基于CBR與RBR的國際工程風險費用預測

盧　梅，　張代亞

(西安建筑科技大學　管理學院， 陜西　西安　710055)

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基于CBR與RBR的國際工程風險費用預測

盧梅，張代亞

(西安建筑科技大學管理學院， 陜西西安710055)

摘要：由于國際工程存在的風險因素眾多且信息來源具有很大局限性，國際工程風險費用的預測是一個難點，但其對于國際工程的投標報價競爭力以及項目的最終盈利能力而言又具有重要影響。因此，論文構建了基于事例推理(CBR)與規則推理(RBR)的風險費用預測模型，首先在總結、歸納相關文獻的基礎上提出基于特征屬性的風險案例表示方法，為風險案例的知識提取與檢索奠定了基礎；然后，選出合適的案例檢索方法，對風險費用的影響因素進行分析歸納，在此基礎上利用事例推理與規則推理的相關理論構建了國際工程風險費用預測的基本框架；最后結合Fisher聚類法、集對分析理論與模糊權重理論建立了國際工程風險費用預測模型，并通過實例應用驗證了模型的有效性與可行性。

關鍵詞：國際工程；風險費用預測；事例推理；規則推理

隨著全球經濟結構的深度優化、歐美大型國際承包商業務布局調整，我國承包商在國際工程市場面臨著更趨復雜與激烈的競爭，采用低價戰略獲取工程項目成為了眾多承包商的無奈選擇。在這種投標價格愈加接近成本價格，而市場風險卻有增無減的背景下，盲目追求中標率而忽略項目風險極易引發企業的重大損失。例如：在波蘭A2高速公路項目中，“在投標報價階段，中海外急于拿下項目，對前期工作做得馬馬虎虎，沒有認真分析風險”[1]，風險費用的增加最終導致項目失敗。由于國際工程存在的風險因素相比國內項目更加復雜而且信息來源具有很大局限性，國際工程風險費用的預測是一個難點，但其對于國際工程的投標報價競爭力以及項目的最終盈利能力而言又具有重要影響。風險費用確定過高將降低中標的概率，而過低的風險費用又會減少企業的盈利甚至引發虧損。因此，風險費用的合理確定對于提升我國承包商投標報價的準確性、降低投標風險，保證項目的最終獲利空間具有重要意義。

風險費用是指因風險的存在或發生導致的成本增加與收益減少，在工程項目中主要表現為人工、材料、機械的價格波動與社會環境不良等因素導致的成本增加，投標時需在報價中有所考慮。風險費用的估計是一項復雜的非線性、多維度、多因素決策問題，是項目管理中知識密集性與經驗性均很強的工作，需要借助于各種模型進行分析。近年來，國內外學者從不同角度對風險費用的預測做了大量的研究。其中，一部分學者把風險費用與其他因素作為一個整體，進行綜合性的預測研究[2～4]。在這些研究中風險費用與預期利潤沒有進行區分，因此預測結果難以為企業的戰略決策提供支持。另一部分學者則把風險費用與其他因素進行分離，單獨研究風險費用的量化技術。例如：蔣立[5]基于模糊隸屬關系建立風險費用量化模型。顧祥柏[6]結合估算數據庫與企業歷史數據，利用二階蒙特卡洛模擬分析方法估算風險費用。然而，對于國際工程項目而言，國際工程面臨的風險因素更多、受風險的影響更大，風險預測的過程也更為復雜。國際工程與國內工程相比，不僅需要考慮外交關系、社會穩定、匯率波動等特殊風險，還要注意常見風險在國內外工程中影響程度的不同。例如，勞務組織風險在國內外項目中普遍存在，但因勞動法律的差異、遣返費用與簽證手續等因素的影響，國際工程面臨的勞務組織風險要遠遠超出國內的工程項目。因此，結合國際工程所面臨風險因素的特殊性，對其風險費用的確定進行預測研究極具現實意義。

1風險費用預測的基本框架

1.1基于事例的推理

基于事例推理(CBR—Case-Based Reasoning)的基本思想是以事例的形式組織過去的經驗或經歷，通過在歷史事例庫中檢索出與目標事例相似的事例，并根據目標事例與相似事例的差異進行修正，得到目標事例的解[7]。CBR中的事例即是存儲在實例庫中的類似工程項目的特征數據及風險知識，其“系統主要有案例檢索(Retrieve)案例重用(Reuse)案例修正(Revised)和案例保存(Retain)四個推理步驟”[8]。CBR這種借鑒以往類似經歷的處理方式來完成對當前新問題的解決，與國際承包商利用專家經驗估計項目風險的方法具有相似的思維方式。實踐中，有經驗的投標者可以依據項目特征與企業內外部環境，參照過去成功的投標經驗估算出風險費用，而且估測的精度會隨著投標者的經驗、資料的積累與信息獲取的全面性、及時性而不斷增加。本文應用事例推理技術解決國際工程風險費用預測問題的基本原理為：以以往工程項目案例為基礎，以待測項目的特征屬性對數據庫中的案例進行檢索，把檢索到的相似度較高的案例作為評估基準，用相似度水平作為風險費用推測依據。同時考慮到項目環境的差異性，依靠專家經驗修正后確定各風險因素的權重，結合相似度水平與修正后的風險權重預測待測項目的風險費用值。

