[关键词]施工投标；承包方；层次矩阵分析法
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.38.153
1 引 言
工程投标是指具有合法资格和能力的投标人根据招标文件要求，提出实施方案和报价，在规定的期限内提交标书，并参加开标，中标后与招标人签订承包协议的经济活动。工程招标、投标实质上是一种市场竞争行为。招标人通过招标活动从投标人中选定报价合理、工期较短、信誉良好的承包商来完成工程建设任务。而投标人则通过有选择地投标，竞争承接资信可靠的业主的建设工程项目，以取得较高的利润。在目前我国投标的过程中还没有一个成熟的理论分析的方法，笔者通过建立层次矩阵评标模型来分析风险的大小，从而达到规避投标风险的目的。
2 项目施工投标中规避承包商风险的层次矩阵分析法
2.1 投标层次矩阵分析法的理论与步骤
投标层次矩阵分析法的基本思路是：先确定评价目标，再明确方案评价准则，然后把目标、评价准则和行动方案一起构造一个层次结构模型。在这个模型中，目标、评价准则和行动方案处于不同的层次，彼此之间有无关系用线表示。我们将投标过程中的评价目标、准则、行动方案和风险因素用层次矩阵分析法来分析和规避承包商的风险，建立了层次矩阵投标模型，用层次矩阵评标模型来分析风险的大小，从而达到规避投标风险的目的。
层次矩阵分析法的信息基础是判断矩阵。根据判断矩阵，利用排序方法，可以得到各个风险因素重要性的排序。层次总排序即在单准则排序的基础上，计算同一层次所有因素对于最高层（目标）的相对重要性的排序权值，称为层次的合成权数。这一过程是自上往下进行的。
层次矩阵分析法的具体步骤如下。
第一步：定义问题，确定要完成的目标。
第二步：从最高层（管理目标），通过中间层（判断准则）到最低层（方案）构成一个层次结构模型。
第三步：构造一系列下层各因素对上一层准则的两两比较判断矩阵。
第四步：在第3步里建立判断矩阵所需要的n（n-1）/2个判断。
第五步：完成所有的两两比较，输入数据，计算最大正特征值，计算随机一致性比率CR。
第六步：对各层次完成第3，第4，第5步的计算。
第七步：各层次合成计算。
第八步：如整个层次综合一致性不通过，要对某些判断作适当的改善，例如修改做成对比较判断时所提的问题。如一定要修改问题的结构，则即要回到第2步，不过只要对层次结构中有问题的部分作相应修改则可。
层次矩阵分析法的基本计算问题是计算判断矩阵的最大特征根和与此对应的特征向量。
2.2 层次矩阵分析法在项目施工投标中规避承包商风险的应用
2.2.1 建立判断矩阵
通过进行专家咨询，统计综合后可得到下一层因素相对与上一层因素的判断矩阵，在此给出建设工程项目承包商风险评估的层次判断矩阵。
2.2.2 进行层次矩阵单排序
计算各判断矩阵的最大特征根及其相应的特征向量（或权重）W，并检验判断矩阵的一致性。以表1 A承包商风险评估比较矩阵为例计算方法如下：
判断矩阵的随机一致性比率CR远小于0.01，表明该判断矩阵具有满意的一致性，模型是可靠的。对于向量Wb中的五个数从评价目标“风险评估”的角度，其大小顺序即代表了它产生风险的大小，由此可判断产生风险的各因素的顺序。
同理可计算表2承包商自身方面的原因B1判断矩阵各指标的权值，并检验矩阵的一致性指标。
2.2.3 进行层次矩阵总排序
层次矩阵总排序就是用上一层的排序数值对下一层各有关因素单排序权值进行加权，得到下一层对上一层的总排序权值，对于最高层的主层次，其层次单排序也就是层次总排序。
各项指标对总目标的权值计算结果为：
承包商的风险评估：
对于向量 Wc中的 n 个数从评价目标“风险评估”的角度，其大小顺序即代表了它产生风险的大小，由此可判断产生风险的各因素的顺序。
2.3 承包商风险评定等级和标准
具体见表9。
3 结 论
承包方首先可分析各种风险因素的来源，然后通过投标层次矩阵分析法来确定各种风险的大小，从而可以作出正确的决择，达到规避投标风险的目的。
参考文献：
[1]PMI Standard Committee.PMI Annual Report 2002.PMI，PA，USA，2002.
