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    基于灰色關聯分析理論的建設工程項目投資預測的方法研究*

    2016-11-30 06:42:40魏永恒范家茂
    菏澤學院學報 2016年5期
    關鍵詞:關聯系數關聯度灰色

    魏永恒,范家茂

    (合肥職業(yè)技術學院經濟貿易系,安徽合肥 238000)

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    基于灰色關聯分析理論的建設工程項目投資預測的方法研究*

    魏永恒,范家茂

    (合肥職業(yè)技術學院經濟貿易系,安徽合肥 238000)

    在建設工程項目決策階段,利用有限的典型的已完工程數據和擬建工程數據,構建出比較數據序列和母數據序列,經過數據的無量綱化處理和關聯系數的計算,進而求出母序列與已完工程比較數據序列的關聯度,從中選擇與擬建工程關聯度最大的三個工程,應用加權法預測出擬建工程投資.

    灰色關聯分析;關聯度;建設工程項目;投資預測

    引言

    建設工程項目投資是我國當前經濟建設的主要方面,從建設程序來看,一個工程項目要歷經決策階段、設計階段、招投標階段、施工階段、竣工驗收等眾多過程,作為投資者,要想獲得投資成功,必須做好源頭工作,即決策階段工作,而決策階段中投資預測又是可行性研究中的重要內容.如何做到科學、快速、準確地預測出建設工程項目的投資,是工程項目建設中迫切解決的問題.本文擬采用鄧聚龍教授提出的灰色關聯分析理論,在信息不完備的條件下進行建設工程項目投資預測,為解決投資預測提供一種有效的方法.

    1 灰色關聯分析理論原理

    灰色理論是研究信息不完備的貧信息系統(tǒng)的有效方法,它克服了傳統(tǒng)預測方法中需要大量、完備的數據作為預測基礎的缺點.灰色關聯分析方法是灰色理論中基本方法,通過對若干個有序結構量的關聯度的計算,找出關聯程度比較大的序列作為預測的對象,進而求出擬建工程的投資.

    1.1 預測指標的確定

    工程項目的投資大小與建設方案中的技術經濟指標是密不可分的,根據建設工程項目的一般特點,選擇建筑面積、施工工期、建筑結構、基礎類型、施工的難易程度等5個技術經濟指標構成數據序列.其中建筑面積、施工工期屬于定量指標,建筑結構、基礎類型、施工難易程度屬于定性指標,定性指標通過專家評分法確定.同時利用層次分析方法(AHP法)確定5個指標的權重.

    1.2 確定母序列和比較數據序列

    選擇n個典型已建工程,根據已有的指標數值構建比較數據序列,得到n個比較數據序列,即:

    xi(k)={xi(1),xi(2),……,xi(m)} (i=1,2,……,n;k=1,2,……,m)

    根據擬建工程的指標,構建母數據序列,即:

    x0(k)={x0(1),x0(2),……,x0(m)} (k=1,2,……,m)

    1.3 對原始數據作均值化無量綱化處理

    利用下面的公式(1)進行無量綱化處理:

    (1)

    1.4 計算關聯系數ξi(k)

    關聯系數ξi(k)是母數據序列與比較數據序列在第k個指標的關聯數值,其公式為:

    (2)

    1.5 計算關聯度

    經過關聯系數的計算,可以得到很多關聯系數,信息過于單一,不便于綜合比較,因此將關聯系數集中為一個值,即關聯度,同時考慮到不同的評價指標重要性程度不同,需要確定各評價指標的權重,本文擬采用層次分析法來確定評價指標的權重,利用下式計算出母序列與各個比較數據序列的關聯度ri:

    (3)

    1.6 建設工程項目投資預測

    根據關聯度的計算結果,按照從大到小排列,選擇前3個已建工程作為預測的基礎數據,通過加權法計算出擬建工程的最終投資.

    2 投資預測的實例分析

    2.1 預測指標的確定

    利用某市5個已完工程的相關數據來預測擬建工程項目的總投資,確定評價指標為:建筑面積、施工工期、建筑結構、基礎類型、施工的難易程度等5個指標,其中建筑結構、基礎類型、施工的難易程度三個定性指標由專家評分法予以確定.同時利用層次分析法計算出5個評價指標的權重為wk=(0.196,0.204,0.287,0.184,0.129).擬建工程與已完工程評價指標及投資額具體數據見表1.

