導語：如何才能寫好一篇決策分析方案，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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關鍵詞:互斥方案;NPV;IRR;投資額;壽命期;現金流量模式

中圖分類號:C93文獻標志碼:A文章編號:1673-291X(2010)04-0168-02

對于投資項目互斥方案,主要基于凈現值法和內部報酬率法這兩種方法進行評價決策。在評價過程中,不僅要考察各個方案自身的經濟效果,即進行絕對經濟效果檢驗;更為重要的是還要考察各個方案的相對優劣問題,即進行相對經濟效果檢驗,對方案進行排序以解決選優問題。這兩種檢驗缺一不可。兩種方法的內涵實質簡析如下:

1.凈現值法

所謂凈現值(Net Present Value)就是把項目壽命期內的凈現金流量按一定的基準折現率折現到某一基準年度(通常是投資初期)的現值累加值,即未來現金流的折現值與項目投資成本之間的差值。

其經濟含義是指在一定的基準折現率下項目盈利超出最低期望盈利的超額凈收益,其值越大,所獲超額凈收益也就越多,項目就越可行。凈現值是價值型指標,能夠全面完整地反映一個項目的總體盈利能力,符合現代企業的價值最大化目標,因而被廣泛采用。

凈現值法雖考慮了資金的時間價值,可以說明投資方案高于或低于某一特定的投資的報酬率,但沒有揭示方案本身可以達到的具體報酬率是多少。折現率的確定直接影響項目的選擇。

2.內部報酬率法

所謂內部報酬率(Internal Rate of Return)就是指在項目壽命期內,各年凈現金流量現值累計等于零時的折現率。簡單地說,就是使凈現值為零時的折現率。

其經濟意義是:在項目的整個壽命期內按利率 i=IRR 計算,始終存在未能收回的投資,而在壽命期結束時,投資恰好被完全收回。內部報酬率是個效率型指標,反映了項目本身的真實收益率,即內在的獲利水平。基準收益率由內生決定的――通過項目現金流計算出來。能夠把項目壽命期內的收益與其投資總額聯系起來,指出這個項目的收益率,便于將它同行業基準投資收益率對比,確定這個項目是否值得建設。

但內部收益率表現的是比率,不是絕對值,一個內部收益率較低的方案,可能由于其規模較大而有較大的凈現值,因而更值得建設。

在實際應用中,運用凈現值法和內部報酬率法進行評價決策時往往會得出不一致的結論,從而給投資決策造成困難。如下圖所示:

其中,F點是A B兩互斥方案的NPV相等時的IRR,對應的交點稱之為費希爾交點。從圖中可直觀看出,當基準折現率i0取值大于F點時,用凈現值法和內部報酬率法評價時結論一致;但當基準折現率i0取值小于F點時,則出現了不一致。如上圖所示,按凈現值法則應選擇方案A;而按內部報酬率法則應選擇方案B。

凈現值法是假設每年的現金流入以資本成本為標準再投資;內部報酬率法是假設現金流入以其計算所得的內部報酬率為標準再投資, 兩種評價方法對投資方案每年的現金流入量再投資的報酬率的假設不同會得出相互矛盾的結論。

而上述的這種兩者結論不一致的情況往往出現在投資額不同、壽命期不同和現金流量模式不同的互斥方案選擇中。下面就針對以上三種情況分別進行決策分析并提出各自適用的評價方法:

1. 投資額不同的互斥方案

對于投資額不同的互斥方案,往往會出現運用凈現值法和內部報酬率法得出結論不一致的情況。我們可以通過下面一個例子來說明:A B 是兩個互斥方案,兩方案整個現金流量情況如表1(i0取10%):

表1

通過EXCEL 的NPV和IRR函數求解結果如下:NPVA=36.03萬,IRRA=14%; NPVB=20.81萬,IRRB=15%,從結果中我們可看出方案A、B 均通過了絕對效果檢驗,且用NPV和IRR 進行絕對效驗結論是一致的。但是,NPVA>NPVB;而IRRA

要解決這一問題,可以引入增量分析法。也就是經濟學中的一種邊際分析,主要指標是差額凈現值(ΔNPV)和差額內部報酬率(ΔIRR),其中差額凈現值顧名思義就是指兩方案的凈現值之差;而差額內部報酬率就是指使差額凈現值為零時折現率。這種分析方法與現代企業的價值最大化目標相一致。

通過分析我們不難發現,用ΔNPV和ΔIRR得出的結論必定是一致的。用上文舉的一個例子(表1)進行驗證ΔNPV=-100+19(P/A,10%,10)=16.75(萬);-100+19(P/A,Δ IRR,10)=0,解得ΔIRR=13.8%。計算結果表明NPVA>NPVB,NPV>0,ΔIRR>i0,三者完全一致。

因此,對于投資額不同的互斥方案進行比選時,可以直接用凈現值法,判別依據是凈現值最大且非負的方案為最優方案。而用內部報酬率法則不能保證互斥方案比選結論的正確性。

2. 壽命期不同的互斥方案

對互斥方案進行比選,方案之間必須具有可比性。而壽命期不同的方案之間,顯然缺乏時間上的可比性,這就有可能會出現運用凈現值法和內部報酬率法得出的結論不一致的情況。我們可以通過下面一個例子來說明:

A、B是兩個互斥方案,投資額均為4 000萬,基準收益10%,A方案壽命周期為三年,B方案壽命周期為兩年,兩方案整個現金流量情況如表2:

表2

通過EXCEL 的NPV和IRR函數求解結果如下:

NPVA=973.8萬,IRRA=22.1%; NPVB=892.4萬,IRRB=25%,方案A B 都通過了絕對效果檢驗,且用NPV和IRR進行絕對效果檢驗結論是一致的。但是, NPVA>NPVB;而IRRA

要解決這一問題,一般是設定一個共同的分析期, 然后進行比選。當然這種方法事先隱含著一個方案接續假定:即方案在其壽命期結束后可按原方案重復實施。目前較通用的是用壽命期最小公倍數法確定一個共同的分析期,即取各方案的壽命期的最小公倍數作為共同的分析期。

在上面的例子中(表2),最小公倍數為6,以此為它們的共同分析期,則現金流量圖如下:

經計算得:NPVA=1 705萬,NPVB=2 280萬,IRRA=23.5%; IRRB=26.2%,結果表明通過設定共同分析期后,用NPV 和IRR 分析的結果一致:均顯示B優于A。除壽命期最小公倍數法外,還有其他幾種方法,如年值法、年值折現法。由于篇幅所限,對這兩種方法不再舉例做詳細展開討論。

3. 現金流量模式不同的互斥方案

投資項目往往具有各自不同的現金流量模式,有些項目在前期現金流入較多;而有些項目在后期現金流入較多。這就有可能出現運用凈現值法和內部報酬率法得出的結論不一致的情況。如例:有A 、B兩個互斥方案,其中A方案的現金流入主要發生在前期,而B方案的現金流入主要發生在后期(見表3):

表3

假設基準折現率為10%,則經計算得:NPVA=21.6萬,NPVB=23.3萬,IRRA=25.9%; IRRB=18.7%。從中可看出,NPV和IRR出現了不一致的情況。

產生不一致的原因是由于考慮了資金時間價值,不同時期流入的相同金額是不等價的,而這種差異的大小又會受折現率以及時間差的影響。也就是說現金流量模式不同的方案其NPV對i的敏感度不同,從而,當i發生變動時,得出不同的結論。而對于任一方案而言,IRR是由方案本身來決定的,與折現率無關,不會受折現率變動的影響。這樣,最終導致了在一定的折現率下,用NPV和IRR評價時出現了不一致的情況。

方案的取舍很大程度上取決于方案設定的基準折現率,而從上分析中發現隨著基準折現率的變動,兩方案的內部報酬率都不會隨之出現變動。在這種情況下,用內部報酬率法來判斷兩方案優劣顯然是不合理的,得出的結論也必然是不可靠的。而用凈現值法則是合理的,也符合價值最大化目標。故對于現金流量模式不同的互斥方案比選,應該用凈現值法進行評價。故上例子中NPVA>NPVB,應選擇B方案。

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內容摘要：不平衡報價策略是施工企業在投標總報價確定的前提下，有意識地調整某些項目的單價或數量，只從設計修改引起工程量或單價變更中獲得額外收益，是施工企業慣用的一種投標策略。但對于招標人來說，卻帶來了不公平性，降低了施工合同的可執行性。本文重點針對當前工程建設項目中存在的不平衡報價策略進行了分析，并從評標辦法和計算機輔助評標兩個方面提出有效性對策。

關鍵詞：不平衡報價 招投標 評標 計算機輔助評標

一、不平衡報價解析

所謂的不平衡報價是指施工企業在投標總報價確定的前提下，有意識地調整某些項目的單價或數量，旨在從設計修改引起工程量或單價變更中獲得額外收益。就施工企業而言，不平衡報價是一種投標策略，而就業主而言，則將導致低價中標，高價結算。

