项目决策分析与评价.ppt

,基于BP神经网络的PPP项目风险评价,叶金莲,,目录,1. 前言,2. BP神经网络的原理,3. 基于BP神经网络的PPP模式风险评价,4. 结论,,1. 前言,前言,PPP产生背景,PPP的定义,PPP项目风险评价的必要性,BP神经网络的引入,,PPP项目产生的背景,大量投资资金高额运营成本,沉重负担,经济实力增强强烈投资欲望,,PPP的定义,PPP（Public-Private Partnership，即公私合作关系）融资模式是政府、营利性企业和非营利性企业基于某个项目而形成的相互合作形式,作用：拓宽了基础设施建设的投资渠道，既满足了政府发展基础设施的要求，又满足了私营企业的盈利需要，实施的结果给合作双方带来了“共赢”，同时也为公众带来了更好的基础设施服务,PPP融资模式在基础设施建设领域中的应用会成为一种世界趋势,,PPP项目风险评价的必要性,以PPP模式实施的基础设施项目特征：实施周期长、不确定因素多、经济风险和技术风险大、对生态环境的潜在影响严重、在国民经济和社会发展中占有重要战略地位,在项目的融资、工程建设和运营过程中，经常要受到多种因素的影响与干扰，而这些因素又大多具有相当的不确定性，影响时间跨度往往贯穿项目的全寿命周期。,有必要对PPP项目进行风险评价为项目的决策提供依据。,,BP神经网络的引入,BP神经网络优点：具有集体运算能力和自适应的学习能力，可实现函数逼近、数据聚类、优化计算、自适应模式识别和非线性预测等功能。,为此，本文采用BP神经网络进行PPP项目的风险评价。,理论上：神经网络模型能在相当高的精度上逼近任意复杂的建设项目系统，因而可有效地应用于许多用常规方法不易处理的建设项目风险评价,,2. BP神经网络的原理,图1 三层前馈型神经网络结构,输入sj输出bj阈值j,输入lt输出ct阈值t,,网络训练信息的正向传播过程,则隐含层的输入输出分别为：,j = 1，2，p,同样，输出层的输入输出分别为：,t = 1，2，q,,误差反向传播过程,输出层各单元的校正误差为：,中间层各单元的校正误差为：,BP网络的全局误差:,,逆向调整连接权值及阈值,得到校正误差之后，沿逆方向调整输出层至中间层、中间层至输入层之间的连接权，以及各单元的输出阈值,j=1,2,P； k=1,2,m； ol(学习率),j=1,2,P； i=l,2 ,n； ol(学习率),输出层调整量：,隐含层调整量：,,3. 基于BP神经网络的PPP模式风险评价,建立PPP项目各参与方风险评价指标矩阵,设计PPP项目风险评价的BP神经网络模型,BP神经网络模型对各参与方的风险评价,,表1 PPP项目常见风险因素,,3.1 建立PPP项目各参与方风险评价指标矩阵,由于不同的参与方有着不同的风险，而且有时某一方的风险可能是另一方的机会，因此，有必要从各个参与方的角度对PPP项目进行风险评价。这里主要讨论政府部门、私人投资机构及承建方的风险。,步骤：,（1）确定各参与方的风险因素 （2）确定风险评价指标并量化,,确定各参与方的风险因素,各参与方的风险因素，可以通过问卷调查的方式，对不 同参与方所关注的风险进行统计。由于时间有限，本人 仅根据表1的风险因素考虑各方的关注点进行改动。,各参与方的主要风险，见表2,,表2 PPP项目各参与方的风险,,确定风险评价指标并量化,各风险因素的定性评价指标，可以通过专家打分法得出,本文中将风险的影响大小分为5级,大；较大；中等；较小；小,将其量化到0 1范围内,0.9；0.7；0.5；0.3；0.1,,确定风险评价指标并量化,对每一个参与方，假设有i个风险因素，有m个专家对 其打分，则可以得到一个关于aim的矩阵,aim即可作为BP网络输入矩阵,,3.2 设计PPP项目风险评价的BP神经网络模型,把风险评价的影响因素作为BP网络的输入，把评价结果作为BP网络的输出，利用BP网络的学习能力，从看似杂乱无章的风险评价因素数据中得出评价结果，为风险管理者的风险决策提供依据。,包括：,确定网络层数,确定各层的节点数,建立BP神经网络模型,,隐含层节点数的确定,先验公式：,选取几个不同的节点数，代入所选网络对比训练，选性能最好的那个,,3.3 BP神经网络模型对各参与方的风险评价,收集几个已完工类似项目资料,识别影响因素并指标量化=输入层元素,类似项目最终风险评价=期望输出,选择合适的样本集误差、学习率、动量因子及最大学习次数,以上数据代入建立好的BP神经网络模型,当样本的误差小于预设精度，则说明拟合情况良好,该模型用于风险评价,,意义,由此评价结果，PPP项目各参与方可以知晓各自将面临的风险大小，为是否参与该项目提供决策依据。,根据风险分配的原则及各自的评价结果，不断调整风险分配方案，直至各方均满意,,4. 结论,BP神经网络以其较强的自学习能力、强容错性能及非线性映射能力，很好的解决了传统评价方法受人为因素影响大的缺点。,建立基于BP神经网络的PPP项目风险评价模型，为P