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摘要：根据油田投资项目的排队优选机制，通过皮尔逊相关系数对油田投资决策指标进行量化分析，筛选高相关性的评价指标，避免同类型指标对项目排队优选结果的叠加影响，确保项目排队的合理性，提升油田投资决策的科学性。
关键词：相关性分析；油田；投资项目；排队优选
中圖分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）02-0226-02
在低油价、新常态的双重影响下，国内油田企业都面临着严峻挑战，科学、精细的投资管理是目前油田企业降本增效的关键所在。投资项目优选是企业经营管理的关键环节，直接决定了企业的战略发展方向和长期效益。如何根据不同类型投资项目的评价指标体系，以科学方式计算出项目的综合得分情况，并实现排队优选，成为投资管理部门的重要课题。
然而，在各类投资项目的评价指标里，部分指标间存在较高的相关性。这些由于存在精确相关关系或高度相关关系的指标，会使模型估计失真或难以估计准确，对项目综合得分产生了一定的偏差和影响。为合理甄别指标，剔除指标共线性的影响，需要对投资项目的各个指标进行两两相关性分析，最终得到一个可以全面、均衡地反应投资项目情况的指标体系。
1 相关性分析定义
相关性分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象，具体分析其相关性以及相关程度，是研究随机变量之间的相关性的一种常见的定量统计分析方法。相关性分析的一些常用术语如下：
（1） 线性相关：这是最简单的一种情况，两因素呈线性共同增大，或者呈线性逆向变化的情况。
（2） 曲线相关：两变量存在相关趋势，但并非线性，而是呈各种可能的曲线趋势。此时若直接进行直线相关分析，则有可能得出无相关性的结论。
（3） 正相关与负相关：正按照两变量之间的变化趋势，如果A变量增加时，B变量也增加，则称为正相关，如A变量增加时，B变量减小，则称为负相关。
（4） 完全相关：两变量的相关程度达到了合二为一的程度，当得知X变量取值时，就可以准确推算出Y变量的取值，又可分为完全正相关和完全负相关两种。
在油田投资项目指标的相关性分析中，将样本中的所有指标进行两两相关性分析，看其是否存在一定的相关性，以及正相关还是负相关，并通过相关系数研究其相关程度的大小。
2 相关系数
测量相关程度的相关系数有很多，大部分关联强度参数的取值范围在0～1之间，0代表完全不相关，1代表完全相关。对于反映定序变量或连续变量间关联程度的参数，其取值范围则在-1到1之间，绝对值代表相关程度，而符号则代表是正相关还是负相关。
此次研究采用积差相关系数，又称为Pearson（皮尔逊）相关系数，来表示其相关性的大小，当两个变量在散点图上的散点呈现直线趋势时，就可以认为两者存在简单相关趋势，也称为线性相关趋势。Pearson相关系数，也称为积差相关系数就是目前人们定量地描述线性相关程度高低的一个常用指标。
相关系数r—（皮尔逊相关系数）
︱r︱值越接近于1，相关程度越高，其绝对值可以比较不同现象相关程度的高低。
0.0<︱r︱≤0.3 微弱相关
0.3<︱r︱≤0.5 低度相关
0.5<︱r︱≤0.8 明显相关
0.8<︱r︱≤1.0 高度相关
任何一种统计方法都是有其适用条件的，对统计方法运用的好坏和正确在于针对数据是否采用了特征灵活运用正确的统计方法。在相关性分析中，我们首先要考虑的就是两个变量是否可能存在相关关系，如果得到了肯定的结论，那么才能进行下一步的定量分析。
（1） Pearson相关系数适用于大部分线性相关的情形，对于曲线相关等更为复杂的情形，积差相关系数的大小并不能代表其相关性的强弱。
（2） 样本中存在的极端值对Pearson相关系数的计算影响极大，因此要慎重考虑和处理，必要时可以将其剔除，或者进行变量间转换，以避免由一两个数值导致出现错误的结论。
（3） Pearson相关系数要求相应的变量呈双变量正态分布。双变量正态分布并非简单的要求X变量和Y变量各自服从正态分布，而是要求服从一个联合的双变量正态分布。
3 油田企业投资项目优选实际应用情况