不平衡報價的方法主要有兩種：

（一）綜合單價不平衡報價

以一個招標工程為例：某招標工程在編制招標文件時，因疏忽把某條清單A的工程量4328.2m2誤寫為432.82m2,某投標單位在進行清單組價時發現了這個問題,經過計算，該公司估算出這項工程的標底價大概為4600萬左右，所以他遞交的投標總價為4021萬。經過專家的評審確定該公司為第一中標候選人。

專家經過評審、計算，并沒有發現該投標人有計算性錯誤或符合性檢查錯誤，但其實該投標人在錯誤的清單A做了手腳：他在不影響投標總價的情況下，人為的把清單A的綜合單價由本來的258.36元修改為2258. 36元，這樣就造成了差額865640元。而該投標人又人為的把其他清單的綜合單價下浮了一定比例，從而使投標總價保持不變。

中標后，該投標單位又在實際施工過程中指出了清單A的工程量有誤，并向招標人提出了工程量變更。但是招標人就清單A的支出由本來的4328.2×258.36＝1118233.752元，變為4328.2×2258.36＝9774633.752元，足足多付了865.64萬元！這種不平衡報價給招標人造成了大量的經濟損失，卻為投標人牟取了額外的利潤。

（二）結構性不平衡報價

做為有經驗的投標企業，在投標報價時即考慮了施工預付款和進度款的支付問題，以達到每完成一個單項工程或專業工程都要爭取超前收回款項的目的。其操作方法就是在報價時將先完成的工作內容（專業工程或分部）的單價人為調高，后完成的工程內容的單價人為調低，投標總價保持不變，以保持投標競爭性。這種方法不僅實現了中標企業施工前期就能將工程利潤提前獲取，還能在工程后期與業主就違約或不可控制因素情況下牢牢占據主動權，威脅業主利益。

二、不平衡報價的破解方法

目前，國內各地已就不平衡報價的評審采取了很多較為有效的措施，主要體現在兩個方面，即修訂評標辦法和采用計算機輔助評標。這兩種方法是相輔相成、互為補充的。

下面我們來看看商丘市新修訂的商務標評標辦法。

分值構成：商務標總分為70分。其中，投標報價得分45分，分部分項清單綜合單價報價分10分，措施項目報價分5分，主要材料單價報價分10分。

（一）投標總價得分計算方法

投標報價大于基準價時每浮動1%扣2分，直線插入發計算，投標報價小于基準價時每浮動1%扣1分，直線插入發計算。

偏差率>0 扣分=（投標報價-基準價）/基準價*2

偏差率

（二）分部分項清單綜合單價報價分計算方法

分部分項評審分為重點評審項目與非重點評審項目之分：重點項目分值占8分，非重點項目占2分。

重點評審項目由招標人在招標文件中確定，重點評審項目每項所占分值=8/重點評審項目數，重點評審項目報價與基準價浮動率在5%～-15%外扣掉該項分值。

非重點評審項目每項所占分值0.2分，非重點評審項目報價與基準價浮動率在10%～-25%外扣掉該項分值。

（三）措施項目報價分計算方法

措施項目大于基準價時每浮動1%扣1分，直線插入發計算，措施項目小于基準價時每浮動1%扣0.5分，直線插入發計算。

偏差率>0 扣分=（措施項目-基準價）/基準價*1

偏差率

（四）主要材料單價報價分計算方法

主要材料評審分為重點評審項目與非重點評審項目之分：重點項目分值占8分，非重點項目占2分。

重點評審項目有招標人在招標文件中確定，重點評審項目每項所占分值=8/重點評審項目數，重點評審項目報價與基準價浮動率在5%～-15%外扣掉該項分值。

非重點評審項目每項所占分值0.2分，非重點評審項目報價與基準價浮動率在10%～-25%外扣掉該項分值。

由上可以看出，商丘市在原先對總價評分的基礎上，增加了針對不平衡報價的評審，對重點評審的清單項的綜合單價以及主要材料單價進行詳細評審，根據其與基準價的偏差情況進行扣分處理，以達到遏制不平衡報價的目的。

上述評審方法如果采用傳統手工評審方式，幾乎無法完成，因此，上述地區無一例外的采用計算機輔助評標系統來輔助完成對不平衡報價的評標工作。

三、計算機輔助評標系統對不平衡報價的評審方法

商丘市計算機輔助評標系統針對不平衡報價問題主要有以下幾種手段，其評審過程為：計算機輔助評標系統通過對投標總價、單項工程報價、單位工程報價的橫向對比以及清單項目的綜合單價、合價、人工、材料、機械費的橫向對比，計算出對比基準值的浮動率，檢查和篩選出項目單價畸高或畸低的清單，從而發現投標報價構成中的不合理現象。

1.造價指標分析。系統提供各投標報價的報價結構占比情況，專家運用專業經驗對投標報價是否存在“頭重腳輕”報價的問題進行評判。

2.綜合單價詳細評審。系統自動計算各投標報價中綜合單價與基準價的偏差比率，并根據預先設定的評標模型（或評標辦法），對錯誤項目進行自動扣分或廢標。專家如判定某一不平衡報價項為合理報價，必須給出詳細說明。

3.主要材料詳細評審。系統自動計算各投標報價中主要材料單價與基準價的偏差比率，并根據預先設定的評標模型（或評標辦法），對錯誤項目進行自動扣分或廢標。專家如判定某一不平衡報價項為合理報價，必須給出詳細說明。

采用計算機輔助評標系統進行評標，能有效控制工程造價，遏制不平衡報價策略，打擊串標圍標行為，提高評標質量和效率，使評標工作更加科學、公正，防止國有資產流失。

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關鍵詞： 靈敏度分析； 概率盒； 不確定性分析； 削減法

中圖分類號： TN911?34； TP301.6 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）07?0149?05

Abstract： The more uncertainty factors in the scheme decision are particularly important to the sensitivity analysis of the decision results in the uncertain environment. The traditional sensitivity analysis methods often ignore the uncertainty or simply average the deviation error， which results in the deviation of the planning decision or even mistake. For the above problems， a cutting analysis algorithm based on the probability box theory is proposed. The probability box of the uncertainty variables is modeled， and the input decision?making equation of each indicator probability box is calculated to obtain the decision cardinal number， then each indicator in the scheme is orderly cut according to the decision cardinal number to obtain its sensitivity. The method was applied to the decision?making of the power grid planning scheme. The experimental results show this method has strong practicability

Keywords： sensitivity analysis； probability box； uncertainty analysis； cutting method

0 引 言

決策方案中不確定性因素出現的越來越多，不確定性指標的處理與分析顯得尤為重要[1]。靈敏度分析是不確定因素環境中多屬性決策的必要補充[2]，通過靈敏度分析可以較好地識別出關鍵指標[3]。靈敏度分析是一種根據參數的輸入研究輸出結果變化的不確定性分析[4]。如果輸入參數變化很小，引起輸出結果的變化很大，則認為該參數是靈敏的。由此可見，決策方案中某項指標發生變化卻忽略該變化，則會造成一定的損失，所以有必要對規劃方案進行靈敏度分析來規避方案中可能出現的風險。

許多研究者逐漸發現靈敏度分析的重要性，并且出現許多經典分析方法，如非參數方法[5]、方差分析法[6]以及矩獨立分析方法[7]。上述方法大都是對數據進行分析，然后代入模型，代入的方式包括區間范圍或者是一個平均數，但是大多數方法都忽略了數據的一些概率特性，進而影響靈敏度分析的結果[8]。在有不確定性指標先驗概率的情況下，貝葉斯靈敏度分析是一種很好的靈敏度分析方法[9]，但是在先驗概率未知情況下可用性變小。

針對上述問題，本文基于文獻[8，10]提出一種概率盒的方法處理數據，該方法通過累計概率分布的方法對不確定性指標進行建模，可以很好地找到不確定性指標的變化范圍。然后通過卷積和控制變量的削減方法進行靈敏度分析。概率盒方法在美國圣地安娜實驗室核工程方面取得了巨大成就，并且在股票預測方面也取得了一定進展[1，8，10]。

1 概率盒及其相關理論

1.1 證據結構體

傳統的概率表示法是一個點，而證據論指出這些點是由觀測或測量得出的，而這些觀測和測量往往不精確，這些數據有很大的不確定性，甚至有許多數據是不可測量的。證據結構體則用一組在這個點周圍的實數集合來定義這個點的概率，這些實數集合稱為焦元。一個概率分布函數往往是一條實數線，用證據結構體表示概率的方法則不是實線上的點而是焦元。

1.2 概率盒理論

不確定性分析是把不同變量代入數學模型中作為輸入，分析其輸出結果的變化。代入通常分為兩種：一種是輸入值附近可能的區間范圍；另一種是輸入變量可能的概率分布。在一個確定的計算中，當模型中存在計算所使用的變量是不確定的情況時，可以利用區間范圍進行不確定性分析。采用Monte Carlo模擬法可以模擬出變量出現的概率，產生的概率分布表示不確定性變量可能值的點估計。目前許多靈敏度分析方法是構建一個概率計算的概率不確定性分析，其結果是一個二階概率估計，然而計算十分繁瑣，并且得到的可視化結果難以理解，這樣的研究很難進行；或者，將邊界參數應用于概率計算和到達區間范圍的概率分布，即“概率界限分析（PBA）”。這種方式表示不確定性概率分布的累積分布函數完全處于一對邊界分布函數之間，即為“概率盒（P?box）”。概率盒之所以可以進行不確定性概率邊界分析，是因為它定義了概率分布周邊的分布情況，以及不確定性輸入或輸出變量的分布，這種分析通過對不確定性分布函數的周圍進行邊界劃分，保證產生的界限將完全處在累積分布函數之間。概率盒的邊界分布包含所有在該終端取值相同的概率分布。

