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    多元線性回歸在項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)敏感性分析中的應(yīng)用

    2015-04-17 10:51楊雪
    綠色科技 2015年10期
    關(guān)鍵詞:人工費(fèi)管理費(fèi)用回歸系數(shù)

    楊雪

    (中國(guó)地質(zhì)大學(xué) 長(zhǎng)城學(xué)院管理科學(xué)與工程系,河北 保定071000)

    1 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)敏感性分析引入多元線性回歸

    建設(shè)工程項(xiàng)目決策階段的可行性研究,因項(xiàng)目處于前期階段,經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中所用基礎(chǔ)數(shù)據(jù),如原材料價(jià)格、貸款利率、外幣匯率、產(chǎn)品售價(jià)等多為預(yù)測(cè)或估算,這些不確定因素必然給項(xiàng)目的投資決策帶來風(fēng)險(xiǎn)。為此有必要進(jìn)行不確定因素分析,其中可以采用單因素敏感性分析法進(jìn)行建設(shè)工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)因素的評(píng)估。

    建設(shè)工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)單因素敏感性分析的分析過程是依據(jù)項(xiàng)目實(shí)際情況,選擇幾個(gè)主要的風(fēng)險(xiǎn)因素按線性關(guān)系與某一經(jīng)濟(jì)效果指標(biāo)形成線性方程,在假設(shè)其它因素不變的情況下,分析某一風(fēng)險(xiǎn)因素變動(dòng)對(duì)效果指標(biāo)的影響程度,進(jìn)而分析選擇的幾個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)指標(biāo)的影響程度,依據(jù)影響程度的大小進(jìn)行排序,確定風(fēng)險(xiǎn)因素需要防治的等級(jí)。這一風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的分析在實(shí)際應(yīng)用過程中存在一個(gè)難點(diǎn),就是所選的風(fēng)險(xiǎn)因素與經(jīng)濟(jì)效果評(píng)價(jià)指標(biāo)的多元線性方程的構(gòu)建,具體來說是線性方程的系數(shù)的確定。而多元線性回歸分析是以多個(gè)解釋變量的固定值為條件的回歸分析,輔之以最小二乘法可以進(jìn)行估計(jì)假設(shè)出的多元線型方程的系數(shù)。因而將多元線型回歸引入到建設(shè)工程項(xiàng)目敏感性分析中,將更有利于提高建設(shè)工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的科學(xué)性和有效性。

    2 多元線性回歸模型構(gòu)建實(shí)例風(fēng)險(xiǎn)損失函數(shù)

    以實(shí)際某保健??撇》扛慕?xiàng)目來探討和驗(yàn)證多元線型回歸模型應(yīng)用于項(xiàng)目敏感性分析的過程及有效性。首先,需要進(jìn)行多元線性回歸分析來確定管理費(fèi)用和解釋變量人工費(fèi)、材料費(fèi)及工程量的線性方程系數(shù),進(jìn)而構(gòu)造用以單因素敏感性分析所需要的風(fēng)險(xiǎn)因素與經(jīng)濟(jì)效果指導(dǎo)的線性方程,我們稱之為風(fēng)險(xiǎn)損失函數(shù)。

    這一保健專科病房改建項(xiàng)目建筑面積有952m2,分地上12層,地下2層。這里以近3年該項(xiàng)目的開發(fā)商完成的37個(gè)相似工程項(xiàng)目決算的部分人工費(fèi)、工程費(fèi)和工程量的數(shù)據(jù)組為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)損失函數(shù)的構(gòu)建分析。本文采用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS來完成實(shí)例項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)損失函數(shù)的多元線性回歸分析。

    2.1 函數(shù)變量確認(rèn)

    (1)選擇樣本,就是確認(rèn)自變量和因變量,本文即進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別,確認(rèn)風(fēng)險(xiǎn)因素。

    考慮建筑工程項(xiàng)目可能產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)的因素,辯識(shí)工程量風(fēng)險(xiǎn)、質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、安全風(fēng)險(xiǎn)等風(fēng)險(xiǎn)因素。結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)情況主要討論材料費(fèi)、人工費(fèi)和工程量因素會(huì)給工程帶來的損失情況。因這三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)所產(chǎn)生的損失一部分會(huì)計(jì)入管理費(fèi)用,所以在此設(shè)定管理費(fèi)用作為經(jīng)濟(jì)效果評(píng)價(jià)指標(biāo)。雖然管理費(fèi)用的范圍更廣,但本文只討論材料費(fèi)、人工費(fèi)和工程量對(duì)管理費(fèi)用的影響,力求在實(shí)際應(yīng)用中只通過這三個(gè)因素就能預(yù)測(cè)管理費(fèi)用的總額。

    (2)變量樣本描述。

    設(shè)管理費(fèi)用為自變量y,材料費(fèi)、人工費(fèi)和工程量分別為自變量x1,x2,x3,構(gòu)建出風(fēng)險(xiǎn)損失函數(shù):y=b0+b1x1+b2x2+b3x3,其中b0為常數(shù)項(xiàng),所求的即為回歸系數(shù)b1,b2,b3。

    2.2 函數(shù)構(gòu)造

    2.2.1 變量篩選結(jié)果解釋

    模型1用逐步法選入了材料費(fèi)用匯總;然后模型2用逐步法選入了人工費(fèi)用匯總,材料費(fèi)用匯總?cè)栽谀P?中;模型3用逐步法選入了工程量,材料費(fèi)匯總、人工費(fèi)匯總?cè)栽谀P?中。