    表1 擬建工程與已完工程評價指標及投資額

    2.2 構建母數據序列和比較數據序列

    根據表1,母序列為:

    x0(k)={170000,3.8,92.5,94.6,88.5}

    5個已完工程的比較數據序列為:

    x1(k)={150000,3.0,92.3,95.0,89.5}

    x2(k)={130000,2.6,89.6,91.2,86.8}

    x3(k)={220000,4.5,91.5,93.2,90.8}

    x4(k)={180000,4.0,90.8,91.5,88.7}

    x5(k)={190000,4.2,91.0,93.5,87.5}

    2.3 原始數據的無量綱化處理

    利用公式(1),對以上數據作均值化無量綱處理,結果見表2.

    表2 指標原始數據無量綱處理結果

    2.4 關聯系數計算

    2.4.1 求母數據序列與各個比較數據序列在各指標的絕對差值

    根據表2原始數據無量綱處理結果,計算出母數據序列與各個比較數據序列在各指標的絕對差值,結果見表3.

    表3 無量綱化指標絕對差值計算結果

    根據計算結果,得到最大絕對差值Δmax=0.326,最小絕對差值Δmin=0.002.

    2.4.2 關聯系數計算

    由公式(2),計算母序列與比較數據序列在各個指標的關聯系數,取分辨率η=0.5,結果見表4.

    表4 指標關聯系數計算結果

    2.5 計算關聯度

    根據確定的各個評價指標的權重wk=(0.196,0.204,0.287,0.184,0.129),利用公式(3),計算出母數據序列與比較數據序列的關聯度,計算結果如下:

    r1=0.793,r2=0.663,r3=0.722,r4=0.847,r5=0.802

    2.6 擬建工程投資預測

    從關聯度計算結果可以看出,與母序列關聯程度最大的三個已完工程分別是第四個(r4=0.847)、第五個(r5=0.802)、第一個(r1=0.793).利用加權平均的方法計算擬建工程投資:

    該擬建工程的預算為33850萬元,與預測造價32961.96萬元相差-2.7%.完全可以達到預測精度.

    3 結語

    灰色關聯度分析理論可以在樣本較少的條件下,快速、準確地進行建設工程項目投資預測,誤差在5%以內,為投資決策提供了可靠的依據.但是,在應用該方法中應該注意以下問題:

    1)已完工程的選擇一定要與擬建工程有較高的相似性,這是決定結果是否可靠的重要條件.因此要注意積累各種工程建設的資料,有條件的可以構建已完成的數據庫,這為灰色關聯分析方法在投資預測的廣泛運用提供了保證.

    2)如果擬建工程與已完成的建設規(guī)模相差過大(如擬建工程建筑面積大于已完工程建筑面積),則用文中的方法直接求出投資額,會出現較大的誤差.解決方法是可以將總投資額轉化為單方投資(即元/m2),先根據關聯度預測出擬建工程單方投資,進而求出建設工程項目的總投資,這樣結果是可靠的.

    [1]鄧聚龍.灰色系統(tǒng)理論教程[M].武漢:華中理工大學出版社,1990.

    [2]彭先勇.管理決策分析[M].北京:科學出版社, 2007.

    [3]魏道升,李淑燕.基于灰色關聯分析的工程造價控制[J].重慶交通大學學報:自然科學版,2013,32(2):331-334.

    [4]羊英姿,麥繼婷.利用灰色關聯理論估測市政管道造價[J].四川建筑,2006,26(5):158-159.

    [5]魏永恒.基于灰色關聯度分析法的建筑工程設計方案優(yōu)選[J].工程與建設,2012,26(1):46-48.

    [6]崔杰,黨耀國,劉思峰.幾類關聯分析模型的新性質[J].系統(tǒng)工程,2009,27(4):65-70.

    Method Research of Construction Engineering Project Investment Forecasting Based on Grey Relational Analysis Theory

    WEI Yong-heng, FAN Jia-mao

    (Department of Economics and Trade, Hefei Vocational and Technical College,Hefei Anhui 238000, China)

    s: In the decision-making stage of construction project, the paper uses the limited typically completed engineering data and proposing project data to construct contrast data sequence and maternal data sequence, then through calculation processing and correlation coefficients of dimensional data to calculate the correlation degree between the maternal data sequence and contrast data sequence of the finished project. Finally, three engineering of maximum correlation degree among proposing engineering can be used to predict the proposing engineering investment.

    grey relational analysis; correlation degree; construction engineering project; investment prediction

    1673-2103(2016)05-0087-04

    2016-08-02

    安徽省高校人文社科重點項目(SK2015A735)

    魏永恒(1967-),男,安徽壽縣人,副教授,碩士,研究方向:工程管理.

    TU723.3

    A

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