关键词:架梁施工； 安全风险； 层次分析法
中图分类号：TU74 文献标识码： A
1绪论
1.1 研究背景
自2008年初以来，中国铁路建设投资进入了加速阶段，宜万铁路电气化工程、合武铁路以及北京至石家庄铁路客运专线等一大批铁路项目相续开工建设，相应的关于架梁的工程项目也越来也多，与此同时的架梁工程安全风险也越来越大。对于架梁工程来说，一旦发生安全事故，会造成很大的经济损失和众多的人员伤亡、严重影响工程施工进度。所以，架梁工程施工安全风险管理在整个项目管理中具有举足轻重的地位，能否实现项目管理中的安全目标，架梁工程施工起着重要的作用。因此，如何有效地预防架梁工程施工安全事故，实现安全生产，仍然是架梁施工企业面临的一个重大课题。
1.2研究方法
论文的研究采用定性与定量相结合的方法。首先通过文献阅读以及公司建立的初始架梁风险清单的方法识别出与架梁工程有关的类似风险，然后采用专家调查法、风险调查法对安全风险因素进行识别确认，得出最终架梁工程施工安全风险清单。识别风险后，根据专家的经验数据，采用层次分析法，建立递阶层次风险指标体系，构造两两判断矩阵并进行一致性检验，得出架梁工程施工安全影响因素重要性排序，接着根据模糊风险综合评价法建立架梁工程安全风险评价模型，对架梁工程施工安全风险的整体风险进行评价。
2 工程项目风险控制方法简述
2.1 项目风险识别
根据风险管理理论，架梁工程主要采用的风险识别方法有，初始清单法、专家调查法、风险调查法。首先是根据架梁工程施工特点，识别出架梁工程项目主要的、重要的、常见的风险，建立架梁工程项目风险初始清单。接着将初始清单下发给各主要参建人员，根据各主要参建人员提出不同的意见，根据意见调整初始清单，形成最终的风险清单。
2.2 风险评价
架梁工程项目风险评价是对架梁工程目风险进行的系统分析工作，该项工作对项目风险管理的有效性、科学性密切相关，对风险监控、应对有重要影响，直接关系到项目风险管理工作的成败和项目经营成果的好坏。对项目进行风险评价的方法有很多种，本文主要就是使用层次分析法及模糊风险综合评价法对架梁工程进行风险评价
（1）层次分析法
层次分析法，可以将无法量化的风险按照专家提供的数据，通过判断矩阵的最大特征根及相对应的特征向量的计算以及一致性检验计算，得到风险因素对总目标的权重，根据权重的大小将风险因素进行排序，并把他们彼此区分开来。
（2）模糊风险综合评价法
模糊综合评价法是依据模糊数学原理对不能进行精确描述的风险程度进行综合评价。也就是根据评价结果明确风险程度是很高、较高、一般、较低还是很低，指导工程施工风险管理工作，为决策者提供参考依据，为选择正确的应对措施提供依据。
3架梁项目安全风险识别
3.1 架梁施工风险识别
造成架梁施工作业安全事故的原因很复杂，各种危险源、危险因素相互交织。分析事故的发生，可归纳为两大原因：直接原因和间接原因。安全事故发生的直接原因包括人的不安全行为，环境的不安全条件，机械设备或环境的不安全状态；安全事故发生的间接原因指管理失误或不到位。
3.1.1 来自人员方面的风险
人的不安全行为基于生理、心里、环境、行为等几个方面产生。施工作业人员的技术素质、安全意识、职业道德直接影响作业过程中的安全状况。知识技能不足、安全意识不强、职业道德的缺乏会直接导致施工作业人员的不安全行为。多数重大设备安全事故原因分析的结果，绝大部分都与人的不安全行为有关。
3.1.2 来自机械设备方面的风险
在架梁施工过程中，机械设备是决定生产效能的物质技术基础，没有架桥机等设备，架梁施工是无法进行的。机械设备的正常运行是安全生产的前提，设备的异常状态是导致与构成事故的重要物质因素。
3.1.3 来自环境方面的风险
环境是架梁施工活动中必备的条件，一切施工活动无不置于一定的环境之中，没有环境施工生产活动是没法进行的。同时，环境又是决定安全生产的一个重要物质因素。对于架梁施工，环境包括的内容可分为气候环境、桥头路基状况、轨道状况、工地施工状况四个方面。
3.1.4 来自管理方面的风险
在架梁施工过程中，不管是人的不安全行为、还是物的不安全状态和环境的不安全条件，都与管理方面的风险有关系，主要概况为：技术措施与方案不完备、管理机构与人员配备不当、规章制度不规范、安全检查不到位、安全教育与培训不到位等。
4架梁项目安全风险评价
4.1 风险评价
基于架梁项目的特点，施工过程中会面临诸多的安全风险。论文选取了长期从事一线架梁生产的6名架梁管理人员，有项目经理、高级工程师、设备工程师、安全工程师、高级技师及工人。他们比较熟悉架梁工程施工的全过程，经历或了解各种不同的安全事故，并参与重大架梁安全事故的调查及架梁方案的审定。在论文编写过程中，他们提供了大量的信息和宝贵的意见，最终识别并确定安全风险因素。
4.1.1 架梁施工建立综合风险评价指标体系的建立
架梁施工过程中的安全风险为总目标，它主要来自于人的不安全行为、物的不安全状态、环境的不安全条件及管理的缺陷等方面的原因，这些原因构成总的准则层，是指评判方案优劣的准则，最后是方案层，是指决策问题的可行方案，这样从最高层次到准则层、方案层一层一层分析计算，同时边分析边判断，最后进行综合，这样形成一个递阶层次的结构模型。架梁施工综合风险评价指标体系图形见图4-1所示。
