建筑材料價格研究方法綜述

肖大強(qiáng) 周易

摘 要： 近年來建材價格變動頻繁，投資方和施工企業(yè)都希望了解建材價格未來的趨勢以及時調(diào)整策略應(yīng)對潛在的風(fēng)險。以建材價格的波動特性為出發(fā)點(diǎn)，對建材價格變動的主要原因進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上收集整理目前較常用的幾種價格預(yù)測方法，接下來重點(diǎn)介紹基于群體分析的建材價格研究方法，最后對基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建材價格研究方法進(jìn)行展望。

一、幾種主要建材費(fèi)用在不同建筑工程中占造價的比重

建材價格的變動頻繁且幅度較大，如果在參與投標(biāo)時沒能充分估計(jì)主要建材的價格走勢，在建材價格突然變化后，承包商往往難以承受突如其來的損失，容易引發(fā)與發(fā)包商之間的糾紛，對工程建設(shè)的進(jìn)程造成很大的負(fù)面影響。

通過四個典型工程項(xiàng)目近十年周期的造價走勢情況分析了主要建材費(fèi)用在不同類型的建筑工程中占造價的比重如下表所示[1]。

主要建材費(fèi)用在各種類型工程的造價中比重是很高的，因此其價格的變動對造價的影響很大。

二、一般價格預(yù)測的幾種方法

價格預(yù)測目前大致可分為三種派別：基本分析派、技術(shù)分析派和其他派別?；痉治雠蓚?cè)重研究與經(jīng)濟(jì)密切相關(guān)的指標(biāo)，利用這些指標(biāo)來分析價格可能達(dá)到什么水平。技術(shù)分析派依靠統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的相關(guān)方法則來做判斷。其他派別不作為重點(diǎn)介紹。

基本分析派較側(cè)重于中長線分析，比較適合那些熟悉現(xiàn)貨行情的貿(mào)易商及那些信息面比較廣的投資者運(yùn)用。技術(shù)分析派側(cè)重研究價格的動態(tài)規(guī)律性性，并分析量、價同時間的關(guān)系，可以在一定程度上幫助投資者判斷行情及選取合適的時機(jī)，較適合小規(guī)模投資者使用。

基本分析法本質(zhì)上是研究影響供需關(guān)系變化的種種因素從而預(yù)測商品價格走勢的分析方法[2]。其優(yōu)點(diǎn)主要有兩個：（1）能較全面地把握標(biāo)的物價格的基本走勢。（2）應(yīng)用起來相對簡單。其缺點(diǎn)主要有：（1）時間跨度較長，對短線投資者的價值不高。（2）精確度相對較低。

技術(shù)分析應(yīng)用很廣泛，不管是做股票價格分析，還是商品價格分析。因其自身的特點(diǎn)，采用技術(shù)分析方法不需要考慮技術(shù)分析以外的東西。技術(shù)分析的優(yōu)點(diǎn)：（1）對價格變化的趨勢有一定的預(yù)測作用。（2）對市場的反應(yīng)更加直接快速。（3）價格包含了所有信息。其缺點(diǎn)：技術(shù)分析只研究市場行為，未對本質(zhì)的供需問題進(jìn)行研究，因此無法對市場較長周期的趨勢做出合理的判斷。

三、基于群體分析的建材價格研究方法

引起建材價格變動的原因往往是多方面的，各種商品之間互相聯(lián)系，或互相促進(jìn)或互相抑制，其中任何一類商品價格出現(xiàn)異常波動常常會直接或者間接地影響到其它商品的價格。群體分析法是在對多種商品長期的價格數(shù)據(jù)研究分析的基礎(chǔ)上形成的。通過大量的跟蹤分析發(fā)現(xiàn)，對單一品種或少數(shù)幾個品種的短期價格波動趨勢做出較精確的判斷是很困難的，就好比我們要確定單獨(dú)的一只羊或兩只羊下一秒的奔跑方向，隨機(jī)性強(qiáng)很難判斷;但如果把許多彼此相關(guān)聯(lián)的商品放到一起進(jìn)行研究，就像研究一個羊群的運(yùn)動方向，這就相對容易，因?yàn)槿后w運(yùn)動趨勢的穩(wěn)定性相對于個體的運(yùn)動趨勢的穩(wěn)定性更高[3]。

三個區(qū)域（價格運(yùn)動過程的不同情況）：紅色區(qū)域、黃色區(qū)域及綠色區(qū)域。其中，紅色區(qū)域表示價格處于上升過程，綠色區(qū)域表示價格處于下跌過過程，黃色區(qū)域表示當(dāng)前一段時間該品種價格波動不大。利用群體分析法對30多種大宗商品近十年的價格波動趨勢分析發(fā)現(xiàn)，價格運(yùn)動趨勢平均每年有51%的時間處于相對穩(wěn)定狀態(tài);27%處于上漲狀態(tài);22%處于下跌狀態(tài)[4]。

四、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建材價格研究方法

計(jì)算機(jī)技術(shù)的日益成熟和深度應(yīng)用使得建材價格的預(yù)測逐漸成為可能。誤差前傳網(wǎng)絡(luò)（BP）是目前應(yīng)用最廣泛的的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，主要用于語音識別、經(jīng)濟(jì)預(yù)測、工業(yè)過程控制和自適應(yīng)控制等方面。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大的特點(diǎn)是不斷反向傳遞并且修改其連接權(quán)值，使得期望輸出與實(shí)際輸出誤差最小，其缺陷是網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間長且容易陷入局部極小值。LM算法是一種收斂速度快、穩(wěn)定性好的優(yōu)化算法。它是由梯度下降法與高斯牛頓法的結(jié)合，LM算法擁有梯度下降法的全局特性的同時，還包括高斯—牛頓法的快速收斂特性， 可以有效地改善網(wǎng)絡(luò)的收斂性能[5]。

參考文獻(xiàn)

[1]馮聞.主要建材價格變動的監(jiān)測與預(yù)警研究[D].上海：上海交通大學(xué)，2005.

[2]Harold Kerzner， Project Management-A System Approach to Planning，Scheduling， and Controlling， 6th edition， Van Nostrand Reinhold， 1997.

[3]肖大強(qiáng).價格波動規(guī)律認(rèn)識基礎(chǔ)上的企業(yè)套期保值模型優(yōu)化[J].北方經(jīng)濟(jì)，2010.

[4]魏凱.工程材料價格波動規(guī)律的若干方法研究[D].鄭州.華北水利水電大學(xué)，2013.

[5]周歡.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑材料價格預(yù)測模型研究[D].宜昌.三峽大學(xué)，2013.