1.2基于規則的推理

基于規則的推理(RBR—Rule-Based Reasoning)是計算機系統中常用的知識表示方法，該技術以IF<條件>THEN<結論>的形式實現專家知識的規則化表述，在系統中主要用來代替專家進行關聯推理。其中判斷條件即為項目之間的相似性，結論即為項目的風險費用值，項目特征屬性與風險費用存在一一對應的關系，即f：A→B。RBR系統的求解過程就是反復從規則數據庫選用合適規則并實施的過程，其有效運作主要依據規則庫，因此如何將領域內專家知識轉化為計算機可識別的計算規則是其系統構建的主要工作。

1.3CBR+RBR推理模型在風險費用預測中的基本流程

CBR具有知識獲取全面，推理效率高和學習能力強的特點，但也存在過分偏重于以往事例中的經驗，缺少充分的演繹推理，容易導致檢索效率低下的問題。因此許多學者將CBR與其他技術相結合研究各種問題。RBR在推理簡單，運行效率高的同時也具有規則知識獲取困難的缺陷。因此融合RBR與CBR的模型能夠在保持數據庫豐富的同時實現高效率的推理，從而能夠彌補各自的不足。本文融合CBR與RBR技術設計了國際工程風險費用推理的基本流程(圖1)。

圖1　國際工程風險費用推理流程

應用CBR+RBR推理模型預測風險費用時，首先，國際工程項目案例需要按照所屬國家、工程的分類等級、項目規模、墊付資金比重和項目持續時間等項目屬性特征對各項目進行分類。在此基礎上，匯總項目運作過程中產生的各項風險費用，并根據風險的性質進行歸類整理，結合項目投標與結算資料計算各類別風險的風險指數、評估案例項目的風險管控效果，把案例中提取的風險知識存儲在風險案例數據庫中。其中風險指數(標準離差率)表示單位營業額中包含的風險，是以相對數的形式來消除項目規模差異的影響，計算公式為：風險指數=(風險損失+風險控制成本)/項目的期望成本。當新項目需要進行事例重用時，也要按照事例提取規則進行風險分類整理，然后再利用統計出的風險指數在風險案例數據庫中進行匹配。項目匹配成功即可調取以往項目的風險案例信息，根據目標事例進行事例修正，然后利用修正后的案例進行目標事例的風險費用預測。如果匹配不成功，新的項目信息將作為新知識增加到數據庫中。

2CBR+RBR推理模型在風險費用預測中的推理分析

2.1風險案例的知識表示

系統預測結果的準確性依賴于數據庫中風險案例的質量與數量，因此，通過合適的渠道獲取案例并以合適的知識提取規則表示案例對風險費用預測系統尤為重要。CBR事例表示法大致分為兩類：特征向量表示法和結構化表示法[9]。特征向量表示法相對于結構化表示法具有數據采集簡單、存儲空間要求小的特點，更加方便計算機處理。結合風險案例本身的特點，特征向量表示法也能完全滿足相似案例篩選的精度要求。因此，本文選用特征向量法以多元數組來表示實例：X=[X1，X2，…，Xn]。

對于國際工程項目面臨的眾多風險因素，相關學者做出了不同的分類。劉爾烈認為國際工程風險因素表現于政治方面、經濟方面、工程技術方面、公共關系方面以及管理方面[10]。另有學者認為勞務組織風險、材料、設備價格與匯率變動風險、安全穩定風險等因素對國際工程有重大影響[11～13]。結合對國際工程風險費用研究相關文獻的歸納總結，按照既能表征項目的風險特征又方便后期運算的基本原則，本文在眾多的風險特征中選擇出關鍵性的7個特征屬性，包括安全穩定風險、勞務組織風險、材料與設備價格及匯率波動風險、付款風險、業主與政府干預的風險、地域自然風險、企業自身能力風險等，如表1所示。

