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《武汉理工大学》 2006年
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基于支持向量机的工程项目投资风险分析方法研究

张金牡  
【摘要】:随着我国改革开放的不断深化和市场经济体制的逐步建立,特别是加入WTO后,投资项目的规模和复杂性日益增大,项目风险也日益增多,对项目管理要求相对更高。工程项目投资成功率日益降低,项目质量问题严重,其中一个重要的原因就是因为在工程项目投资决策时,忽略了项目风险,没有进行工程项目投资的风险分析,缺乏切实可行的工程项目投资风险分析方法。因此,对工程项目投资风险分析方法进行研究,具有重要的理论与实践意义。在理论上,促进工程项目投资风险分析方法体系的逐步建立和完善;在实践上促进工程项目投资决策的科学化和规范化,提高工程项目风险投资的成功率。 本文首先剖析工程项目风险分析的三个步骤:风险识别、风险估计和风险评价。在介绍专家调查法、故障树分析方法、筛选—监测—诊断技术、风险来源表等常用的风险识别方法,并评价了它们的优缺点。结合工程项目投资风险的一般特点和构成项目投资经济评价与风险的关系,对工程项目投资风险因素进行了分析,提出了按照可行性研究报告进行风险因素的分析方法。即从技术措施、人为因素、社会环境、财务和经济四个方面,对工程项目投资风险因素进行分析。 其次,在总结概率估计方法、层次分析法、影响图法、CIM方法、决策树方法、解析法和蒙特卡罗模拟等风险分析方法的基础上,分析了当前传统评估方法存在的不足。本文针对这些缺陷,引进统计学习理论的最新研究成果,提出了基于支持向量机的项目投资风险评价方法。支持向量机模型比BP神经网络通常需要更少的样本数据,对数据要求低和更加稳定的性能,提高了工程项目投资风险分析的客观性和精确性,具有评价成本费用低、易操作性和批量分析的能力。在实例研究阶段,编制了相应的计算程序,给出了基于支持向量机的项目投资风险评价的基本步骤,通过与BP神经网络的比较分析,验证了该方法的有效性。在解决学习样本数据的问题上,提出以项目原始资料为基础、以项目研究可行性报告为主进行项目投资风险分析,可以增加项目分析的可靠性和准确度,在实际应用中易于操作。
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:F224

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 逄淑卉;基于支持向量机的纺织品服装安全风险评价模型研究[D];东华大学;2012年
2 李海涛;基于支持向量机的房地产投资风险预测方法研究[D];河北工程大学;2008年
3 蒋丽娜;基于支持向量机的建筑工程造价预测研究[D];河北工程大学;2009年
4 马霞霞;基于GABP神经网络及SVM的房地产投资风险评价及应用[D];西安理工大学;2010年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 郭永;项目风险分析的人工神经网络模型[J];电力学报;2005年03期
2 李亚伟;陈守煜;韩小军;;基于支持向量机SVR的黄河凌汛预报方法[J];大连理工大学学报;2006年02期
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前5条
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4 王小荣;基于蒙特卡洛模拟的建设项目投资风险分析[D];武汉理工大学;2005年
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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9 王亮;胡静涛;;基于LS-SVM的光刻过程R2R预测控制方法[J];半导体技术;2012年06期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
2 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 姜明辉;袁绪川;;基于GA优化的个人信用评估SVM模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 韩露;余正涛;邓锦辉;章程;毛存礼;郭剑毅;;领域知识关系对领域文本分类的影响[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
6 吴静珠;刘翠玲;孙晓容;;支持向量机在近红外光谱检测技术中的应用研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
7 尹钟;张建华;;基于支持向量机方法的过程操作员功能状态分类[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
8 杨坤;纪志成;;基于峰值识别的改进SVM用电需求预测[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
5 王晓明;基于统计学习的模式识别几个问题及其应用研究[D];江南大学;2010年
6 李先锋;基于特征优化和多特征融合的杂草识别方法研究[D];江苏大学;2010年
7 刘卫红;垃圾邮件检测与过滤关键技术研究[D];华南理工大学;2010年
8 汪春梅;癫痫脑电信号特征提取与自动检测方法研究[D];华东理工大学;2011年
9 张目;高技术企业信用风险影响因素及评价方法研究[D];电子科技大学;2010年
10 向国齐;支持向量回归机代理模型设计优化及应用研究[D];电子科技大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
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4 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
5 赵映超;基于三维结构的项目风险动态管理研究及应用[D];山东科技大学;2010年
6 安文娟;Fisher和支持向量综合分类器[D];辽宁师范大学;2010年
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9 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 雷辉;邓彦龙;李根军;钟君君;;基于支持向量机的工程项目风险预测[J];北方经济;2006年20期
2 杨文宇,刘健,余健明,燕飞;基于风险度评价的配电网灵活规划[J];电工技术学报;2005年08期
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中国重要报纸全文数据库 前2条
1 张永法;[N];中国纺织报;2010年
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中国博士学位论文全文数据库 前5条
1 张春华;支持向量机中最优化问题的研究[D];中国农业大学;2004年
2 安金龙;支持向量机若干问题的研究[D];天津大学;2004年
