建筑项目投资造价风险智能评估方法

李 芳

（新疆油田公司明园物业服务中心，新疆 乌鲁木齐 830000）

0 引言

由于建筑项目的建设时间较长，所面临的环境、人员、成本等因素有较大变动[1]，因此很容易出现工程造价风险，为更好地控制建筑项目的预算，应及时应对工程造价的潜在风险，以正确识别及评估建筑项目在建造工程中可能出现的风险[2]。

在国内外相关研究中，国外研究起步较早，但其造价风险管理主要在风险预测及分析方面具有较多的研究成果，而在国内，主要集中在造价风险理论的宏观问题上，也有较少研究关于造价风险智能评估方法，例如，伍娇娇等[3]根据工程期与报告期单方造价计算结果构建出灰色动态预测图，实现造价风险的快速评估。周启清等[4]通过阶梯层次结构和判断矩阵，求解建筑项目指标权重，实现造价风险的智能评估。董治等[5]利用基于熵权可拓物元模型构建各项指标经典域的划分和关联度函数，以此作为评判依据实现公路项目造价风险智能评估。但上述方法未考虑造价风险的影响等级，导致漏掉了风险大、出现次数少的风险因素，最终结果与实际情况相差过多，且时间长、效率低，可能会造成较大损失。

为了解决上述问题，本文提出建筑项目投资造价风险智能评估方法。该方法的创新之处在于运用了核心互联网技术并提前了解造价风险的影响等级，从而有针对性地实现建筑项目投资造价风险智能评估。

1 运用核心互联网技术评估建筑项目投资造价风险

1.1 核心互联网技术评估建筑项目投资造价风险优势

基于核心互联网技术的建筑工程项目投资造价的操作是以IP为基础的，对核心互联网网元评估量化参数量化设置进行优化，以便构建在管理和操作上更加准确合理的风险识别与评估体系。依据核心互联网技术对建筑项目投资造价风险进行事前、事中、事后的评估，监控整个过程。核心互联网技术不断引入新设备、新工艺，技术在不断的成熟与完善，使得工程评估风险的参数会随着实际情况作出相应的变化，以便对评估给出更合理的设定，确保核心互联网技术的操作安全可控。

1.2 核心互联网网元评估参数优化

描述对网元参数的调整，需考虑若干子项的风险评估，具体参数见表1。

表1 参数优化评估子项表

通过对网元类型、操作的性质及操作的成熟度等方面的参数进行优化，可以提高核心互联网技术评估的准确性，核心互联网存在的技术优势可以使建筑项目投资造价风险的评估更加智能化，运用相关的网络技术，提高评估的效率，同时也很大程度上降低了造价风险，具有现实意义。

2 建筑项目投资造价风险指标

2.1 建筑项目投资造价风险发生的概率

造价评估的概念是基于造价风险的有效度量进行估计[6]。目前的风险量RF常常代表某种不良事件即将发生的概率Pi和这件事发生后产生的不良影响Ci的函数关系式，则RF的函数关系式为：

由于式（1）有可能漏掉某些发生概率较小但对建筑项目造成巨大损失的风险量，因此需定义一种减少忽略某些风险量的函数关系式，此关系式按照超过运算的百分比运算，因此概率Pi和损失Ci的值均≥0，且≤1，则表达式为：

采用经验分布法，按照建筑项目造价风险因素选取符合条件的分布函数，其次通过专家打分的方法预测出相对应的函数参数，从而在概率轴中将所有受损失范围叠加在一起获取出Ci及Pi的概率分布函数。

2.2 建筑项目投资造价风险影响程度的等级标准

由于建筑项目具有极大的不确定性，因此难以定义出其指标风险损失范围，所以综合半定量获取指标[7]，建筑项目的每一层风险的风险等级见表2。

表2 建筑项目造价风险分级标准表

通过定义上述风险影响程度分级标准表和风险分级标准表，将其与风险发生概率及风险损失进行结合，得出风险量定义：

式（3）中，R为建筑项目造价风险量，p为建筑项目造价风险发生概率的估计值，r为建筑项目造价风险影响程度大小的估计值。

在以集对分析评价为目的的基础上，根据模糊区间将式（3）计算出的风险量进行分级，估值区间在[0，4），风险程度低，决策为可忽略；估值区间在[4，9），风险程度中，决策为可接受，需重视；估值区间在[9，16），风险程度较高，决策为不可接受，尽量处理；估值区间在[16，25），风险程度高，决策为不可接受，必须处理。

3 构建建筑项目投资造价风险评估模型

3.1 构建造价风险判断矩阵及评价指标标准矩阵

通常情况下建筑项目预算员会根据项目情况及风险评价标准评价此建筑项目中各层风险[8]。若建筑项目中的某层步骤包含p个风险因素，且每个风险因素中含有q个指标，得到指标矩阵为：

