基于Lasso回歸的某住宅工程造價風險評價

摘 要：構建一個基于Lasso回歸的某住宅工程造價風險評價模型。通過進行Lasso回歸分析，發現投融資風險控制方案和工程質量驗收風險控制方案在降低工程造價風險方面起到了正向影響，而合同風險控制方案、施工方案選擇風險控制方案、施工質量風險控制方案和施工進度風險控制方案中的各項舉措則起到了負向影響。研究表明，在實際操作中，這些控制措施的執行力度和效果存在差異，導致了風險控制效果的不一致。研究結果不僅證明了風險評價體系的合理性，還驗證了Lasso回歸方法在處理高維數據和強相關變量方面的適用性。研究結果為項目管理者提供了有力的決策支持，有助于工程項目識別和控制關鍵風險因素，從而降低工程造價風險。

關鍵詞：Lasso回歸；工程造價風險；評價模型；關鍵因素識別

中圖分類號：TU723" " " " " " " " " " " " " " " "文獻標識碼：A" " " " " " nbsp; " " " " " " " " " " 文章編號：2096-6903（2024）10-0088-03

0 引言

建筑行業作為國民經濟的重要支柱，其工程造價的合理性與風險控制顯得尤為重要[1]。工程造價風險評價作為建筑項目管理的關鍵環節，對于確保項目順利進行、降低成本和提高投資效益具有重要意義[2]。工程造價風險評價涉及到諸多不確定性因素[3]。傳統的工程造價風險評價方法主要依賴于專家經驗和歷史數據，存在主觀性強、準確性不高等問題。

一些學者從不同角度對灌區水資源的優化方案進行了深入研究和探索。李娜娜[4]利用模糊綜合評價法得出L商業住宅小區建筑工程造價風險綜合評價風險等級處于較低風險和中等風險之間。劉玉杰[5]運用層次分析法-加權平均算子的模糊綜合評價法模型對其進行評估。結果表明該建筑安裝工程造價風險趨近于“較低”，工程可以實施。趙悅言[6]運用檢查表法和德爾菲法對ZH建設項目的工程造價風險進行識別，形成風險清單，共計識別出風險因子并建立風險評價標準，借助帕累托法對各風險因子進行評級與定性并對ZH項目工程造價風險的綜合等級進行分析。

本文探討基于Lasso回歸的某住宅工程造價風險評價方法，驗證其在具體住宅項目工程造價風險評估中的應用價值。通過構建合理的評價指標體系，運用Lasso回歸對某住宅工程造價風險進行評價，以期為建筑企業提供有益的決策依據。

1 工程概況

擬建龍泉天境小區工程位于蕪湖市江北集中區，東至規劃西灣 N2 路，西至在建雍寧路南至規劃站北路，北至現狀米芾路地塊。本工程總用地面積68 789.6 m2，總建筑面積178 023.722 m2，其中地上總建筑面積191 606.43 m2，地下車庫面積44 297.98 m2；框架剪力墻結構，樁基礎；共23棟高層（11F-18F）搭配1棟商業用房（1F），1棟物業用房（2F），4棟變電所（1F）。工程項目位于蕪湖市江北集中區，東至規劃西灣N2路，西至在建雍寧路，南至規劃站北路，北至現狀米芾路，南側存在一處水塘，目前場地基本為農田及荒地，整體上較為平整，一般實測孔口高程在4.40～5.70 m。

2 數據來源

通過對相關領域的文獻進行梳理，并參考建筑行業的標準規范，初步確定了住宅工程造價風險的評價一級指標。這些指標包括招投標階段風險、施工階段風險、竣工階段風險，涵蓋了影響工程造價的關鍵因素。為進一步優化評價指標，對項目管理人員和工程專家進行訪談。訪談內容重點關注實際工作中遇到的風險問題，以及其認為對工程造價影響較大的因素，最后形成該住宅項目工程造價風險綜合評價指標體系如表1所示。

在數據收集方面，從住宅項目中各棟樓的施工組織設計和標書中提取了造價信息。這些信息包括建筑材料成本、勞動力成本、設備租賃費用、管理費用等，為評價工程造價風險提供了基礎數據。經過數據整理，共形成了169份調查報告。在剔除數據不全或存在明顯錯誤的無效報告后，最終確定了163份可用報告作為本研究的數據樣本。

3 模型配置

3.1 模型計算

本研究采用Lasso回歸方法構建住宅工程造價風險評價模型。Lasso回歸是一種基于懲罰性線性回歸的方法，通過在損失函數中添加L1范數懲罰項，實現對變量的稀疏選擇。基于Lasso回歸的多元線性回歸計算步驟有以下４步。

