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主要参与方个体视角下大型工程建设项目融资风险管理体系研究

发布时间:2018-03-18 11:36

  本文选题:大型工程建设项目 切入点:融资风险管理 出处:《青岛理工大学》2013年硕士论文 论文类型:学位论文


【摘要】:大型工程建设项目的融资风险管理是当前工程项目管理领域的热点问题之一,而随着全球经济一体化、城市化进程的不断加快,大型工程建设项目越来越多。目前,对大型工程建设项目融资风险的研究绝大多数都是把参与方作为一个整体进行分析的,忽视了各参与方个体的差异性,同时由于大型工程建设项目规模大、周期长、生产的单件性和复杂性等特点决定了其融资风险的特殊性和复杂性。因此,论文站在主要参与方个体角度对大型工程建设项目融资风险管理体系进行研究。 首先,本文介绍了项目融资风险的特点,并以重大里程碑计划对大型工程建设项目进行阶段划分,采用德尔菲法初步确定了37个融资风险指标,再运用粗糙集(RS)理论对37个指标进行指标约简,去除了20个冗余指标,确定了本文项目融资风险指标体系,,为后续对大型工程建设项目融资风险的研究奠定了基础。其次,通过论述大型工程建设项目融资风险分担的原则,运用熵权法确定每个风险指标对各参与方影响的权重,再结合灰色关联分析构建融资风险分担模型,通过计算风险指标与参与方之间的关联度确定参与方应该承担哪些风险。再次,根据风险分担结果建立参与方个体的风险评价体系,采用遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)中的参数,再运用GA改进的SVM构建大型工程建设项目融资风险评价模型。然后,定性的分析如何对大型工程建设项目融资风险进行应对和控制。最后,论文通过青岛胶州湾海底隧道工程对大型工程建设项目融资风险管理体系进行检验,结果证明了该体系的可行性。 本文通过对大型工程建设项目利用重大里程碑进行阶段划分、建立融资风险指标体系、构建项目融资风险分担模型、构建项目融资风险评价模型和对项目融资风险的控制,探索了一种比较完善的主要参与方个体视角下大型工程建设项目融资风险管理体系,全面考虑了参与方的差异性和风险的动态性,使得大型工程建设项目融资风险管理内容更加完善。
[Abstract]:The financing risk management of large-scale construction projects is one of the hot issues in the field of engineering project management. With the globalization of the global economy and the acceleration of the urbanization process, there are more and more large-scale construction projects. Most of the research on financing risk of large-scale engineering construction projects is to analyze the participants as a whole, ignoring the individual differences of the participants, at the same time, because of the large scale of large-scale construction projects, the period is long. The particularity and complexity of financing risk are determined by the singularity and complexity of production. Therefore, the paper studies the financing risk management system of large-scale construction projects from the perspective of the main participants. First of all, this paper introduces the characteristics of project financing risk, and divides the stage of large engineering construction project with major milestone plan, and uses Delphi method to determine 37 financing risk indicators. Then using the rough set RS) theory to reduce 37 indexes, remove 20 redundant indexes, determine the index system of project financing risk in this paper, and lay the foundation for the study of financing risk of large-scale construction project. Through discussing the principle of financing risk sharing of large engineering construction project, using entropy weight method to determine the weight of each risk index to each participant, and then combining grey relational analysis to construct financing risk sharing model. By calculating the correlation degree between the risk indicators and the participants to determine what risks the participants should bear. Thirdly, according to the risk sharing results, the risk evaluation system of individual participants is established. Genetic algorithm (GA) is used to optimize the parameters in support vector machine (SVM), and then GA modified SVM is used to construct the risk assessment model for large-scale construction project financing. Qualitative analysis of how to deal with and control the financing risk of large-scale construction projects. Finally, the paper tests the financing risk management system of large-scale construction projects through the Qingdao Jiaozhou Bay subsea tunnel project. The results show that the system is feasible. In this paper, by dividing the stage of large engineering construction project with major milestones, establishing the index system of financing risk, constructing project financing risk sharing model, constructing project financing risk evaluation model and controlling project financing risk. This paper explores a relatively perfect financing risk management system for large construction projects from the perspective of the main participants, and considers the diversity of the participants and the dynamic nature of the risks. Make large-scale construction project financing risk management content more perfect.
【学位授予单位】:青岛理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:F294;F832.48;F224

【参考文献】

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本文编号:1629468

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