图4-1架梁施工综合风险评价指标体系图
4.1.2 架梁施工综合风险评价指标权重计算
（1）构造两两比较判断矩阵
层次分析法的核心内容是根据建立的递阶层次结构模型构造两两判断矩阵，判断矩阵是上一层的某个要素作为判断标准，对下一层要素进行两两比较确定的元素值。
由于各层次的因素的相对重要程度是根据专家的经验数据确定的，不能精确地确定，各层次的因素放在一起集中比较时，如果对任何一个比较未考虑充分，都会导致相对不合理的排序结果。但是其中任何两个对象之间两两比较时，能避免系统性判断错误，最大限度地避免个别判断失误造成排序结果的不合理性。为了量化各个因素之间的两两比较结果，对重要程度采用数值1-9进行赋值。判断矩阵中各元素赋值的含义见表4-1 判断矩阵中各元素赋值的含义。
表4-1判断矩阵中各元素赋值的含义
（2）构造判断矩阵并进行一致性检验计算
基于架梁项目的特点以及在架梁施工中经常面临的诸多安全风险。有针对性的选择了三类专家共计16人，分别是：设备工程师4人（均为工程师以上职称）、安全工程师4人（均为高级职称）、高级技师3人、现场管理人员3人（均为高级职称）和架桥机生产厂家代表2人，共同来确定各元素的权重。
然后对递阶层次模型中第二层次的四个元素进行两两比较，从而得到一个判断矩阵。同样的方法，也可得到第三个层次的四个比较判断矩阵。同时采用方根法计算各判断矩阵中各因素的相对权重，并对各判断矩阵进行一致性检验。
①A-B层次判断矩阵及特征向量见表4-2
表4-2 A-B层次判断矩阵及特征向量
求判断矩阵每行所有元素几何平均值
将归一化，并计算：
则 W(2) =[0.1500.0930.0700.688]
计算判断矩阵的最大特征根。记A-层次判断矩阵为A，则
查表RI=0.89
所以A-B层次判断矩阵具有满意的一致性结果。
②B1-C1-3层次判断矩阵及特征向量见表4-3 所示
表4-3 B1-C1-3层次判断矩阵及特征向量
求判断矩阵每行所有元素几何平均值
将归一化，并计算：
[0.7580.151 0.191]T
计算判断矩阵的最大特征根。记A-层次判断矩阵为A，则
查表RI=0.52
所以B1-C1-3层次判断矩阵具有满意的一致性结果。
③B2-C1-9层次判断矩阵及特征向量见表4-4所示
表4-4 B2-C1-9层次判断矩阵及特征向量
求判断矩阵每行所有元素几何平均值
将归一化，并计算：
[0.0510.420.1330.070.2110.116]T
计算判断矩阵的最大特征根。记A-层次判断矩阵为A，则
查表RI=1.26
所以B2-C1-9层次层次判断矩阵具有满意的一致性结果。
④B3-C10-13层次判断矩阵及特征向量见表4-5 所示
表4-5 B2-C1-9层次判断矩阵及特征向量
求判断矩阵每行所有元素几何平均值
将归一化，并计算：
[0.2720.4830.1570.088]T
计算判断矩阵的最大特征根。记A-层次判断矩阵为A，则
查表RI=0.89
所以B3-C10-13层次层次判断矩阵具有满意的一致性结果。
⑤B4-C14-18层次判断矩阵及特征向量计算值见表4-6所示
表4-6 B4-C14-18层次判断矩阵及特征向量
求判断矩阵每行所有元素几何平均值
将归一化，并计算：
[0.5850.0460.0720.1810.116]T
计算判断矩阵的最大特征根。记A-层次判断矩阵为A，则
查表RI=1.12
所以B4-C14-18层次层次判断矩阵具有满意的一致性结果。
⑥第三层次总体排序权重见表4-7所示
表4-7 第三层次总体排序权重表
第三层次总体排序权重一致性检验：
0.028 1.030
故事第三层次总体排序权重满足一致性检验。
（4）影响架梁施工安全的风险因素重要性排序
架梁项目子风险目标层次四大风险因素相对重要性权重从大到小排列为：
B4>B1>B2>B3
风险因素相对重要性权重从大到小顺序排列为：
C14>C17>C1>C18>C16>C5>C11>C15>C2>C8>C10>C3>C6>C12>C9>C13>C7>C4
从以上排序结果，得出结论：
在架梁施工中，管理缺陷是主要风险源，大部分危险因素都是管理混乱或管理不力造成的。不管是人的不安全行为、还是物的不安全状态和环境的不安全条件，其背后都存在着管理的缺陷。因此，事故的发生频率大小可以反映项目安全综合管理水平。
4.2 架梁项目安全风险评价模型
根据主观评价法将模型指标等级分为：很高、较高、一般、较低、很低，对应的分值见表4-9。
表4-9 架梁项目安全风险评价模型
4.3 架梁项目安全风险的整体风险评价
4.3.1 建立评价样本矩阵
评价专家组根据架梁风险安全指标体系和安全风险评价模型对架梁工程架梁安全性进行打分，根据第K个专家对架梁工程架梁安全的第三层次某评价指标C按评价模型给出的评分Dijk，求得影响架梁工程架梁安全的第三层次级评价指标的评价矩阵。
4.3.2 整体风险评价
第K个专家的一层次指标评价值为：
式中，Dik为第i个第一层次指标所属第二层次指标评价向量。