    2.2.2 模型擬合摘要信息

    SPSS給出了模型的擬合情況說明方程變量人工費(fèi)匯總和工程量的引入是不顯著的。

    模型3估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤差 (Std.Error of the Estimate)=8.510660,數(shù)值很小也說明模型3擬合優(yōu)度高。

    2.2.3 方差分析

    回歸擬合模型過程中每一步的方差分析結(jié)果說明材料費(fèi)匯總、人工費(fèi)匯總和工程量與管理費(fèi)用的線性關(guān)系具有明顯的顯著性,所以拒絕總體回歸系數(shù)為0的假設(shè)。但是這里只能說明管理費(fèi)匯總與材料費(fèi)匯總、人工費(fèi)匯總和工程量之間存在線性關(guān)系,不能說明它們之間線性關(guān)系的強(qiáng)弱。

    2.2.4 回歸系數(shù)估計(jì)

    Spss分析得到的所有模型的回歸系數(shù)估計(jì)值,模型3常數(shù)項(xiàng)為-1.510,回歸系數(shù)材料費(fèi)、人工費(fèi)和工程量分別是b1=0.03,b2=0.028,b3=0.356。經(jīng)t檢驗(yàn),當(dāng)a=0.05時(shí),材料費(fèi)、人工費(fèi)和工程量的P值=0,都小于0.05因而均具有顯著性意義。但是注意常數(shù)項(xiàng)的P值為0.369>0.05,所以常數(shù)項(xiàng)不能通過顯著性檢驗(yàn)。

    重新進(jìn)行回歸分析,將常數(shù)項(xiàng)排除出方程。經(jīng)過處理后得到結(jié)果說明管理費(fèi)匯總與材料費(fèi)匯總、人工費(fèi)匯總和工程量之間存在線性關(guān)系。

    給出新的回歸系數(shù)估計(jì)表可以看出,經(jīng)t檢驗(yàn),三個(gè)自變量的顯著性P值為0<0.05,因而均有顯著意義。模型3中材料費(fèi)的回歸系數(shù)是0.03,人工費(fèi)的回歸系數(shù)是0.028,工程量的回歸系數(shù)是0.359。

    根據(jù)以上信息,可以初步列出數(shù)學(xué)模型:y=0.03x1+0.028x2+0.359x3。

    2.2.5 共線性檢驗(yàn)

    多重共線性是指自變量之間存在近似的線性關(guān)系,即某個(gè)自變量能近似地用其他自變量的線性函數(shù)來表示。當(dāng)共線性趨勢(shì)非常明顯時(shí),就會(huì)對(duì)模型的擬合帶來嚴(yán)重影響。一般而言,如果兩個(gè)自變量的相關(guān)系數(shù)超過0.9,對(duì)模型的影響就會(huì)很大。當(dāng)然,僅靠相關(guān)系數(shù)僅僅是初步判斷,實(shí)踐中借助SPSS,常常使用方差膨脹因子、特征根或條件指數(shù)來判斷。當(dāng)膨脹因子大于10、特征根為0或條件指數(shù)大于30時(shí),提示存在共線性。

    2.3 主成分回歸分析

    共線性這里采用主成分回歸進(jìn)行分析。主成分回歸分析就是試圖以較少的相互獨(dú)立的指標(biāo)來代替原來的多個(gè)指標(biāo),新指標(biāo)包含了原指標(biāo)的主要信息。具體計(jì)算過程如下。

    (1)確認(rèn)原自變量的均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差和例數(shù)等信息。

    (2)KMO檢驗(yàn),用于研究變量間的偏相關(guān)性,判別是否適宜做因子分析。

    (3)主成分統(tǒng)計(jì)信息。

    (4)因子得分系數(shù)矩陣,可以將所有主成分表示為各變量的線性組合。根據(jù)以上計(jì)算數(shù)據(jù),可以寫出一個(gè)主成分的表達(dá)式:Z=0.334stdx1+0.335stdx2+0.335stdx3。

    創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)自變量和原自變量的關(guān)系方程:

    (5)對(duì)主成分進(jìn)行回歸分析。

    (6)主成分參數(shù)估計(jì)。

    (7)殘差假設(shè)檢驗(yàn)。

    根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)自變量和原自變量的關(guān)系方程公式將y與標(biāo)準(zhǔn)自變量的線性回歸方程還原為y與自變量之間的線性回歸方程:y=-113.194+0.011038x1+0.116809x2+6.660227x3。

    (8)驗(yàn)證函數(shù)正確性。從歷史數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽取6條信息檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)損失函數(shù)的正確性,將表中的材料費(fèi)、人工費(fèi)和工程量依次代入方程得到預(yù)測(cè)管理費(fèi)用值和實(shí)際管理費(fèi)用進(jìn)行比較,正確率高達(dá)96%,所以該方程可用。

    [1]黃慶愿,高鈺琪.急性高原反應(yīng)相關(guān)因素的多元線性回歸分析[J].第三軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報(bào),2006(12).

    [2]吳有幀.項(xiàng)目評(píng)估中敏感性和風(fēng)險(xiǎn)分析方法運(yùn)用[J].財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)導(dǎo)刊,2006(12).

    [3]王卓甫.工程項(xiàng)目管理風(fēng)險(xiǎn)及其應(yīng)對(duì)[M].北京:水利水電出版社,2005.

    [4]劉 濤.基于不確定性信息的項(xiàng)目綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法研究[D].北京:國(guó)家圖書館南館南區(qū)學(xué)位論文閱覽室(博士論文),2008.

    [5]向鵬成,區(qū)明德,陳 圓.基于信息不對(duì)稱理論的工程項(xiàng)目集成風(fēng)險(xiǎn)管理方法[J].科技管理研究,2009(7):5.

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