3 唐发明;基于统计学习理论的支持向量机算法研究[D];华中科技大学;2005年
4 王朝勇;支持向量机若干算法研究及应用[D];吉林大学;2008年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈李红;国内外纺织品服装安全消费的技术要求及召回机制与应对策略研究[D];东华大学;2009年
2 阮涛;房地产投资项目风险评价[D];武汉理工大学;2002年
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【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 吴晓红;;基于可拓学的测绘项目风险管理[J];测绘科学;2011年04期
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 王红柳;基于近红外光谱技术的苜蓿(Madicago sativa)秋眠性预测研究[D];北京林业大学;2011年
2 张伟;国家助学贷款中大学生信用风险评估研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
3 张晓兵;房地产项目风险可拓分析及风险文化管理研究[D];河北工程大学;2009年
4 马霞霞;基于GABP神经网络及SVM的房地产投资风险评价及应用[D];西安理工大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 吕砚山,赵正琦;BP神经网络的优化及应用研究[J];北京化工大学学报(自然科学版);2001年01期
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5 JerroldW. Gotzmer,AltonP.Davis,秦良基;确定大坝潜在危险的分级导则[J];大坝与安全;2001年01期
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7 杜德进;大坝安全管理的行为与对策[J];大坝与安全;2001年05期
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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5 邹华胜;宁书年;杨峰;徐遵义;;支持向量机在储层厚度预测和计算中的应用[J];地球物理学进展;2007年05期
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8 王炜;郭小明;王淑艳;刘丽琴;;关于核函数选取的方法[J];辽宁师范大学学报(自然科学版);2008年01期
9 王振友;叶丽婷;牛庆敏;;大气中臭氧含量分析预测的支向量机模型[J];数学的实践与认识;2008年09期
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5 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
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8 张军;;支持向量机方法在地下水位干扰排除中的初步应用[A];2007年地震流体学术研讨会论文摘要集[C];2007年
9 许建生;盛立东;;基于改进的支持向量机和BP神经网络的识别算法[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
10 荣海娜;张葛祥;张翠芳;;基于支持向量机的非线性系统辨识方法[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 李晓麒 记者 董娜;为重点建设项目投资决策“把脉”[N];齐齐哈尔日报;2009年
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5 特约记者 刘桂英 陈明宇 通讯员 李可夫;首次引入安全评价新方法[N];中国石油报;2010年
6 吴杏霞;澳大利亚的半定量有害生物进境风险分析方法浅析[N];中国国门时报;2007年
7 吴杏霞;澳大利亚的半定量有害生物进境风险分析方法浅析[N];中国国门时报;2007年
8 北京博升通管理咨询公司首席咨询师 谢旭;工程机械行业按揭、分期销售模式下的账款风险分析[N];机电商报;2007年
9 王黎明 韩风雷;基建审计应关注的重点环节[N];中国审计报;2007年
10 早报记者 忻尚伦;王功权“为爱私奔”或临诉讼[N];东方早报;2011年
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1 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
2 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
3 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
4 孙薇;市场条件下抽水蓄能电站效益综合评价及运营模式研究[D];华北电力大学(河北);2007年
5 常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
6 朱燕飞;锌钡白回转窑煅烧过程智能建模研究[D];华南理工大学;2005年
7 田英杰;支持向量回归机及其应用研究[D];中国农业大学;2005年
8 燕忠;基于蚁群优化算法的若干问题的研究[D];东南大学;2005年
9 任东;基于支持向量机的植物病害识别研究[D];吉林大学;2007年
10 杨金芳;支持向量回归在预测控制中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张金牡;基于支持向量机的工程项目投资风险分析方法研究[D];武汉理工大学;2006年
2 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
3 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
4 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
5 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
6 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
7 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
8 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
9 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
10 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
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