第K个专家的架梁工程架梁安全评价值为：
式中，Bk为评价权向量，BK=(B1K，B2K，B3K，B4K）t
总的架梁工程架梁安全评价值为：
由式（4-1）、（4-2）、（4-3），得出架梁工程架梁安全风险评价结果为78.685分，安全状况属于“较高”，还应加强安全管理，该评价结果与事实相符。
关键词：汽车制造企业；财务风险；AHP-模糊综合评价
改革开放以来，我国汽车制造企业取得了迅速的发展，生产技术、管理水平都取得了巨大的进步。随着我国汽车制造业兼并重组的不断推进，汽车制造业的产业集中度将会逐步提高，规模优势也会日益凸显。然而，面对机遇的同时企业也将承受更大的风险。财务风险、财务危机时有发生给企业带来了巨大的压力。它直接危及着企业的健康发展。为此，本文将对我国汽车制造企业财务风险进行研究，以求能够促进企业持续、健康的发展。
一、基于AHP-模糊综合评价方法构建我国汽车制造企业财务风险评价模型
由于汽车制造企业风险评价是一个复杂的问题，既包括定量指标又包括定性指标，要做到客观、科学的评价，就要从不同的角度进行分析，同时，构建模型时必须遵循科学、全面、可操作和经济性原则，因此，本文选用AHP-模糊综合评价方法对我国汽车制造企业财务风险进行研究。该方法能够从定量和定性两方面进行分析，而且评价结果清晰、系统性强，能够较好的解决汽车制造企业风险评价这个问题。
（一）选取评价指标，构建风险评价指标体系
根据影响我国汽车制造企业财务风险的主要因素，建立我国汽车制造企业财务风险评价指标体系，如图1所示。从图1中可以看出，内部因素可以进行定量分析，而外部因素难以量化，为此，本文将选择模糊综合评价方法解决这个问题。
（二）建立模糊综合评价评价集
设评价指标集
u=（u1，u2），u1=（u11，u12）
u21=（u211，u212，u213，u214），…，u24（u241，u242，u243，u244），u25=（u251，u252，u253）
风险评价集v（v1，v2，v3），其中v1，v2，v3分别表示指标的评语为“优良”、“中”、“差”。
（三）构建模糊评判矩阵
在本文中，对于每个因素ui都会有vj（j=1，2，3）种评判，我们将评判结果rij称为隶属度，rij=（ri1，ri2，ri3）。如果有 m个因素，则由这m个因素的隶属度所构成的矩阵即为模糊评价矩阵R。
（四）构造判断矩阵及确定权重
专家根据判断矩阵的准则，对元素进行两两比较后按照元素的重要性程度赋值1-9：当两两者同等重要时赋值为1，前者比后者稍重要时赋值为3，前者比后者明显重要时赋值为5，前者比后者强烈重要、极端重要时分别标度为7和9，用2，4，6，8表示上述判断的中间值。若元素i与j的重要性之比为aij，则元素j与元素i的重要性之比为1/aij从而得到判断矩阵A=（aij）n×n。
对于得到的判断矩阵要进行层次单排序及一致性检验。首先，通过求解判矩阵的最大特征值及其对应的特征向量，对特征向量做归一化处理得到相应的权重。计算公式如下：
AV=λmaxV
其中：A为判断矩阵、λmax为最大特征值、V为最大特征值所对应的特征向量；其次，对判断矩阵进行一致性检验，以此避免判断矩阵因为指标过多而出现逻辑上的错误。 一致性检验过程如下：
1.计算一致性指标C.I.。计算公式为C.I.=，n为判断矩阵的阶数。
2.确定平均一致性指标R.I.。根据判断矩阵的阶数在“平均随即一致性指标表”中查找相应的R.I.值，如表1所示。
3.计算一致性比率C.R.及判断。计算公式为C.R.=，当一致性比率（C.R.）小于0.1时，判断矩阵不符合一致性要求，应该修正判断矩阵；当一致性比率（C.R.）大于0.1时，判断矩阵符合要求。
（五）进行模糊综合评价
根据指标体系由低到高的顺序，对处于同一层的各指标的指标权重与其判断矩阵进行模糊合成。然后一直重复此步骤，直至到达最高层，得到最终的合成结果。最后，根据最大隶属度原则确定评价对象的模糊综合评价结果。
二、案例分析
由于上市汽车制造企业的财务数据容易获取，也比较准确，本文选取其中的某家汽车制造企业作为例来说明AHP-模糊综合评价模型在我国汽车制造企业中将如何应用。
（一）构造评价矩阵
设计调查问卷，请20位专家们根据宏观经济环境、市场环境、该公司的财务状况等因素，按照各定量指标以及定性指标的重要程度打分，得出评语。对于取得调查结果则根据该指标的各种评语出现的次数除以专家总人数，例如流动比率这一指标， 有8名专家人给出“优”这一评语，7名专家给出“一般”的评语，5名专家给出“差”这一评语，则流动比率的判断向量为（0.40，0.35，0.25），同理，剩余指标也可取得各自的评价矩阵。
偿债能力矩阵（R21）=0.30 0.35 0.35
0.30 0.50 0.20
0.25 0.35 0.40
获利能力矩阵（R23）=0.35 0.25 0.40
0.40 0.25 0.35
0.30 0.30 0.40
成长能力矩阵（R24）=0.45 0.35 0.20
0.50 0.40 0.10
0.40 0.40 0.20现金流量矩阵（R25）=0.30 0.25 0.45
0.35 0.20 0.45
