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建设工程项目投资估算探讨建筑论文
一般来讲,建设工程项目的周期相对较长、技术相对较复杂,在整个过程中,计价步骤要进行很多次,其中,投资估算对整个工程项目产生的影响最显著,不仅能够对项目的投资计划进行合理制定,还能够确保项目资金的合理使用。随着建设工程项目的不断发展,投资估算也越来越受到相关部门的普遍重视。但由于投资估算环节的特殊性与不可预见性,其在实际操作过程中比较粗略,编制方面也存在一些问题,因此,需要找到一个能够对投资进行科学高效估算的方法。
一、建设工程投资估算
对一个建设工程项目来说,费用估算是不可或缺的重要步骤,随着工程的进度实施,工程需要运用的相关信息也更多,工程造价需要进行更加精细的估算,且整个过程也会更加复杂。而在建设项目工程中,投资估算这一步骤相对靠前,在对投资进行估算时,很多因素都没有办法进行详细准确的确定,而且,在工程施工与执行时,不可避免的会出现一些影响因素,对工程造价产生不可预见的影响,这也让项目投资难以进行准确的估算,因此,前期估算就会面临更多的不确定性,估算过程也相对粗糙,但投资估算对整个工程费用的影响程度是非常大的。投资估算主要存在于项目前期,是项目计价最重要的环节,能够对项目的资金筹措与经济评价产生影响,对工程的基础建设规模,投资决策方案、投资实施进度、项目设计成果、投资经济效果等,都有直接影响,更关系到建设工程是否能够顺利进行。
传统的估算方法主要有比例估算法、资金周转率法、综合指标法、生产力指数法等,虽然这些方法也能够对投资进行大体上估算,但有些需要细分工程量,有些更倾向于经验估算,在当前条件下,已经无法完全满足建设工程项目在投资方面的估算需求了。而国外一些工程项目在估算过程中,普遍会运用历史数据分析法,在理论方面也有很多投资估算的模型,但在实际操作过程中,这些理论模型并不实用。因此,笔者选用多元统计法对工程项目中的投资进行估算与分析,以确保估算数据的准确与高效。
二、数据的整理与分析
1、数据的收集与分析。
为了构建起数据模型,需要对历史数据进行分析,从工程费用指数入手,对相关费用进行等价转换。历史数据对于模型的构建来说是不可或缺的输入元素,对模型参数与分析方法的选择有很大影响。笔者从某工程咨询企业中获得了89个建设工程的相关数据,主要涉及的内容有:建筑的标号、年限、类型、地点、面积、结构、可利用率等,实际成本主要指的是项目工程的总造价与单位造价。在回归方程中,自变量主要指的是一些比较典型的建筑物参数,这些参数具有一定特征,能够对单位造价产生影响,主要包括:总面积、层数、层高空间可利用率、结构等,这些参数也是在建筑初期能够基本确定下来的。
2、数据的筛选。
因为样本中的工程类型较多,工程类型的不同所产生的单位造价也会不同,为了准确的将变量分布的偏离量鉴别出来,在运用多元回归法进行分析以前,需要检验变量的分布情况,以不同建筑类型为基础,对数据进行合理筛选。可以运用R软件中的plot语句来实现。经过筛选之后,可以剔除一些特殊的样本,本实验中没有发现特殊样本。之后在89个样本中选取9个项目,分别为3号、8号、13号、17号、34号、45号、53号、61号、82号,剩下的80个数据则用于回归模型的构建与分析。
三、以多元统计为基础的分析模型
在会计领域中,回归分析是一种比较常见的数理分析方法,主要以事物发展为基础,对事物的主要矛盾进行分析,并研究主要矛盾之间的关系,之后构建起相应的数学模型,对模型进行预测。在建设工程项目中,投资的估算与上述过程非常类似,单位造价与建设项目工程中的很多因素都有一定的联系,这些因素相结合,能够在很大程度上对工程的单位造价产生影响。由于大部分多元非线性回归问题都能够变成多元线性回归问题,因此,本文在建立模型时选用多元线性回归进行模型的建立与投资的估算。
1、建立数学模型。
将单位造价设成Y,X1表示总面积,X2表示层高,X3表示空间可利用率、X4表示层数,X5与X6表示的是结构因变量(如果X5=1,X6=0,建筑是砖混结构;如果X5=0,X6=1,建筑是框架结构;如果X5、X6=0,建筑是钢结构),上述六个为非随机因素。Y会受到的影响除了这六个因素以外,还会受到随机因素的影响,用ε表示,Y与上述因素之间存在线性联系,可以用公式表示如下:Y=Xβ+ε,其中,β表示的是常数,该式可以看成一元多种回归。
2、拟合回归模型。
将历史数据制作成与之相对应的文本文件,将程序代码输入到R软件中,便可以得到相应的投资估计方程。从计算结果来看,X1与Y之间的关系并不大,因此,可以将这一数据剔除。从逻辑角度看,与投资中单位造价存在较大联系的是空间可利用率,在空间可利用率一定的情况下,总面积的变化不会对单位造价产生太大影响。一般情况下,总面积主要是通过其他变量间接对单位造价产生影响的,举例来说,某建设工程的层数、房间数都一定,总面积的增加会导致空间可利用率变大,单位造价会随之减小;而在层数与空间可利用率一定的情况下,总面积增加会使房间数增多,而单位造价不会发生很大变化,因此,可以剔除总面积这一变量。
3、判断有效性。
在剔除X1以后,可以在R软件中对回归方程进行重新拟合,但所得到数据之间的回归效果并不理想。如果假设模型正确,则可以通过回归函数进行推断,但在此之前,需要对模型的适应性进行检验,以对模型的有效性进行合理判断。从检验结果来看,将X1剔除之后的回归方程残差图呈现出散开的漏斗状,这说明误差方差并不相等,所以,之后需要对Y进行变化,这一过程可以运用Box—Cox的方法。运用回归函数线性、误差齐性、误差独立性以及误差服从性,可以对变化之后的回归方程进行有效性分析,得出新的残差图。新的残差图所显示出来的数据点基本上散布在一条线上,满足同方差性.
四、结语
综上所述,本文从会计学的角度,运用了多元回归的方法,构建出了建设项目在投资过程中的单位造价。首先论述了建设工程投资估算的概述,之后对相关数据进行了整理、分析以及筛选,选择了自变量与因变量进行回归模型的构建,利用R软件进行了模型的拟合回归,以历史数据为基础,证明了这一模型是准确且有效的。虽然在建设工程项目的投资估算过程中,运用多元线性回归模型是一种非常有效的方式,但也存在一些局限,无法无限逼近位置的复杂函数。
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