式（4）中，xpq为建筑项目造价的第p个风险的第q个指标的测量值。

3.2 基于改进SPA-IAHP法确定造价风险因素权重

由于指标权重的不确定性过高，因此利用集对分析同理论、反理论及异理论可以更好完善区间权重中的不确定性问题[9]。与此同时请专业人员各自独立对比指标sj及si的对应重要程度，获取出其比较区间若出现则两位专业人员获取出的两种权重区间判断互相对立，需要重新进行对比[10]。所有可利用的指标判断区间的关系式为：

式（6）中，wm为第m层级的权重。那么极差矩阵的权重公式为：

式（7）中，k=1，2，3，…，m；Δ1M为由判断矩阵求出的两端极差矩阵，Δ2M为由一致性数据矩阵求出的两端极差矩阵。

将建筑项目造价风险评价指标中权重的不确定性问题采用SPA方法进行处理，将区间判断矩阵结合成集对后的异联系数公式为：

式（8）中，为评价同联系数；为评价反联系数；aj为同一性；bj为差异性；cj为对立性。利用集对法分析理论中的确定性评价指标及不确定性评价指标，得到建筑项目造价风险评价指标的SPA-IAHP综合权重的表达式为：

式（9）中，（wj）CE为不确定性的权重。利用式（9）即可获取建筑项目造价风险的评价指标权重。

3.3 计算联系度

求解出造价风险的联系度是评估建筑项目造价风险的关键步骤[11]，将风险评价标准集和调查获取的样本指标集之间进行整合形成集对，并根据测度IDO计算建立的4个联系度表达式分别为：

建筑项目风险评价指标内的目标层中有且仅有一层风险评价指标体系称之为单层次。将建筑项目评价指标权重与上述4个IDO联系度相结合，得到建筑项目造价风险总联系度表，见表3。

表3 单层次SPA风险评价表

此外，建筑项目投资造价管理包含很多不确定因素且需要管理的项目也较多，因此需要多层次的对造价风险因素进行评价[12]。

4 实验与结果

为了验证所提方法的整体有效性，以总占地面积为113 100 m2，总建筑面积为121 068 m2，工期为40个月，投资为59 691.1万元的某医疗中心大楼为实验对象，利用建筑项目投资造价风险智能评估方法、文献[3]方法、文献[4]方法进行评估结果稳定性、评估效率和风险导致的损失大小的测试。

4.1 风险评估结果稳定性

由图1可知，文献[4]方法评估的最终结果和实际情况出入较大，文献[3]方法次之，而所提方法的标准差一直控制在4左右，保证评估结果无限接近实际情况，这是因为所提方法在进行评估建筑项目造价风险前判断出造价风险影响等级，更能清楚地展示出影响较大的风险因素，并及时采取应对措施，降低风险评估的标准差，提高建筑项目造价风险评估效果的稳定性。

图1 不同方法的评估稳定性

4.2 评估效率

分析图2可知，在多次迭代中，所提方法在同一环境下的评估风险时间始终低于文献[3]方法和文献[4]方法，这是因为所提方法经过多次勘测探测可能导致的风险因素，并运算其概率值后再评估建筑项目的造价风险，能够降低每种因素对造价的影响程度，从而减少评估时间，提高造价风险评估效率。

图2 3种方法的风险评估时间

4.3 风险导致的损失大小

根据图3可知，利用所提方法评估出的最终结果造成的风险损失大多占总预算的5%～6%，而文献[4]和文献[5]的方法损失大多在8%～9%，超出预算过多，这是因为所提方法将所有风险因素划分成不同等级，根据等级判断出最具影响的风险因素并决策出处理方案，避免忽略风险大出现次数少的因素，从而更加准确地筛选出损失过大的风险因素，减少造价损失。

图3 风险导致的损失大小

5 结语

每项建筑项目的施工过程都存在各种各样的造价风险因素，如何合理的规避所有因素是目前需解决的问题，规避的前提是评估出这些风险，但现如今的造价风险智能评估方法存在评估稳定性差、评估时间长和损失过大的问题。因此提出建筑项目投资造价风险智能评估方法，此方法首先运用核心互联网技术，并优化网元参数，其次对各种风险因素进行评价其风险等级并采取相应措施，通过构建造价风险评估模型，最终层层叠加集对分析评价，实现建筑项目造价风险的智能评估。经实验表明，所提方法评估稳定性优、评估时间短且损失较小。接下来会进一步实验并发现评估方法的不足之处，并进一步完善此方法。