潮州电力设计室 521000
摘要：从实际工程数据出发，以设计方案因子为切入点，按主成分和多元回归的方式，识别变电建筑的主要因素，初步建立科学合理的全局快速估价模型。工程建设项目是一个周期长、数量大的生产消费过程，虽然在建设工程项目生命周期的多次计价中投资估算是最粗略的，但却是对整个项目影响最大的、而且是项目决策的重要依据之一，不仅是制定投资计划和控制投资的有效工具，也是保证项目顺利完成筹资和有效使用资金的关键。随着中国投资体制改革的不断深化，工程项目投资估算在工程建设中的地位和作用越来越受到参与建设活动各方的关注和重视。
然而，由于变电建筑工程项目投资估算所处的阶段比较靠前，许多有关工程费用的信息无法确定，并且在工程的执行过程中还会出现许多不可预见的影响工程造价的状况，使得项目投资估算的编制显得十分困难。所以找到一种切实可行的建设工程项目快速投资估算方法有着非常深远的意义。
关键词：造价；变电建筑；多元统计分析；因素研究
1 引言
目前，传统变电建筑工程项目成本高，要求工程设计应有较高的深度和精度，工程造价中工程量计算量大，繁琐，时间响应差，缺乏灵活性，无法满足业主从全局的角度快速地把握和确定变电建筑工程项目成本风险的需求。以往方法是收集已建变电站建筑工程项目的历史数据，采用主成分分析、逐步回归等方法，判别变电建筑工程施工中的主要变量，以设计要素为切入点，建立工程造价快速估算模型，对提高专业人员造价估算响应速度，提供切实有效的项目全过程造价咨询服务具有一定的参考价值。
变电建筑工程项目从项目需经历可研前期设计、初步设计或扩大初步设计、施工图设计阶段到工程招投标、施工阶段等阶段，有必要在可研前期阶段对工程造价进行估算。随着项目的发展，越来越多的信息可以采集，估计价值的项目成本也应该变得越来越精致，估计过程变得越来越复杂。所以，在前一阶段的估值越是粗糙，影响越不确定的因素，就越不准确，所以对项目最终成本的影响也就越大。投资估算是项目前期投资决策中的一项重要任务，从投资决策到初步设计，是经济评价和资金筹措的前提条件。经济评价是可行性研究的核心，投资估算是经济评价的基础。投资估算的准确性不仅直接影响到投资决策、资金建设规模、项目设计、投资经济效益，而且也直接影响到项目建设能否顺利进行。
在我国，传统的投资估算方法包括生产能力指数法、资本周转率法、比率估计法和综合指数投资估算法。这些传统的方法要么过于依赖已往项目的估值经验，要么需要细分的工程量，不适合项目可行性研究报告投资估算阶段。一般来说，项目投资金额的估计可以由专家根据经验估计，并通过分析该项目的历史数据可以预测投资估算。在国外，为了避免人的主观性所导致的误判，项目投资估算方法主要是对历史数据进行分析，预测投资金额。外国项目投资快速估算模型主要包括以下五个：BCI估计模型，kouskoulas回归估计模型和蒙特卡罗模拟法估计模型，模糊相似的快速估计方法，BP神经网络模型[1-3]估计。投资估算方法应用理论在数学模型方面的建立及发展很快，但在实际工程中仍缺乏充分的应用，显得华而不实。作者将多元统计方法应用于变电建设工程项目投资估算中，凭借R软件，探究在项目前期估算项目中影响项目总成本的各个因素。
2模型的构建
2.1模型的设定
在样本数据的所有设计因素纳入到模型中，总费用y为因变量，X1、X2…X14作为独立变量。
线性回归分析的初步估计。结果进行了测定的拟合优度的拟合试验和F检验，但不是由t检验，使用14个独立的变量的多元回归失败。
由于存在多重共线性的14个设计因素，与实际不匹配的相关性，需要对14个指标进行划分。根据工作经验和实际情况，各项指标分为3类：
（1）功能方案的因素，以实现变电站的功能程序的因素，包括X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、9设计因素和项目成本Y1相应的成本。
（2）场地因素，与所选定的场地条件设计方案的实施，在很大程度上独立的变电站的功能，包括X10、X11、X12和X13、X14，场地费用Y2五设计系数相应的成本。