宏观经济环境矩阵（R11）=[0.40 0.35 0.25]
市场环境矩阵（R12）=[0.50 0.35 0.15]
（二）构造判断矩阵及确定其权重
专家由上到下对每一层各指标之间的相对重要程度进行两两比较判断，然后利用算术平均法对数据进行统计，得到各自的判断矩阵。本文中，我国汽车制造企业财务风险（u）问题的综合指标为最高层，第二层是u1，u2，分别代表定量评价指标和定性评价指标，专家通过对，进行两两比较后按1-9标度法打分，然后利用算数平均法统计得到u1u2判断矩阵，用字母A表示，如表2所示。
表2 u1u2的判断矩阵A
本文基于AHP算法的方根法来计算该矩阵所对应的特征值和特征向量。
1.判断矩阵每一行的元素相乘得到元素的乘积M。判断矩阵A的M=[1/3 3]T。
2.各行乘积M开n次方根（n为比较指标的个数）得到V′。判断矩阵A的M开二次方根后得V′=[0.59 1.73]T
3.将V′进行归一化处理，得到判断矩阵的特征向量V，V=。判断矩阵的特征向量为V==0.25
0.75
由此可知U1即定性评价指标的权重为0.25，U2即定量评价指标的权重为0.75。由于二阶矩阵都是满足一致性要求的，所以判断矩阵A不再进行一致性判断。同理，可以得出U1的下一层的判断矩阵为A1=5
，特征向量V1=[0.25 0.75]T。
U2的下一层有U21，U22，U23，U24，U25五个指标，根据专家的打分，统计得到判断举证A2。
A2=1 1/3 3 3 4
3 1 2 3 5
1/3 1/2 1 2 2
1/3 1/3 1/2 1 2
1/4 1/5 1/2 1/2 1
根据上面的三个步骤，同理可解得判断矩阵A2的特征向量V2=[0.26 0.40 0.17 0.10 0.07]T。又由AV=λmaxV，AV=A2V2=1 1/3 3 3 4
3 1 2 3 5
1/3 1/2 1 2 2
1/3 1/3 1/2 1 2
1/4 1/5 1/2 1/2 10.26
0.40
0.17
0.10
0.07=0.50
2.17
0.55
0.44
0.35，解得判断矩阵A2的最大特征值λmax=Σni=1=（++++）=3.12。
因为此处n=5，n值大于2，所以需要进行一致性检验，由一致性指标C.I.===-0.47，在“平均随即一致性指标表”中可查到R.I.=1.12，因此C.R.==-0.42，一致性比率小于0.1，判断矩阵符合要求。如果一致性比率大于0.1，则需要专家组重新打分，得到新的判断矩阵再检验。
同理，对剩余的判断矩阵计算其最大特征向量及最大特征值，并进行一致性检验。具体结果如下：
V21=[0.33 0.53 0.14]T
V22=[0.10 0.59 0.31]T
V23=[0.54 0.33 0.13]T
V24=[0.30 0.54 0.16]T
V25=[0.58 0.42]T
（三）模糊综合评价
1.一级模糊综合评价。由判断矩阵最大特征向量Vi得出相应的指标权重ViT，令ViT和相应的评价矩阵Ri相乘，求出该指标的模糊综合评价。例如偿债能力的模糊综合评价为：
B21=V21T・R21=[0.293 0.4295 0.2775]
专家组认为该汽车制造企业偿债能力“优”的可能性为0.2930，认为“良”的可能性为0.4295，认为“中”的可能性为，认为“差”的可能性为0.2775。同理，其他指标也可以这样分析。
B22=VT22・R22=[0.3065 0.4190 0.2745]
B23=VT23・R23=[0.3600 0.2565 0.3835]
B24=V24T・R24=[0.4690 0.3850 0.1460]
B25=V25T・R25=[0.3210 0.2290 0.4500]
2.二级模糊综合评价。在一级模糊综合评价的基础上，进行二级模糊综合评价，得出：
B2=V2T・R2=V2T・（B21，B22，B23，B24，B25）T=[0.3224 0.3824 0.2932]
B1=V1T・R1=V1T・（R11，R12）T=[0.4750 0.3500 0.1750]
3.三级模糊综合评价。在二级模糊综合评价的基础上，进行模糊计算，得出三级模糊综合评价，也就是最终评价：
B=VTB=V（B1，B2）T=[0.4379 0.3581 0.2050]
据模三级模糊计算结果可知，该汽车制造企业财务风险被认为是 “优良”的程度为，被认为是“中”的为，被认为是“差”的为，被认为是“差”的为0.41。根据最大隶属度原则可知该汽车制造企业财务状况还是比较好的。
三、结束语
根据上述分析可知，AHP-模糊综合分析法从定量指标和定性指标两方面着手对财务风险程度给予评价，而且结果简单明了，能够较好的解决我国汽车制造企业财务风险评价问题。但是该方法也存在着一些缺陷，例如对于不同的企业，需要根据其自身的情况确定各指标权重，只有这样才能更加准确的对企业财务风险进行评价。
参考文献：
1.陈淑航.基于模糊综合评价的房地产财务风险研究[J].财会研究，2010（4）.
2.崔团结.我国汽车制造企业财务风险预警分析[J].北方经贸，2009（7）.
