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    施工項目考察報告精選(九篇)

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    第1篇:施工項目考察報告范文

    關鍵詞:工程項目,項目風險管理,模糊灰色綜合評價

    中圖分類號:TL364+.5 文獻標識碼:A 文章編號:

    隨著社會的快速發展,工程項目建設特別是商住小區項目建設進入高速增長期,建設項目風險復雜程度也越來越高,不僅涉及面廣,而且各參與主體之間的互相影響也使得項目管理愈加復雜。再加上建設工程項目所處外部環境的不確定性,使得建設風險不斷增加。工程項目風險管理就是運用一整套風險管理體系、手段和方法,為保證和提高工程風險管理所進行的系統管理活動。人們越來越清醒地意識到,有效的風險管理,能使工程項目在能夠承受的風險水平之下,謀求盡可能高的收益,或將一定的收益風險程度降至最低。本文基于模糊灰色理論,結合實踐應用,針對明泰江海新城項目作出風險識別,并建立風險管理評價模型,促使工程項目風險綜合評估進一步優化。

    1工程項目風險管理評價與模糊灰色綜合評價的理論基礎

    風險管理是指在對風險的不確定性及可能性等因素進行考察、預測、收集分析的基礎上,制定出包括衡量風險、識別風險、積極管理風險、妥善處理風險及有效處置風險所致損失等一整套系統而科學的管理方法。項目風險管理可分為風險識別、風險應對、風險規劃、風險評價、風險估計、風險監控6個環節。

    而模糊綜合評價的方法測定項目風險,不是對某一風險的大或小做出絕對的評價,而是綜合主要影響因素確定項目風險大小的隸屬程度,也就是說對項目風險評價不是用一個數值,而是用風險評定集上的一個模糊子集進行表達。

    灰色系統理論經過20年的發展,已基本建立起一門新興的結構體系,其研究內容主要包括:灰色系統建模理論、灰色系統控制理論、灰色關聯分析方法、灰色預測方法、灰色規劃方法、灰色決策方法等。 本文主要用到灰色系統建模理論及灰色數列預測。

    工程項目風險管理評價是一個多指標多層次的問題,有很多影響因素,而且大多是模糊的和灰色的,可以用模糊灰色理論構建綜合評價模型對項目風險進行評價。

    2 以明泰江海新城為例的基于模糊灰色理論的工程項目風險管理評價

    2.1項目簡介

    明泰江海新城項目定位為江中地區頂級城市綜合體,規劃物業類型涵蓋高端住宅、大型商業中心、商業街、甲級寫字樓、星級酒店。該項目規劃用地面積333724平方米,建設用地面積為267443平方米;規劃總建筑面積近94萬平米,其中商業建筑面積達66860平方米;規劃總戶數為5486戶,規劃總人口為19201人,現已動工開發建設。

    2.2項目風險因素識別

    明泰江海新城風險評估決策階段,需要考慮整個項目運作期內的所有風險因素。因此這一階段的項目風險識別,需要對信息的搜集和調研投入更大的精力,并更多地借助相關領域專家的經驗。在風險識別技術方面,對于投入產出風險、環境風險等可采用情景分析法、影響圖法、核查表法、因果圖法等進行識別;對于明泰江海新城項目總進度風險、總體功能質量風險等,可以運用流程圖分析法(CPM)、事故樹分析法等來進行識別。

    限于本文的篇幅及各因素層級劃分的偏差較大等原因,故本文則只涉及所識別出的五類主要風險,即人的因素、材料因素、技術因素、財務因素、環境因素。

    項目風險評價流程

    在項目風險評價過程中,首先要利用綜合測度模型評價項目的總體風險,同時還要充分利用綜合測度模型的功能,盡可能地發揮綜合測度模型的全面分析作用,將每一大類及下屬風險因子的風險重要程度計算出來并作排序處理,為風險的防范、監控及處理提供依據。項目風險流程圖如圖所示:

    2.4基于灰色系統原理的模型建立

    表2-1 明泰江海新城項目影響因素的原始數據

    確定參考數據列

    以該地區影響因素總數為參考數據列,表示為:

    其余五個因素作為比較數據列,可以分別表示為:

    2.4.2確定參考數據列無量綱化處理

    無量綱的目的是便于在不同量綱,不同數量級之間進行比較。本文采用初值化進行無量綱處理,即對每一列數據都用數列的第一個值去除,得到六個新的數列,如表2-2所示:

    表2-2 無量綱化處理后的數據

    計算參考數據列與比較數據間差的絕對值

    計算結果如表2-3所示:

    表2-3 參考數據列與比較數據列差的絕對值

    2.4.3求關聯系數

    例如:,其余依次計算,關聯系數結果如表4-4所示。

    表2-4 關聯系數

    2.4.4計算關聯度

    例如:

    同理

    表2-5 影響因素評價的原始數據

    原始數據生成處理

    對原始數列做得到一次累加生成數列,其中:

    所以

    {(t)}={1867,3754,5295,6628,7955,9O42}

    構造數據矩陣和數據向量

    數據矩陣:

    得到數據向量后,求得系數向量:

    建立預測模型

    一階單變量線性動態模型的一般形式:

    模型求解并得到預測結果

    將上面的結果代入,解這個微分方程,得到時間響應函數:

    當t=7時,即通過此模型對該公司下一個即第七個施工項目影響因素總數預測為1249。

    模型的精度檢驗

    模型檢驗一般采用后殘差檢驗、殘差大小檢驗和關聯度檢驗,本文采用后殘差檢驗。首先根據模型求解的結果求統計特征量:均值:

    將值和值對照表2-6以確定模型精度等級。指標和是后驗差檢驗的兩個重要指標。指標越小越好,越小表示越大而越小。打表示原始數據方差大,即原始數據離散程度大。小表示參訪查小,即殘差離散程度小。小就表明盡管原始數據很離散,兩個模型所得計算值與實際值之差并不太離散。

    表2-6預測模刑精度檢驗

    本例中的一些指標值如下均值:1506,方差=107896.56,殘差均值=2.8,殘差方差=10589.76,后驗差比值C=S2/S1=0.313 0.95,所以本模型預測精度為好,預測值可信。

    預測結果分析

    明泰江海新城項目模擬第七個施工項目的預測值為1249,與實際數據1312起相差不遠,這說明所建立的灰色預測模型的精度還是比較好的。一般地講,己知六個以上原始數據,就可以建立具有較好精度的灰色預測模型,這是其他方法所無法比擬的。

    另一方面,雖然根據此灰色模型所得出的預測值與實際值相差不遠,但是還有一定差距;如果數據采用的再多一些,該模型的精度將會更好。從表中的統計數值和預測的結果來看,明泰江海新城項目施工質量總體呈下降趨勢,這說明明泰江海新城項目風險在上升,應予以警惕,做好管理。

    3結論

    由于任何一種創新在研制之初不可能預測其未來,到時能否轉化為現實的生產力還面臨著諸多不確定因素。因此,在該領域投資其高收益是與高風險相伴而行的。明泰江海新城項目的開發風險,需要在項目管理的過程中對其進行嚴格的風險管理。

    本文得到的初步結論總結如下:

    (1)在積極借鑒他人研究成果的基礎上,針對項目作出風險因素識別,層次分明、歸類合理、能較好反映項目的狀況。

    (2)灰色系統理論對項目整體風險進行綜合評估,尤其適用于存在多風險因素和多措施權衡的新技術應用項目。通過灰色系統理論構造矩陣、將數值帶入公式,經過一致性校驗計算得出每項風險因素或每項措施對項目影響的相對權值,從而進行優先排序。

    文章的實踐過程,對于進行項目風險綜合評估、項目風險管理具有參考的價值。

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