在本次针对油田投资项目优选的研究中，首先对项目的所有经济、技术、风险类指标进行了统计，形成了投资项目指标体系，油田投资项目指标见下页表1。
通过调研，对各个指标进行相关性分析，选取某油田具有代表性的新区产能类投资项目100余个作为样本，将各个样本中的指标进行了提取，运用SPSS软件的统计分析功能，对所有指标进行了两两相关性对比分析。
以内部收益率与投资回收期为例。将每个项目样本中的内部收益率与投资回收期进行相关性分析，把内部收益率作为X轴、投资回收期作为Y轴，每个项目样本将产生一个对应的点，将所有样本的内部收益率、投资回收期点均体现于一个坐标系时，就得到了内部收益率与投资回收期的相关性分析散点图。通过对散点的离散程度分析，计算得出了每组指标的积差相关系数。
从内部收益率与投资回收期散点图上可以看出，散点聚集比较集中，计算后的相关度高（-82%）。
单位经营成本与内部收益率散点分散较广，相关度较低（-20%）。
百万吨产能投资与内部收益率散点分布较分散，相关度低（-1%）。
从投产前三年投资利润率与单位开发成本散点图上可以看出，散点分布较集中，相关度高（-74%）。
通过对指标体系中的指标进行两两相关性分析，最终汇总出相对应的指标相关性分析表，见表2。
经过相关性分析对比，可以得出以下结论：
（1） 百万吨产能投资与单位开发成本属于强相关（71%）。
（2） 投产前三年投资利润率与内部收益率存在极强相关性（88%）。
（3） 单井建产与单井可采储量存在极强相关性（94%）。
（4） 投资回收期与其余经济指标都属于强相关。
因此，通过相关性筛选，将具有高相关性的部分指标进行科学的规避，舍去了百万吨产能投资、投产前三年投资利润率、单井建产、投资回收期等指标，确保了各个指标间相对独立，为项目综合评分提供了科学的指标体系。
4 结论
在油田投资项目排队优选研究中，通过对项目排队指标的相关性分析，筛除具有高相关性的指标，确保了投资项目排队优选指标体系的合理性，从而使投资项目排队结果科学、合理，为油田企业在低油价、新常态下优化投资效益提供了重要保障。
参考文献：
[1] 谢朗.企业持续改进项目实施分析研究[J].哈尔滨工业大学，2007.
[2] 李四化.服务补救与顾客后续行为意向关系研究[J].辽宁大学，2009.
关键词：相关性分析；油田；投资项目；排队优选
中圖分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）02-0226-02
在低油价、新常态的双重影响下，国内油田企业都面临着严峻挑战，科学、精细的投资管理是目前油田企业降本增效的关键所在。投资项目优选是企业经营管理的关键环节，直接决定了企业的战略发展方向和长期效益。如何根据不同类型投资项目的评价指标体系，以科学方式计算出项目的综合得分情况，并实现排队优选，成为投资管理部门的重要课题。
然而，在各类投资项目的评价指标里，部分指标间存在较高的相关性。这些由于存在精确相关关系或高度相关关系的指标，会使模型估计失真或难以估计准确，对项目综合得分产生了一定的偏差和影响。为合理甄别指标，剔除指标共线性的影响，需要对投资项目的各个指标进行两两相关性分析，最终得到一个可以全面、均衡地反应投资项目情况的指标体系。
1 相关性分析定义
相关性分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象，具体分析其相关性以及相关程度，是研究随机变量之间的相关性的一种常见的定量统计分析方法。相关性分析的一些常用术语如下：
（1） 线性相关：这是最简单的一种情况，两因素呈线性共同增大，或者呈线性逆向变化的情况。
（2） 曲线相关：两变量存在相关趋势，但并非线性，而是呈各种可能的曲线趋势。此时若直接进行直线相关分析，则有可能得出无相关性的结论。
（3） 正相关与负相关：正按照两变量之间的变化趋势，如果A变量增加时，B变量也增加，则称为正相关，如A变量增加时，B变量减小，则称为负相关。
（4） 完全相关：两变量的相关程度达到了合二为一的程度，当得知X变量取值时，就可以准确推算出Y变量的取值，又可分为完全正相关和完全负相关两种。
