不完全契约视角下社会资本参与社区养老模式研究

本文应用不完全契约理论,以社区养老项目净收益最大为优化目标,构建社会资本参与社区养老模式决策的理论模型;通过对已建理论模型系统地参数分析,发现项目目标人群的政府依赖程度和社会资本的资产运作能力是影响社会资本参与社区养老模式决策的关键因素,提出了不同情形下的模式选择方案;并进一步从现实障碍出发,以了解项目目标人群的政府依赖程度和评估与提升社会资本的资产运作能力为目标,从管理机制、社会资本及公众三个方面提出具体的政策建议以优化社会资本参与社区养老的模式选择。     

基于效用最大化的PPP项目社会资本社会风险决策行为研究

本文基于期望效用理论构建了社会资本在面临PPP项目社会风险决策时的数学模型.文章将其决策行为分为正向行为和负向行为.通过计算分析得出社会资本的社会风险决策共存在四种情形,并且归纳出在完全由社会资本承担社会风险损失的情况下其必然会选择负向行为.对此,文章提出了四种情形下相应的补偿机制,通过该机制可确保社会资本采取正向行为,提升PPP项目社会效益.并进一步分析了折现率与PPP合同期长短分别对社会风险决策行为的不同影响.研究最终表明社会资本对长短期利益的重视程度是正负向决策行为选择的关键因素,"伙伴关系"与"风险合理分担"是促进正向行为选择的有效路径.     

基础设施PPP项目脆弱性评估方法

为获知一个PPP(public private partnership)项目暴露于外部环境不利影响的程度、抵抗干扰和自我调节恢复的能力,提出一种:PPP项目脆弱性评估方法.将PPP项目看作一个由功能、性能、可盈利性、可维护性、可运营性和可持续性6个维度组成的系统,引入可靠性理论,根据识别出的27个脆弱性影响因素与各维度之间的关系,推导出PPP项目系统可靠性函数,通过评价系统各维度失效程度确定系统的可靠度,计算结果反映了PPP项目脆弱性的大小.将PPP项目脆弱性评估模型应用于某大桥PPP项目脆弱性评估,结果显示该项目具有较大的脆弱性,应加强项目的盈利和可持续性方面的管理.     

房地产市场分析预测中的数据挖掘技术应用研究

数据挖掘是目前进行房地产市场分析和预测的新技术,本文从数据挖掘的概念、常用方法入手,探讨了其在房地产市场分析中的各种应用,分析了在房地产应用中的数据挖掘流程,并以南京市房地产市场为例,运用数据挖掘技术中的神经网络方法对房地产市场进行了模拟,研究了运用神经网络对房地产市场进行分析和预测的过程和方法,并得出了可靠的结论。文章最后对数据挖掘在房地产领域的应用面临的问题做了分析和展望。     

基于多属性分类的建筑物损伤案例推理方法研究

建筑物损伤信息大多以非结构化离散的方式加以储存,因此建立建筑物损伤案例推理流程已成为提高建筑运维管理水平的重要研究方向.本文根据损伤属性分类的结果设计了符合国际分类标准的结构化的损伤信息采集样例,并完成了损伤领域的本体建模.本文设计了基于案例距离推理的损伤信息多属性分组案例库构建方法,通过计算建筑物损伤等级案例与分组中心点的距离构建案例距离加权优化求解模型,简化损伤决策中多属性比较的复杂过程.本文建立了基于分组式损伤案例库的损伤案例推理流程,验证了针对案例信息的分组预处理后进行不同损伤案例相似度计算的方法,实现损伤信息的有效利用.结果表明所提方法可以较好地解决建筑物损伤多属性信息的分类问题.     

不同回报机制下PPP项目社会风险涌现机理研究

为进一步定量化分析PPP社会风险的涌现机理与演化特性,本文提出了综合PPP模式特性、社会风险环境以及社会公众的社会风险涌现模型,并以Netlogo软件为平台构建计算实验模型,进一步探究回报机制在社会风险演化中的作用机理.计算结果显示,不同回报机制下社会风险水平与潜在风险水平存在一定差异性;社会风险等级、项目规模与政府风险应对能力均不同程度影响PPP项目社会风险水平;在PPP项目社会风险发展早期采取针对性措施,能够有效控制社会风险水平.     

建筑业交易费用测算及地区差异的实证分析

首先以建筑业组织为核算对象,实现了对我国建筑业交易费用的初步估算.然后引入建筑业经济发展水平和制度转型程度2个外生变量,与交易费用建立多元线性回归模型.通过实证分析发现,全国建筑业的经济发展水平与交易费用呈正相关,而建筑业的制度转型可以在一定程度上节约交易费用.最后,对省际交易费用的离差作分解,根据经济、制度因素的影响差异,将全国建筑业划分为四大区域.分析结果表明:Ⅰ型地区表现出的建筑业经济、制度的发展模式最为理想;Ⅱ型地区中江苏、浙江、福建三省通过优化生产方式以提高建筑业净产出效率,有望进入Ⅰ型地区;Ⅲ型地区建筑业制度中存在的主要问题是建筑专业结构不合理;Ⅳ型地区则需要同时加快建筑业的经济发展和制度建设.     

地铁网络无标度特性分析

以经过地铁车站的拓扑线路数目作为评价地铁网络度分布的量化标准,通过最小二乘法(OLS)对统计数据非线性回归拟合,得到地铁网络度分布函数.首先,定义了地铁网络拓扑线路;其次,提出节点度和节点度分布的计算方法;最后,对52个地铁网络样本做非线性回归拟合.结果显示,52个地铁网络节点度分布能够被漂移幂律函数拟合,且地铁车站数目大于300的地铁网络,标度系数-b在2～3之间,且常量a在0～1范围内,这表明地铁网络度分布介于指数分布和幂律分布之间,这一结果与实际现象相吻合.     

风险态度对建筑工程项目投标均衡策略的影响及对策

针对建筑工程项目招标市场上投标人超低报价中标现象,在现有的最低价格密封报价招标的理论模型基础上,考虑投标人风险态度因素,运用不完全信息博弈理论给出了投标人均衡报价函数.通过对均衡策略特性的研究得到风险态度不同可能导致成本较高的承包商中标.提出利用多属性拍卖模型解决低价中标带来的低效问题,研究了该模型下投标人的最优投标策略.通过算例给出了采用多属性拍卖机制的某工程项目招投标及评分过程,分析了模型参数对均衡结果的影响.研究表明,多属性招投标中,投标人根据成本参数和属性权重先确定非价格属性值后再决定报价,同时由于减少合同的不确定性,使得投标人偏向风险中性,并且有效改变了低价中标现象.     

基于机器学习算法的输电线路工程投资预测

技术方案深度的不足导致依据定额概预算来确定输电线路工程投资的方法准确性低、工作量大,因此,研究基于机器学习的投资预测模型需求迫切。针对输电线路投资的高维数、非线性等特点,提出了基于XGBoost算法的输电线路工程投资预测方法。通过采用实际输电线路工程数据对模型进行训练和测试,预测结果显示XGBoost模型在预测精度、结果偏差方面相较于神经网络和支持向量机模型（SVM）都具有较大的优势,且能输出指标重要性排序,能为决策者提供有效的投资额和控制指标参考,模型的可靠性和可解释性较高。