1.3 DS結構體和概率盒的關系

DS結構體是一種不精確的分布，一個焦點元素代表一組可能[x]概率值，現有的證據論和方法區分不出來可能的[x]值。這種焦元概率值的不可區分性使證據論具有局限性。而P?box用概率界限的方法可以解決概率不確定性問題，根據不確定點[z]的基本概率事件可以做出一條關于[z]的概率實線[g（z）。]此方法主要考慮不確定性問題的概率范圍，而不是[x]值，所以概率盒用一個概率區間表示一個不確定點的概率[11]。二者關系不是一對一的關系，可能是幾個DS結構體組成一個P?box。因此， DS結構體不是一個信息保存操作。二者結合對于風險分析是一個不錯的應用。

1.4 得到概率盒的方法

得到概率盒的方法有許多，本文主要采用直接估計法又稱專家估計。該方法的基本思想是根據已經掌握的概率分布或者專家的經驗得到某一不確定變量概率分布。這種分析是在已有的不確定性分析上進行進一步推斷。當不確定性變量信息足夠時概率盒的上、下界將退化成累計分布函數。在某些情況下，由于知識的局限性，一個分布的參數是不確定的，只能估計出參數的一個大致區間，此時可以直接計算出概率盒的邊界。例如一個均勻分布的兩個參數分別在[a，b]和[c，d]之間，這種分布可以累積成一對分布函數把這種分布的所有情況包括進去。概率盒的左邊界是一個在[a]和[c]之間的累計均勻分布。可以用均勻分布[[a，c]]來表示，同樣右邊界用均勻分布[[b，d]]表示。對于大多數已知的分布函數可以用這種方法進行累計求出概率盒的左右邊界。概率盒的左邊界是在[a]和[c]之間均勻分布的累積函數。其中[a]表示均值，[c]表示方差。

這是得到概率盒方法中最簡單、最基本的一種方法。得到概率盒的方法還有建模、貝葉斯概率建模等方法，特別說明一下貝葉斯也是一種很好的不確定性分析方法，但是其必須知道先驗概率，否則就無能為力了。得到概率盒方法步驟如下：

（1） 不確定數據采集，根據數據的大致特征和數據量進行不確定建模分類。

（2） 根據數據大致類型進行建模，若符合直接估計建模，計算所需要參數的范圍，如均勻分布的均值和方差。

（3） 進行分布函數的累積，得到概率盒的上、下界。

（4） 根據累積分布后的函數畫出概率盒的示意圖。

（5） 進行不確定性分析，特征提取等操作。

2 基于概率盒的不確定性靈敏度算法

數據量不斷增大，數據的不確定性也越來越大，主要有偶然不確定性和主觀不確定性。偶然不確定性是指數據本身的變化，主觀不確定性是由于人們掌握的數據、認識數據的方法工具不全面造成的。傳統的做法是把不確定數用一個精確的數，或者用一個概率區間代替，模擬不確定數的變化。隨著計算機的發展，蒙特卡羅二階概率把變量的二階概率通過大量反復的重復模擬后，形成一個概率，并將該概率代入不確定分析方法中。但計算量是巨大的，產生的結果也難以讓人理解。

基于概率盒的靈敏度分析方法充分考慮了偶然不確定性和主觀不確定性，在變量替換的靈敏度分析方法中不僅可以控制變量的不確定性，還可以控制變量之間的依賴關系。如圖3展示了一個簡單的變量控制的靈敏度分析法。圖3描繪了[A]和[B]是兩個不確定的數字，在基線的情況下對其中的削減進行比較，如圖4，圖5所示。不確定數[A]被指定為一個均勻的分布，其最小值介于4～5之間，最大值為5～6之間。不確定變量[B]被指定為正態分布方差的均值是8～9之間的值。它的兩個端點值被任意截斷為5.4和11.6。

控制不確定性變量[A，]令它的不確定性慢慢地變化如圖4，然后卷積得到模型的輸出影響大約為47%。

同理，對變量[B]進行控制其變量的不確定性，如圖5所示。模型的輸出結果影響是47.2%。將本方法與傳統的靈敏度分析方法對比，方差分析中[A]和[B]的方差相差很大對結果的影響也是方差較大的[B]對模型輸出結果影響較大。而概率盒的靈敏度分析法結果顯示[A]和[B]對結果的影響都僅在47%左右。

由以上分析可知，基于概率盒的削減算法步驟如下：

（1） 對數據進行簡單的統計，做簡單的數字特征提取，如建立簡單的坐標軸觀察數據的形狀，均值方差求值。

（2） 根據步驟（1）中的簡單統計選擇相應的概率盒建模方法。

① 數據分組；

② 數據分組后的均值方差求值；

③ 對均值方差進行累計求分布。

（3） 重復步驟（1）和步驟（2）操作對所有變量進行概率盒建模。

（4） 控制變量的不確定性與其他變量畸形卷積。

（5） 重復步驟（4）直到每一個變量都進行過控制。

3 實驗結果及分析

概率盒針對不確定性指標的分析有很大的優勢。在電網規劃中存在著大量的不確定性信息，以某省輸電網“十二五”規劃方案決策為實例，說明概率盒在電網規劃方案決策的概率靈敏度分析方法的優勢。

4 結 論

本文采用概率盒和削減方法對不確定數據進行靈敏度分析，并以電網規劃方案靈敏度分析為例，證明了該方法的有效性。通過對不確定數據的靈敏度分析，有助于決策者識別關鍵指標，規避風險。

盡管概率盒方法有許多優點，但是國內發展尚不完善，研究資料很少。本文也只是對概率盒的初步應用，將概率盒的其他優點應用于靈敏度分析中是下一步的研究方向。

注：本文通訊作者為王清心。

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篇4

【關鍵詞】：靜載荷試驗，軟土地基，巖土勘察，設計承載力，樁靴，土塞效應

一、項目概況

上海浦東科技創新園區項目，占地總面積約830畝。其中，項目龍游港北側擬建聯合實驗生產工房，東西長448m，南北寬439m，呈“凹”形布置。樁基工程于2013年3月22日正式開工，并與同年9月21日全部完成，根據規范齡期28天要求，檢測單位于2013年9月12日開始對滿足齡期的空心方樁做靜載荷試驗，地坪方樁檢測總數22套，截止9月16日，靜載荷試驗共完成地坪方樁9套（樁長30m），其中2套，符合要求；7套未達設計要求試樁最大加載量，2根未到到最大加載量的80%，1根未達到最大加載量的60%。

二、原因分析

1、此次靜荷載試驗選取的方樁所在的回填土區域暗浜分布較多，可能對試驗產生影響。此項目于2012年5月8日開始場地回填平整工程，由于現場河浜、魚塘較多，加上龍游港改道工程，擬建場地內有多條明浜分布，剛于6個月前完成清淤、回填工作。對于30米長的地坪方樁，至少有4米是由回填土覆蓋，大大降低其摩擦阻力，降低其極限承載力。

2、前期試樁的選取未具有普遍性。本項目地坪方樁設計面積較廣（約70000m2），前期試樁由于受到試樁數量的限制，選取最不利情況做的試樁，主要在場地北側、南側和中部進行了18根試樁，試樁南北向間距約為185m。

選取最不利的情況，犧牲了試驗整片場地的不均勻性。由于項目建設場地范圍較廣，持力層存在起伏，持力層物理力學性質存在一定差異，故前期試樁檢測結果不能完全代表整個場地內設計地坪方樁的承載力。

3、樁基設計承載力取值影響：根據勘察單位提供的巖土工程勘察報告提供的樁側極限摩阻力標準值fs與樁端極限端阻力標準值fp，計算得單樁承載力特征值：

根據設計單位提供的樁基施工圖，本樁型地坪樁單樁豎向抗壓承載力設計值為730KN，樁端進入第⑤3-1層粉質粘土夾粉性土不小于5m，但根據巖土工程勘察報告提供的土層參數和地層剖面，局部計算結果未能達到730 KN這一設計要求，樁端進入第⑤3-1層粉質粘土夾粉性土也僅有3m左右。

5、未使用樁靴，對土體破壞加大。樁端采用樁靴可以減少預制樁錘擊或壓入土體過程中對土體結構的擾動和破壞，減少土體強度的損失，并減少土體恢復強度的時間和試樁休止期，對于粘性土地層效果更為明顯，而對于砂性土地層除了上述優點外，樁靴還能提高沉樁的可行性和通過性，加快施工速度并減少施工工期。因此，本工程地坪方樁未使用樁靴，對土體結構的擾動和破壞加大，28天的齡期無法滿足土體本身恢復的需求。

