硬件）和专家方面的投资，作为报答我们将取得一条石油或自然气消费线并卖出石油和自然气以赚取利润。该模型被多样的、突出的风险要素所包围，这些要素决议了项目的成功概率，包括：
干井风险。由于在打入的地质岩层中没有找就任何石油和自然气，投资于钻井的美元就没有任何收益。
钻井风险。高钻井本钱常常会毁坏项目的盈利才能。虽然公司养精蓄锐去准确地估量，但是不可预测的地质和机械方面的困难能够形成实践本钱的宏大变化。
消费风险。纵使经过钻井发现了储油层和储气层，对油气规模和可恢复性的点估量发作错误的能够性也是很大的。
价钱风险。石油自然气行业具有周期性，在许多严重政治事情中，产品价钱会发作不可预期的变化，如中东和平、欧佩克卡特尔的过量消费和欺诈、供应中缀、大炼油厂着火、工人罢工，或许大产油国的政治骚动（例如2002年的委内瑞拉）以及世界需求的变化。
政治风险。世界上少量的油气储藏都被不波动的政府控制着。在这些国度有投资项目的企业承当宏大的风险，由于当应该依照合同分享支出时，与企业签署合同的政府或指导人能够已不再掌权。在许多有记载的案例中，公司在土地、工厂和配备方面的投资被中央政府复杂国有化，没有留给公司任何支出或许只留给他们所建造的设备和设备以赚取支出。
油气行业总的来说是高度资本密集型的，通常其风险不只仅是利息。在以试图保证股票价值的方式分配资本预算时，业务单位和整个企业都在拿他们估量精确这些风险的才能做赌注。为了强调行业风险管理的重要性，许多大型石油公司受权初级公司专家小组对大型项目中一切业务单位的风险评价停止检阅复查。这些评审试图确保不同部门和分区之间风险评价的真实性，由于部门和分区总是在竞争资本的时分试图使公司指导层觉得他们的投资组合很有吸引力。
蒙特卡罗模仿是评价一个具有多样复杂风险要素模型的优先选择办法。由于这些风险要素内在的复杂性以及他们互相作用，确定的处理方案不太理想，点估量用途也很局限，甚至能够发生误导。比拟之下，蒙特卡罗模仿是在这些状况下停止经济评价的理想办法。某一范畴的专家可以独自量化和阐明与他们专业范畴相关的项目风险，而不用去详细阐明这些风险对整个项目的经济影响。对每个受委托专家来说，整合了分散风险假定的现金流模型构建和剖析起来绝对较直截了当。最重要的是，由此发生的预测并不是复杂的某油气勘探的概率单点估量。相反，它们为管理层提供了一系列能够后果以及相应的概率。最好的是，蒙特卡罗模仿提供了投资后果对模型中关键假定的敏感度估量，这使得他们可以将资金和人力集中在关键要素上，而这些要素将决议他们能否可以完成商业方案中指定的财务目的。归根结底，蒙特卡罗模仿是一个降低风险而进步利润的项目管理工具。
在本案例剖析中，我们将研讨一个石油钻井勘探的实例。并将许多前述风险思索在内。由于模型是假定出来的，我们运用的普通参数与在美国成熟的盛产石油的盆地（例如，西得克萨斯的二叠纪盆地）钻探时的参数坚持分歧，并且这些参数运用风险要素及其支出收入表示。这个模型更像是一种根本框架和办法而不是对某次钻井勘探的评价。它的价值在于阐明了一种办法，即应用蒙特卡罗模仿量化石油勘探中重要的风险假定，以及剖析其对项目预测概率的影响。此处描绘的技术可以推行到其他不同类型的油气勘探。
现金流模型
#p#分页标题#e#这个模型用来创立，提供了一切所需的蒙特卡罗模仿工具，这些工具是Excel中易用的、综合性的附加组件。应用特定地质岩层和盆地的干井风险系数，该模型将钻探后果模仿为干井或许油井。无论该井是干井还是油井，钻探、地震和土地租用本钱都会存在。假如该井是油井，依据假定的油价和随工夫递加的产油率，支出流就被计算出来。一些费用将被扣除，即领取土地一切者的专利费，产油进程中的运转本钱以及州政府对石油消费征收的解散税。最初，这些净现金流依照公司资本加权本钱（WACC）停止折现并相加失掉项目的净现值（NPV）。如今我们愈加详细讨论每个模型局部。
干井风险
