船公司背景投资人的集装箱码头项目决策模型构建及应用

船公司背景投资人的集装箱码头项目决策模型构建及应用

论文摘要

随着全球经济的升级发展,集装箱运输业务的发展正成为各国经济发展的一个重要评判指标。作为集装箱运输业务链中的一个关键环节,集装箱码头已成为各国投资开发的重点。各国政府纷纷打开集装箱码头投资大门,吸引了许多投资人纷纷进入这个原本由政府垄断的、具有稳定回报的行业。而在诸多投资人中,以船公司为背景的集装箱码头投资人正逐渐成为这个投资市场的主力军。本论文就是从船公司背景码头投资人角度出发,研究集装箱码头项目投资决策的考虑因素,并相应建立投资决策模型。通过研究分析集装箱码头行业背景,和研究分析以船公司为背景的码头投资人参与集装箱码头投资的目的的不同之处,本论文找到影响这类投资人决策集装箱码头项目的环境因素、经济因素、产业支持因素这三大类影响因素,以及在这三大类影响因素下的七个主要评价指标,它们是港口集装箱吞吐量、腹地区域经济、项目内部收益率、资本金利润率、累计利润总额、集团内相关产业支持度、投资人项目参与度。然后,本论文运用人工神经网络模型中的误差逆传播(BP)神经网络的理论原理,从这七个主要评价指标出发,为船公司背景的码头投资人构建了一个集装箱码头投资项目决策模型的基本架构,并以该架构为基础,应用Visual Basic和Access这两个软件平台,编制完成了一个界面友好、操作简便的集装箱码头投资项目决策模型的运行程序。本论文选取某一家船公司背景投资公司所积累的集装箱码头样本项目数据作为该决策模型运行的基础数据库,将投入到模型程序中进行初步模型训练和验证。通过对影响模型运行效果的三个模型参数,即隐含层节点个数、动量因子和学习速率,进行反复试算比较,找到较适合的模型参数值,使模型网络的计算误差相对较小、且计算次数相对较少,从而建立起一个较优的决策模型结构。将样本项目形成的基础数据库投入到较优决策模型结构的程序中进行模型训练和验证,来确定模型的层节点权系数,形成了一个相对稳定的、可用的集装箱码头项目投资决策模型,为船公司背景码头投资人的新集装箱码头项目的投资决策提供参考。最后,本论文还引用该船公司背景投资公司当前正在投资决策考虑中的某一个样本集装箱码头项目,将项目指标数据放入经过训练和验证的决策模型,进行了一次项目决策的应用测试。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 选题背景
  • 1.1.1 集装箱码头投资市场
  • 1.1.2 项目投资决策理论
  • 1.2 本文主要内容
  • 第二章 集装箱码头市场特点
  • 2.1 产业特点
  • 2.1.1 码头属稀缺资源
  • 2.1.2 投资资本壁垒高
  • 2.1.3 投资回收期较长
  • 2.1.4 与区域经济密切相关
  • 2.1.5 抗风险能力强
  • 2.2 业内竞争特点
  • 2.2.1 投资竞争日趋国际化
  • 2.2.2 进一步趋向垄断化
  • 2.2.3 市场竞争者类型化
  • 2.2.4 竞争特点综合分析
  • 第三章 船公司背景投资人的集装箱码头项目投资决策影响因素
  • 3.1 影响因素体系的总体设计
  • 3.2 环境因素
  • 3.2.1 港口集装箱吞吐量指标
  • 3.2.2 腹地区域经济指标
  • 3.3 经济因素
  • 3.3.1 项目内部收益率指标
  • 3.3.2 资本金利润率指标
  • 3.3.3 累计利润总额指标
  • 3.4 产业支持因素
  • 3.4.1 集团内相关产业支持度指标
  • 3.4.2 投资人项目参与度指标
  • 第四章 决策模型的理论研究
  • 4.1 人工神经网络概述
  • 4.1.1 基本结构
  • 4.1.2 特点
  • 4.1.3 主要发展方向
  • 4.2 BP 神经网络
  • 4.2.1 基本结构
  • 4.2.2 实际应用
  • 第五章 集装箱码头项目决策模型的构建
  • 5.1 模型的结构
  • 5.1.1 总体结构
  • 5.1.2 输入层
  • 5.1.3 输出层
  • 5.1.4 隐含层
  • 5.2 模型的实现
  • 5.2.1 使用工具说明
  • 5.2.2 模型运行流程
  • 5.2.2.1 运行主流程
  • 5.2.2.2 主模块运行流程
  • 5.2.3 模型运行主要界面
  • 5.2.3.1 模型主页面
  • 5.2.3.2 模型训练界面
  • 5.2.3.3 模型验证界面
  • 5.2.3.4 模型应用界面
  • 5.3 模型的样本数据
  • 5.3.1 数据搜集和分类
  • 5.3.2 输入层样本数据同一化
  • 5.3.3 输出层样本数据同一化
  • 5.4 模型的优化
  • 5.4.1 比选方案的设定
  • 5.4.1.1 模型参数
  • 5.4.1.2 隐含层节点数
  • 5.4.2 运行结果比较
  • 5.4.2.1 比选方案汇总比较
  • 5.4.2.2 比选方案分组比较
  • 5.4.2.3 各组较优方案比较
  • 5.4.3 较优模型方案运算结果
  • 第六章 决策模型的应用
  • 6.1 样本项目简介
  • 6.2 模型应用结果
  • 6.3 结论
  • 第七章 结束语
  • 参考文献
  • 附录1
  • 附录2
  • 致谢
  • 攻读学位期间发表的论文
  • 相关论文文献

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