贸易视角下的国际工程索赔预测

近些年我国的涉外工程份额不断增加,国际工程索赔逐渐成为了工程管理的重点。但我国在工程索赔的理论和实践方面研究起步还比较晚,尤其是关于国际工程索赔结果可能性预测的这方面研究涉及较少。为了使承包商可以降低自身风险并在施工索赔中掌握主动权,文章利用遗传神经网络对工程索赔进行预测,为我国的承包商在国际工程索赔上提供了一个有力的预测工具。     

如何做好“三元化”管理新形势下的基层固定资产投资统计工作

随着项目建设在我国形成“业主、承包商、监理”的三元化管理的基本格局，基层固定资产投资统计工作也发生了一定的变化。应对的方法是：l、积极探索统计管理方法和统计制度的改革；2、搞好统计基础工作规范化建设；3、狠抓统计服务工作；4、认真完成政府及上级部门的各项统计报表任务；5、以人为本，不断提高业务人员素质。     

遏制承包商失信的市场博弈机制

当前遏制承包商失信的方法局限于利用第三方一监理、行政和司法一对失信者的直接惩罚,而忽视利用市场对失信者惩罚、对守信者鼓励的间接惩罚激励功能,未能充分利用市场本身具有的亲近守信者而远离失信者的博弈机制.文章论述了业主与承包商之间的这种博弈机制,及充分发挥其功效的前提条件,进而提出了建立信息共享业主联盟和建立信用信息服务体系的措施.     

基于递归特征消除方法的随机森林算法

基于随机森林算法中的相关预测因子进行变量选择,在高维回归或分类框架中,变量选择是一项艰巨的任务,甚至在高度相关的预测中变得更加具有挑战性,文章提供了在回归模型上置换重要性测量的理论研究,这使我们能够描述相关性预测和排名的重要性之间的影响.相比于原始随机森林算法使用重要性排名做变量选择,研究结果使用了递归特征消除(RFE)方法做变量选择.通过实验证明了RFE-RF方法对机器学习算法的正确预测有很大的帮助.     

基于Knockoff-Logistic的多因子量化选股研究

在数据驱动时代，如何挖掘金融资产的信息、挑选恰当的资产，对稳定收益、控制风险意义重大。多因子量化模型是选择股票的常用方法，选取最优解释力的因子集合是其主要目的之一。现有因子选择方法没有考虑到控制错误发现率(FDR),不利于构建稳健的投资策略。为此，在Logistic回归的基础上引入Knockoff方法进行因子选择，通过Lasso实现因子选择，利用Knockoff控制变量选择的FDR从而提高准确率。基于所选因子，在Logistic回归下进行股票预测，并与线性判别分析、支持向量机以及随机森林模型的预测结果进行对比。对沪深300指数和中证500指数成分股2007—2020年的数据进行实证研究，采用滑动回归法进行收益预测，并建立季度换仓的投资策略。研究表明，从变量选择上来看，基于Knockoff方法选出的因子所构造的选股模型具有更好的市场表现；从模型对比上来看，Logistic回归预测的投资组合具备高收益、低风险的优势。综合来看，将Knockoff方法引入到多因子选股模型有利于提高因子选择的准确度，对优化资产配置具有参考意义。     

基于Chaos和CS理论的工程投资预测方法研究

文章针对当前工程投资预测领域存在的投资目标预测方法不科学、预测方法工作量大、准确性低等问题及原因,在借鉴了国内外相关理论和方法的基础上,运用显著性投资(Cost-signifi-cant,CS)理论寻找显著性项目,简化工程投资估算的操作难度,从而解决了投资预测工作量大的问题;运用混沌理论通过使用自相关法、G-P算法、计算Lvapunov指数等方法,在大量历史时序数据基础上,建立了混沌预测模型并进行了实证验证.实证分析结果证明,混沌预测模型适合于工程投资近期预测,预测精度较高.     

承包商信用缺失的原因探析

信用缺失一直是制约建筑业发展的重要影响因素,尤其是作为工程实施者的承包商,其信用问题更是受到广泛关注。目前承包商企业普遍存在信用缺失的现象,最直接的表现就是在招投标过程中隐瞒缺点,骗取业主的信任;在施工过程中投机取巧,     

基于实际算例的需求预测方法模型的选择

文章以一家天然气公司2006~2009年度各季度需求量数据分析了静态预测方法模型和适应性预测方法模型在实际需求预测应用中的具体选择问题。对于适应性预测方法模型的几种具体预测方法模型以算例为基础,做了详细的测算;通过测算结果的比较分析,得出了Winter模型预测精确度更高的结论。在实践中尽可能选择Winter模型进行需求预测对于企业决策是有实际意义的。     

工程项目保险费率与风险评价方法

国际工程承包是一项综合性输出的跨国经营活动或商务活动,也是一种主要的国际经济技术合作形式,具体地说它是指一个国家的承包商接受外国业主提出的拟兴建的工程项目的要求与条件,以自己的资本、技术、劳务和设备,以及许可权去承担该项目的建设任务.显然,追求利润是工程承包商的重要目标.     