关于在钻井中找不就任何油气的风险，企业普通都有专有的方案来量化。总的来说，必需满足四个独立的根本条件才干使钻头找到油气资源：
（1）必需存在油气。
（2）岩层中必需构成一个容器以贮存这些油气。
（3）必需有一层不可浸透的密封层来固定容器中的油气以为数亿中文用户免费提供海量、全面、及时的百科信息，并通过全新的维基平台不断改善用户对信息的创作、获取和共享方式。避免其迁移到其他中央。
（4）必需存在一种构造或闭包以使油气集中在钻头穿透的中央。
由于这四个条件互相独立且每个条件都必需成立才干使钻头钻探到油气（防止干井），一个产油井的概率定义为：
图1.1显示了名为&ldquo干钻孔风险&rdquo模型的一局部，还有每个要素的蒙特卡罗假定概率散布。一个项目团队常常会将每个要素描绘为一个单点估量，有时分我们也运用其他办法来量化这些风险。最无效的办法是勘探队将地质学、地球物理学和工程学要素展现给在某一范畴具有丰厚经历的专家同行。然后这些同行专家对风险要素停止检定评级。所发生的风险要素散布经常表现出近似正态散布，并且带有较强的中心倾向和对称的双尾。这种办法是经得起蒙特卡罗模仿考验的。它突出了那些对其将带来的风险达成普遍共识的要素，将风险最大的要素摆在桌面上并停止研讨和特别处置。
图1.1 干钻孔风险（局部）
模型中有关干井风险的假定反响了风险绝对较低的概略。图1.1（黑色暗影区域）中四个风险要素假定的每一个都被描绘为正态散布变量，每个散布的均值和规范差在假定区域的右侧。这些正态散布的范围都被限制并截断在最小值和最大值之间的区域，任何在此区间之外的模仿实验随机抽样都被疏忽并以为是不理想的。
如前所述，模型中消费井净成功概率区域等于前述四个风险要素的积。在模仿中的每次实验或循环中，四个风险要素都从它们各自的正态散布中被随机抽样。最初，在蒙特卡罗模仿的每次循环停止时，标签为消费井的区域发生一个介于0和1之间的随机数字以决议那个模仿是发现了石油还是只是干井。假如随机数字小于消费井净成功概率，那么他就是产油井并显示数字1。相反地，假如随机数字大于消费井净成功概率，所模仿的井就是一个干井并显示0。
消费风险
一个多年油流可以用初始采油率（用每天多少桶油来权衡，BOPD）和采油率的下降来描绘，由于自然油藏和体积逐年增加。油藏工程师可以用许少数学模型来描绘消费下降，最好选择那些与地质学最婚配的模型来描绘油藏。我们假定的油流消费用以下两个参数描绘：
1．IP。从钻井大多数人都曾因不佳的交通状况而迟过到、叫过苦。经济的快速发展带动的是社会各方面的全面提升，但在此过程中，交通的发展却没跟得上前进的步幅，各类交通难题让交管部门伤透脑筋，如何利用AI来解决相关难题已成当务之急。测得的初始采油率。
2．递加率。这是一个指数递加消费率，它描绘从年终到年末的年消费增加。我们模型中用BOPD表示的消费率计算公式为：
年消费石油桶数近似为：
在蒙特卡罗模仿中，我们的模型将IPs描绘为均值441BOPD，规范差为165BOPD的对数正态散布。递加率为介于15%~28%的平均散布。为了给我们假定模型添加一些乐趣和理想性，我们在消费模型中添加一个附加限制以模仿一个在特定油藏能够发作的状况，且该油藏中高IPs意味着高消费递加率。这个限制条件就是在每次模仿实验中从各自散布中随机抽出的IP和递加率之间添加一个相关系数0.6。
模型的消费和运转费用局部显示在图1.12中。虽然只显示了前三年的数据，但是模型阐明了25年的消费。但是，当消费下降到经济边界时，那一年以及随后的每年费用都归零，即完毕该油井的消费寿命。如图1.12所示，IP发生在第0年的年末，并在第1年末除以整个第一年的产值。
图1.2 消费和运转费用（局部）
支出局部
模型支出从字面上讲就是来自之前计算出的石油销售。我们的模型中还是用两个假定来描绘勘探风险：