6、樁基土塞效應的影響。本工程使用的空心方樁是開口預制樁，在沉樁過程中，樁端土受擠壓后有一部分進入樁內形成土塞，另一部分將被擠向樁周，隨著沉樁的繼續深入，涌入樁內的土芯不斷增高，當到達一定高度后，由于樁內壁與土芯間的摩阻力作用，產生封閉效應，即形成了土塞，而樁端土的閉塞程度又直接影響樁的承載力。

7、休止期的影響。沉樁施工過程對原狀土體強度的擾動和破壞影響較大，錘擊法比靜壓法的影響范圍更大，一般達2～3倍樁長。因此，對于本工程地坪方樁影響區域約在60米半徑范圍內。在次承載力檢測期間，雖被檢測的樁齡期已滿28天，但周邊60米半徑范圍內的方樁齡期仍未滿28天，因此對試樁的樁周土產生擾動和破壞，從而影響了試樁的結果；

三、解決方案

1、休止期時間重新設定：考慮到本項目為超大面積樁基施工，且地基基礎為軟土地基，故將規范要求的28天休止期，調整為不少于40天。

2、檢測范圍重新設定：考慮到本項目地坪樁數量大，樁與樁之間沉樁存在相互影響，故將被檢測樁滿足齡期要求調整為被檢測樁60米（約2倍樁長）半徑范圍內地坪樁皆滿足齡期要求方可檢測。

2、調整試樁加載量：根據上海市工程建設規范《地基基礎設計規范》（DGJ08-11-2010）第7.2.3 條單樁豎向承載力設計值宜采用靜載荷試驗按下式確定：

四、經驗與結論

本項目場地面積約20萬平方米，方樁4543套，約70000多米，管樁3982套，整片場地面積大，樁數多，地基基礎屬于軟土地基，場地地質條件復雜，對將來超大面積樁基施工具有一定借鑒意義。

（1） 由于項目建設場地范圍超大，持力層存在較大起伏與變化，持力層物理力學性質存在一定差異，故前期試樁檢測結果應盡量分散，盡可能代表整片場地地坪方樁的承載力。

（2） 由于整片工程面積大，樁數多，在經濟允許的條件下，地坪方樁樁端應使用樁靴，既保護土層結構又提高樁的承載力。

（4） 土塞高度對本工程地坪方樁的承載力有一定影響。對于土塞高度小于10m的樁基可采用灌入2～3m的素混凝土進行加固處理后再進行靜載荷試驗。

（5） 以試樁周圍2-3倍樁長為半徑范圍，最后一根樁基施工結束的時間作為試樁休止期的起始時間。

【參考文獻】：

[1] 《巖土工程勘察規范》（GB50021-2001）（2009年版）

[2] 《建筑樁基技術規范》JGJ 94-2008

[3] 《建筑基樁檢測技術規程》（DGJ08-218-2003）

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[關鍵詞] 房地產 房地產投資 決策支持系統

一、引言

房地產開發項目投資決策是房地產開發企業的一項重大決策行為，其正確與否對投資的經濟效益影響很大，同時也直接影響著企業的生存與發展，而房地產投資評估又是項目投資決策的前提和基礎。隨著市場經濟漸行漸深，房地產開發市場的競爭也將越來越激烈，特別是在中國最大的經濟特區海南省，建立一套房地產投資評估與決策模型及其系統，對科學評估，高效決策，輔助決策者了解和分析房地產的市場狀況，全面、綜合、協調處理大量的復雜數據，少走彎路，及時確定房地產投資項目的最佳方案，提高決策效率，具有重要的理論意義和現實價值。

二、DSS基本理論

DSS (Decision Support System ，決策支持系統)是輔助決策者通過數據、模型和知識，以人機交互方式進行半結構化或非結構化決策的計算機應用系統。它是管理信息系統(MIS)向更高一級發展而產生的先進信息管理系統。它為決策者提供分析問題、建立模型、模擬決策過程和方案的環境，調用各種信息資源和分析工具，幫助決策者提高決策水平和質量。是給某個特定的行業的領導層提供輔助決策的軟件系統，主要是以管理學、運籌學、控制論和行為科學為基礎，以計算機技術模擬技術和信息技術為手段，面對半結構化和非機構化的決策問題，支持決策活動的具有智能作用的人機系統。它能為決策者提供決策所需要的數據、信息和背景資料。幫助決策者明確決策的目標和進行問題的識別，建立或修改決策模型，提供各種備選方案，并對各種方案進行評價和選優，通過人機對話進行分析、比較和判斷，為正確決策提供有益的幫助。

三、系統分析

1.海口房地產投資系統目標

房地產投資決策支持系統的作用主要在于為投資者提供項目內部和市場現狀與變化預測的信息及其應采取的策略、方案和措施等。因此，海口房地產投資決策支持系統的目標，即系統要解決的問題主要在于: (1)借助過去和現時海口房地產業經營狀況及其它相關資料和數據，通過科學方法，對項目目標市場的未來發展趨勢進行分析和預測。(2)以過去和現時海口房地產開發投資資料和數據，采用有效方法，對項目開發投資的資金需求情況和開發周期等進行預測。(3)通過測算模型庫，將海口房地產投資管理的成熟經驗和方法融入系統，為項目開發投資的成本費用、運營能力、盈利能力和風險等提供固定和半固定的預測和分析。(4)充分利用計算機的強大數據處理能力，為某一目的開發投資決策提供多個預選方案，并分析、預測和模擬每一個方案的執行效果。(5)建立決策模型庫，將房地產投資決策成熟經驗和方法及專家的知識融入系統，為投資提供固定和半固定的決策方法。(6)對房地產投資項目及方案測算和決策結果等，進行匯總、查詢和輸出。

2.系統功能要求

為實現上述目標，海口房地產投資決策支持系統應該由海口市場分析、項目(或方案)開發經營測算分析及其優劣評價、比較和決策分析等三大業務功能以及系統維護、初始化和結果輸出兩大輔助功能組成。遵循目標明確，體現系統總體功能;結構先進合理,考慮各方面主客觀因素的限制；數據流程簡單、明了、快捷;獨立性、內聚性強,盡量減少不同功能間的耦合性和關聯性等原則。

四、系統設計

1.系統總體結構

本系統采用結構化程序設計方法，其基本思想結構化、模塊化、自頂向下、逐級細化、逐級抽象，切斷每一層次與較低層次的聯系，由這種方法設計出來的系統，既可作為單獨的子系統存在，也可受上級模塊調用和控制。

根據上述設計思想和系統分析的要求，可以將海口房地產投資決策支持系統總體結構設計圖設計為：

海口房地產投資決策支持系統總體結構圖，很清晰的反應了四庫的耦合以及之間的聯系，可以看出海口房地產投資決策支持系統由海口房地產投資信息模型、海口市場分析模型、方案測算和分析模型、方案決策分析模型和結果輸出模型五部分組成，如上圖所示。

2.人機對話系統設計

人機界面，就要從用戶著手，滿足基本的一些要求：

(1)在與決策者交互的過程中，起輔助作用。(2)作為數據庫、模型庫、知識庫以及方法庫的中樞。(3)提供友好的，便于理解的對話過程。(4)協調用戶和系統各模塊的控制操作，隨時能提供使用幫助。

人機界面主要作用有3個:①接受處理決策者提出的請求;②與四庫系統交互得到決策信息;③返回輔助信息給用戶

3.模型及模型庫設計

(1)海口房地產投資信息模型。包括數據編輯、信息瀏覽、索引查詢。數據編輯模塊用以實現所有市場信息的數據追加、修改和刪除；信息瀏覽模塊用以瀏覽指定的市場信息內容，市場信息包括土地供給、建筑材料、施工隊伍、基礎設施等；索引查詢模塊可以根據用戶的需求，檢索出特定的市場信息供使用者參考。

(2)海口市場分析模型。包括市場供給分析模塊，市場需求分析模塊，市場供需平衡分析模塊，方案規劃設計和分析模塊四個模塊。其中，市場供給分析模塊用以按時序、地域、工程進度、物業類型等對海口房地產市場供給進行分析、統計和預測。市場需求分析模塊用以按時序、地域、人群、物業類型等對海口房地產市場供給進行分析、統計和預測。市場供需平衡分析模塊用以在供給和需求分析基礎上， 按不同組合進行供需平衡分析。方案規劃設計和分析模塊用以根據海口本地和投資者等的有關規定和要求， 對投資開發地塊進行規劃和設計； 然后采用多種模型， 以項目(方案)收益最大化為準則， 對項目(方案) 物業類型和檔次比例等進行初步分析和決策。

