建筑項目投資造價風險智能評估方法

李 芳

（新疆油田公司明園物業服務中心，新疆 烏魯木齊 830000）

0 引言

由于建筑項目的建設時間較長，所面臨的環境、人員、成本等因素有較大變動[1]，因此很容易出現工程造價風險，為更好地控制建筑項目的預算，應及時應對工程造價的潛在風險，以正確識別及評估建筑項目在建造工程中可能出現的風險[2]。

在國內外相關研究中，國外研究起步較早，但其造價風險管理主要在風險預測及分析方面具有較多的研究成果，而在國內，主要集中在造價風險理論的宏觀問題上，也有較少研究關于造價風險智能評估方法，例如，伍嬌嬌等[3]根據工程期與報告期單方造價計算結果構建出灰色動態預測圖，實現造價風險的快速評估。周啟清等[4]通過階梯層次結構和判斷矩陣，求解建筑項目指標權重，實現造價風險的智能評估。董治等[5]利用基于熵權可拓物元模型構建各項指標經典域的劃分和關聯度函數，以此作為評判依據實現公路項目造價風險智能評估。但上述方法未考慮造價風險的影響等級，導致漏掉了風險大、出現次數少的風險因素，最終結果與實際情況相差過多，且時間長、效率低，可能會造成較大損失。

為了解決上述問題，本文提出建筑項目投資造價風險智能評估方法。該方法的創新之處在于運用了核心互聯網技術并提前了解造價風險的影響等級，從而有針對性地實現建筑項目投資造價風險智能評估。

1 運用核心互聯網技術評估建筑項目投資造價風險

1.1 核心互聯網技術評估建筑項目投資造價風險優勢

基于核心互聯網技術的建筑工程項目投資造價的操作是以IP為基礎的，對核心互聯網網元評估量化參數量化設置進行優化，以便構建在管理和操作上更加準確合理的風險識別與評估體系。依據核心互聯網技術對建筑項目投資造價風險進行事前、事中、事后的評估，監控整個過程。核心互聯網技術不斷引入新設備、新工藝，技術在不斷的成熟與完善，使得工程評估風險的參數會隨著實際情況作出相應的變化，以便對評估給出更合理的設定，確保核心互聯網技術的操作安全可控。

1.2 核心互聯網網元評估參數優化

描述對網元參數的調整，需考慮若干子項的風險評估，具體參數見表1。

表1 參數優化評估子項表

通過對網元類型、操作的性質及操作的成熟度等方面的參數進行優化，可以提高核心互聯網技術評估的準確性，核心互聯網存在的技術優勢可以使建筑項目投資造價風險的評估更加智能化，運用相關的網絡技術，提高評估的效率，同時也很大程度上降低了造價風險，具有現實意義。

2 建筑項目投資造價風險指標

2.1 建筑項目投資造價風險發生的概率

造價評估的概念是基于造價風險的有效度量進行估計[6]。目前的風險量RF常常代表某種不良事件即將發生的概率Pi和這件事發生后產生的不良影響Ci的函數關系式，則RF的函數關系式為：

由于式（1）有可能漏掉某些發生概率較小但對建筑項目造成巨大損失的風險量，因此需定義一種減少忽略某些風險量的函數關系式，此關系式按照超過運算的百分比運算，因此概率Pi和損失Ci的值均≥0，且≤1，則表達式為：

采用經驗分布法，按照建筑項目造價風險因素選取符合條件的分布函數，其次通過專家打分的方法預測出相對應的函數參數，從而在概率軸中將所有受損失范圍疊加在一起獲取出Ci及Pi的概率分布函數。

2.2 建筑項目投資造價風險影響程度的等級標準

由于建筑項目具有極大的不確定性，因此難以定義出其指標風險損失范圍，所以綜合半定量獲取指標[7]，建筑項目的每一層風險的風險等級見表2。

表2 建筑項目造價風險分級標準表

通過定義上述風險影響程度分級標準表和風險分級標準表，將其與風險發生概率及風險損失進行結合，得出風險量定義：

式（3）中，R為建筑項目造價風險量，p為建筑項目造價風險發生概率的估計值，r為建筑項目造價風險影響程度大小的估計值。

在以集對分析評價為目的的基礎上，根據模糊區間將式（3）計算出的風險量進行分級，估值區間在[0，4），風險程度低，決策為可忽略；估值區間在[4，9），風險程度中，決策為可接受，需重視；估值區間在[9，16），風險程度較高，決策為不可接受，盡量處理；估值區間在[16，25），風險程度高，決策為不可接受，必須處理。

3 構建建筑項目投資造價風險評估模型

3.1 構建造價風險判斷矩陣及評價指標標準矩陣

通常情況下建筑項目預算員會根據項目情況及風險評價標準評價此建筑項目中各層風險[8]。若建筑項目中的某層步驟包含p個風險因素，且每個風險因素中含有q個指標，得到指標矩陣為：

