建設工程造價論文
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從建設工程造價指數的內涵和編制過程來看，其在建設工程中得到了廣泛應用，具體表現在以下幾個方面：
（1）建設工程造價指數在工程決策階段得到了重要應用。在工程決策階段，建設工程造價指數的運用，為投資方提供了工程總體造價的參考，保證了建設工程項目總體造價能夠有一個大致的范圍作為依據，滿足建設工程造價管理需要，為滿足投資方需求提供了有力支持。因此，對于建設工程而言，建設工程造價指數在工程決策階段得到了重要應用。保證了建設工程的正常進行。
（2）建設工程造價指數在工程施工階段得到了重要應用建設工程項目的實際施工來看，工程造價管理是貫穿于整個工程項目的重要管理手段，對建設工程而言意義重大。結合當前建設工程造價管理實際，在工程施工階段中，工程造價指數為施工方法提供了具體的造價依據，便于施工方合理控制總體投資，在滿足工程建設需要的同時，有效節約資金，保證工程造價管理能夠在施工階段取得積極效果。
（3）建設工程造價指數在工程結算階段得到了重要應用。在建設工程的竣工結算階段，其結算依據主要依靠工程前期制定的造價來確定，這不但是工程造價管理的重要內容，同時也是工程造價管理的有效延伸。在這一過程中，工程造價指數得到了具體應用，為工程竣工結算提供了具體依據，保證了工程竣工結算的準確性和實效性，滿足了建設工程竣工結算的實際需要。
2建設工程造價指數及其造價預測的實證研究
2.1信息采集
本文以住宅建筑工程造價指數為例進行預測實證分析。為某市2011年一季度~2013年三季度小高層住宅的建筑工程造價指數。擬以2011年一季度～2013年一季度的建筑工程造價指數為建模數據集，以2013年二季度和2013年三季度的建筑工程造價指數作為測試數據進行預測實證分析。
2.2模型建立
首先利用2011年一季度~2013年一季度9個季度的造價指數預測2013年二季度的造價指數，則原始序列對Y進行加速平移變換和加權平均處理得序列即2013年二季度造價指數的最終預測值為123.3。接下來將該預測值與前9個季度的實際值作為原始序列，對2013年三季度的造價指數進行預測，得最終預測結果為126.2。
2.3預測結果分析
幾種模型預測結果精度對比如表2，模型擬合曲線對比。通過對比5種模型的預測結果和擬合效果可以發現，隨機振蕩GM（1，1）模型的預測精度和擬合效果要好于傳統GM（1，1）模型，蟻群改進BP神經網絡模型的預測精度和擬合效果要好于BP神經網絡模型，而隨機振蕩GM（1，1）與蟻群改進BP神經網絡組合循環模型的預測精度和擬合效果最好。這主要是因為隨機振蕩GM（1，1）與蟻群改進BP神經網絡組合循環模型在改進傳統GM（1，1）模型與BP神經網絡模型的基礎上，能更好地將灰色系統模型弱化數據隨機性和波動性的優點與人工神經網絡非線性、自適應能力強的特點相融合，不僅提高了模型的穩定性，拓寬了模型的適用性，也大大提高了模型的預測精度。因此可以將其作為建設工程造價指數的預測模型。
3結束語
通過本文的分析可知，在建設工程中，工程造價指數是工程造價管理中的重要內容。結合工程造價指數的內涵，工程造價指數定義明確涉及的方面較多，對工程造價管理的促進作用明顯。因此，應將工程造價指數作為工程造價管理的重要內容，不但應做好工程造價指數的編制工作，還要做好工程造價指數的應用，保證工程造價指數能夠為工程造價管理提供良好的支撐，確保建設工程造價管理取得積極效果。
作者：余文雯