关键词：建设项目经济评价指标选择AHP－GRAP法
一、引言
经济评价是项目可行性研究的重要组成部分，而经济评价指标的计算是项目经济评价的核心。现阶段建设项目经济评价采用的评价指标主要有净现值（NPV）、内部收益率（IRR）、投资回收期（T）、效益费用比（BCR）等。由于实际评价中影响项目经济评价的因素很多且这些因素都具有不确定性，而这些评价因素的不确定性导致了在选择经济评价指标时就存在一定的风险，所以，我们在进行项目经济评价时，采用不同的评价指标对最终的评价结果是有影响的。要使经济评价结果具有更高的准确性，我们应该从经济评价指标的选择阶段做起，选择风险较小的评价指标对项目进行评价。本文正是基于对项目经济评价指标选择的风险分析的思想，采用层次分析――灰色关联分析法（AHP－GRAP法），通过对项目经济评价影响因素的分析，计算项目各种风险因素对不同经济评价指标的影响程度，从而明确选择各经济评价指标的风险大小。
二、层次分析――灰色关联分析法（AHP－GRAP法）简介
层次分析法（AHP法）是一种系统化、层次化分析问题的多目标决策方法，而灰色关联分析方法（GRAP法）一般多用于分析和处理纵向序列（如时间序列）。在实际工程实践中，我们可建立多层次灰色相对关联度分析综合模型，即将灰色综合评价法与层次分析法有机结合起来的一种直接多层次评价模型。该评价模型既能对复杂系统的各层子系统进行评价，又能在子系统评价的基础上进行综合评价，是评价多层次复杂系统的一种比较好的方法。
将AHP法与GRAP法有机结合，建立风险评价模型的基本思路是：由AHP法构建层次结构关系图，依据判断矩阵定量计算出准则层和方案层中各风险因素的相对权重。然后，根据GRAP法给出由准则层中各风险因素重要度组成的待检模式向量和由方案层中各风险因素相对权重组成的经济评价风险特征矩阵，通过关联度计算，求出项目评价过程中造成选择评价指标风险发生的各种方案可能性大小的顺序。该方法应用的一般步骤为：
1、利用AHP法建立层次结构模型。层次分析法研究问题首先要根据问题的因果关系将相关因素分解成若干层次，通常分解为目标层、准则层和方案层，当某个层次包括因素较多时，还可将该层次进一步划分为若干子层次。
2、建立判断矩阵。判断矩阵A＝（aij）n×n为正互反矩阵，它用来描述n个因子X＝x1，x2，…，xn进行对比判断后对事件的影响大小关系。
3、层次单排序及一致性检验。根据线性代数有关理论：正互反矩阵A的特征值可作为衡量同一层次每个因素对上一目标的影响中所占的比重，A的最大特征值与权向量的“和法”计算公式为：
＝ ＝ k＝1，2，…，n
算出后，可计算CI，进行一致性检验，美国数学家A.L.Saaty定义了随机性指标：CI＝
上式中n为判断矩阵阶数，RI为随机一致性检验指标可查表得到。用比值CR＝CI/RI来判断正互反矩阵的不一致性是否可以接受。当且仅当CR＜0.1时，可认为判断矩阵的一致性可以接受。否则重新计算。
4、灰色关联分析
灰色关联度是表征两个灰色系统之间相似性的一种指标。设有两个数列｛，｝，在t＝k时刻，则其间的灰色关联度定义为：＝
其中为灰色关联系数，可用下面公式计算得到：＝
其中表示k时刻两个数列的绝对差。即：＝
，分别为各个时刻的绝对差中的最小值与最大值，一般＝0，为分辨系数，0＜＜1，一般取＝0.5。
5、建立灰色理论模型
设有K种风险模式，每种风险模式可以由几个风险特征参数构成一个特征向量，由这K个风险特征向量构成一个风险模式的特征矩阵：
＝＝
若有P组待检数据，同理可构成待检数据特征矩阵：
＝＝
每个特征向量都代表一种风险模式，这样个风险因素按权重值就组成了一组待检数据｛｝
＝（,,…,）＝（，，…，），通过与典型风险特征向量之间的灰色关联度计算可以得出关联度序列，从而得到待检数据｛｝风险可能性的大小顺序。
三、实例分析
对某公路建设项目进行经济评价过程中，发现主要有六种风险因素对选择经济评价指标的影响很大，可采用的评价指标主要有T(投资回收期)、NPV（净现值）、IRR（内部收益率）、BCR（效益费用比），现利用AHP－GRAP法，对经济评价指标进行风险分析。
1、建立层次结构模型。由上面介绍的可知，此公路建设项目选择经济评价指标的风险分析分为目标层，六个风险因素作为六项评价指标为准则层，可以采用的四种评价指标为方案层，选择经济评价指标风险层次结构如下图一所示：
2、确定准则层中影响因素对目标层的权重系数。由专家委员会根据准则层中的六项风险因素对目标层中的选择项目经济评价指标的影响程度大小进行两两比较，确定评分值，构造判断矩阵。根据前面介绍的公式，可以计算出各风险因素对目标层的重要程度权重矩阵为｛0.352，0.244，0.155，0.109，0.056，0.084｝
3、确定方案层在六项风险因素指标中的权重系数。这一步骤的计算原理同上，主要是确定四种评价方案在六项风险因素指标下的影响程度排序，通过计算，具体判断矩阵及各方案的权重系数矩阵分别为建设费用指标｛0.581，0.050，0.255，0.114｝，交通量预测指标｛0.506，0.035，0.311，0.148｝，经营成本指标｛0.537，0.262，0.074，0.127｝，建设工期指标｛0.517，0.168，0.238，0.077｝，折现率指标｛0.573，0.246，0.120，0.061｝，贷款利率指标｛0.520，0.300，0.114，0.066｝
4、给出典型风险特征矩阵和待检模式向量。影响项目经济评价的风险因素有六个，n＝6；评价方案为四个，即m＝4。典型风险特征矩阵为：
可见，在此公路建设项目经济评价指标选择的风险分析中，风险最小的是方案四，也就是采用BCR指标对项目进行经济评价，而评价方案风险最大的是采用IRR指标项目进行经济评价。所以，在实际的评价过程中，我们可以采取EBCR指标对项目进行经济评价而尽量避免用IRR作为评价指标对项目进行经济评价。