1．价钱。过来10年中，油价从1998年的$13.63/桶涨到2000年的$30/桶。为了与这些数据坚持分歧，我们的模型假定油价听从均值为$20.14/桶，规范差为$4.43/桶的正态散布。
2．净支出利益。石油企业必需从矿产利益持有者那里购置租借权。在领取现金以在特定时期内坚持采矿和消费权益的同时，承租者普通也会保存一定百分比的石油消费支出作为租用费。消费企业在领取了一切租用费后保存上去的那局部百分比就是净支出利益（NRI）。我们的模型描绘了一个典型的西得克萨斯的状况并假定NRI听从均值为75%、规范差为2%的正态散布。
图1.12也显示了模型中的支出局部，正好位于消费流的下方。
运转费用局部
在支出局部上面是运转费用局部，它包括两个假定：
1．运转本钱。企业必需为消费进程中的人力和硬件设备领取费用。这些费用经常用每桶多少美元来表示。合理的西得克萨斯本钱将是$4.8/桶，规范差为$0.60/桶。
2．解散税。州政府对出产的油气征收的该项税收假定为固定值，即支出的6%。
销售总额减去运转费用就失掉净销售额，如图1.2所示。
第0年的费用 图1.3显示了第0年的费用，这一费用假定发生在从井中采油（有支出）之前。这些费用包括：
1．钻探本钱。如前所述，由于地质、工程和机械方面的不确定性，这些本钱能够猛烈变化。我们使钻探本钱散布偏斜也是合理的，由于这解释了包括高钻探本钱的多数井口的高端尾部，而高本钱是由于机械毛病和不可预见的地质条件或突发事情惹起的。因而，我们的散布假定为对数散布，均值为$1200000、规范差为$200000。
2．完井本钱。假如确定油藏中存在石油（我们没有钻探到干井），工程师必需为以最优的可继续速率开采石油做预备（机械上和化学上的）。对这个特定油井，我们假定工程师以为该本钱听从均值$287000、规范差为$30000的正态散布。
3．专业总开支。该项目团队每年在薪水和津贴上的本钱为$320000，并且我们以为他们破费的工夫最契合三角散布，其工夫耗费的最大似然比为50%，最小值为40%，最大值为65%。
4．地震和租借本钱。为开发这个方案，我们的团队需求购置地震数据以选择最佳井口地位，以及购置在井口左近的很多土地上停止钻探的权益。由于该井不是基于这些地震数据和土地的独一井口，所以这些本钱是被分配到项目中所方案的一切井口。图1.4中显示了不确定假定，其中包括租借的英亩数，并且我们假定它听从均值12000英亩，规范差1000英亩的正态散布。参与本钱分配的总井口数假定为听从10~30的平均散布。我们假定失掉地震数据的面积听从均值为50平方英里、规范差为7平方英里的正态散布。这些本钱显示在图1.3的最初两行。
净现值局部
模型的最初一局部将第0年开端的各年支出和收入相加，并依照资本加权本钱（WACC&mdash&mdash在该模型中我们假定为9%）停止折现，再将各年折现值相加计算出该项目的NPV预测值。此外，计算NPV/I，当企业在无限资本预算下确定该项目能否契合其他投资时机时，该值可以用来作为资产组合决策中的临界值和排名机制。
蒙特卡罗模仿后果
#p#分页标题#e#预定假定后，当我们估量模仿运转的后果时，定义和比照项目价值的单点估量是很有用的，而项目价值是应用模型假定的均值或最大似然值计算出来的。项目的希冀价值定义为：
其中：Pproducting Well=产油井的概率，PDryHole=干井的概率=(1- Pproducting Well)。应用模型中的均值或最大似然值失掉的项目希冀NPV为$1250000，这能够是企业资产组合中很有吸引力的预期。
比照而言，我们如今可以检验这一系列后果及其发作概率。模仿中停止了8450次实验（经过精度控制确定实验次数）来预测NPV，失掉95%的相信区间为均值±$50000。图1.5是NPV后果的频率散布图。该散布很分明是双峰的，其中图右边较大的NPV尖峰代表干井的后果。更小更宽的峰态朝向高NPV值的方向，它代表了与产油井有关的正NPV值，其范围也更广。
