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《南昌大学》 2010年
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水利水电工程建设前期投资风险管理研究

刘瑶  
【摘要】:水利水电工程是集防洪、发电、灌溉、供水、养殖于一体的综合效益高的利国利民项目,水电又是一种经济的可再生的清洁能源,它合理有序的开发利用对国家经济社会的发展有重大意义。但它投资规模巨大、建设工期长、施工组织技术复杂,客观不确定性因素极多,在时间和空间上面临的投资风险都非常大,而且我国长期以来一直是国家为投资主体,企业投资水电项目起步较晚,尚没有成熟的投资风险管理经验,投资往往是预算超概算、决算超预算,其投资效益没有充分体现,造成很大的浪费或损失,因此对水利水电工程项目投资风险管理的研究急为迫切和必要。另一方面,作为建设前期的决策立项阶段和设计阶段又对整个项目的投资影响程度最大。因此,本论文重点研究水利水电工程项目建设前期投资风险管理。 论文首先对国内外项目风险管理研究进行比较,指出当前国内在投资风险研究方面存在的问题;随后,在分析水利水电项目投资风险管理目标的基础上,论述了水利水电项目投资风险管理组织原则;比较总结了当前常用的投资风险识别、评价方法的特点及其适用范围。论文重点阐述了层次分析法、模糊综合评价法和RBF网络法,以W水利枢纽工程为实例,确定项目建设前期的主要风险因素。采用多层次模糊综合评价法分析评价W水利枢纽工程前期阶段投资风险,最后评价等级为中等风险,其中移民风险最大,其次是设计方案比选风险,设计变更风险,政策、法律变更风险,该结论较为准确的反映了工程实际情况。本文对影响前期投资风险的重要因素设计方案比选风险作了进一步地分析,利用专家打分法和AHP法求解出各备选方案的重要性权重,确定各种设计方案,方案选定的结果符合可行性研究的设计要求。本文还引进了RBF神经网,结合AHP法得到的权重值进行样本训练,并随机抽取验证样本,测试样本集所有训练样本的精度都很高,相关系数R为0.999,训练样本集的测试精度为0.001,与AHP法分析的结果很接近,判断结果相同,由此说明应用RBF神经网络模型来选择方案可以达到选择方案的科学性,为水电项目参与方提供决策依据,有效降低投资风险。最后提出项目前期投资风险控制的对策。
【学位授予单位】:南昌大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:F426.91;F426.61

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