施工项目考察报告精选(九篇)

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第1篇：施工项目考察报告范文

关键词：工程项目，项目风险管理，模糊灰色综合评价

中图分类号：TL364+.5 文献标识码：A 文章编号：

随着社会的快速发展，工程项目建设特别是商住小区项目建设进入高速增长期，建设项目风险复杂程度也越来越高，不仅涉及面广，而且各参与主体之间的互相影响也使得项目管理愈加复杂。再加上建设工程项目所处外部环境的不确定性，使得建设风险不断增加。工程项目风险管理就是运用一整套风险管理体系、手段和方法，为保证和提高工程风险管理所进行的系统管理活动。人们越来越清醒地意识到，有效的风险管理，能使工程项目在能够承受的风险水平之下，谋求尽可能高的收益，或将一定的收益风险程度降至最低。本文基于模糊灰色理论，结合实践应用，针对明泰江海新城项目作出风险识别，并建立风险管理评价模型，促使工程项目风险综合评估进一步优化。

1工程项目风险管理评价与模糊灰色综合评价的理论基础

风险管理是指在对风险的不确定性及可能性等因素进行考察、预测、收集分析的基础上，制定出包括衡量风险、识别风险、积极管理风险、妥善处理风险及有效处置风险所致损失等一整套系统而科学的管理方法。项目风险管理可分为风险识别、风险应对、风险规划、风险评价、风险估计、风险监控6个环节。

而模糊综合评价的方法测定项目风险，不是对某一风险的大或小做出绝对的评价，而是综合主要影响因素确定项目风险大小的隶属程度，也就是说对项目风险评价不是用一个数值，而是用风险评定集上的一个模糊子集进行表达。

灰色系统理论经过20年的发展，已基本建立起一门新兴的结构体系，其研究内容主要包括：灰色系统建模理论、灰色系统控制理论、灰色关联分析方法、灰色预测方法、灰色规划方法、灰色决策方法等。 本文主要用到灰色系统建模理论及灰色数列预测。

工程项目风险管理评价是一个多指标多层次的问题，有很多影响因素，而且大多是模糊的和灰色的，可以用模糊灰色理论构建综合评价模型对项目风险进行评价。

2 以明泰江海新城为例的基于模糊灰色理论的工程项目风险管理评价

2.1项目简介

明泰江海新城项目定位为江中地区顶级城市综合体，规划物业类型涵盖高端住宅、大型商业中心、商业街、甲级写字楼、星级酒店。该项目规划用地面积333724平方米，建设用地面积为267443平方米；规划总建筑面积近94万平米，其中商业建筑面积达66860平方米；规划总户数为5486户，规划总人口为19201人，现已动工开发建设。

2.2项目风险因素识别

明泰江海新城风险评估决策阶段，需要考虑整个项目运作期内的所有风险因素。因此这一阶段的项目风险识别，需要对信息的搜集和调研投入更大的精力，并更多地借助相关领域专家的经验。在风险识别技术方面，对于投入产出风险、环境风险等可采用情景分析法、影响图法、核查表法、因果图法等进行识别；对于明泰江海新城项目总进度风险、总体功能质量风险等，可以运用流程图分析法（CPM）、事故树分析法等来进行识别。

限于本文的篇幅及各因素层级划分的偏差较大等原因，故本文则只涉及所识别出的五类主要风险，即人的因素、材料因素、技术因素、财务因素、环境因素。

项目风险评价流程

在项目风险评价过程中，首先要利用综合测度模型评价项目的总体风险，同时还要充分利用综合测度模型的功能，尽可能地发挥综合测度模型的全面分析作用，将每一大类及下属风险因子的风险重要程度计算出来并作排序处理，为风险的防范、监控及处理提供依据。项目风险流程图如图所示：

2.4基于灰色系统原理的模型建立

表2-1 明泰江海新城项目影响因素的原始数据

确定参考数据列

以该地区影响因素总数为参考数据列，表示为：

其余五个因素作为比较数据列，可以分别表示为：

2.4.2确定参考数据列无量纲化处理

无量纲的目的是便于在不同量纲，不同数量级之间进行比较。本文采用初值化进行无量纲处理，即对每一列数据都用数列的第一个值去除，得到六个新的数列，如表2-2所示：

表2-2 无量纲化处理后的数据

计算参考数据列与比较数据间差的绝对值

计算结果如表2-3所示：

表2-3 参考数据列与比较数据列差的绝对值

2.4.3求关联系数

例如：，其余依次计算，关联系数结果如表4-4所示。

表2-4 关联系数

2.4.4计算关联度

例如：

同理

表2-5 影响因素评价的原始数据

原始数据生成处理

对原始数列做得到一次累加生成数列，其中：

所以

{(t)}={1867，3754，5295，6628，7955，9O42}

构造数据矩阵和数据向量

数据矩阵：

得到数据向量后，求得系数向量：

建立预测模型

一阶单变量线性动态模型的一般形式：

模型求解并得到预测结果

将上面的结果代入，解这个微分方程，得到时间响应函数：

当t=7时，即通过此模型对该公司下一个即第七个施工项目影响因素总数预测为1249。

模型的精度检验

模型检验一般采用后残差检验、残差大小检验和关联度检验，本文采用后残差检验。首先根据模型求解的结果求统计特征量：均值：

将值和值对照表2-6以确定模型精度等级。指标和是后验差检验的两个重要指标。指标越小越好，越小表示越大而越小。打表示原始数据方差大，即原始数据离散程度大。小表示参访查小，即残差离散程度小。小就表明尽管原始数据很离散，两个模型所得计算值与实际值之差并不太离散。

表2-6预测模刑精度检验

本例中的一些指标值如下均值：1506，方差=107896．56，残差均值=2．8，残差方差=10589．76，后验差比值C=S2／S1=0．313 0．95，所以本模型预测精度为好，预测值可信。

预测结果分析

明泰江海新城项目模拟第七个施工项目的预测值为1249，与实际数据1312起相差不远，这说明所建立的灰色预测模型的精度还是比较好的。一般地讲，己知六个以上原始数据，就可以建立具有较好精度的灰色预测模型，这是其他方法所无法比拟的。

另一方面，虽然根据此灰色模型所得出的预测值与实际值相差不远，但是还有一定差距；如果数据采用的再多一些，该模型的精度将会更好。从表中的统计数值和预测的结果来看，明泰江海新城项目施工质量总体呈下降趋势，这说明明泰江海新城项目风险在上升，应予以警惕，做好管理。

3结论

由于任何一种创新在研制之初不可能预测其未来，到时能否转化为现实的生产力还面临着诸多不确定因素。因此，在该领域投资其高收益是与高风险相伴而行的。明泰江海新城项目的开发风险，需要在项目管理的过程中对其进行严格的风险管理。

本文得到的初步结论总结如下：

（1）在积极借鉴他人研究成果的基础上，针对项目作出风险因素识别，层次分明、归类合理、能较好反映项目的状况。

（2）灰色系统理论对项目整体风险进行综合评估，尤其适用于存在多风险因素和多措施权衡的新技术应用项目。通过灰色系统理论构造矩阵、将数值带入公式，经过一致性校验计算得出每项风险因素或每项措施对项目影响的相对权值，从而进行优先排序。

文章的实践过程，对于进行项目风险综合评估、项目风险管理具有参考的价值。

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