2.2相似案例檢索

案例的重用檢索是CBR+RBR技術中的關鍵問題，對系統的運行效率與預測結果的可靠性有重大影響。

表1　風險案例的特征屬性

眾多學者針對這個問題進行了相關研究，例如：閆文周[14]提出建立工程項目索賠案例知識的矩陣表示模型，以事件的特征屬性為行元素，以活動工序為列元素，進而以模糊子貼近度計算案例之間的相似性，實現相似案例檢索。劉華[8]結合熵權決策法確定特征屬性的權重，利用歐式距離計算出的相似度檢索出相似案例。李從善[15]為了提高系統的檢索效率引入分級檢索的概念，即在閥值限定的范圍內檢索結果集，再以事例間的距離評定事物的相似度。由以上研究可知，關于事例檢索的研究已比較豐富與成熟，結合所研究問題的特點與上文中所選用的知識表示方法，本文選用文獻[8]中的算法檢索相似案例。

3國際工程風險費用預測模型

3.1預測模型的建立

在CBR+RBR推理模型構建完成的基礎上，需要選用合適的算法來實現風險費用的預測。相似案例的數量與模型的預測精度有極大的關聯性，但一味求多又會降低下一步計算的效率。為了獲得盡可能多的案例，同時又不影響下一步的計算，本文選用Fisher 聚類技術對前文檢索出的相似案例做降維處理，取各維度的中值參與下一步計算。基于聯系隸屬度的風險費用預測模型的基本原理是：首先對修正得來的數據進行排序和聚類分割，得到相對應的聚類區間；然后，采用集對分析理論計算待預測項目與歷史樣本的聯系隸屬度，確定它們之間的同、異、反關系；最后，結合模糊權重計算綜合聯系隸屬度，進而預測研究對象的可能風險水平。

3.2基于Fisher 的事例聚類

Fisher最優分割法為有序樣本分割聚類方法，它通過離差平方和(類直徑)表示樣本間的差異程度，對數據進行處理分析和確定最優分類數[16]。它具有客觀、最優的特點，能使樣本段內部的各樣本間的差異最小，而段與段之間的差異最大[17]。因案例具有明顯的時間序列性，且時間的遠近與預測的精度有直接的關聯，因此本文選用Fisher做樣本聚類。以P(m,n)(m

(1)

(2)

(3)

3.3基于集對分析的聯系隸屬度計算

集對分析(Set Pair Analysis，SPA)是由我國學者趙克勤[18]提出的一種確定不確定系統分析方法，其核心思想是從“同一”、“對立”和“差異”三方面分析要素之間的聯系與轉化，通過引入聯系隸屬度及其數學表達式來描述各種不確定性,實現了對不確定性問題的數學運算。對于上節Fisher聚類獲得實數區間，由集對分析理論可知，待預測樣本與k類屬性值之間的同、異、反關系可以描述為：當x∈[-∞,X-1]∪[X2,+∞]時聯系度μ=-1；當x∈[X0,X1]時，聯系度μ∈[0,1]；當X∈[X1,X2]∪[X-1,X0]時聯系度μ∈[-1,0]。為了計算樣本x與討論區間的聯系度，引入集對分析理論的聯系隸屬度表達式：

(4)

其中：μmn為聯系隸屬度；μmn∈[-1,1]；X-1、X0、X1和X2為聚類區間分界值。

3.4指標模糊權重確定及風險費用預測

表2　判斷矩陣標度定義

然后，整理評價結果，將模糊互補矩陣調整為模糊一致矩陣。若模糊矩陣R=(rij)n×n滿足?i,j,k(i,j=1,…,n)有rij=rik-rjk+0.5，則矩陣通過一致性檢驗。

最后采用最小二乘法求權重：

其中，α為度量決策者對指標差異的感知度，與評價對象的個數和差異程度有關，實際中常取α=0.5(n-1)。

4案例研究

本文數據來源于國內某大型國際承包商風險案例數據庫，按照與待預測項目屬性特征的相似性進行檢索，選取了其中相似度滿足要求的16個案例進行研究。在案例選取的基礎上，本文結合投標計算書、結算資料等匯總整理項目運作過程中產生的各項風險費用，按照風險的特征屬性進行分類，并計算出各案例的風險指數，詳見表3。采用原始數據計算風險指數，可以用百分數的形式消除風險費用絕對數值差異的影響指標實現歸一化的目的。按照公式(1)～(3)計算求得不同k分類下的損失函數值，由圖2可見當k=4時損失函數值出現拐點，因此最優聚類劃分為4類，利用表中數據求得相應特征屬性的動態范圍見表4。

