建设工程项目风险管理理论分析与实践

论文题目: 建设工程项目风险管理理论分析与实践

论文类型: 硕士论文

论文专业: 系统工程

作者: 张文俊

导师: 肖建

关键词: 建设工程项目,风险管理,投资控制,蒙特卡罗模拟技术,支持向量机

文献来源: 西南交通大学

发表年度: 2005

论文摘要: 现实生活中,建设工程项目面临着很多风险。而风险既可能会带来灾难,也可能会带来利润,关键是如何看待风险,并对风险进行有效管理。实践证明,要成功达到规避工程风险,节约成本,甚至增加赢利的目的,必须实施风险管理。本文首先分析了风险的概念与特点,以及工程项目风险及风险管理所具有的特点;其次,在提出工程项目全面风险管理的概念基础上,分别对风险识别、风险分析与评估、风险控制与决策进行阐述;然后,针对投资控制与造价分析在建设工程项目中的重要性,分别介绍了蒙特卡罗模拟技术与支持向量机法,并就这两种方法在投资控制与造价预测方面的应用进行了初步分析。通过一个拟建工程的实例,分别运用上述两种方法进行结果的预测。本文旨在对工程项目风险管理的理论探讨基础上,通过已在工程项目中广泛应用的蒙特卡罗模拟技术及刚刚兴起的支持向量机方法,对建设工程项目的投资控制作有益的探讨,并能以之指导实践。

论文目录:

第1章绪论

1．1 工程项目风险管理的起源

1．2 论文研究背景与选题目的

1．3 论文构思

第2章工程项目全面风险管理概述

2．1 风险概述

2．1．1 风险定义

2．1．2 风险特征

2．2 工程项目全面风险管理

2．2．1 工程项目风险的特点

2．2．2 工程项目全面风险管理的概念及过程

第3章工程项目风险识别、分析与评估

3．1 工程项目风险识别方法

3．2 风险分析评估概述

3．3 风险分析评估方法

第4章工程项目风险控制与决策

4．1 工程项目风险控制

4．2 工程项目风险管理决策

4．2．1 风险管理决策的概念

4．2．2 风险管理决策的程序

第5章蒙特卡罗模拟技术对工程造价与投资估算的分析

5．1 蒙特卡罗模拟技术

5．1．1 蒙特卡罗方法简介

5．1．2 伪随机数的产生

5．1．3 均匀分布随机数的产生

5．1．4 伪随机数的检验

5．1．5 随机变量抽样

5．2 工程实例应用

第6章支持向量机对工程造价与投资估算的分析

6．1 机器学习理论介绍

6．1．1 统计学习理论

6．1．2 机器学习问题的表示

6．1．3 经验风险最小化原理

6．1．4 VC维

6．1．5 结构风险最小化原理

6．2 支持向量机原理

6．2．1 支持向量机

6．2．2 用于函数拟合的SVM

6．3 支持向量机原理的回归理论

6．3．1 SVM回归估计算法

6．2．2 损失函数

6．2．3 核函数

6．4 SVM学习算法综述

6．4．1 块算法

6．4．2 分解算法

6．2．3 顺序最小优化算法

6．5 投资估算模型构造与应用

6．5．1 估算系统设计的总体思路

6．5．2 基于SVM的投资估算模型基本原理

6．5．3 基于SVM的投资估算模型

6．6 工程实例应用

6．7 两种方法对投资估算的结果进行比较

第7章结论与展望

7．1 结论

7．2 展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

发布时间: 2005-08-16

参考文献

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