(3)方案測算和分析模型。方案測算和分析模型主要對海口房地產投資進行方案測算和投資分析。包括土地投資測算和分析模塊，建設投資測算和分析模塊，經營銷售估算和分析模塊，財務估算、評價和分析模塊，風險不確定性測算和分析模塊五個模塊。土地投資測算和分析模塊用以采用成本法、比較法和剩余法等多模型對項目(方案)土地獲取成本、開發成本和總成本等進行測算與分析。建設投資測算和分析模塊用以首先對項目(方案)建設項目、子項目及其建設計劃等進行分割和確定；然后采用價格指數法、比較法和簡化工程概預算法對項目(方案)建設成本進行測算和分析。經營銷售估算和分析模塊用以采用比較法、回歸分析預測法等對項目(方案)各物業銷售價格、進度進行分析和預測；項目經營方案和策略的效果模擬、比較和決策。財務估算、評價和分析模塊用以項目財務及主要報表的生成， 投資評價指標的測算和分析。風險不確定性測算和分析模塊包括項目(方案)單變量和三項預測值靈敏度分析；損益分歧點分析；蒙特卡洛風險模擬分析。

(4)方案決策分析模型。方案決策分析模型主要返回給決策者簡要的結果報告。它包括單項目(方案)決策分析模塊和多項目(方案)比選和決策分析模塊。其中單項目(方案)決策分析模塊是根據在決策人員人工干預下確定海口房地產投資決策評價的標準，對項目(方案)投資可行性進行決策和分析，并生成簡要的結果報告。多項目(方案)比選和決策分析模塊則首先對決策人員所定決策的定性準則進行數值量化，然后對各項目(方案)優劣狀況進行分析和決策，并生成簡要的結果報告。

(5)結果輸出模型。分析結果的輸出，結果(包括文字和圖表) 查詢和打印。

(6)以上模型都以數據的形式存放在數據庫中。結構如下：

4.數據庫設計

本系統處理的項數多，為保證以最優的方式組織數據，提高完整性、一致性和可修改性，形成合理流程，可設計多種數據庫。通過對數據庫的調實現數據的傳遞和存貯，同時設置少量內存變量對系統過程進行控制。按照規范化數據庫設計原理，結合本系統的需要，共設置項目概況、建筑類型、成本費用、財務指標、敏感分析等五類，共9種數據庫。其中：項目概況數據庫作為系統維護時對舊有項目查詢的一種標識；建筑類型數據庫用于各種類型的選擇及各類建筑參數的輸入與輸出；成本費用數據庫作為投資估算的基礎；財務指標的數據庫是各種類型數據庫的核心，它將成本分析與盈虧分析的各階段成果加以匯總、傳遞、反饋，在此基礎上進行敏感性分析，起到一種樞紐作用；敏感分析數據庫的作用是便于用各種表格形式將各類敏感性分析結果打印輸出。

5.知識庫設計

隨著時間的變化，投資都會有不同的經驗和技巧知識，可以把積累的知識以庫存儲，并按照簡單的表示格式，可以將知識保存在知識庫中，積累多了知識庫獲取的知識也越多，一些問題可直接進行推理求解。

知識庫的結構如下：

6.方法庫設計

首先將海口房地產投資數據輸入到內部數據庫中，然后方法庫管理系統中的數據處理程序從內部數據庫中提取數據并從方法字典中選擇要用的方法，再把數據放入方法體進行加工處理，最后將數據送出到數據庫，最終輸出數據。

五、系統實現

1.開發環境

系統主要采用VC為開發工具，在windows平臺下，以ms-sql2005為數據庫支撐數據和模型都保存在數據庫中。

2.開發計劃

本系統開發期計劃在6個月之內完成，前1個月進行系統整體框架構建，中期需要3個月時間設計和開發數據庫。程序塊和模型庫要1個月左右，最后一個月主要目的就是進行測試和一般的維護階段。

六、結束語

總之，本決策支持系統將按照需求分析、常規的軟件開發程序，預計將達到以下功能：

1.能較精確地完成海口房地產開發項目的投資評估、成本分析、現金流計算、財務指標計算、敏感性分析。

2.系統既可用于單項工程投資評估，也可用于多項工程的比較。

3.系統操作方便，并具有良好的擴充和維護功能。

參考文獻：

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關鍵詞：數據分析 決策支持 數據倉庫

中圖分類號：F27 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2013）02（b）-0014-01

隨著醫藥制造業在我國整個制造業中的地位逐步提高，如何有效提升企業管理決策水平是我國醫藥制造業企業正面臨的關鍵問題。目前，眾多信息融合、數據分析和決策分析方法正為企業現代化發展做出重要貢獻。文提出一種醫藥制造企業的數據分析和決策支持設計方案，實現多維數據倉庫基礎上的高效分析，繼而進行分級決策支持。數據分析和決策支持系統主要是對存儲于數據倉庫中的各級粒度數據進行處理，并返回用戶所需的分析和決策信息。系統主要任務是定制固定和自由統計報表、多維數據分析以及決策支持。

1.醫藥制造企業數據分析方法

系統多維數據分析的主要關鍵技術包括如下。

（1）多維數據分析的核心是將一條或多條多維查詢指令輸入進平臺接口中；接口調用查詢解析器對多維查詢指令進行解析和分解；接著查詢優化器接收經過解析后的多維查詢指令，并對指令進行一系列的優化；最后查詢處理器執行優化后的多維查詢指令，獲取數據、加工數據以及返回查詢結果，為了能夠提高多維數據分析的效率，文需要對以下內容進行考慮。

①對于新出現的一些多維數據分析應用，系統將這些多維數據分析作為一個特殊的關系操作符（稱為多維操作符），考慮它與傳統關系操作符間執行順序變換的等價規則。從而，基于這些等價變換規則和附加條件，通過改變多維操作符與傳統關系操作符之間的執行順序來有效提高數據分析的效率。同時，給出充分的理論證明以及代價模型來論證所給等價變換規則的正確性和有效性。

②當用戶提出的多維數據分析應用在查詢優化器中沒有對應的操作函數表示時，系統采用如下方案：確定多維數據分析的精確代價模型；基于代價的方式擴展傳統的查詢優化樹（主要是擴展注釋連接樹）；將這些多維數據分析作為一個特殊的關系操作符（稱為多維操作符），考慮它與基本關系操作，聚集操作以及rank操作之間組合的等價關系的約束條件和正確性判定；在擴展的查詢優化樹上使用等價規則，通過操作的上移，下移，增加操作符，變換操作符等機制生成代價最小的查詢操作執行序列；多維操作符的物理層面上的實施；將多維操作符集成進傳統的查詢優化器之后將如何影響執行計劃的搜索空間；擴展傳統查詢優化器的搜索執行計劃的算法，權衡執行計劃的有效性和生成執行計劃的時間開銷。

③當存在多個數據分析應用時，采用的技術是：從祖先數據立方體獲取子孫數據立方體的代價模型；根據多維數據分析的自身特點，有效選擇近似最優數據立方體的方法；根據代價模型，考察邏輯上如何將所有給出的多個多維數據分析分組，每個組由一個相同的祖先數據立方體來回答；根據多維數據分析的底層實現機制，將每個組中的多個多維數據分析通過物理上的共享機制進行有效的同步進行，節省不必要的物理上的時間開銷。

2.決策支持方案

醫藥制造企業決策支持模塊應用的考慮主要包含三個部分，即決策模型庫的構造、決策分析的實施以及多環節協作決策的實施，為了能夠有效且正確地讓各級管理者和用戶進行決策，需要對以下內容進行考慮。

（1）醫藥制造業決策模型庫建立。決策模型庫主要用于存放進行企業用戶決策分析的模型。針對醫藥生產過程中的材料采購、庫存管理、產品生產、市場營銷、財務管理與人力資源管理等方面的數據，構建進行決策的模型。決策模型可以通過一定程度的授權，獲得訪問數據的權限。在此前提下，根據數據倉庫中獲取的數據，進行由用戶指定目標的決策支持。系統對現有模型組成元素及其組成結構的知識進行描述，并且獲取模型構造過程中的各類推理算法。對于由人機交互接口實現機器理解的決策問題，平臺通過模型概念詞及其屬性等相關知識，獲取適合新決策問題的匹配模型結構等信息。然后再根據模型構建推理算法自動用新問題的屬性值填充匹配模型的框架，最終構造出決策問題模型。

（2）醫藥制造業決策分析實施。決策分析的實施就是決策模型進行求解的過程。模型的求解主要是通過對決策問題的理解，獲取用戶所需要決策的目標，意圖等方面信息，進而通過合適的決策模型將可獲得的數據進行分析，利用一定的規則和模型的求解算法得出有效的決策意見，并提交給用戶。本系統通過對每個模型所包含求解算法進行規范的描述，對于具有通用求解算法的模型，通過調用模型中所包含的求解算法很容易對問題進行求解。而對于求解算法不存在或者不確定應采用哪種算法實施求解時，平臺將從以往成功的決策案例中，選擇與需要求解的問題相似的范例，通過范例求解的方法對問題進行求解。對于取得較好決策效果的案例，平臺會進行相關的記錄，同時存放在數據層的公用數據庫中，方便在決策分析時調用相似范例進行求解。

（3）多環節協作決策支持。對于企業而言，一次決策往往不可能通過單一的決策模型得到有效求解。本項目擬通過多模型的協作決策提供解決方案。系統從兩個方面實施協作決策。一方面，通過人機智能交互接口實施有效的智能理解，進行復雜問題分解，得到結構有序的子問題、與決策問題相關聯的事實、數據等以及確定求解方案；另一方面，平臺可以調用需要參與決策的模型，針對分解的子問題來選擇與決策相關的需要的模型，采取協調的合作機制來確保多個模型為特定的決策目標而工作。