表3　風險案例的風險特征屬性值　%

表4　風險案例聚類結果及各特征屬性的范圍

圖2　各k分類下的損失函數值

由于國際工程項目風險關聯因素多且具有模糊性的特征，直接提取數據較困難，借助調查問卷采用Delphi法采集專家意見是一種可行選擇。鑒于問題的復雜性與專業性，首先，本文篩選出工程造價、風險管理、國際工程咨詢與國際貿易等四個專業的具有10年以上相關工作經驗的企業管理人員、高校研究人員，共計20人。在專家甄選完成的基礎上，我們設計了待預測項目風險費用調查問卷：問卷一為待預測項目風險指數估計；問卷二為風險指標的權重確定。然后，發放調查問卷并附問題的相關材料，利用國際工程風險費用調查問卷向專家提問，并回收問卷。其次，整理各位專家意見并返回給專家，請專家修正自身意見，如此反復。最后，求得趨于一致的專家意見，以此作為本次風險費用預測的基礎數據。

現利用調查問卷的方式獲取各位專家對待預測項目的風險估計，取估計值的平均數作為群體決策的結果。確定出相應的風險動態指標Xi={9.44,22.37,12.63,7.58,7.21,7.29,20.37}，并以此作為待預測樣本的觀測值來預測該項目的風險指數。將待預測項目的各項指標值代入公式(4)，即可求得該項目各項特征屬性與歷史數據聚類區間的聯系隸屬度。國際工程市場中匯率、材料價格的變動極為頻繁，項目中各項風險發生的概率也會隨時間不斷發生變化，為了體現風險損失的動態特征，本文利用專家經驗確定各項指標的權重。

根據項目所處特定環境，本文通過咨詢專家利用模糊判斷矩陣確定了各風險指標的權重值，該方法應用廣泛，具體計算過程不做詳述,W=(w1,w2,w3,w4,…,w7)=(0.118,0.145,0.245,0.087,0.212,0.105,0.088)，并利用各指標權重計算不同分類下的集成聯系隸屬度(表5)。

表5　集成聯系隸屬度計算結果

對計算出的4個分類的集成聯系隸屬度進行歸一化處理，求得各個分類與待預測項目的相似度。取各分類區間的中心值，以此與各分類的相似度做乘積運算，求得待預測項目的風險費用為5.611%。通過與待預測項目的實際值7.747%進行對比，發現預測值與實際值的相對誤差為2.136%,滿足項目的實際需求。通過實例驗證可以發現，本模型的預測誤差較小、預測精度相對較高，能夠滿足實際需要，具有實際應用價值。同時基于CBR+RBR的模型具有隨案例數量增加其預測精度進一步提高的特點，這也進一步說明了基于CBR+RBR推理的風險費用預測模型的可行性。

5結語

國際工程項目風險費用的預測可以提升承包商對風險的量化認識，幫助他們進行投標決策與風險管理，對于增強我國承包商的競爭力具有重要意義。本文以CBR+RBR作為理論基礎，結合Fisher最優聚類、集對分析和模糊矩陣的方法構建了風險費用的預測模型。通過示例分析，模擬驗證了風險費用預測模型是有效、可行的。本模型結合專家經驗確定指標因素的權重體現出風險的動態性特征，在大樣本數據中將會表現出明顯的優勢。但是，在小樣本數據中如何提高模型的預測精度有待進一步研究。

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(Email:xiaojuekongcheng@163.com)

Risk Cost Forecast Based on CBR and RBR

LUMei,ZHANGDai-ya

(School of Management，Xi’an University of Architecture and Technology， Xi’an 710055， China)

Abstract:The forecast on risk cost of international construction and engineering project is difficult because there are so many risk factors and the information sources are limited. Meanwhile, it is crucial for the international bidding and pricing competency, and the final profit capacity of international projects. In this article, forecast model of international construction and engineering project cost risk based on CBR and RBR was proposed. Firstly, a risk case representation method based on feature attributes is put forward on the basis of summarizing and inducing the related documents, which lays the foundation for the knowledge extraction and retrieval of risk cases. Then, the basic framework of international engineering risk cost forecast is constructed by selecting the appropriate case retrieval method, and analyzing the impact factors of the risk cost, and then using the theory of case reasoning and rule reasoning. Finally, the forecast model of international construction and engineering risk cost is established based on the Fisher clustering method, the set pair analysis theory and the fuzzy weight theory, and the validity and feasibility of the model is verified by examples.

Key words：international projects; forecast risk-cost; case-based reasoning; rule-based reasoning

中圖分類號：F407.9

文獻標識碼：A

文章編號：2095-0985(2016)01-0038-06

基金項目：陜西省教育廳哲學社會科學重點研究基地項目(14JZ022)

作者簡介：盧梅(1971-)，女，新疆烏魯木齊人，副教授，博士，研究方向為國際工程、建筑經濟與項目管理

收稿日期：2015-08-26修回日期： 2015-10-17