鐵路建設(shè)項目需要投入大量的資金和資源,滿足復(fù)雜嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕ㄔO(shè)要求,符合嚴(yán)格縝密的建設(shè)標(biāo)準(zhǔn),是技術(shù)密集和勞動密集型的大工程。因此,十分有必要對鐵路建設(shè)項目進(jìn)行后評價,來判斷項目預(yù)期目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)程度,項目實(shí)現(xiàn)的效益情況,以及項目整體的合理性。昌九城際客專是繼京津城際之后的第二條城際鐵路,屬于中國早期建設(shè)的城際鐵路,在諸多技術(shù)領(lǐng)域均有創(chuàng)新和突破。作為示范性項目,能夠?yàn)橐院蟮蔫F路建設(shè)項目提供借鑒。在系統(tǒng)地論述了目前國內(nèi)外高速鐵路后評價、蒙特卡洛方法與灰色預(yù)測理論在項目經(jīng)濟(jì)評價中的應(yīng)用等相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,對昌九城際客專項目的基礎(chǔ)資料進(jìn)行梳理,根據(jù)《鐵路建設(shè)項目經(jīng)濟(jì)評價辦法（第二版）》和中國鐵路總公司印發(fā)的《高鐵運(yùn)營安全質(zhì)量服務(wù)效益綜合評價辦法（試行）》指導(dǎo)文件,結(jié)合項目的實(shí)際情況,構(gòu)建了評價指標(biāo)體系,并運(yùn)用對比分析、經(jīng)濟(jì)效益分析等方法對昌九城際客專項目的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行后評價,主要評價內(nèi)容包括財務(wù)后評價（盈利能力、清償能力和運(yùn)營效率）和國民經(jīng)濟(jì)后評價。此外,運(yùn)用蒙特卡洛方法對項目經(jīng)濟(jì)后評價進(jìn)行模擬仿真,最后對比評價結(jié)果。模擬仿真具體步驟是:首先運(yùn)用灰色預(yù)測GM（1,1）模型對項目2019—2031年各年的... 

【文章來源】：華東交通大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

全部投資內(nèi)部收益率敏感性分析圖

第6章昌九城際鐵路經(jīng)濟(jì)后評價的蒙特卡洛仿真43數(shù)據(jù)序列將k8,7,6,5,4,3,2,1代入模型中，可以得到擬合數(shù)列：,2,,390000xxxX運(yùn)輸收入的GM(1,1)預(yù)測模型擬合數(shù)列結(jié)果詳見表5-2。表5-2運(yùn)輸收入預(yù)測模型數(shù)據(jù)擬合結(jié)果項目觀察值0X擬合值0X誤差相對誤差e%/X(1)2010年11888.762911888.7629——X(2)2011年47341.030553222.5055-5881.475-12.4236X(3)2012年55325.768257673.1761-2347.4079-4.2429X(4)2013年64797.349362496.02882301.32053.5516X(5)2014年76102.104467722.18718379.917311.0114X(6)2015年75151.744473385.37681766.36762.3504X(7)2016年76848.370679522.1443-2673.7737-3.4793X(8)2017年86082.055986172.0918-90.0359-0.1046X(9)2018年91376.957893378.1335-2001.1757-2.19運(yùn)輸收入預(yù)測模型擬合數(shù)列與原始數(shù)列比較見圖5-1：圖5-1模擬擬合數(shù)列與原始數(shù)列比較圖Fig.5-1Comparisonofsimulatedfitseriesandoriginalseries圖5-1顯示運(yùn)輸收入指標(biāo)的預(yù)測模型擬合數(shù)列與原始數(shù)據(jù)擬合較好。對求得運(yùn)輸收入GM(1,1)預(yù)測模型進(jìn)行精度檢驗(yàn)，用預(yù)測值的均方差來評定預(yù)測值精度，經(jīng)運(yùn)算模型精度檢驗(yàn)結(jié)果為：.P,.C0000117570。根據(jù)表5-1可判斷出，模型精度較好。所以，運(yùn)輸收入GM(1,1)模型可用于昌九城際客專項目運(yùn)輸收入的預(yù)測。（3）預(yù)測結(jié)果運(yùn)輸收入/萬元

昌九城際客專項目經(jīng)濟(jì)后評價研究44值k13.12,11,10,9，繼續(xù)計算可得未來五個時刻的預(yù)測值，即2019年，2020年，2021年，2020年，2023年。參見表5-3。表5-3運(yùn)輸收入預(yù)測結(jié)果表序列年份預(yù)測值X(10)2019年101186.7722X(11)2020年109648.3992X(12)2021年118817.6200X(13)2022年128753.6063X(14)2023年139520.4780（4）概率分布運(yùn)用水晶球軟件對以上預(yù)測值進(jìn)行分布擬合所得結(jié)果如圖5-2所示：圖5-2數(shù)據(jù)擬合概率直方圖（運(yùn)輸收入）Fig.5-1Probabilityhistogramofdatafit(transportrevenue)通過擬合概率直方圖可知，運(yùn)輸收入指標(biāo)最適合的分布是邏輯分布。接著對所擬合分布的優(yōu)良程度進(jìn)行檢驗(yàn)（參見圖5-3）。

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3472585