基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的項目風(fēng)險評價與預(yù)測研究.pdf

1、刪㈣㈣@天畢大謦中國代第一所女學(xué)博士學(xué)位論文i■啊●fllIRI、“I蕞：■fllilo]c■■■_一級學(xué)科：工商管理學(xué)科專業(yè)：按術(shù)經(jīng)濟及管理作者姓名：王巍指導(dǎo)教師：趙國杰教授天津大學(xué)研究生院2008年5月中文摘要隨著項目涉及的風(fēng)險因素日益增多，傳統(tǒng)的風(fēng)險管理方法將難以適應(yīng)和滿足現(xiàn)代項目管理發(fā)展的需要，因此項目風(fēng)險管理相關(guān)新理論、新方法的研究迫在眉睫。統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論為項目風(fēng)險管理向智能化、科學(xué)化方向發(fā)展提供了一個新的思路。本論文對統(tǒng)計學(xué)習(xí)

2、理論及其實現(xiàn)算法在項目風(fēng)險管理中的應(yīng)用進行了深入地研究，提出了智能化風(fēng)險評價、預(yù)警和預(yù)測的實用方法，不僅具有很高的理論價值，而且對項目風(fēng)險管理的工程實踐具有重要的指導(dǎo)意義。特征指標(biāo)的選擇是對項目風(fēng)險進行正確評價和預(yù)警的重要前提。本論文利用距離評判技術(shù)對項目的眾多風(fēng)險指標(biāo)進行量化評判，去除了與評價和預(yù)警無關(guān)、甚至起消極作用的冗余指標(biāo)，建立起最敏感的項目風(fēng)險評價指標(biāo)體系。案例分析表明，該方法既可以提高項目智能評價和預(yù)警的準(zhǔn)確性和運算效率，也

3、能夠減少未來評價同類項目時的信息采集工作量，從而提高工作效率，節(jié)約項目成本。項目風(fēng)險評價其實質(zhì)是模式分類問題。但是，項目風(fēng)險評價又是一個典型的小樣本問題，歷史數(shù)據(jù)十分缺乏，而傳統(tǒng)的模式識別方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立在經(jīng)驗風(fēng)險最小化的基礎(chǔ)上，是依據(jù)學(xué)習(xí)樣本數(shù)趨于無窮多的假設(shè)條件下的最優(yōu)化結(jié)果。因此，在項目風(fēng)險評價中應(yīng)用傳統(tǒng)的模式識別方法往往得不到理想的分類效果。本論文基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論，研究了支持向量機分類方法，提出了基于距離評判和最d乘支持向

4、量機的智能評價模型，取得了很好的應(yīng)用效果。重大項目的高風(fēng)險樣本數(shù)據(jù)非常罕見，歷史經(jīng)驗的缺乏使得這類項目更加難以利用傳統(tǒng)的方法進行有效評價。本論文將基于支持向量數(shù)據(jù)描述的單值分類方法引入項目風(fēng)險預(yù)警中，提出了基于距離評判和支持向量數(shù)據(jù)描述的智能預(yù)警模型。該模型僅僅依靠一類低風(fēng)險項目樣本，而不需要或很少需要高風(fēng)險項目樣本就可以訓(xùn)練并建立分類器，進行項目的風(fēng)險預(yù)警。案例分析表明，該方法對于高風(fēng)險項目樣本缺乏條件下的風(fēng)險智能預(yù)警具有十分重要的應(yīng)