国际工程项目总承包商的风险评价研究
发布时间：2021-12-09 19:33
随着经济全球一体化的发展以及“一带一路”的倡议,我国国际工程企业走出国门,布局海外,参与全球竞争是当下发展的一种趋势。全球地区发展的不均衡性,造就了广阔的国际工程市场机遇。以非洲国际市场为例,基础设施落后一直是非洲经济发展的瓶颈,为促进经济的较快发展,近几年来,非洲各国一直致力于大力发展基础设施建设、交通运输、能源、水利、通讯等领域。目前,非洲国际工程市场已经成为继亚洲之后的第二大国际工程市场。我国的工程建造技术经过数十年的发展,管理经验和技术水平在世界属于领先地位。然而国际工程市场存在诸多的不确定风险,工程项目建设周期长,参与建设的各方人员,无论在管理方式,还是技术水平都存在诸多差异。同时,国际环境和当地政策的不稳定性,给国际工程项目的实施带来许多不确定的风险因素。因此,本文采用AHP—云模型风险评价理论,对我国国际工程企业总承包商“走出去”的涉外风险情况进行以下研究:（1）识别风险源。将国际工程案例及文献参考作为研究对象,将影响海外工程建设的风险因素进行汇总,建立海外工程风险清单。结合风险管理的方法,为国际工程总承包商在应对海外风险时提供应对措施。（2）确定风险权重。邀请相关领域的...
【文章来源】：兰州交通大学甘肃省
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
018年排行前五的非洲工程国家的成交额与工程数量
国际工程项目总承包商的风险评价研究17④云滴数目产生的多少代表定性概念云图的稳定程度。云滴越多，云滴的概率分布在云图越集中，越容易通过主观判断得出风险出现的频率大校⑤云的整体特征是通过云滴分布的范围集合呈现出云图发展的规律。云滴产生的数量越多，对云的概念贡献越大。云模型的数字特征用期望Ex（expectedvalue）、熵En（entropy）和超熵He（hyperentropy）三个定量数字来反映定性的概念，其中3En代表云图边缘的云滴到云中心距离，如图2.3所示。图2.3云数字特征本文采用云模型理论可以有效的将不确定的风险数据，通过专家给予的风险权重进行量化，利用MATLAB数据处理，生成期望值、熵、超熵的云模型数字特征值，能够直观地表现出风险发生概率大小，为决策者提供参考价值。2.3.2云模型的数字特征（1）期望值Ex(Expectedvalue)期望值Ex是云模型的中心，是云滴区域中分布的空间重心，代表定性概念的点，或者可以看做是概念量化的样本。从云滴分布来看，距离越接近云模型中心期望值Ex，云滴密度越高，体现出概念的统一性；反之距离中心越远，云滴密度越低，体现出概念的分歧性严重。在风险研究中，期望值Ex数值越大，代表发生风险系数越高。如期望值Ex，分别为Ex=15或27，熵En=3，超熵He=0.3两种云图的对比，n=1500，如图2.4所示。
期望值Ex不同的数值对比
【参考文献】：
期刊论文
[1]国际工程承包合同管理风险及对策分析[J]. 何永艳. 国际公关. 2019(07)
[2]2019“一带一路”报告——展望新空间,把握新机遇[J]. 科技中国. 2019(06)
[3]我国对外承包工程受双边关系影响吗?——基于“一带一路”沿线主要国家的研究[J]. 何凡,曾剑宇. 国际商务研究. 2018(06)
[4]国际工程承包风险管理分析[J]. 黄敏. 工程经济. 2018(10)
[5]中国铁建:让中国标准在非洲“绽放”[J]. 王莉莉. 中国对外贸易. 2018(09)
[6]国际工程总承包（EPC）项目的风险管理研究[J]. 王赢,王楠. 中国水运(下半月). 2018(03)
[7]国际工程总承包项目风险管理探讨[J]. 卢洋. 企业改革与管理. 2017(21)
[8]肯尼亚蒙内铁路建设期的环境保护[J]. 冯云龙,杨东林,徐锋,尉德新,李沛,曹忠露. 中国港湾建设. 2017(10)
[9]国际工程项目承包风险识别与应对措施[J]. 郑菁苗. 中国石油和化工标准与质量. 2017(15)
[10]对外铁路工程总承包的法律风险应对[J]. 宣增益,郑一争. 中州学刊. 2017(04)
博士论文
[1]中国对外承包工程企业国际工程项目风险预警机制研究[D]. 王超.清华大学 2014
硕士论文
[1]国际工程承包项目风险管理分析[D]. 孙梦然.北京交通大学 2019
[2]EPC总承包模式下国际工程的风险管理研究[D]. 李利娜.北京交通大学 2018
[3]EPC总承包模式下国际工程项目合同风险管理研究[D]. 林树奎.重庆交通大学 2017
[4]国际工程承包项目风险防范研究[D]. 张明立.山东财经大学 2016
[5]国际工程EPC总承包项目风险管理研究[D]. 有令超.天津大学 2016