（3）X15、和Y2，Y1的同时，既为工程技术因素，更多的市场价格的因素，命名为Y3。对建筑施工项目的总成本，可分为Y1、Y2、Y3
构建每一个回归模型：
Y1=β10+β11X1+β12X2+...+β19X9+ε1（模型1）
Y2=β20+β21X10+β22X11+...+β25X14+ε2（模型2）
Y=Y1+Y2+Y3（模型3）
即项目总造价Y=方案造价Y1+站址造价Y2+价差X15。
2.2 Y1回归模型的确定
根据模型1，Y1为因变量，X1、X2…X9为多元线性回归分析的独立变量。
直接回归模型和主成分回归分析都失败，模型1的参数估计通过逐步回归法。根据相关系数的大小逐步回归，最终确定模型如下：
YΛ1=220.139+1.501X2+0.033X7+1.232X9+0.758X5 +0.049X3+0.129X1+0.006X6R2=0.996，R2=0.992，F=508.569
3 数据搜集与数据分析
3.1数据搜集与整理
为了确定参数，并建立回归模型，必须收集大量的历史数据，以及不同时间、不同施工现场的工程造价的项目成本指标，转化为指定时间和地点的等效成本。这些历史数据是最重要的价值评估模型的输入要素，将直接影响模型的参数和使用的分析方法，也将利用历史工程数据来识别参数，构建价值函数，检验和可靠性模型的推导。
笔者最终收集了91个新的建筑工程的历史数据。这些数据包括：项目标签、施工期、项目选址、项目类型、工程总建筑面积、建筑可以使用和分配面积、工程结构、空间使用率等指标。该数据来自北京一家工程咨询公司，项目实施后的总成本和单位成本是项目的实际成本。由于客观条件有限，不能按工程造价的方法来确定项目的成本，而且只能收集，包括企业的管理成本、项目的成本。
3.2 影响建筑单位成本的因素
选择一些有代表性的建筑特征参数作为影响建筑单元成本的因素，即回归方程的自变量。通过借鉴国外的研究成果和[1-4]的深入研究和分析，特征参数：总建筑面积（GSA），建筑的数量（楼），空间利用率（比），建筑结构，建筑的高度。所有上述参数的特点是明确定义的建筑功能，这些参数通常是一些固定的参数，可以在项目开始时确定。
3.3数据过滤
为了测试所选择的变量的分布，基于不同类型的建筑物的数据选择方法进行了，以测试所选择的变量的分布。由于研究样本由许多类型的工程，不同类型的项目可能有不同的单位成本。数据过滤的目的是确定基于不同类型的建筑物的变量的分布的一个重要的偏差。这个过程借助于绘图软件R语句来进行，见图1。
从图1可以看出，各类型单位成本基本上处于同一水平，办公楼是一种异常样本数据，该项目15号楼，建筑层数30层，单位造价为6052.53元/平方米，分析了样本的特点，由于该建筑属于超高层建筑，考虑该类项目属于特殊的建筑工程体系，为保证样品的一般性，决定将该项目样本数据删除；综合建筑型工程样14号项目，某项目建设3层，单位造价为2060.88元/平方米，根据项目的分析，该建筑配备特殊的设备，所以单位成本高，决定把该项目样本数据消除。此时样本数量为89，随机选取的九项为测试数据保留，分别为3号和7号，12号，19号，35号，47号，59号，62号和84号工程，剩余的80个数据分别建立回归模型和回归分析。
总 结
本文采用多元回归分析的思想和方法，建立了一个模型来估计变电建筑工程项目的单位成本。在数据收集整理的基础上，分析了影响单位建筑成本的因素，选取模型变量和因变量，建立了回归模型，利用R软件拟合回归方程，并根据收集到的历史数据，所得到的模型是准确和有效的。
参考文献
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[6] 卢文岱.SPSS for Windows 统计分析[M].北京：电子工业出版社，2006
论文作者:李漳
论文发表刊物:《探索科学》2016年6期
论文发表时间:2016/10/25
标签：项目论文; 模型论文; 建筑论文; 成本论文; 因素论文; 数据论文; 工程造价论文; 《探索科学》2016年6期论文;