在油田投资项目指标的相关性分析中，将样本中的所有指标进行两两相关性分析，看其是否存在一定的相关性，以及正相关还是负相关，并通过相关系数研究其相关程度的大小。
2 相关系数
测量相关程度的相关系数有很多，大部分关联强度参数的取值范围在0～1之间，0代表完全不相关，1代表完全相关。对于反映定序变量或连续变量间关联程度的参数，其取值范围则在-1到1之间，绝对值代表相关程度，而符号则代表是正相关还是负相关。
此次研究采用积差相关系数，又称为Pearson（皮尔逊）相关系数，来表示其相关性的大小，当两个变量在散点图上的散点呈现直线趋势时，就可以认为两者存在简单相关趋势，也称为线性相关趋势。Pearson相关系数，也称为积差相关系数就是目前人们定量地描述线性相关程度高低的一个常用指标。
相关系数r—（皮尔逊相关系数）
︱r︱值越接近于1，相关程度越高，其绝对值可以比较不同现象相关程度的高低。
0.0<︱r︱≤0.3 微弱相关
0.3<︱r︱≤0.5 低度相关
0.5<︱r︱≤0.8 明显相关
0.8<︱r︱≤1.0 高度相关
任何一种统计方法都是有其适用条件的，对统计方法运用的好坏和正确在于针对数据是否采用了特征灵活运用正确的统计方法。在相关性分析中，我们首先要考虑的就是两个变量是否可能存在相关关系，如果得到了肯定的结论，那么才能进行下一步的定量分析。
（1） Pearson相关系数适用于大部分线性相关的情形，对于曲线相关等更为复杂的情形，积差相关系数的大小并不能代表其相关性的强弱。
（2） 样本中存在的极端值对Pearson相关系数的计算影响极大，因此要慎重考虑和处理，必要时可以将其剔除，或者进行变量间转换，以避免由一两个数值导致出现错误的结论。
（3） Pearson相关系数要求相应的变量呈双变量正态分布。双变量正态分布并非简单的要求X变量和Y变量各自服从正态分布，而是要求服从一个联合的双变量正态分布。
3 油田企业投资项目优选实际应用情况
在本次针对油田投资项目优选的研究中，首先对项目的所有经济、技术、风险类指标进行了统计，形成了投资项目指标体系，油田投资项目指标见下页表1。
通过调研，对各个指标进行相关性分析，选取某油田具有代表性的新区产能类投资项目100余个作为样本，将各个样本中的指标进行了提取，运用SPSS软件的统计分析功能，对所有指标进行了两两相关性对比分析。
以内部收益率与投资回收期为例。将每个项目样本中的内部收益率与投资回收期进行相关性分析，把内部收益率作为X轴、投资回收期作为Y轴，每个项目样本将产生一个对应的点，将所有样本的内部收益率、投资回收期点均体现于一个坐标系时，就得到了内部收益率与投资回收期的相关性分析散点图。通过对散点的离散程度分析，计算得出了每组指标的积差相关系数。
从内部收益率与投资回收期散点图上可以看出，散点聚集比较集中，计算后的相关度高（-82%）。
单位经营成本与内部收益率散点分散较广，相关度较低（-20%）。
百万吨产能投资与内部收益率散点分布较分散，相关度低（-1%）。
从投产前三年投资利润率与单位开发成本散点图上可以看出，散点分布较集中，相关度高（-74%）。
通过对指标体系中的指标进行两两相关性分析，最终汇总出相对应的指标相关性分析表，见表2。
经过相关性分析对比，可以得出以下结论：
（1） 百万吨产能投资与单位开发成本属于强相关（71%）。
（2） 投产前三年投资利润率与内部收益率存在极强相关性（88%）。
（3） 单井建产与单井可采储量存在极强相关性（94%）。
（4） 投资回收期与其余经济指标都属于强相关。
因此，通过相关性筛选，将具有高相关性的部分指标进行科学的规避，舍去了百万吨产能投资、投产前三年投资利润率、单井建产、投资回收期等指标，确保了各个指标间相对独立，为项目综合评分提供了科学的指标体系。
4 结论
在油田投资项目排队优选研究中，通过对项目排队指标的相关性分析，筛除具有高相关性的指标，确保了投资项目排队优选指标体系的合理性，从而使投资项目排队结果科学、合理，为油田企业在低油价、新常态下优化投资效益提供了重要保障。
参考文献：
[1] 谢朗.企业持续改进项目实施分析研究[J].哈尔滨工业大学，2007.
[2] 李四化.服务补救与顾客后续行为意向关系研究[J].辽宁大学，2009.