四、结论
现阶段在进行项目经济评价时，对经济评价指标的选择大多数是根据经验而定的，并没有考虑到各风险因素对评价指标选择产生的影响。本人觉得，在对项目进行经济评价时，在选用评价指标时应该考虑风险因素的影响，从而选择风险较小的评价指标对项目进行经济评价，这样可以使项目经济评价更具准确性。
参考资料：
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[2] 周国光等 公路运输项目经济评价[M]，西安：陕西人民教育出版社，1990
[3] 张明立等 公路工程项目经济评价方法及模型[J]，决策借鉴，1990（1）
【关键词】房地产；风险；层次分析法
房地产又称不动产，是房屋财产与土地财产的总称，是实物、权益和区位的结合，包括土地、建筑物及其他地上定着物。房地产投资项目的开发与经营是对环境进行不断的重新配置、建造并加以管理以满足社会的一种活动，具有较高的投资回报率，为国民经济发展提供坚实的物质基础，也极大地带动相关产业的发展。改革开放以来，随着经济的发展和房地产市场的不断完善，房地产业成为国民经济的支柱产业，对经济有很强的拉动作用，具有重要战略地位。
一、房地产投资风险类型
由于房地产投资项目周期长、投入资金大、影响因素多、与其他产业关联性高等特点。使得房地产开放项目开发中具有不确定性和风险性。一旦风险发生，造成的损失是巨大的，造成不必要的资源浪费，对国民经济和社会发展都是很不利的。因此投资方必须对房地产投资项目风险进行分析与研究，加强风险管理来保障投资的收益。房地产投资项目风险可分为环境、政策、技术、市场、管理5个方面的风险。环境风险分为自然环境风险和人文社会环境风险。政策风险包括城市规划、税收、金融、土地、产业。技术风险包括设计、设备、施工方法、技术人员素质、市场风险包括市场结构、市场需求、市场供给、市场价格。管理风险包括管理者能力、管理者素质、管理制度等方面风险。
二、AHP法理论及运算步骤
本文采用层次分析法AHP对房地产投资项目风险进行分析和研究。AHP由美国运筹学家匹茨堡大学教授托马斯·塞蒂（T.L.Saaty）于20世纪70年代正式提出，是一种实用的定量与定性的研究方法，在多个领域中有所运用。通过建立判断矩阵，根据判断矩阵计算权重。具体运算步骤为：
第一步，确定系统总目标，并依据总目标的不同将系统划分为不同层次，建立层阶梯模型，反应因素之间的关系，见图1。
第二步，构造判断矩阵（实质是指标评价体系）。每次取两个因素Bi和Bj比较它们对上一层元素A的影响，并用aij表示，全部比较的结果用成对比较矩阵表示，即：A=(aij)n*n。满足以下特点：aij=1/aij，故又称A为正互反矩阵。aij值由表1确定：
表1 分级比率标度
虽然构造的判断矩阵虽然减少了其它因素的干扰，比较客观地反映出一对因子影响力的差别，但综合全部的比较结果，难免包含一定程度的不一致。如果比较结果是前后一致的，则矩阵A的元素还要满足：aij* ajk=aik(i，j，k=1，2，…，n)。只有满足上式的正互反矩阵才是一致矩阵。一致矩阵应具有如下性质：
（1）A是正互反矩阵，且其转置矩阵AT也是一致矩阵；（2）A的秩Rank（A）=1；（3）A的最大特征值λmax=n（n是矩阵A的阶），A的其余特征根均为0。可以利用性质（3）来判断矩阵A是否为一致矩阵。由于特征根连续地依赖于aij，所以得到的λmax比n大得越多，矩阵A的非一致性就越严重，那么λmax对应的标准化特征向量就越不能真实地反映B=（B1，B2…，Bn）在对元素A的影响上所占的比重。
第三步，层次单排序及一致性检验。层次的单排序，就是将判断矩阵A对应于最大特征值λmax的特征向量W，经归一化后求出同一层次相应因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权值W的过程。运用乘积方根法求权重系数，求各行的几何平均值：
bi=■，i=1，2，3…，n
再把bi（i=1，2，3…，n）进行归一化：Wi =bk/■bi；k=1，2，…，n。由于人们对复杂事件的各因素是主观判断，一般不可能直接保证判断矩阵就是一致正互反矩阵，因而存在误差。在允许误差范围内，判断矩阵可以接受。这一检验步骤为：首先，计算判断矩阵A的最大特征值λmax，假设：求出n阶判断矩阵A的归一化特征向量为W=[w1，w2，…wn]T ，将矩阵A的方程：AW=λmaxW，展开，得：λmax=■■■。计算出A的一致性指标：CI=■，然后，查找对应的平均随机一致性指标RI。最后，计算一致性比例：CR=■。当CR
三、实例分析
以G市某房地产投资项目L为实例进行投资风险的分析与评价。L房地产项目是商住类型项目，所在城市自然和人文社会环境稳定，资源充足。该地区房产投资优惠政策多，有比较宽松的投资环境。城市化人口每年递增，经济处于高速增长状态，有购买力的人群相对比较大。项目所在地周边配套设施齐备，交通便利，绿化措施良好，居住环境优良。L房地产项目是由K公司开发，该公司资金雄厚，从事房地产多年。具有比较强的管理和技术能力。根据项目的实际情况确定该项目的总目标A（A为房地产投资项目风险），然后划分准则层，本文由于篇幅所限，只划分一个准则层B，B=（环境，政策，技术，市场，管理）。构造判断矩阵A=（aij）
A=■计算权重系数bi=■得B=[1.715，3.159，0.315，0.995，0.579]T
归一化处理求出A的特征向量为：W= [0.253，0.467，0.0465，0.147，0.085]T；
AW=■[0.253，0.467，0.0465，0.147，0.085]T=■