式（4）中，xpq為建筑項目造價的第p個風險的第q個指標的測量值。

3.2 基于改進SPA-IAHP法確定造價風險因素權重

由于指標權重的不確定性過高，因此利用集對分析同理論、反理論及異理論可以更好完善區間權重中的不確定性問題[9]。與此同時請專業人員各自獨立對比指標sj及si的對應重要程度，獲取出其比較區間若出現則兩位專業人員獲取出的兩種權重區間判斷互相對立，需要重新進行對比[10]。所有可利用的指標判斷區間的關系式為：

式（6）中，wm為第m層級的權重。那么極差矩陣的權重公式為：

式（7）中，k=1，2，3，…，m；Δ1M為由判斷矩陣求出的兩端極差矩陣，Δ2M為由一致性數據矩陣求出的兩端極差矩陣。

將建筑項目造價風險評價指標中權重的不確定性問題采用SPA方法進行處理，將區間判斷矩陣結合成集對后的異聯系數公式為：

式（8）中，為評價同聯系數；為評價反聯系數；aj為同一性；bj為差異性；cj為對立性。利用集對法分析理論中的確定性評價指標及不確定性評價指標，得到建筑項目造價風險評價指標的SPA-IAHP綜合權重的表達式為：

式（9）中，（wj）CE為不確定性的權重。利用式（9）即可獲取建筑項目造價風險的評價指標權重。

3.3 計算聯系度

求解出造價風險的聯系度是評估建筑項目造價風險的關鍵步驟[11]，將風險評價標準集和調查獲取的樣本指標集之間進行整合形成集對，并根據測度IDO計算建立的4個聯系度表達式分別為：

建筑項目風險評價指標內的目標層中有且僅有一層風險評價指標體系稱之為單層次。將建筑項目評價指標權重與上述4個IDO聯系度相結合，得到建筑項目造價風險總聯系度表，見表3。

表3 單層次SPA風險評價表

此外，建筑項目投資造價管理包含很多不確定因素且需要管理的項目也較多，因此需要多層次的對造價風險因素進行評價[12]。

4 實驗與結果

為了驗證所提方法的整體有效性，以總占地面積為113 100 m2，總建筑面積為121 068 m2，工期為40個月，投資為59 691.1萬元的某醫療中心大樓為實驗對象，利用建筑項目投資造價風險智能評估方法、文獻[3]方法、文獻[4]方法進行評估結果穩定性、評估效率和風險導致的損失大小的測試。

4.1 風險評估結果穩定性

由圖1可知，文獻[4]方法評估的最終結果和實際情況出入較大，文獻[3]方法次之，而所提方法的標準差一直控制在4左右，保證評估結果無限接近實際情況，這是因為所提方法在進行評估建筑項目造價風險前判斷出造價風險影響等級，更能清楚地展示出影響較大的風險因素，并及時采取應對措施，降低風險評估的標準差，提高建筑項目造價風險評估效果的穩定性。

圖1 不同方法的評估穩定性

4.2 評估效率

分析圖2可知，在多次迭代中，所提方法在同一環境下的評估風險時間始終低于文獻[3]方法和文獻[4]方法，這是因為所提方法經過多次勘測探測可能導致的風險因素，并運算其概率值后再評估建筑項目的造價風險，能夠降低每種因素對造價的影響程度，從而減少評估時間，提高造價風險評估效率。

圖2 3種方法的風險評估時間

4.3 風險導致的損失大小

根據圖3可知，利用所提方法評估出的最終結果造成的風險損失大多占總預算的5%～6%，而文獻[4]和文獻[5]的方法損失大多在8%～9%，超出預算過多，這是因為所提方法將所有風險因素劃分成不同等級，根據等級判斷出最具影響的風險因素并決策出處理方案，避免忽略風險大出現次數少的因素，從而更加準確地篩選出損失過大的風險因素，減少造價損失。

圖3 風險導致的損失大小

5 結語

每項建筑項目的施工過程都存在各種各樣的造價風險因素，如何合理的規避所有因素是目前需解決的問題，規避的前提是評估出這些風險，但現如今的造價風險智能評估方法存在評估穩定性差、評估時間長和損失過大的問題。因此提出建筑項目投資造價風險智能評估方法，此方法首先運用核心互聯網技術，并優化網元參數，其次對各種風險因素進行評價其風險等級并采取相應措施，通過構建造價風險評估模型，最終層層疊加集對分析評價，實現建筑項目造價風險的智能評估。經實驗表明，所提方法評估穩定性優、評估時間短且損失較小。接下來會進一步實驗并發現評估方法的不足之處，并進一步完善此方法。