本文關鍵詞： PPP項目 PCA-RBF神經網絡 智能評價模型 風險評估　出處：《科技管理研究》2017年14期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨著新一輪政府和社會資本合作(public—private—partnership,PPP)模式在基礎設施領域的推廣運用,對其風險評估也開始備受關注。鑒于PPP項目風險影響因素眾多和傳統(tǒng)評估方法過度依賴主觀評價等問題,在構建PPP項目風險評價指標體系的基礎上,通過將主成分分析(principal component analysis,PCA)技術降維并結合模糊綜合評價結果,建立自適應的徑向基神經網絡(RBF)的智能風險評價模型,并以入庫的浙江省發(fā)改委10個PPP項目為例進行實證檢驗,結果顯示3個項目處于風險較小、6個項目處于風險不大、1個項目處于風險中等。PCARBF智能評價模型所訓練預測的結果與模糊綜合評價結論一致,且在一定程度上提高了計算效率、增強了評價的客觀性,為PPP項目風險智能評估提供理論上的參考。
[Abstract]:With the new round of government and social capital cooperation public-private-partnership-PPPmodel in the field of infrastructure promotion and application. In view of the numerous risk factors of PPP project and the over-reliance on subjective evaluation of traditional evaluation methods, based on the construction of PPP project risk evaluation index system. The principal component analysis (PCA) technique was used to reduce the dimension and combine with the result of fuzzy comprehensive evaluation. An intelligent risk assessment model of adaptive radial basis function neural network (RBFs) was established, and an empirical test was carried out on 10 PPP projects of Zhejiang Development and Reform Commission (NDRC). The results show that three projects are in a small risk, six projects are in a small risk, and one project is in a middle risk. PCARBF intelligent evaluation model training prediction results are consistent with the fuzzy comprehensive evaluation results. To a certain extent, the efficiency of calculation is improved, and the objectivity of evaluation is enhanced, which provides a theoretical reference for PPP project risk intelligent evaluation.
【作者單位】： 嘉興學院;東華大學;嘉興職業(yè)技術學院;
【基金】：國家自然科學基金項目“面向服務智能協(xié)同的農業(yè)物聯網動態(tài)自治與資源優(yōu)化配置”(61473078) 浙江省自然科學基金項目“市場分割下FDI對區(qū)域資本流動的影響機理”(LY15G030034) 嘉興學院南湖學院科研重點項目“浙江新型城鎮(zhèn)化建設中PPP融資模式選擇與風險評估研究”(N41472001-22)
【分類號】：F283;TP183
【正文快照】： 1研究背景政府和社會資本合作PPP(public—private—partnership)模式作為一種創(chuàng)新型的融資機制,在新型城鎮(zhèn)化和“一帶一路”背景下得到了廣泛的應用,而其組織結構的特殊性伴隨著其風險的復雜性,如何有效評價其風險便成為了當下各級政府部門、金融機構等所亟待解決的難題[1-2]

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本文編號：1480289