建設工程項目投資估算探討

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一般來講，建設工程項目的周期相對較長、技術相對較復雜，在整個過程中，計價步驟要進行很多次，其中，投資估算對整個工程項目產生的影響最顯著，不僅能夠對項目的投資計劃進行合理制定，還能夠確保項目資金的合理使用。隨著建設工程項目的不斷發展，投資估算也越來越受到相關部門的普遍重視。但由于投資估算環節的特殊性與不可預見性，其在實際操作過程中比較粗略，編制方面也存在一些問題，因此，需要找到一個能夠對投資進行科學高效估算的方法。

一、建設工程投資估算

對一個建設工程項目來說，費用估算是不可或缺的重要步驟，隨著工程的進度實施，工程需要運用的相關信息也更多，工程造價需要進行更加精細的估算，且整個過程也會更加復雜。而在建設項目工程中，投資估算這一步驟相對靠前，在對投資進行估算時，很多因素都沒有辦法進行詳細準確的確定，而且，在工程施工與執行時，不可避免的會出現一些影響因素，對工程造價產生不可預見的影響，這也讓項目投資難以進行準確的估算，因此，前期估算就會面臨更多的不確定性，估算過程也相對粗糙，但投資估算對整個工程費用的影響程度是非常大的。投資估算主要存在于項目前期，是項目計價最重要的環節，能夠對項目的資金籌措與經濟評價產生影響，對工程的基礎建設規模，投資決策方案、投資實施進度、項目設計成果、投資經濟效果等，都有直接影響，更關系到建設工程是否能夠順利進行。傳統的估算方法主要有比例估算法、資金周轉率法、綜合指標法、生產力指數法等，雖然這些方法也能夠對投資進行大體上估算，但有些需要細分工程量，有些更傾向于經驗估算，在當前條件下，已經無法完全滿足建設工程項目在投資方面的估算需求了。而國外一些工程項目在估算過程中，普遍會運用歷史數據分析法，在理論方面也有很多投資估算的模型，但在實際操作過程中，這些理論模型并不實用。因此，筆者選用多元統計法對工程項目中的投資進行估算與分析，以確保估算數據的準確與高效。

二、數據的整理與分析

1.數據的收集與分析。

為了構建起數據模型，需要對歷史數據進行分析，從工程費用指數入手，對相關費用進行等價轉換。歷史數據對于模型的構建來說是不可或缺的輸入元素，對模型參數與分析方法的選擇有很大影響。筆者從某工程咨詢企業中獲得了89個建設工程的相關數據，主要涉及的內容有：建筑的標號、年限、類型、地點、面積、結構、可利用率等，實際成本主要指的是項目工程的總造價與單位造價。在回歸方程中，自變量主要指的是一些比較典型的建筑物參數，這些參數具有一定特征，能夠對單位造價產生影響，主要包括：總面積、層數、層高空間可利用率、結構等，這些參數也是在建筑初期能夠基本確定下來的。

2.數據的篩選。

因為樣本中的工程類型較多，工程類型的不同所產生的單位造價也會不同，為了準確的將變量分布的偏離量鑒別出來，在運用多元回歸法進行分析以前，需要檢驗變量的分布情況，以不同建筑類型為基礎，對數據進行合理篩選。可以運用R軟件中的plot語句來實現。經過篩選之后，可以剔除一些特殊的樣本，本實驗中沒有發現特殊樣本。之后在89個樣本中選取9個項目，分別為3號、8號、13號、17號、34號、45號、53號、61號、82號，剩下的80個數據則用于回歸模型的構建與分析。

三、以多元統計為基礎的分析模型

在會計領域中，回歸分析是一種比較常見的數理分析方法，主要以事物發展為基礎，對事物的主要矛盾進行分析，并研究主要矛盾之間的關系，之后構建起相應的數學模型，對模型進行預測。在建設工程項目中，投資的估算與上述過程非常類似，單位造價與建設項目工程中的很多因素都有一定的聯系，這些因素相結合，能夠在很大程度上對工程的單位造價產生影響。由于大部分多元非線性回歸問題都能夠變成多元線性回歸問題，因此，本文在建立模型時選用多元線性回歸進行模型的建立與投資的估算。

1.建立數學模型。

將單位造價設成Y，X1表示總面積，X2表示層高，X3表示空間可利用率、X4表示層數，X5與X6表示的是結構因變量（如果X5=1，X6=0，建筑是磚混結構；如果X5=0，X6=1，建筑是框架結構；如果X5、X6=0，建筑是鋼結構），上述六個為非隨機因素。Y會受到的影響除了這六個因素以外，還會受到隨機因素的影響，用ε表示，Y與上述因素之間存在線性聯系，可以用公式表示如下：Y=Xβ+ε，其中，β表示的是常數，該式可以看成一元多種回歸。

2.擬合回歸模型。

將歷史數據制作成與之相對應的文本文件，將程序代碼輸入到R軟件中，便可以得到相應的投資估計方程。從計算結果來看，X1與Y之間的關系并不大，因此，可以將這一數據剔除。從邏輯角度看，與投資中單位造價存在較大聯系的是空間可利用率，在空間可利用率一定的情況下，總面積的變化不會對單位造價產生太大影響。一般情況下，總面積主要是通過其他變量間接對單位造價產生影響的，舉例來說，某建設工程的層數、房間數都一定，總面積的增加會導致空間可利用率變大，單位造價會隨之減小；而在層數與空間可利用率一定的情況下，總面積增加會使房間數增多，而單位造價不會發生很大變化，因此，可以剔除總面積這一變量。

3.判斷有效性。

在剔除X1以后，可以在R軟件中對回歸方程進行重新擬合，但所得到數據之間的回歸效果并不理想。如果假設模型正確，則可以通過回歸函數進行推斷，但在此之前，需要對模型的適應性進行檢驗，以對模型的有效性進行合理判斷。從檢驗結果來看，將X1剔除之后的回歸方程殘差圖呈現出散開的漏斗狀，這說明誤差方差并不相等，所以，之后需要對Y進行變化，這一過程可以運用Box—Cox的方法。運用回歸函數線性、誤差齊性、誤差獨立性以及誤差服從性，可以對變化之后的回歸方程進行有效性分析，得出新的殘差圖。新的殘差圖所顯示出來的數據點基本上散布在一條線上，滿足同方差性.

四、結語

綜上所述，本文從會計學的角度，運用了多元回歸的方法，構建出了建設項目在投資過程中的單位造價。首先論述了建設工程投資估算的概述，之后對相關數據進行了整理、分析以及篩選，選擇了自變量與因變量進行回歸模型的構建，利用R軟件進行了模型的擬合回歸，以歷史數據為基礎，證明了這一模型是準確且有效的。雖然在建設工程項目的投資估算過程中，運用多元線性回歸模型是一種非常有效的方式，但也存在一些局限，無法無限逼近位置的復雜函數。

作者：蔣飛勇 單位：山東臨沂市工程咨詢院