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[關鍵詞] 數據倉庫 OLAP 商業

一、引言

在當今日益激烈的競爭環境下，企業要生存、發展，就必須具有能對不斷變化的商業環境進行分析、預測并做出快速反應的能力。要做到這一點，企業的決策分析人員能否及時地從大量的原始數據中提取更多、更準確、更有效的信息是關鍵。企業傳統的OLTP（聯機事務處理）系統不能滿足人們對數據做深層次分析的要求。因此，數據倉庫和OLAP（聯機分析處理）技術便應運而生了。

二、數據倉庫技術

數據倉庫是在關系數據庫、并行處理和分布式技術的飛速發展基礎上提出的，是解決信息技術在發展中存在的擁有大量數據卻有用信息貧乏這一問題的綜合解決方案。各家學說對于什么是數據倉庫都有自己的定義，但內容是見仁見智。經典的數據倉庫概念是由美國著名信息工程學家 W.H.Inmon 在他的 《Building the Data Warehouse》一書給出的：“數據倉庫（Data Warehouse,DW）是面向主題的、集成的、時變的、非易失性的數據集合，用于支持管理層的決策過程。”

三、聯機分析處理技術

聯機分析處理（OLAP）的概念最早是由關系數據庫之父E.F.Codd于1993年提出的。當時，Codd認為聯機事務處理（OLTP）已不能滿足終端用戶對數據庫查詢分析的要求，SQL對大數據庫的簡單查詢也不能滿足用戶分析的需求。用戶的決策分析需要對關系數據庫進行大量計算才能得到結果，而查詢結果并不能滿足決策者提出的需求。因此，Codd提出了多維數據庫和多維分析的概念，即OLAP。

OLAP是一種決策分析工具，它可以根據決策分析者的需要將數據進行分類和運算，對大量數據進行復雜的查詢處理，并以直觀的、易理解的形式將查詢結果提供給決策分析者，以便他們準確掌握企業（公司）的經營狀況，了解市場需求，制定正確營銷方案，增加效益。

四、商業銷售數據倉庫的總體設計

1.數據倉庫系統結構

本文背景是某大型電器賣場，通過綜合考慮原系統的數據環境和賣場管理決策者的需求，設計商業銷售數據倉庫系統。系統結構如圖1所示。開發該系統大致分為三個階段：數據抽取、轉換和加載階段、多維數據結構的創建管理階段和 OLAP 應用系統開發階段。

商業銷售數據倉庫系統的數據處理流程為：數據采集系統根據已確定的主題域，采集原有OLTP數據庫中的相關業務數據，重整后歸類存放到數據倉庫，然后通過OLAP工具將數據倉庫的數據多層次分類匯總，從而建立多維數據模型，并存儲在OLAP服務器中，最后結合報表軟件開發OLAP應用系統將數據靈活地呈現給用戶。

本系統采用Microsoft 的數據倉庫解決方案，Microsoft 的數據倉庫解決方案為創建數據倉庫系統的每個部分都提供了所需的工具，使快速開發數據倉庫系統成為可能。

2.數據抽取、轉換和加載（ETL）

數據倉庫中的數據是面向主題組織的，首先根據商業銷售的特點和賣場決策人員的需求，可以確定主題域為商品銷售。根據確定的主題域和信息分析需求，從原有OLTP數據庫中抽取相關數據，進行凈化、轉換和聚合，最后存放于商業銷售數據倉庫中。由于數據倉庫

的設計直接影響到能否方便地設計和構造多維數據結構來滿足用戶多層次，多角度的決策分析，因此在抽取、轉換和加載過程中還要根據將要建立的多維結構特性對部分數據進行調整。本系統采用Microsoft SQL Server 2005 提供的Integration Services工具來實現數據轉換。

3.多維數據結構創建和管理

在多維數據結構創建和管理階段，根據賣場中高層管理人員分析的自然方式建立數據模型，將數據倉庫中的數據按照一定的層次進行聚合、匯總，構成信息分析的多維視圖，最后選擇一定的存儲模式，將這些多維視圖存儲在OLAP服務器中。

(1)數據倉庫的存儲和多維數據模型的建立

基于關系表的存儲方式有兩種模型：星型模型和雪花模型。商業銷售數據倉庫采用星型模型。圖2為商品銷售的星型模型。該模型的商品銷售事實表連接了4個維度表：時間維度表，產品維度表，員工維度表，供貨商維度表。通過這4個維度表的主鍵將事實表和維表連接一起，形成了星型模型。所以只要掃描事實表就可以查詢，而無需把多個龐大的表連結起來。同時維度表一般比較小，與事實表連接時其速度較快，這樣就大大加快了查詢速度。

(2)OLAP分析實現

本系統采用Microsoft SQL Server 2005 提供的Analysis Services工具管理多維數據集。

利用Analysis Services，根據數據倉庫中的事實表和維度表，建立了“商品銷售”多維數據集后，就可以利用其中的工具，對多維數據集的不同維度、不同層次進行鉆取、旋轉、切片等操作，從而可以方便地查看數據倉庫的內容。

①向上鉆取。通過一個維的歸約，在多維數據立方體上進行聚集。如在時間維度上，可由“日”層向“月”層向“年”層聚集數據。

②向下鉆取。向下鉆取是向上鉆取的逆操作，是由不太詳細的數據到詳細的數據。

③切片與切塊。切片在多維數據立方體的一個維上進行選擇。如年＝“2007”。切塊操作在數據立方體的兩個或兩個以上的維上進行選擇，如產品名稱＝“三星VP-DC171WI/CHN”and 年＝“2007”。

五、結束語

本文在商業企業已有系統的基礎上，將數據倉庫和OLAP技術引入，建立商業銷售數據倉庫和OLAP多維數據模型，并在此基礎上進行OLAP分析，從而快捷有效地得出有價值地決策信息，幫助商業企業在市場競爭中取得優勢。

參考文獻：

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一般風險型決策中決策分析分為先驗分析和后驗分析。一般來說，只要補充信息是準確的，則后驗分析的結論更為可靠。

案例分析：某水利工程公司擬對大江截流的施工工期作出決策。可供選擇的方案有三種：一是在8月份施工；二是在9月份施工；三是在10月份施工。假定其他條件都具備，影響截流的主要因素是天氣與水文狀況。10月份的天氣與水文狀況可以保證截流成功。而8、9月份的天氣與水文狀況有兩種可能。如果天氣好，上游沒有洪水，8月、9月底前截流成功，可使得整個工程的工期提前，從而能比10月施工分別增加利潤1000萬元、800萬元；如果天氣壞，上游出現洪水，截流失敗，則比10月施工分別增加500萬元、300萬元的損失。根據以往經驗，8、9月份好天氣的可能性是0.7，天氣壞的可能性是0.3。為了幫助決策，公司擬向氣象站購買氣象預報的資料。過去的資料表明，該氣象站預報好天氣的準確率是0.9，預報壞天氣的準確率是0.7。請為該水利工程公司選擇科學合適的決策方案。首先進行先驗分析：兩種方案在不同狀態下的收益矩陣表為：（單位：萬元）

三種方案的期望值分別為：

=0.7×1000+0.3(-500)=550(萬元），

=0.7×800+0.3(-300)=470(萬元），=0（萬元），

則，按照期望值準則，方案最優。

單純以期望值作為判斷標準往往是不充分的，收益期望值所反映的只是一種平均趨勢，在進行決策時還應考慮其離散程度。=0，可以從備選方案中排除。方案一和方案二的期望值雖有差別，但差別不是很大，所以再計算變異系數，幫助判斷。

則，按照變異系數準則，方案最優。

完全信息價值與補充信息價值是利用Bayes公式進行決策分析的兩個常用指標。其計算公式為：

是完全信息價值的期望值，表示各方案狀態下的最大收益值，表示先驗分析中的最佳方案在狀態下的收益值。

=0.7×(1000-800)+0.3×(0+300)=230（萬元）

此時完全信息價值的期望值比較高，這表明通過追加補充信息，有可能進一步提高決策的效益。

下面再進行后驗分析：在現實經濟生活中，一般很難獲得完全信息。它們的價值通常低于完全信息價值。補充信息的價值VAI的計算公式為:

的取值與有密切聯系，為了綜合反映補充信息的價值，還需要計算補充信息價值的期望值:是出現的概率：。

是判斷收集補充信息是否有利的基本標準。一般在收集補充信息之前，應將與收集補充信息的費用加以比較，只有當收集補充信息的費用小于時，平均來看，收集補充信息才有價值。

設發出天氣好預報的補充信息為，發出天氣壞預報的補充信息為，。下面利用Bayes公式對各種狀態的概率進行修正，以得出更為可靠的決策方案：

利用后驗概率計算進行后驗分析可得：

=1000×0.875+(-500)×0.125=812.5(萬元)，

800×0.875+(-300)×0.125=662.5(萬元)，=0(萬元)，

則，按照期望值準則，方案1最優。

利用后驗概率，計算進行后驗分析可得：

1000×0.25+(-500)×0.75=125(萬元)，

800×0.25+(-300)×0.75=-25 (萬元)，=0(萬元)

