本文關(guān)鍵詞：單價類不完備合同視角下工程項目投標(biāo)決策研究　出處：《天津大學(xué)》2014年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 投標(biāo)報價 中標(biāo)概率最大 不平衡報價 蒙特卡羅模擬 線性規(guī)劃模型

【摘要】：隨著建筑市場招標(biāo)投標(biāo)制度的規(guī)范和成熟,投標(biāo)人在招投標(biāo)過程中的競爭日益激烈,造成我國建筑施工企業(yè)利潤普遍低下。究其原因,在單價類合同投標(biāo)報價過程中,投標(biāo)人一方面擔(dān)心過高的投標(biāo)報價會喪失中標(biāo)機會,另一方面過低的投標(biāo)報價又將大幅壓縮企業(yè)的利潤空間。上述問題的存在導(dǎo)致投標(biāo)人陷入投標(biāo)決策困境。其根本原因在于,投標(biāo)人未形成一套合理的投標(biāo)策略體系,而是一味試圖降低投標(biāo)報價調(diào)解上述矛盾。最終導(dǎo)致企業(yè)發(fā)展陷入惡性循環(huán),且不利于整個建筑市場的可持續(xù)發(fā)展。因此,如何構(gòu)建一套科學(xué)的投標(biāo)決策流程與方法,指導(dǎo)施工企業(yè)在承發(fā)包雙方信息不對稱且合同不完備條件下,提高自身中標(biāo)概率并實現(xiàn)創(chuàng)收,已成為亟待解決的科學(xué)問題�；趯茖W(xué)問題的解構(gòu),形成以下關(guān)鍵問題的研究內(nèi)容:(1)投標(biāo)人中標(biāo)概率影響因素實證分析首先,應(yīng)用文獻綜述法識別出影響投標(biāo)人中標(biāo)概率的主要因素;其次,使用聚類分析法將識別出的因素歸納為商務(wù)指標(biāo)、技術(shù)指標(biāo)和管理指標(biāo)三個維度;再次,運用主成分分析的方法,對識別出的變量進行逐次篩選,將特征值最小的變量所對應(yīng)的特征向量中最大分量所對應(yīng)的變量剔除。經(jīng)過3次變量篩選,對剩余變量的總方差貢獻率進行比較,結(jié)果表明,在剩余變量中,投標(biāo)報價貢獻率達到50.021%,且其特征值大于1,是貢獻率最高的指標(biāo)維度,即此為第一主成分,也是影響投標(biāo)人中標(biāo)概率的最主要因素。(2)投標(biāo)人中標(biāo)概率最大化策略研究基于對現(xiàn)有商務(wù)標(biāo)的評價方法的研究發(fā)現(xiàn),隨機復(fù)合型標(biāo)底條件下當(dāng)投標(biāo)人的投標(biāo)報價滿足扣分最小原則時中標(biāo)概率最大,由此分解為兩個關(guān)鍵問題,即對于業(yè)主標(biāo)底權(quán)重及下浮率的預(yù)測以及對于投標(biāo)中競爭對手的平均報價水平的預(yù)測。首先,采用蒙特卡洛模擬的方法確定了業(yè)主標(biāo)底權(quán)重及下浮率最可能的取值區(qū)間;其次,構(gòu)建基于不完全信息靜態(tài)博弈的投標(biāo)競爭對手平均報價預(yù)測模型,預(yù)測隨機性復(fù)合標(biāo)底條件下投標(biāo)中競爭對手的平均報價水平;最后,通過實證分析對本文構(gòu)建的基于隨機性復(fù)合標(biāo)底條件下投標(biāo)人實現(xiàn)中標(biāo)概率最大化的投標(biāo)報價模型進行了驗證。(3)中標(biāo)概率最大化下投標(biāo)人不平衡報價策略研究本研究在保證中標(biāo)概率最大化的前提下,基于對企業(yè)創(chuàng)收的考量,投標(biāo)人可以利用不完備合同的漏洞,預(yù)測未來可能發(fā)生的變更,并據(jù)此制定相應(yīng)的不平衡報價策略。一方面,運用事故樹分析法和案例分析法,從清單特征描述不完備和地質(zhì)勘查資料不完備兩方面對可能存在的變更機會點進行分析、識別、歸類,提煉出投標(biāo)人可控的變更機會點。另一方面,對于不平衡報價策略的實施,采用線性規(guī)劃模型,討論不平衡報價方案的最優(yōu)解,為投標(biāo)人在報價方案選擇上提供借鑒。
[Abstract]:With the standardization and maturity of the bidding system in the construction market, the competition of bidders in the bidding process is becoming increasingly fierce, resulting in the low profits of construction enterprises in our country. In the bidding process of unit price contract, the bidder on the one hand is worried that the excessive bid will lose the chance of winning the bid. On the other hand, too low bidding price will greatly reduce the profit space of the enterprise. The existence of the above problem leads the bidders into the bidding decision-making dilemma. The fundamental reason is that. Instead of forming a set of reasonable bidding strategy system, bidders blindly try to reduce the bidding price to mediate the above-mentioned contradictions, and ultimately lead to a vicious circle of enterprise development. And is not conducive to the sustainable development of the entire construction market. Therefore, how to build a set of scientific bidding decision-making process and method to guide construction enterprises under the condition of asymmetric information and incomplete contract. To improve the probability of winning bid and to achieve income generation has become a scientific problem to be solved urgently based on the deconstruction of scientific problems. Empirical Analysis on the influencing factors of bidder's winning probability. Firstly, the main factors that influence the bidder's winning probability are identified by the literature review method. Secondly, the identified factors are classified into three dimensions: business index, technical index and management index. Thirdly, the method of principal component analysis is used to screen the identified variables one by one, and the variables corresponding to the largest component in the eigenvector corresponding to the smallest eigenvalue are eliminated. By comparing the total variance contribution rate of the remaining variables, the results show that, in the remaining variables, the bidding price contribution rate reaches 50.021, and its characteristic value is more than 1, which is the highest index dimension of the contribution rate. This is the first principal component, which is also the most important factor that affects the bidder's winning probability.) the study of the maximization strategy of the bidder's winning probability is based on the research of the evaluation method of the existing commercial bid. When the bidder's bid price meets the minimum principle of deduction, the probability of winning the bid is the largest under the condition of stochastic compound bid, which is decomposed into two key problems. That is to say, the forecast of owner's bottom weight and floatation rate, as well as the forecast of the average bidding level of the competitors in the bidding. The method of Monte Carlo simulation is used to determine the most probable value interval of owner's bottom weight and floatation rate. Secondly, the paper constructs a prediction model of bidding competitors' average quotation based on incomplete information static game, and forecasts the average bidding level of the competitors in the bidding under the condition of stochastic compound bid. Finally. Based on the empirical analysis, this paper verifies the bidding quotation model based on the stochastic compound bid base condition, which is based on the maximization of the winning probability of the bidder. Research on the unbalanced bidding Strategy of bidders under the maximization of the winning probability; this study is based on the premise of maximizing the probability of winning the bid. Based on the consideration of enterprise income generation, bidders can make use of the loopholes of incomplete contracts to predict the possible future changes, and accordingly formulate the corresponding unbalanced quotation strategy. On the one hand. By means of accident tree analysis and case analysis, the possible change opportunity points are analyzed, identified and classified from two aspects: incomplete description of inventory characteristics and incomplete geological exploration data. On the other hand, for the implementation of unbalanced quotation strategy, linear programming model is used to discuss the optimal solution of unbalanced bidding scheme. To provide reference for bidders in the selection of quotation options.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TU723.2

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本文編號：1409205