建设工程施工项目目标成本预测及成本控制研究

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1、中图分类号F237密级:公开UDC:本校编号:硕士学位论文论文题目:建设工程施工项目目标成本预测及成本控制研究研究生姓名:曹李祥学号:0211267学校指导教师姓名:莫俊文职称:副教授申请学位等级:工学硕士专业:土木工程建造与管理论文提交日期:2014.4.20论文答辩日期:2014.6.7独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含获得兰州交通大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明

2、并表示了谢意。学位论文作者签名:签字日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解兰州交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权兰州交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名:导师签名:签字日期:年月日签字日期:年月日硕士学位论文建设工程施工项目目标成本预测及成本控制研究ResearchontheTargetCostForecastandControlofConstructionProj

3、ect作者姓名:曹李祥学科、专业:土木工程建造与管理学号:0211267指导教师:莫俊文完成日期:2014.4.3兰州交通大学LanzhouJiaotongUniversity摘要近些年来,随着改革开放的大力发展与国民经济的不断提升,我国施工企业在提高生产能力的同时也产生了新的生产需求,然而我国项目管理理论和实践的发展却依然非常缓慢。传统的项目成本管理方式和体制在当今项目管理中暴露出了很多的不足,这些不足已经严重的阻碍了我国建设事业的蓬勃发展,制约着我国经济的提高,因此,新型的施工项目成本管理方法、模式,值得我们仔细地研究和探讨。本文在对建设工程施工项目目标成本管理理论进行深入研究

4、的基础上,尝试性的对回归分析法和贝叶斯网络在项目成本管理中的应用进行了研究,借助回归分析法在历史数据信息提炼方面的优势及贝叶斯网络强大的不确定性问题的处理能力,分别对工程项目成本的预测和控制进行了探讨,并通过工程实例验证了两种方法在成本管理中的有效性,希望对改善和提高施工企业成本管理水平提供帮助。首先,本文在国内外研究现状的基础上,详细介绍了目标成本理论和成本控制理论,并分析了传统项目成本管理理论的不足。根据我国项目成本管理领域的现状,提出了本文要研究的问题。其次,针对我国项目成本管理中的不同问题,分别提出了新的解决途径。在成本预测方面,引入回归分析法,介绍了回归分析法的相关理论及

5、运用该方法建立成本预测模型的一般步骤。回归分析法具有客观性强、操作简单、数据信息提取准确等优点,同时它还具有可重复性,即建模过程具有一般性。因此,运用回归分析法的建模过程可以在建筑企业之间进行推广,具有一定的实际意义。在成本控制方面,针对传统控制方法在事前控制环节的薄弱,引入贝叶斯网理论,借助于贝叶斯网络的诊断功能,即根据结果寻找原因的能力。在施工前先假设目标成本出现变动,然后根据假设找出影响成本的因素,通过对成本影响因素的控制达到对成本进行事前控制的目的。最后,结合实际案例,对上述模型进行了具体应用,并证明了模型的有效性。关键词:目标成本;成本预测;成本控制;回归分析;贝叶斯网络

6、论文类型:应用研究-I-AbstractInrecentyears,withtherapiddevelopmentoftheReformandOpening-upandcontinuousimprovementofthenationaleconomy,constructionenterprisesinChinahasimprovedproductioncapacityaswellasfoundtheirnewproductionrequirements,however,thedevelopmentofChina'sprojectmanagementtheoryandpractice

7、isstillslowly.Thetraditionalprojectcostmanagementmodeandsystemhasexposedmanydeficienciesinmodernprojectmanagement,thesedeficiencieshaveseriouslyhamperedtheboomingdevelopmentofourconstructionindustry,restrictingtheimprovementofoureconomy

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