援外工程项目风险定量评估方法研究
发布时间:2020-11-06 02:13
本文在系统总结现有成果的基础上,从援外工程业主的角度,对工程项目的风险评估方法进行研究。研究过程中突出考虑援外的特殊性,建立了定性与定量相结合的风险评估数学模型,进一步完善工程风险管理的理论研究。 本文对援外工程的特点、实施程序、计价模式进行分析。在此基础上,从工程实际出发,系统分析了援外工程项目风险的分类、特性、测度指标和影响因素。 本文在分析援外工程项目承包方式及其发展方向(EPC模式)的基础上,采用基于“差异驱动”原理的赋权法中熵值法确定客观权重,基于“功能驱动”原理的赋权法的主观权重法确定主观权重,最后用综合集成赋权法将这两大类赋权法结合起来,建立了基于综合赋权方法的援外工程项目承包方式风险评估模型。最后,通过实例计算,验证了方法的正确性与适用性。 本文介绍援外工程项目概算编制办法、价格组成和计算方法的基础上,分析了影响造价风险的影响因素。从工程造价指数的历史统计数据入手,对工程造价的影响因素加以定性与定量相结合的分析。在此基础上,考虑造价预测系统的复杂性及非线性特征,分别采用灰色预测、时间序列回归和三次指数平滑方法,建立了造价趋势的预测方法,最后采用标准差法进行权重分配建立组合预测模型对造价风险进行预测。预测结果通过误差检验,表明该预测模型能够用于实际工作。在此基础上,研究造价风险的监测预警体系,建立了预警体系指标和预警模型。并通过实例进行计算分析。 本文在分析工期风险因素的基础上,将BANT网络技术与风险分析理论相结合,对工期风险进行评估。尝试建立基于BANT-GERT网络的援外项目工期风险评估模型。 本文对所做的工作进行总结,指出了研究中的不足。
【学位单位】:天津大学
【学位级别】:博士
【学位年份】:2004
【中图分类】:F407.9
【部分图文】:
第五章 基于 BANT-GERT 网络的工期风险评估1]之间,把各预警指标的预警线的预警系数定为 0,把各指标历史最高/最或经专家确定该地区可能导致最大费用风险的预警系数定为 1。不同项目,灯的界限位可能不尽相同,但确定的思路是一致的。对于各项指标,首先应一个标准值,即正常值,如费用超支 10%,也视为正常值。不同指标确定标方法不同,其次是区域的边界值及预警范围也可以根据项目的不同而得以调本系统可以通过计算机来实现,每月将财务数据输入计算机。结果输出耍采观的形式,如雷达图、趋势图,最好采用与信号灯同一的图案,在计算机屏打印纸上输出。根据输出的结果,判定问题在哪个部门,并加以分析诊断。
第五章 基于 BANT-GERT 网络的工期风险评估表 4- 2 误差检验表序号 实际数据 模拟数据 残差 相对误差1 358 358 0 0.00%2 378 385.6 -8 -2.01%3 389 398.1 -9 -2.34%4 423 410.9 12 2.86%5 434 424.3 10 2.24%6 433 438.1 -5 -1.18%7 451 452.3 -1 -0.29%8 478 466.9 11 2.32%9 480 482 -2 -0.42%10 490 497.7 -8 -1.57%
图4-6 SPSS运算时的界面表4-3 原始值与预测值的比较序号 原始值 预测值 误差1 358 357.46 0.532 378 377.77 0.233 389 396.33 -7.334 423 413.31 9.695 434 428.88 5.126 433 443.20 -10.207 451 456.44 -5.448 478 468.79 9.219 480 480.39 -0.3910 490 491.43 -1.433)指数平滑法预测用 Statistics---Time Series--- Exponential Smoothing 命令做指数平滑预测,分
【引证文献】
本文编号:2872516
【学位单位】:天津大学
【学位级别】:博士
【学位年份】:2004
【中图分类】:F407.9
【部分图文】:
第五章 基于 BANT-GERT 网络的工期风险评估1]之间,把各预警指标的预警线的预警系数定为 0,把各指标历史最高/最或经专家确定该地区可能导致最大费用风险的预警系数定为 1。不同项目,灯的界限位可能不尽相同,但确定的思路是一致的。对于各项指标,首先应一个标准值,即正常值,如费用超支 10%,也视为正常值。不同指标确定标方法不同,其次是区域的边界值及预警范围也可以根据项目的不同而得以调本系统可以通过计算机来实现,每月将财务数据输入计算机。结果输出耍采观的形式,如雷达图、趋势图,最好采用与信号灯同一的图案,在计算机屏打印纸上输出。根据输出的结果,判定问题在哪个部门,并加以分析诊断。
第五章 基于 BANT-GERT 网络的工期风险评估表 4- 2 误差检验表序号 实际数据 模拟数据 残差 相对误差1 358 358 0 0.00%2 378 385.6 -8 -2.01%3 389 398.1 -9 -2.34%4 423 410.9 12 2.86%5 434 424.3 10 2.24%6 433 438.1 -5 -1.18%7 451 452.3 -1 -0.29%8 478 466.9 11 2.32%9 480 482 -2 -0.42%10 490 497.7 -8 -1.57%
图4-6 SPSS运算时的界面表4-3 原始值与预测值的比较序号 原始值 预测值 误差1 358 357.46 0.532 378 377.77 0.233 389 396.33 -7.334 423 413.31 9.695 434 428.88 5.126 433 443.20 -10.207 451 456.44 -5.448 478 468.79 9.219 480 480.39 -0.3910 490 491.43 -1.433)指数平滑法预测用 Statistics---Time Series--- Exponential Smoothing 命令做指数平滑预测,分
【引证文献】
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本文编号:2872516
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