在图1.5中，一切的负NPV值都在NPV=0直线（淡色暗影）的左侧，而正NPV值在该线右侧，呈现正的后果（持平或更好）的概率显示为69.33%。我们感兴味的是，呈现负后果的概率不只包括所显示的干井的局部，而且还包括一小局部分明的产油井局部，这局部也会使公司盈余。从这些信息我们可以得出结论，该项目的NPV为负的概率是30.67%。
对这种项目而言，仅仅防止呈现负NPV值显示是不够好的。一个项目必需向股东提供高于资本本钱的报答，进一步说，与公司拥有的其他投资时机相比，该项目必需具有竞争力。假如我们假定的公司年度预算的最低预期报答率NPV/I大于25%，那么我们将检验我们的模仿项目后果能否超越该最低预期报答率。
图1.6显示了NPV/I的预测后果散布。在-100%出的大峰态异样表示了干井的状况，实践上这里的NPV值是第0年本钱的正数，使得NPV/I等于-1。由图中可以看进项目NPV值大于25%的概率是64%。在风险-敏感度体系中，这个后果意味着项目NPV低于公司最低预期报答率的概率大于1/3&mdash&mdash的确风险较大。
最初，我们还可以研讨项目后果对风险和假定的敏感度。图1.7显示了项目NPV值对模型中所做假定的敏理性剖析。这幅图显示了前10位模型假定与NPV预测的相关系数，并按降序陈列。
此时，项目经理就可以将资源集中到对项目概率有影响的要素上。有图1.7中的信息，我们可以假定该项目中最大的几个风险，并按重要性陈列：
图1.7 敏理性剖析
初始采油率（IP）。油井的初始采油率对项目价值具有推进作用，对该比率预测的不确定性招致了项目预测后果的最大动摇。因而，我们可以让我们的油藏团队和消费工程师进一步研讨该区域相似油藏的消费IP值，或可以尝试以钻探或完井技术、地质要素和地球物理数据为根底，对数据停止分层抽样以进一步改善IP预测。
油藏风险。该假定影响一个井口是干井还是产油井，因而说它是一个次要的推进要素就不会感到奇异。对地下岩石数据的剖析缺乏会招致公司宣布一个具有开采潜力的井口为干井，项目团队可以经过很多办法调查出这种事情发作的概率。
油价（第一年）和钻探本钱。这两项在对NPV的影响成效上有着亲密的关系。对价钱不确定性的最益处理办法是确定一个规范预测价钱以便公司将一切项目停止比拟。钻探本钱可以经过流程最小化，这样可以得出小预测本钱与实践本钱之间的差距。企业可以找出其他企业在牢靠的低本钱钻探项目中的记载。
递加率。细心的读者会发现递加率和项目NPV之间存在正相关关系。乍一看觉得有点出人意料，由于我们通常会以为较高的递加率会降低石油销售量从而影响项目支出。但是，回想我们在模型假定中将高IPs值与高递加率互相关联，这直接阐明了IP对项目NPV的作用：虽然递加率较高，但是IP对项目价值的正面影响超越了由油藏疾速递加带来的产量损失。我们必需付出双倍的努力去更好预测模型中的IP。
结论
#p#分页标题#e#在很不确定的复杂条件下对油气勘探停止评价时，假如对项目后果的单点估量简直有效，那么蒙特卡罗模仿可以作为一项理想的工具。该技术为一个多学科任务团队中的每个成员都提供了一套直接而无效的办法，用于量化和阐明每个团队成员以为对钻探项目具有影响的风险要素。此外，蒙特卡罗模仿还为管理层和团队指导者提供了比项目NPV预测更有价值的东西：它提供了整个一系列项目后果的概率散布，这时决策者可以探究任何与该项目价值有关的其他状况。这些状况能够包括收支相抵的概率，即能够毁坏项目团队信誉从而未来不能取得资本的项目后果，或许十分成功的项目后果。最初，油气勘探的蒙特卡罗模仿为经理们和团队指导者们提供了关键的信息，即哪些风险要素和假定对项目后果概率的进步起促进作用，他们失掉一切这些重要的反应之后就会将人力和财力集中在对项目正面影响最大的这些风险假定下面，这样可以进步它们的效率并添加利润。
企业海