单分包合同下的承包商工期激励强度模型研究

承包商确定分包合同中的工期激励强度过程实质上是一个博弈过程。通过承包商与分包商工期激励中的基本假设和技术假设确定;分析了承包商和分包商工期激励中的目标函数、约束条件函数;建立了承包商与分包商工期激励的模型。     

双模网络下基于节点流行度的潜在空间模型

本文提出了双模网络下基于节点流行度的潜在空间模型，不仅能够显式地表达节点间产生连接的概率，而且可以推导出双模网络的连接的传递性、节点度的异质性等特征，这些特征可以通过数值化定量的方式描述网络生成过程中的常见规律。在此基础之上，本文进一步提出了加权概率指标，用以衡量双模网络的节点间未来产生连接的可能性。最后，本文分别在模拟数据、公开数据集和某在线点评网站的商户一消费者网络数据上验证了模型假设符合实际数据的分布，并使用加权概率指标与其他多种双模网络链路预测的方法进行比较分析。实验结果表明，本文提出的方法不仅可以量化分析网络生成过程中的特征，而且在实验数据上的链路预测能力整体优于其他双模链路预测方法。     

基于机器学习的上市公司财务预警模型的构建

文章通过运用多种机器学习方法分别建立时间跨度为5年和6年的上市公司财务风险预警模型,初始选择了29个指标,利用数据挖掘的特征选择方法,最终选取9个有代表性的指标来建立模型。实验表明,最近邻分类、多层感知机、BP神经网络及逻辑回归四类方法建立风险预警模型的性能相当,可以较好地预测上市公司财务危机。     

工程项目质量管理的信号传递博弈研究

由于信息不对称和委托代理目标的不同,结合博弈论及信息经济学的有关理论,建立了承包商与建设单位之间的质量管理的信号传递博弈模型,并进行了实例分析。分析结果表明,承包商所发出的信号能够反映承包商的真实质量：尽管建设单位不能直接观察到承包商的质量水平,但是可以通过观测承包商发出的信号来判断承包商的预期质量水平,并据此做出正确的管理决策。     

工程变更对投资的影响与统计

工程变更是监理工程师对合同工程或其任何部分的形式、数量或质量做出的变更。它的费用是工程量上的变化，或单价的变化，或计费项目发生变化，或三者同时变化产生的结果，工程变更一般伴有费用变化，变更的范筹也是非常广泛。     

时间序列神经网络预测模型

本文讨论神经网络用于非线性动态系统建模与预测的问题和方法，主要考虑了如下几个问题：（１）相关变量的选择；（２）观测数据的可预测性与模型的有效性检验；（３）运用改进遗传算法学习神经网络连接权值。本文预测建模方法已用于一个决策支持系统中，并取得了较好的效果     

基于BSC与ANP的工程承包商项目绩效测量

基于承包商的视角将平衡计分卡应用于项目层次并修正为财务、业主、项目管理以及学习与成长四个维度,通过修正的平衡计分卡和关键绩效指标法建立了项目绩效指标体系。采用网络分析法确定了绩效指标的权重,权重较高的四个绩效指标依次为项目人员成长、项目信息化、项目盈利能力以及项目创新,可见工程承包商应更多地关注对未来项目管理水平有决定影响的"学习与成长维度"。     

四川东祥工程建设监理有限责任公司

公司始建于1999年7月,具有独立法人资格,实行自主经营、独立核算、自负盈亏、自我发展的经营模式。是一家集电力建设工程、设备安装工程、化工工程、工业与民用建筑工程以及市政建设工程监理/咨询/招标投标代理为一体的综合性企业。公司专业技术力量雄厚,现有员工中,百分之百具有大专文化以上学历。拥有专业工程技术人员68人,占员工总数的85%;其中:教授级高级工程师1人,高级工程师16人,工程师、造价师36人,助理工程师15人;同时具有总监理工程师资格的18人,国家注册监理工程师资格的15人,省级注册监理工程师资格的16人;ISO9000标准内审员5…     

Bayesian模型平均法及其在Cox回归中的应用

文章介绍了贝叶斯模型平均法的基本原理，并对实际资料进行分析，指出了该方法的优越性；以Mayo Clinic的原发性肝硬化数据为例，采用Bayesian模型平均法选择模型，并比较了三种模型确定方法方法的预测效能。     

我国“十二五”时期经济发展目标与污染物减排目标协调性的计量分析

如何确保完成经济发展目标的同时实现主要污染物减排目标，是一个两难的选择。本文在对“十一五”时期全国主要污染物的排放情况进行分析的基础上，根据“十二五”经济发展与主要污染物排放规划目标，预测了2015年GDP及三次产业增加值，利用投入产出列模型，预测了各经济行业的总产出，并根据产值与污染物排放的关系，预测了2015年全国主要污染物排放量，提出了实现“十二五”时期经济发展与主要污染物排放规划目标的六大路径选择。     

考虑选择集和个体差异的交通方式选择分析

交通方式选择预测一直是出行行为研究领域的重要课题.预测结果直接影响到交通需求管理和交通控制策略的有效实施.文章针对已有研究在方式选择集、出行者个体差异处理、预测结果分析方面的不足,提出适合于我国实际情况的居民交通方式预测方法.对居民通勤方式选择的多项Logit模型表明,新的分析方法能有效提高模型预测和解释能力,对交通需求预测和管理有重要意义.