魏如锋
(西安科技大学高新学院)
住宅项目中工程造价预测模型的建立与研究
魏如锋
(西安科技大学高新学院)
首先对国内外的工程造价管理模式进行了阐述和剖析,接着,在这一基础上,对住宅工程的造价体系进行了建立和完善,并生成相应的计算和预测模型,以期进一步明确住宅工程工程造价的各项指标,并建立相应的指标体系.
住宅工程;工程造价;指标体系;工程量清单
在目前看来,中国的工程造价计价模式的改革还不是很彻底、还不够很完善;唯有建立起一套工程造价信息管理系统、将配套的工程造价管理信息进行搜集和整理、才能为工程造价的定价工作提供更有效的指导.不仅如此,还要根据所建立的数据库,对市场的波动进行预测和分析,在预测前置了的市场价格时,做到科学和准确.也就是说,工程造价管理不仅需要有大量的样本数据作为数据库进行支撑,还需要在此基础上,对市场价格走向进行预测.
1.1 工程造价的独特性
工程造价区别于其他行业的价格,是因为其具有多个与众不同的特性,其中,个别性和差异性最为显著:这是由每一项工程的特定用途、特定功能、特定规模和特定地理位置所决定的.每一项工程的具体要求都与其他任何一项工程不同,每一项建设工程的实际形态也都各不相同,这就产生了工程造价的个别性和差异性.
同时,工程造价本身是一个动态的过程:每一项工程的建设,自决策开始,到竣工投产或交付使用为止,工程建设都遵循着一定的客观规律,形成了自身的较长的较长的建设周期.由于工期较长,施工其间一些不可预计的因素也较为频繁的出现,对工程建设的计划产生诸多影响:工程建设的变更、设备价格的涨跌、材料价格的涨跌,工人工资标准的变动、以及各项费率、汇兑利率等等的变化都会对工程造价产生影响.
除了上述三个特点外,工程造价还具有广泛性和复杂性的特点:因为工程建设项目的构成和建设过程十分复杂、其中涉及的因素也较为繁多,这就对工程造价的广度和深度提出了挑战.其中,在工程造价的成本因素上体现的最为直观:人工工资的复杂和变动,施工材料种类的繁多、价格的变动,施工机械的类型的不同、使用价格和寿命的不同等等这一些使得工程造价的核算延伸到了社会生活的方方面面.
1.2 工程造价的计算
工程造价不同的特点,也决定了工程造价的计算方式也有其自身的独特之处,例如,工程造价的计算因时间和工期的不同,不能够以通常的成批定价进行,而只能进行单件性计价,这也就意味着,各个项目或者是部分工程,需要通过一定的程序来进行妥善的工程造价的计算.
1.3 工程造价的计算流程
一般来说,将整个工程建设项目看作一个工程综合体,再将这一综合体分解成为众多或独立或联系的子工程.一般的,在工程造价管理过程中,将项目分为建设工程、单项目工程、单位工程、分部工程和分部项目工程五个层次.在这五个层次中,工程量和造价的计算过程及计算顺序如图1所示.
图1 建设类工程项目工程量及工程造价计算顺序图
2.1 工料单价计价法
在工程预算造价的计算中,以工料单价法,这一种不完全单价的计价形式对工料进行计算,这一计算方式利用的是国家或地区的定额计算直接费以及人工成本、材料利用和机械台班消耗量进行工程造价的计算.这种模式应用于政府的工程计价,其计算程序见表1.
2.2 综合单价法
工程量清单计价方法是一种国际上通行的计价方法.与工料单价法相比,综合单价法是基于一个综合管理的费率,将间接费和利润分摊到工程单价中,因此,其体现的组成分项工程的费用单价与费用量相乘就是整个工程的完全价格.
综合单价法下工程建筑安装造价的数学公式如下:
工程建筑安装造价=Σ(分项工程完全价格+措施项目完全价格+其他项目完全价格)
在工程造价中的材料费较大,且其占直接工程费的比例大于测算的原费用定额占分项直接工程费的比例时,所采用的以分项直接工程费为基数计算该分项工程的间接费和利润,见表2.