則，按照期望值準則，方案最優。

發出天氣好預報的后驗完全信息價值：

后驗

=0.875×(1000-1000)+0.125×[0-(-500)]=62.5(萬元)

發出天氣壞預報的后驗完全信息價值：

后驗

=0.25×(1000-0)+0.75×(0-0)=250(萬元)

補充信息價值的期望值EVAI:

=230-62.5=167.5(萬元)，=230 250=-20(萬元)

篇9

關鍵詞：會計電算化財務管理模型計算機財務管理

隨著計算機與網絡技術的迅猛發展和經濟環境的快速變化，先進的管理軟件層出不窮，使得原來可望不可及的先進管理模式在管理軟件的支持下得以廣泛應用，信息技術為會計管理職能的發揮提供了良好的機遇。經過二十多年的發展，我國會計電算化教育取得了可喜的成績，會計信息系統已成為會計專業的必修課程之一。但隨著計算機與網絡技術的發展，我國會計電算化教育顯得相對落后，國產的教材普遍比較落后，跟不上信息技術的快速發展的速度。目前我國會計專業、財務管理專業以及經濟管理專業的學生學習的會計電算化課程僅限于會計信息系統的教學，而且主導思想不是很明確，如有的學校注重財務軟件的應用，而有的學校注重會計信息系統的分析和設計，但由于高素質的，沒有達到較好的效果，特別是忽略了如何將學生所學的財務管理、管理會計的理論知識與計算機技術結合起來，充分發揮學生的想象力和創造力建立財務管理和管理會計中所需的模型，解決在財務管理和管理會計中存在的問題。在財務管理和管理會計中所講的理論和先進管理方法一直沒有機會得到很好驗證，企業的財務管理成為一紙空談。而西方發達國家早已開設計算機管理會計和計算機財務管理課程，特別是美國全國會計師協會（NAA）下屬的管理會計協會每年的管理會計師資格考試，已在決策分析中加入信息系統及決策系統建立等內容，促使教育界對計算機管理及計算機財務管理的課程重視，使學生能夠應用計算機先進財務管理軟件在虛擬的計算機環境中，模擬現實企業的財務環境，建立適合企業財務管理需求的分析和決策模型，進行成本、銷售、投資、籌資、預測等定量分析，參與企業的管理和決策工作。

為了滿足經濟管理類教育改革的需要，2004年6月筆者編制了一套計算機財務管理系統軟件，并出版了配套教學用書《EXCEL在財務管理中的應用》，于2005年9月正式投入教學使用，現已經由上海立信會計出版社正式出版，經過二年多實驗證明，取得良好的教學效果。通過計算機財務管理的教學，使學生基本掌握了利用計算機建立財務管理模型的方法，解決了過去從事會計和財務管理工作的人員由于計算機編程能力差，無法建模的問題，利用微軟提供的EXCEL財務軟件建立財務管理中所需要的模型。筆者建立計算機財務管理模型主要基于以下的考慮：

一、開設計算機財務管理課程的目的

培養學生利用EXCEL建立各種財務管理模型，如：財務分析模型、投資決策分析模型、籌資決策分析模型、流動資金管理模型、銷售與利潤管理模型、財務預算與財務計劃分析模型等，應用財務管理系統，可以解決會計和財務管理中存在的實際問題，提高學生分析問題和解決問題的能力，為學生在將來工作中真正發揮管理職能打下良好的基礎。

二、計算機財務管理系統的建立

計算機財務管理系統共分為七個模塊，32個子模塊，具體分為：

1．財務報表模型的設計

該模塊將資產負債表、損益表、現金流量表、銷售情況分析表的編制和繪圖分析放在一起組成財務報表模型，較好的解決財務管理與銷售與業績管理中的問題。

2．財務分析模型的設計

主要將財務比率分析模型、趨勢分析模型、杜邦分析模型、綜合評價分析模型這四種模型設計好后放在一起組成財務分析模型，該模型可以較好的對企業財務管理中的財務指標進行分析和計算。

3．投資決策分析模型的設計

利用單利、復利的終值和現值及年金函數、長期投資分析模型及多方案長期投資決策對比分析模型，較好解決求單利、復利的終值和現值的計算；各類年金（普通年金、即付年金、永續年金、遞延年金）的計算；長期投資模型可以計算長期投資決策中三個動態指標凈現值、內含報酬率及現值指數，從而判斷投資方案的可行性和最佳方案的決策分析。此外，還利用EXCEL中提供的折舊函數進行折舊分析、利用折舊函數和凈現值函數建立固定資產更新模型，并對各個方案固定資產是否進行更新進行決策和投資風險分析模型。

4．流動資金管理模型的設計

該模型中主要將會計學中的流動資金管理模型組合起來形成，其中包括最佳現金持有量決策分析模型、客戶信用條件評價模型分析模型、應收賬款賬齡分析模型、應收賬款賒銷策略分析模型及經濟訂貨批量決策分析模型等，可以解決財務管理中各種流動資金管理決策問題。

5．籌資決策分析模型的設計

該模型將財務管理籌資決策中加權平均資本成本模型、長期借款分析模型、多方案決策的雙變量分析模型、租賃分析模型以及借款與租賃對比分析模型。加權平均資本成本對企業常用的籌資方式：長期借款成本、債券成本、優先股成本、普通股成本、留存收益成本進行計算，并可以計算其加權平均資本成本。

6．銷售與利潤管理模型的設計

該模型將企業在銷售過程中進行的銷售預測模型、成本預測模型、資金需求量預測模型、銷售業績模型及本量利分析模型組合起來形成資金需求量預測模塊通過銷售百分比法對資金需求量進行預測；本量利分析模型又對保本點、安全邊際量、目標利潤的計算，并可以對目標利潤進行靈敏度分析，為企業生產經營決策服務。

7．財務預算與財務計劃模型的設計

該模型從財務預算模型編制的基礎模型開始從銷售預算、成本預算、生產預算等基礎數據開始直至編制出預計資產負債表、預計損益表和現金預算表，在此基礎上進行財務政策的制定，從而根據財務計劃模型制定出相應的財務計劃方案。

三、從教育改革的需要出發，進行計算機財務管理的設計

計算機管理會計模型庫設計時，主要從以下幾個方面考慮：

1．社會生產的需要

教育的首要職能是傳授生產勞動的經驗，否則社會的生產將不能發展，人類也無法進步。我國的《教育法》第五條明確指出：教育必須為社會主義現代化服務，必須與生產勞動相結合。因此在財務管理系統設計與案例的選取上從企業的需要出發，將財務管理的知識與實踐相結合，并考慮到社會未來發展的需要。

2．教育目標的需要

教育目標是其他各種因素的一個綜合，是社會、經濟、文化、科技等的綜合體現。目前理論界普遍認為會計教育的目標并非是讓學生一走上崗位就成為專業化的會計工作者，而是要使學生具有一名理財人才所應具有的學習能力、思考能力和創新能力。計算機財務管理的教育也應服從這個目標。因此通過建立模型、設計模型和使用毛線可以更好提高學生獨立分析問題、解決問題和創新的能力。

3．信息技術發展的需要

隨著信息技術的發展，新知識、新內容不斷出現，使財務軟件的功能不斷擴充，財務軟件不僅滿足賬務處理要求，還應傾向管理會計和財務管理方面，對財務指標進行量化分析，因此需要財會人員除了具備現代會計知識外還應掌握計算機技術及各種財務軟件的應用，為企業生產經營決策和長期投資決策服務，財務軟件的功能大小標志著一個國家財務管理現代化的水平。

4．國際化發展的需要

我國加入WTO后，國際化進程大大加快，先進的管理軟件和管理思想伴隨著跨國公司進入我國，我國企業要想在競爭中立于不敗之地，提高企業的核心競爭力需要先進管理軟件的支持，同時需要培養具有國際化知識背景和視野的會計軟件方面的人才。

5．我國國情的需要

篇10

[例1]某企業專門生產A產品，年生產能力為100000件，銷售單價為108元，詳細資料見表1中的A3：CIO區域。由于銷售問題，該企業目前尚有30％的剩余生產能力未被利用。現有某客戶希望該公司常年為其生產A產品25000件，并在產品改進上有一些特殊要求。改進產品需要另外購買一臺專用設備，全年另需負擔固定成本40000元，每件產品的客戶給價78元。根據這一情況，做出是否接受該訂單的決策。

分析：客戶出價78元與產品的單位成本80元相比，每件產品虧損2元，這還不計算接受該訂單而增加的專屬固定成本，從傳統財務會計觀點看，接受該項訂單是不合算的。但從管理會計決策分析角度看，接受該訂單是在剩余生產能力范圍內，除了專屬固定成本需要考慮外，原有的固定成本并非該項決策專項成本，在決策時不需要給予考慮。在沒有更好選擇情況下，比如沒有其他給價更高的訂單，只要對方出價高于變動成本，并在補償專屬固定成本后還有剩余邊際貢獻，接受此訂單還是有利的，因為剩余邊際貢獻能夠分擔部分固定成本。

創建Excel分析模板，錄入基礎資料數據，定義如下公式：C13＝C5＋C6＋C8，C14＝C4－C5－C6－C8，C15＝C14*C11，C16＝C15－C9，C17＝IF(C16＞0,″可以接受訂單″，″不能接受訂單″)。公式定義完畢，決策結論立即顯示出來，如表1所示。

二、生產哪種產品更有利

[例2]使用甲設備既可生產A產品，也可生產B產品，所生產的產品都能做到產銷一致。考慮到市場競爭，要么生產A產品，要么生產B產品，否則缺乏競爭優勢。經技術部門測算，該設備每月最大生產能力為680機器小時。A產品售價為29元，單位變動成本為17元，單位耗用機器工時1.5小時；B產品售價為35元，單位變動成本為21元，單位耗用機器工時2小時。在現有生產能力的條件下，生產哪種產品較為有利?

