基于主成分分析的城市快速路项目风险识别与控制
2021-11-17郑伟伟林宝婵
郑伟伟 林宝婵
江西理工大学经济管理学院(341000)
城市快速路项目在具体建设时往往会受到自然因素的制约,包括地质条件、天文气候和水质土壤等,同时自身也会受到资源需求、技术水平以及施工工艺复杂等束缚。随着项目的进行,内外环境同时发生变化,各种潜在的风险因素都将增加项目的管控难度。而城市快速路项目具有投资规模大、建设周期长、参与方多等特点,是集聚风险的大工程[1]。为了更好的探究和预防城市快速路项目建设过程中不同风险对项目的影响,可通过将风险量化处理从而实现达到为项目增值的目的。
1 评价方法
在项目风险评估方法中较常用的有层次分析法[2]、模糊层次综合评价法[3]以及近些年来学者热衷的云模型风险评价[4]和BP网络神经评价法[5]等。虽然这些评价方法都实现了项目风险从定性到定量的转化,但是这些评价方法所得到的计算结果不够精确。而主成分分析法所实现的是通过对指标进行降维,其指标压缩是通过相应矩阵的数理运算而实现的,不需要人为赋值,即不存在主观因素[6]。运用主成分分析法对城市快速路项目风险进行评估,能较大程度上避免风险指标之间的信息重叠,实现在最大程度上对原指标信息内容的保存。
1.1 主成分分析方法适用性
在实际研究过程中往往会因为要研究的变量数目过多使研究的问题变得繁琐而无从下手。因此急需一种新的研究方法让其在定量分析过程中使得变量的数目尽可能的少些,同时又能获得较多的有效信息。鉴于此,主成分分析方法恰好能满足其要求,将原有的变量通过相应的数理运算得到新的一组综合变量,其能取代原有变量的基本信息,同时综合变量的数目要明显少于原有变量。
1.2 主成分操作流程
1)求出∑的特征值λi及特征向量ai
2)组成分的确定即累计贡献率G(m)的确定
当累计贡献率达到≥85%时,抽取前m个主成分
3)主成分载荷:原变量Xj(j=1,2,…,p)在各主成分Fi(i=1,2,…,m)上的荷载
4)主成分得分:前m个的主成分得分计算公式
2 实证分析
2.1 工程概况
赣州市东江源大道快速路项目北延路段全长约7.1km,主路设计速度为80km/h,双向6车道规模,地面铺路设计速度为50km/h,双向六车道规模,其沿线住宅小区较多,高层住宅较多,某一路段现状地形起伏较大。
2.2 指标选取
考虑到城市快速路项目是一个相当复杂的工程,规模大、投资成本高、建设周期长,风险演化形式也将是错综复杂的,其风险较一般工程项目有所区别。具体操作流程:首先通过国内外相关文献的阅读来获取城市快速路项目常见的风险因素;其次对项目风险因素的来源、性质进行初步分析,同时补充该项目特有的风险因素;最后构建出初始的指标体系。具体的风险清单见表1。
表1 城市快速路项目风险因素汇总
2.3 指标量化
需对上述16种风险因素进行风险指标量化处理,通过邀请相关资深作业人员和高校教授等10位对该项目的16种风险因素指标进行打分,同时划分为五个等级为大、较大、一般、较小、小,其分别对应其评分为10、8、6、4、2。专家评分表结果见表2。
表2 专家打分白表
量纲之间的差异会对结果产生影响,需要对各指标数据之间进行标准化处理,整个操作过程都将在软件(SPSS24.0)上实现。其公式为:
2.4 城市快速路项目风险评估与分析
通过运用SPSS24.0 对表二的数据进行处理并计算出其相应的主成分特征值、及贡献率,通过图表发现其第六个累计贡献率值到85%,即当m=6时,累计贡献率达到87.983,能较好的反应原始数据的信息。
成分矩阵表达的是一种载荷矩阵,对于计算各因子得分有着重要作用,运用SPSS24.0 计算其相关结果见表4。
表4 成分矩阵表
从表中可以看出第一主成分F1在X9、X13、X16上有较大载荷,即在前六个主成分中的16个风险因素指标占比较大,其主要体现在政府政策方面;在第二主成分中F2,X2、X5、X6、X9、X10、X11在F2上的荷载量较大,其主要体现在施工过程上的风险;第三主成分F3在X3、X15上存有较大载荷,其具体体现在设计方面的风险;第四主成分F4在X1、X7、X14上有较大载荷,其具体表现为供应商方面的风险;第五主成分F5在X2、X4存有较大载荷,其具体表现为投入运营上的风险;第六主成分F6在X8上有较大负荷,其具体体现在监理方上的风险。
表3 特征值累计贡献率
2.5 管控意见
由于该城市快速路项目是由政府主导下建设的,其风险因素在某种程度上与政府的参与密不可分。从综合主成分F1可以得出,政府的风险影响因素较大。因此对于城市快速路项目风险的管控,政府的相关部门应该加强对相关管理人员的培训,做到及时的督察,制定相关有效的政策法规,将管理建设过程规范化;对于综合主成分F2,即在工程的实施过程中,施工方要强化管理人员的责任意识,落实相应的管理责任,完善管理制度等措施;就综合主成分F3而言,设计方一定要亲临现场,做到心知肚明,因地制宜的设计相应图纸,加强各方之间沟通等。
3 结语
主成分分析方法能较好的保持数据信息的完整性,尽可能的减少主观因素的影响,使评价更加真实具体。结合相应的案例,专家再通过打分的方法将已有的风险指标进行量化,这些都为后续的主成分分析奠定了基础。即在以后的风险评价研究中,对于如何减少主观因素的影响将一直是人们风险管理研究的重点。