表1 工料单价计价法的计算程序(以直接费为基础)
表2 以直接工程费为基础计算间接费和利润
2.3 住宅工程造价和指标的预测
在前面分析过,工程建设具有个别差异性、广泛性、复杂性和动态性的特点.通常的,在中国一项大中型工程建设项目的建设周期平均在5年左右,一项小型工程建设项目的建设周期平均在2年左右,因为工程建设的周期较长、其中涉及到的不可预见的因素也随之增加,一些突发情况所导致的工程结算价格高于预算价格也是在所难免,并且,工程规模越大,这一情况也就越为明显.
因此,无论是建设方的要求,还是施工方的需要,对工程造价进行合理有效的预测都将对整个工程的建设起到极为重大的意义和作用.建立起一套科学合理的确定工程造价的市场价格的方法和依据,在某种意义上讲,既是对参加工程建造建设的所有参与人的责任的明确,也是对参加工程建造建设的所有参与人的权益的保障.
3.1 灰色预测模型理论
灰色预测模型理论是近年来发展起来的一门新兴的预测理论,灰色预测模型理论对“已知部分信息,未知部分信息”的“小样本”不确定性的信息系统较为适用.灰色预测模型通过对部分已知信息的分析和开发,利用模型生成新信息、从而对新信息的预测和认识提供帮助和借鉴.
GM(1,1)模型是灰色预测模型以及灰色预测系统理论的基础和核心,目前也是世界上应用最多的,关于预测数据变量的一阶微分的灰色预测模型.其原理是,在整个时间轴上,将旧有的信息用新的信息来替换,随着时间的不断变化,旧有数据的意义逐渐降低,新数据的意义不断加大,既满足了计算机自学习的要求,也避免了计算量过大带来的计算困难.设时间序列 T(0)= {T(0)(t)|t=1,2,…,n}有 n个观察值,通过累加生成新序列T(1)={T(1)(t)|t=1,2,…,n},生成序列T(1)相应的微分方程为:
式中,a为发展灰数,反映原始数据序列的增长速度,p为内生控制灰数.在这一公式的基础上,加入待估参数向量q,进行对相应微分方程的时间求解,则可得出GM(1,1)的预测模型为:
3.2 预测模型的实际验证
将实际的钢材价格,代入GM(1,1)这一预测模型,基于2012年某地钢材市场的钢材价格走向,对2013年钢材价格进行预测,用以检验该预测模型.
表3 某地钢材市场2012-2013年钢材价格
将表3中的数据代入,通过新序列的生成,以及将新生成的序列放入对应方程,则能通过求解微分方程,得到时间的相应函数,在还原白化值后,可以对2013年3月、4月、5月该地钢材市场的价格进行预测:
Tq(1)=(Tq(1)(8),Tq(1)(9),Tq(1)(10))= (30608.2,34941.2,39403.1)
Tq(0)=(Tq(0)(8),Tq(0)(9),Tq(0)(10))= (4208.2,4333,4461.9)
经过实际的调查,该地区钢材市场2013年3月、4月、5月的钢材价格为 4292元/吨、4378元/吨和4422元/吨.实际的钢材价格和通过灰度预测模型进行的预测数据基本一致.
为住宅工程造价的未来运动趋势作出推测,不仅能够为政府的宏观管理提供依据和预警信息,同时,还能够提供给住宅建设的参与各方有用的信息,帮助他们进行合理、有序的行为.该文通过对当下的住宅工程造价的数据进行采集,对其实际幸亏和造价的数据特点进行了分析,同时依靠灰色预测模型的理论和方法,建立起了一套可以适用的预测工程造价数据的灰色预测模型.接下来,笔者还会将数据库进行进一步细分,再进行更多的基础数据的填充,再加上对网络和计算机的搜索和计算优势的利用,从而得出更准确的数据和更可靠的统计规律.
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The Establishment and Research of Project Cost Prediction Model in Housing Project
Wei Rufeng
(Institute of Technology Xi'an University of Science and Technology)
In this paper,management mode of the engineering cost at home and abroad are explained and analyzed first,and then,on the basis of the corresponding calculation and prediction models are generated,in order to further clarify the indicators of residential engineering project cost,and establish the corresponding index system.
Residential engineering;The project cost;Index system;Bill of quantities
TU72
:A
:1000-5617(2017)01-0040-04
(责任编辑:李家云)
2016-11-21