分析：不論生產哪種產品，現有生產能力下的固定成本是一致的，因此在決策分析中不需考慮固定成本，應用邊際貢獻分析法即可得出決策結論。

建立Excel分析模板，如表2所示。有關公式定義如下：B9=B6/B3，B10＝B9*B4，Bll＝B9*B5，B12＝B10－B11，C9＝B6/C3，C10＝C9*C4，C11＝C9*C5，C12＝C10－C11，B13＝IF(B12＞C12,″生產A產品″，″生產B產品″)。決策結果自動顯示出來，見表2。

三、零部件是自制還是外購

[例3]某企業需要某種零部件2500件，自制時的單位成本240元，其中單位變動成本180元，分攤的單位固定成本60元。該零部件外購時的單位成本為220元，在零部件外購后，原來用于制造該零部件的生產能力(設備)也沒有其他用途。企業應選擇自制零部件，還是外購零部件呢?

分析：從表面上看，外購零部件的單位成本220元小于自制零部件的成本240元，外購有利。但從自制成本的構成中分析可知，零部件自制所負擔的固定成本即使是在外購時也會同樣發生，因此這部分固定成本是兩個方案的共同成本，決策時不予考慮，只需將自制方案的單位變動成本與外購成本進行比較。分析結果如表3所示。

[例4]某企業每年需配套用某種零件3600件，過去一直依靠外購，購進成本180元。現在該企業的一個生產車間有不能移作他用的剩余生產能力可以生產該零件，如果自制，每年還需要增加固定成本支出90000元才能徹底滿足要求，測算零件單位變動成本為160元。據此做出是否外購的決策。

分析：自制方案是在原有剩余生產能力的基礎上增加固定成本的投入后進行的。與原有剩余生產能力相關的固定成本費用屬于無關成本，決策時不予考慮。但為自制而新增的固定成本支出屬于專屬固定成本，在決策時必須予以考慮。

設業務量為x，成本平衡點業務量為X0，外購方案預期成本為Y1，單價為P1，自制方案預期成本為Y2，單位變動成本為P2，專屬固定成本為F2，則：

Y1＝P1X，Y2＝F2＋P2X，

當Y1＝Y2時，X＝X0＝F2/(P1－P2)

設計Excel分析模板，定義好相應公式，即可得到如表4所示的決策結果。

[例5]某企業零部件需用量為1500件，單位變動成本36元，外購單價41元。外購時可以將設備出租，出租設備能夠取得16000元的凈收入。試分析該企業選擇自制方案有利還是外購方案有利?

分析：在進行零部件是自制還是外購的決策時，也可以考慮將剩余生產能力(設備)出租，采用零部件外購的方式。在進行不同方案的對比測算時，將所獲得的租金收入作為自制零部件的機會成本，或者直接沖減外購零部件成本。計算分析與決策結果見表5。

四、產品是否應該繼續加工

[例6]某企業生產A半成品180000件，銷售單價58元，單位變動成本18元，固定成本總額為120000元。如果把A半成品繼續加工為完工產品B，則售價可提高到68元，但單位變動成本要追加8元，同時要增加固定成本50000元。A半成品是否需要繼續加工?

分析：半成品A繼續加工前所發生的成本，不論是變動成本還是固定成本，在決策分析中均為無關成本。若半成品A繼續加工成完工成品B后所增加的收入大于繼續加工過程中所追加的成本，則以繼續加工方案為優；反之，則以出售半成品A為優。

設計如表6所示的Excel分析模板，錄入數據，定義好公式，即可得到計算結果。結果表明，該企業應將A半成品繼續加工為B完工產品。

[例7]某企業在同一生產中可加工出A、B兩種聯產品，并且這兩種聯產品在分離后既可以立即出售，也可以進行繼續加工后再出售，具體資料見表7。據此分析和做出A、B兩種聯產品是否需要繼續加工的決策。

分析：聯產品繼續加工前所發生的成本，不論是變動成本還是固定成本，在決策分析中均為無關成本，不必進行考慮。如果聯產品繼續加工后所增加的收入大于繼續加工過程中所追加的成本，則繼續加工的方案為優；反之，則以出售聯產品為優。

設計如表7所示的Excel分析模板，定義好公式，錄入數據資料，即可得到計算結果。

結果表明，聯產品A在分離后繼續加工再出售較為有利；而聯產品B則應在分離后立即出售，否則繼續加工后再出售反而會增加損失。

五、虧損產品是否停產或轉產

[例8]某企業生產A、B、C、D四種產品，具體情況如表8所示。D產品存在虧損現象，但用于生產D產品的設備又不能用來生產其他產品，分析D產品是否需要停產。

工作表中的公式定義如下：B10＝(B5－B6)*B4，利用Excel的自動填充技術智能完成C10、D10、E10這三個單元格公式的定義。B11＝B10－B7，利用Excel的自動填充技術完成C11、D11、E11這三個單元格公式的定義。B12=B11＋C11＋D11＋E11，B15＝(B5－B6)*B4，利用Excel的自動填充技術完成C15、D15這兩個單元格公式的定義。B17＝B15－B7－$E$7*B16，利用Excel的自動填充技術完成C17、D17這兩個單元格公式的定義。B18＝B17＋C17＋D17，B19＝B12－B18，B20＝IF(B19＞O,″不停產″，″停產D產品″)。假定A、B、C三種產品分擔D產品固定成本的比例分別為50％、25％、25％，錄入資料到工作表中，分析結果自動顯示出來。

[例9]某企業上年度生產甲、乙、丙、丁四種產品，有關資料如表10所示。

設計如表11所示的Excel分析模板，錄入有關數據資料，并首先對上年度經濟運行情況進行分析。有關單元格公式定義如下：BIO＝(B5－B6)*B4，利用Excel的自動填充技術定義C1、D10、E10單元格公式，B11＝B10－B7，利用Excel的自動填充技術定義C11、D11、E11單元格公式，B12＝B10＋C10＋D10＋E10，B13＝B11＋C11＋D11＋E11，B14＝B7/(B5-B6)，利用Excel的自動填充技術定義C14、D14、E14單元格公式。

從計算分析結果可知，丁產品為企業唯一虧損產品，測算的丁產品的盈虧平衡點銷售量為7407件，而市場銷售量有限(7000件)，該產品目前要實現扭虧為盈是不現實的，這就要尋求停產或轉產的出路。由于丁產品能夠提供378000元的邊際貢獻，所以停產方案予以否定，那么是否可以通過轉產來增加企業的經濟效益呢?

根據市場調查，甲產品的增銷潛力較大，乙產品、丙產品和丁產品的增銷潛力均不大。如果將生產于產品的生產能力轉到生產甲產品上，在產銷平衡的前提下可以增加甲產品1000件，生產甲產品時還需增加固定成本100000元。轉產是否有利，需要通過分析才能得出結論。在表11中，公式定義如下：B17＝E7＋100000，B19＝(B5－B6)*(B4＋B18)，利用Excel的自動填充技術完成C19、D19單元格公式的定義，E19＝B19＋C19＋D19，E20＝B20＋C20＋D20，B20＝B19－B7－B17，利用Excel的自動填充技術完成C20、D20單元格公式的定義，E21＝E19－B12，E22＝E20－B13，E23＝IF(E22＞0,″轉產″，″不轉產″)。

隨著數據錄入工作和公式定義工作的完成，計算分析結果自動顯示出來，如表11所示。

六、最優生產批量的確定

假定企業只生產一種產品，產售連續進行，此時產品批量決策的數學模型為：

公式中的全期是指某一時期，如年、半年、季度等。

[例10]某企業全年需要生產A零件120000個，專門生產A零件的設備每天能生產500個，每天領用50個。每批零件生產的準備成本為18000元，單位零件全年的平均儲備成本為12元。據此做出最優生產批量的決策分析。

設計Excel分析模板，如表12所示。定義公式，錄入資料，決策結果便自動顯示出來。

七、哪種生產工藝較經濟

[例11]某企業計劃生產一種產品，現有兩種生產工藝方案可供選擇，甲生產工藝下的單位變動成本為35元，年度固定成本為500000元，乙生產工藝下的單位變動成本為40元，年度固定成本為400000元。如何對這兩種生產工藝進行選擇決策?