隨著我國市場經(jīng)濟的發(fā)展,建設(shè)工程項目逐漸趨于大型化和現(xiàn)代化,建設(shè)工程項目的風(fēng)險愈發(fā)存在不確定性,造成的損失也是越來越大。為了有效預(yù)防風(fēng)險的發(fā)生,抑或最大程度地減少風(fēng)險造成的損失,在風(fēng)險管理中如何確定科學(xué)有效的決策方案顯得至關(guān)重要。不僅如此,建設(shè)工程項目的風(fēng)險因素之間是相互作用,相互影響的,因此存在一定的相關(guān)性,而這種相關(guān)性可以通過風(fēng)險造成的損失及風(fēng)險發(fā)生的概率來刻畫。對風(fēng)險相關(guān)性的刻畫一方面能完善風(fēng)險管理理論,使得建設(shè)工程項目風(fēng)險管理的體系更為完備;另一方面也是對現(xiàn)有的目標(biāo)風(fēng)險決策模型的修正與完善。在刻畫風(fēng)險相關(guān)性之前,需要先進行風(fēng)險識別。風(fēng)險識別是建設(shè)工程項目風(fēng)險管理的基礎(chǔ),任何風(fēng)險管理都離不開風(fēng)險識別。本文先對建設(shè)工程項目的風(fēng)險識別進行闡述并建立風(fēng)險列表,隨后以風(fēng)險損失期望值最小和風(fēng)險控制成本最小為目標(biāo),建立多目標(biāo)風(fēng)險決策模型。根據(jù)風(fēng)險損失期望值的表達式,本文分別從損失和概率層面定量分析風(fēng)險的相關(guān)性,其中損失層面的相關(guān)性用模糊測度度量,利用模糊積分度量損失值;概率層面的相關(guān)性用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)度量,在已知先驗概率和條件概率的前提下,借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)求得后驗概率,并引入時間序列,從靜態(tài)貝葉斯... 

【文章來源】：廣東工業(yè)大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

風(fēng)險損失期望值-風(fēng)險控制成本關(guān)系分析

有相關(guān)性的建設(shè)工程項目風(fēng)險集合以及相關(guān)性tion of relevant construction engineering projects a稱 單個風(fēng)險造成損失 兩個風(fēng)險同時發(fā)生 3000010085 40000 14400131601260001440042070 14000相關(guān)的基礎(chǔ)上，再次運用 MOPSO 算法對模型進可以發(fā)現(xiàn)，對比沒有考慮相關(guān)性的 Pareto 最優(yōu)值卻發(fā)生了變化。通過將有無考慮相關(guān)性的求解后的 Pareto 最優(yōu)解集，即風(fēng)險控制成本與風(fēng)險損示：

網(wǎng)絡(luò)與靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的 Pareto 最優(yōu)解集中風(fēng)險控al solution of dynamic Bayesian networks and static Ba看出，無論采用的是動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)還是靜態(tài)貝葉斯望值與風(fēng)險控制成本均呈現(xiàn)近似非線性關(guān)系，風(fēng)險損加而逐漸減�。徊粌H如此，當(dāng)風(fēng)險控制成本小于 150成本較少，所以導(dǎo)致產(chǎn)生較大的風(fēng)險損失期望值，其期望值均大于靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)下的風(fēng)險損失期望值，險概率會低估風(fēng)險造成的損失；當(dāng)風(fēng)險控制成本大于的增加，風(fēng)險逐步得到控制，此時無論采用動態(tài)貝葉者的風(fēng)險暴露值之差在逐漸縮小，最終趨向于零。驗動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)評估的準(zhǔn)確性，采用統(tǒng)計預(yù)報領(lǐng)域果，其表示式為 21N

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于粒子群和微分進化的優(yōu)化算法研究[D]. 張利彪.吉林大學(xué) 2007
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碩士論文
[1]工程項目進度風(fēng)險分析與管理方法研究[D]. 田鈺.天津大學(xué) 2014



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