3.1.1 數據標準化處理

為了消除不同量綱和數據大小對模型的影響，對數據進行標準化處理，計算公式如式（１）所示。

" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （１）

其中，Z（x）表示標準化后樣本數據，n為樣本個數，xi表示第i個樣本值，" " " 表示所有樣本均值。

3.1.2 構建回歸模型來記錄回歸尋參過程

構建Lasso回歸模型的目標函數，即在最小化殘差平方和的基礎上，添加L1范數懲罰項。目標函數如式（２）所示。

" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （２）

其中，β表示回歸系數，λ表示懲罰項系數，||β||1表示β的L1范數。

采用坐標下降法、最小角回歸法或循環坐標下降法等算法求解目標函數，記錄回歸系數β的尋參過程。

3.1.3 分析回歸模型的擬合精度

通過計算決定系數R2、均方誤差MSE等指標來評估模型的擬合精度。決定系數R2表示模型對因變量的解釋程度，其計算公式如式（３）所示。

" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （３）

其中，SS_res為殘差平方和，SS_tot為總平方和。

均方誤差MSE表示模型預測值與實際值之間的平均誤差，其計算公式如式（４）所示。

" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （４）

其中，Yi為實際值，Yi^為模型預測值。

3.1.4 評價回歸的顯著性

通過分析回歸系數的顯著性來評價模型中各個自變量對因變量的影響程度。計算每個回歸系數的t值和對應的p值，判斷其是否顯著。t值的計算公式如式（５）所示。

" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （５）

其中，β_j為第j個回歸系數，SE（β_j）為第j個回歸系數的標準誤差。

根據t值和自由度df=m-n-1（其中n為特征數量），查找t分布表得到對應的p值。若p值小于顯著性水平（如0.05），則認為該回歸系數顯著。

通過以上步驟，構建一個基于Lasso回歸的多元線性回歸模型，實現對住宅工程造價風險的準確預測。

3.2 評價區間設定

為了全面評估住宅工程造價風險，選取二級指標進行分析，數據如表2所示。

4 數據分析

4.1 參數分析

為優化模型參數，進行交叉檢驗，以獲得超參數與均方誤差（MSE）的關系。回歸分析參數篩選圖如圖1所示，其中均方誤差隨著超參數的增加先減少后增加。隨著超參數的增加，均方誤差首先顯著下降，表明模型的預測能力得到增強。然而，當超參數繼續增加時，均方誤差并未繼續下降，反而開始增加。由此表明，雖然增加超參數可能減少模型的預測誤差，但也將引入更多的無關變量，從而降低了模型的解釋能力。

在圖1中，兩條虛線分別代表了均方誤差的超參數值和標準誤差內的超參數最大取值。選擇第一條虛線作為因子篩分的依據，因為它對應于模型的最優超參數，同時確保了模型的預測誤差最小。通過對超參數與均方誤差的關系進行分析，得出結論，對于該住宅工程的造價風險評估，使用Lasso回歸方法能夠有效地篩選出對造價風險具有顯著影響的關鍵因素。

4.2 回歸結果分析

通過對龍泉天境小區住宅項目工程造價風險控制的各項方案進行Lasso回歸分析，以評估其對工程造價風險的影響。龍泉天境小區住宅項目工程造價風險評價尋優歷程如圖2所示，該項目的投融資風險控制方案和工程質量驗收風險控制方案起到了正向影響，而合同風險控制方案、施工方案選擇風險控制方案、施工質量風險控制方案和施工進度風險控制方案中的各項舉措起到了負向影響。

投融資風險控制方案的正向影響顯著，這表明項目的投融資方案在合理性方面表現良好，有助于降低工程造價風險。合理的投融資方案能夠確保資金的穩定供應，避免因資金短缺而導致的工期延誤和成本增加，從而對工程造價風險產生積極影響。

合同風險控制方案、施工方案選擇風險控制方案、施工質量風險控制方案和施工進度風險控制方案中的各項舉措并未產生預期的正向影響，反而起到了負向影響。這一結果暗示在實際操作中，這些控制措施并未得到有效執行，從而導致工程造價風險的增加。

招標過程風險控制方案和竣工決算風險控制方案的成功表明，項目在招標和竣工決算過程中采取了有效的風險規避措施，但并未展現出亮點，因為這些控制措施是項目管理的常規操作，未能在實際應用中展現出獨特的優勢。

5 結束語

本研究采用Lasso回歸方法，對龍泉天境小區住宅項目工程造價風險進行全面評價。通過構建合理的評價指標體系，并結合項目實際數據，成功地建立工程造價風險評價模型。研究結果證明了風險評價體系的合理性并驗證了回歸模型的適用性。風險評價體系涵蓋多個風險控制關鍵方面，能夠全面反映工程造價風險的實際情況。Lasso回歸方法在處理高維數據和強相關變量方面具有顯著優勢，能夠有效地篩選出對工程造價風險具有顯著影響的關鍵因素。實證分析與項目實際情況相符合，進一步證明了風險評價體系的合理性和回歸模型的適用性。

參考文獻

[1] 李緒鵬.基于熵權模糊綜合法的建筑工程造價風險管理研究[J].價值工程，2023，42（34）：32-34.

[2] 胡夢堯，卓平山，吳寒，等.基于ISM的工程項目造價風險分析[J].中國建筑金屬結構，2023，22（6）：17-20.

[3] 李新宇.南昌市某醫院綜合大樓建設項目造價風險評估與控制研究[D].南昌：江西財經大學，2023.

[4] 李娜娜.L商業住宅小區工程造價風險評價研究[D].淮南：安徽理工大學，2023.

[5] 劉玉杰.基于層次分析-加權平均算子的建筑安裝工程造價風險評價研究[J].黑龍江科學，2022，13（24）：77-79.

[6] 趙悅言.ZH建設項目工程造價風險管理研究[D].大連：大連理工大學，2022.