提高投資估算精確度的幾種新方法

摘 要：本文研究了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊類比、蒙特卡洛、回歸分析的四種投資估算編制的新方法，并分析了各種方法的建模方法精確影響因素。

關(guān)鍵詞：投資估算;編制方法;精確度

投資估算是工程項(xiàng)目建設(shè)過程中成本規(guī)劃與控制的重要指標(biāo)，是項(xiàng)目建設(shè)前期決策及融資的重要依據(jù)，是進(jìn)行限額設(shè)計的前提條件。投資估算額一旦批準(zhǔn)，作為工程建設(shè)成本的最高限額不得隨意更改，投資估算值的精確與否關(guān)系到項(xiàng)目成本控制的成敗。在現(xiàn)階段，我國編制投資估算常用的方法有簡單匡算法及指標(biāo)估算法，在項(xiàng)目建議書結(jié)算常用簡單匡算法，在可行性研究階段用指標(biāo)估算法。這兩種方法使用簡單，計算快速，也是工程管理及工程造價相關(guān)教材常介紹的方法。工程成本的影響因素較多，這些因素與成本值之間大多數(shù)呈現(xiàn)出非線性關(guān)系，簡單匡算法和指標(biāo)估算法是基于因素與成本之間的線性關(guān)系建模計算，由于計算模型過于簡化，其結(jié)果精確度也相對較低。在上世紀(jì)80年代以來，由于計算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，計算機(jī)擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，為提高投資估算的精度，學(xué)界開始使用數(shù)學(xué)建模用計算機(jī)來處理相關(guān)數(shù)據(jù)，以此來提高投資估算的精度。

一、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的投資估算方法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算投資方法的原理是在模型中輸入多個已完成類似工程的實(shí)際造價資料及成本影響指標(biāo)，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型自動尋找已完工程與待估工程各指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)，并建立非線性映射關(guān)系，較準(zhǔn)確計算出待估工程的投資估算值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度的容錯性，因而對于過去的工程資料中由于人為的或其它因素造成的偏差有自動糾偏功能;此外由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是并行處理數(shù)據(jù)的，因而其處理速度相當(dāng)快，這點(diǎn)滿足了快速估算的要求。建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時把時間因素作為變量加入模型中可大大提高模型的精度。[1]該模型的建立時特征向量的選取以及類似工程的選取是確保其精度的重要控制因素。

二、模糊類比快速估算法

模糊類比較快速估算法是利用已知工程造價指標(biāo)和擬建工程投資估算指標(biāo)建立特征值矩陣，用模糊理論推理系統(tǒng)計算已建工程和已建工程的貼近度，選取貼近度最大的已建工程作為參考指標(biāo)來計算擬建工程的投資估算值。這種模型對專家的依賴程度較高。模糊推理系統(tǒng)規(guī)則的設(shè)置需要專家參與，需要專家將工程成本的影響因素進(jìn)行量化，專家經(jīng)驗(yàn)越豐富模型的精確度也越高。[2]

三、蒙特卡羅模型

投資估算階段處于項(xiàng)目建設(shè)前期，面臨設(shè)計深度淺、不確定因素較多，項(xiàng)目成本很難計算出一個準(zhǔn)確值，但項(xiàng)目成本可以算出一個分布區(qū)間。蒙特卡羅模擬的思路是先建立目標(biāo)函數(shù)，將項(xiàng)目的總造價分解為不同的子項(xiàng)，搜集以往的造價資料，并考慮地域、時間、價格上漲等因素將數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，然后得到子項(xiàng)成本的概率分布函數(shù)。計算前先設(shè)定N次模擬次數(shù)，利用計算機(jī)產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)，反算出子項(xiàng)目的造價，然后匯總得到總項(xiàng)目的造價，可進(jìn)行N次模擬。模擬結(jié)束之后統(tǒng)計所有模擬結(jié)果，然后得到各投資估算值的概率分布區(qū)間。投資估算值為預(yù)測值，本身就含有誤差、風(fēng)險、不確定性等因素，蒙特卡羅模擬出的結(jié)果和工程實(shí)際較為符合。

四、回歸估算模型

國外學(xué)者kousloulas和Koehn研究發(fā)現(xiàn)建筑物的造價可以由一些公開的指數(shù)回歸得到，回歸模型如下：

式中C為項(xiàng)目估算值;a0～a5為常數(shù)，根據(jù)類似相關(guān)項(xiàng)目數(shù)據(jù)用最小二乘法可以求得。V1為地區(qū)指數(shù)，V2為價格指數(shù)，V3為建筑類型，V4為高度指數(shù)，V5為質(zhì)量指數(shù)。

回歸估算模型克服了傳統(tǒng)模型依靠單一指標(biāo)估算投資估算值的缺陷，但估算值的精度與指數(shù)選取及參考模型有很大的關(guān)系。

五、結(jié)論

本文研究了投資估算指標(biāo)編制的四種新方法，相比傳統(tǒng)的線性指標(biāo)估算法，非線性模型估算精度更高。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立時特征向量的選取以及類似工程的選取是確保其精度的重要控制因素。糊推理系統(tǒng)規(guī)則的設(shè)置需要專家參與，需要專家將工程成本的影響因素進(jìn)行量化，專家經(jīng)驗(yàn)越豐富模型的精確度也越高。蒙特卡洛模型是搜集類似工程的以往資料，建立概率分布模型，計算出擬建工程工程的概率分布區(qū)間?；貧w估算模型是根據(jù)以往類型工程建立回歸方程，再根據(jù)市場情況調(diào)整模型參數(shù)求出擬建工程的投資估算值。以上四種模型其投資估算值的精確程度均與建模參考的類似工程直接相關(guān)，因此要提高投資估算的精度要注意相關(guān)建設(shè)資料的積累。

參考文獻(xiàn)

[1]葉青，王全鳳.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程估價模型及其應(yīng)用[J].廈門大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2008（06）：828-831.

[2]香冉冉.建設(shè)項(xiàng)目全生命周期投資估算方法研究[D].天津大學(xué)，2009.

1作者簡介：

張吉，1995年3月18日生，男，云南曲靖人，漢族，工程碩士，助教，主要從事工程管理相關(guān)教學(xué)研究