[6]中国民营企业在非洲投资现状研究[D]. 魏柏然.中国社会科学院研究生院 2016
[7]海外电力EPC工程总承包项目风险识别及应对[D]. 李静.华北电力大学(北京) 2016
[8]基于EPC承包模式下国际工程项目风险管理研究[D]. 李冰.对外经济贸易大学 2016
[9]国际工程总承包项目风险管理研究[D]. 张向明.北京交通大学 2015
[10]中东地区国际工程总承包项目风险的分析[D]. 刘光辉.北京化工大学 2014
本文编号：3531190
【文章来源】：兰州交通大学甘肃省
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
018年排行前五的非洲工程国家的成交额与工程数量
国际工程项目总承包商的风险评价研究17④云滴数目产生的多少代表定性概念云图的稳定程度。云滴越多，云滴的概率分布在云图越集中，越容易通过主观判断得出风险出现的频率大校⑤云的整体特征是通过云滴分布的范围集合呈现出云图发展的规律。云滴产生的数量越多，对云的概念贡献越大。云模型的数字特征用期望Ex（expectedvalue）、熵En（entropy）和超熵He（hyperentropy）三个定量数字来反映定性的概念，其中3En代表云图边缘的云滴到云中心距离，如图2.3所示。图2.3云数字特征本文采用云模型理论可以有效的将不确定的风险数据，通过专家给予的风险权重进行量化，利用MATLAB数据处理，生成期望值、熵、超熵的云模型数字特征值，能够直观地表现出风险发生概率大小，为决策者提供参考价值。2.3.2云模型的数字特征（1）期望值Ex(Expectedvalue)期望值Ex是云模型的中心，是云滴区域中分布的空间重心，代表定性概念的点，或者可以看做是概念量化的样本。从云滴分布来看，距离越接近云模型中心期望值Ex，云滴密度越高，体现出概念的统一性；反之距离中心越远，云滴密度越低，体现出概念的分歧性严重。在风险研究中，期望值Ex数值越大，代表发生风险系数越高。如期望值Ex，分别为Ex=15或27，熵En=3，超熵He=0.3两种云图的对比，n=1500，如图2.4所示。
期望值Ex不同的数值对比
【参考文献】：
期刊论文
[1]国际工程承包合同管理风险及对策分析[J]. 何永艳. 国际公关. 2019(07)
[2]2019“一带一路”报告——展望新空间,把握新机遇[J]. 科技中国. 2019(06)
[3]我国对外承包工程受双边关系影响吗?——基于“一带一路”沿线主要国家的研究[J]. 何凡,曾剑宇. 国际商务研究. 2018(06)
[4]国际工程承包风险管理分析[J]. 黄敏. 工程经济. 2018(10)
[5]中国铁建:让中国标准在非洲“绽放”[J]. 王莉莉. 中国对外贸易. 2018(09)
[6]国际工程总承包（EPC）项目的风险管理研究[J]. 王赢,王楠. 中国水运(下半月). 2018(03)
[7]国际工程总承包项目风险管理探讨[J]. 卢洋. 企业改革与管理. 2017(21)
[8]肯尼亚蒙内铁路建设期的环境保护[J]. 冯云龙,杨东林,徐锋,尉德新,李沛,曹忠露. 中国港湾建设. 2017(10)
[9]国际工程项目承包风险识别与应对措施[J]. 郑菁苗. 中国石油和化工标准与质量. 2017(15)
[10]对外铁路工程总承包的法律风险应对[J]. 宣增益,郑一争. 中州学刊. 2017(04)
博士论文
[1]中国对外承包工程企业国际工程项目风险预警机制研究[D]. 王超.清华大学 2014
硕士论文
[1]国际工程承包项目风险管理分析[D]. 孙梦然.北京交通大学 2019
[2]EPC总承包模式下国际工程的风险管理研究[D]. 李利娜.北京交通大学 2018
[3]EPC总承包模式下国际工程项目合同风险管理研究[D]. 林树奎.重庆交通大学 2017
[4]国际工程承包项目风险防范研究[D]. 张明立.山东财经大学 2016
[5]国际工程EPC总承包项目风险管理研究[D]. 有令超.天津大学 2016
[6]中国民营企业在非洲投资现状研究[D]. 魏柏然.中国社会科学院研究生院 2016
[7]海外电力EPC工程总承包项目风险识别及应对[D]. 李静.华北电力大学(北京) 2016
[8]基于EPC承包模式下国际工程项目风险管理研究[D]. 李冰.对外经济贸易大学 2016
[9]国际工程总承包项目风险管理研究[D]. 张向明.北京交通大学 2015
[10]中东地区国际工程总承包项目风险的分析[D]. 刘光辉.北京化工大学 2014
本文编号：3531190
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