由λmax==■■■得λmax=5.243；由CI=■得CI=0.0608；查表得n=5时R.I.=1.1185，则CR=■，C.R.=0.0544
0.253，W2=0.467，W3=0.0465，W4=0.147，W5=0.085可作为相应评价指标体系的权重系数。从中我们可看出政策风险权重系数最大。因此，L房地产投资项目中，政策风险是最重要的风险因素。
四、结论
本文从房地产开发投资方的角度出发，按照风险管理的基本原则，对房地产开发项目的投资风险进行了分析和评价研究。首先，针对房地产特点，利用文献调查法对关于房地产开发项目投资风险的书籍和大量期刊进行了比较全面的风险影响因素分析，将房地产开发项目的风险划分为五类风险，再运用AHP法构建递阶层次结构模型，对这些因素进行比较分析，建立房地产投资项目风险因素指标评价体系。进而对这些风险进行量化分析，得出分析评价结论。AHP法在房地产投资项目风险评价的运用已经比较成熟，但也存在孤立地分析因素，关联度较低等不足之处。对于高阶复杂的判断矩阵A其准确性也较差。针对这种现状，我们还要深入研究，不断完善AHP法在房地产项目风险分析与评价的运用。
参 考 文 献
[1]谢英亮，彭东生，徐华巍．系统动力学在建设项目财务评价中的应用[M]．北京：冶金工业出版社，2010
[2]郭亚军．综合评价理论、方法及应用[M]．北京：科学出版社，2005
[3]朱亚兵，兰峰．房地产开放经营与管理[M]．上海：立信会出版社，2007
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1项目风险评价指标体系
假设各项目对立项风险已进行充分论证，且其差异可忽略．将航天项目风险因素分为技术风险、管理风险、人力风险、经济风险及环境风险［9］．评价指标如图1所示．技术风险是由研制过程中的不确定性引起的风险，贯穿项目全过程，主要表现在其设计方法、工艺水平、技术能力、设备及检测等环节．管理风险是由于项目管理者的素质、组织结构及团队成员素质等其他不确定性因素引起的影响．人力风险是由于成员能力、责任心及伤亡风险等因素造成的影响．由于其他风险的产生都与人力因素的影响有关系，因此在项目管理与评价过程中人力因素是一个重要影响因子．经济风险是因国内外经济形势变化、通货膨胀及资金不到位等因素的不确定性所引起的项目风险损失．环境风险主要表现为政治形势变化、国际关系不稳定以及重大自然灾害和国家法律的变化等因素带来的影响．
2项目风险评价方法
为较全面地测度项目风险，采用主客观相结合的方法对项目风险进行分析．利用PCA法去除冗余信息后，采用熵权TOPSIS法对项目风险不确定性进行处理，由AHP求得权重向量，综合评价后得到项目的风险排序．
2．1主成分分析法（PCA）设有m个待评对象，n个评价指标，得到矩阵Pm×n．由于Pm×n中部分信息以区间数形式呈现，采用取均值的方法对其进行处理，得矩阵Am×n．利用PCA对指标进行筛选。
2．2熵权TOPSIS法为解决低层次多因素确定存在的主观性，采用熵权TOPSIS对最底层各方案的指标值进行分析处理．首先对指标进行规范化处理，得到规范化矩阵M，处理方法如下。
2．3层次分析法（AHP）利用AHP确定指标权重．由于各准则层在目标衡量中所占比重不同，对专家评价得到的判断矩阵K中的元素采用两两比较法，用数字1～9及其倒数作为标度来定义判断矩阵［1］．通过计算得判断矩阵的一致性指标CI．对象数n所对应的平均随机一致性指标见表1［1］．由表1查找其一致性指标RI．从而可得其一致性比例CR＝CI／RI．当CR＜0．10时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，否则需对判断矩阵作适当修正。最终得到各方案，特别是最底层中各方案对目标的排序权重，从中选择方案．计算各层指标对项目总目标的合成权重，并对各备选方案排序．
2．4项目风险综合评价及流程将评价对象的指标划分为不同层次，利用多层次评价模型来评价．而多层次评价模型是在单层次评价模型基础上得到的．单层次评价的结果即各评价对象与理想解的相对贴近度，构成上一层次的评价矩阵C，此时考虑各因素的权重，则其评价结果为B＝ω×C，则评价值越小，方案越优．其流程图如图2所示．
3算例分析
现有航天项目A，B，C，D，E，需从中选择风险较小的项目实施，针对技术风险、管理风险、人力风险、经济风险、环境风险5个方面进行评价．文中指标u11，u12，u15，u21，u31，u32，u53数据参考文献［10］，其余数据由计算机模拟得到，评价矩阵如下所示。
4结束语
建筑企业的财务活动相对于其他的企业来说相对复杂，为了避免建筑企业财务风险给企业带来的财务损失。建筑企业财务风险的成因主要有以下几个方面：我国目前的大多数建筑企业都处于低利润的生存状态，建筑企业的成本费用较高，利润空间较小；大多数建筑企业没有充足的自由资金来维持生产经营，主要靠负债经营，高额的负债必将导致高额的利息费用，给建筑企业带来一定的财务风险；建筑企业自身的投资大、工期长、流动性较弱等特点，导致建筑企业的固定资产周转速度较慢，资产的利用率下降；建筑企业除了维持最基本的能够正常生产经营以外，还要谋求更快、更强的发展，提升企业的价值，扩展自身的成长空间，所以，足够的成长空间将是衡量一个企业发展潜力的重要指标。作为建筑企业，无论是从偿债能力，还是从资金的使用效益上来看，经营现金流动性的好坏直接影响着建筑企业财务情况。
经过对建筑企业的财务风险成因的分析后，本文以陕西省某家建筑企业为例进行说明。该建筑企业是陕西省唯一具有房屋建筑工程施工总承包特级资质、并享有对外经济技术合作与进出口业务经营权的建筑业集团企业。近几十年来，集团以陕西经济建设为主战场，特别是近年来，生产经营规模迅速攀升，企业综合实力显著增强。本文以该建筑企业为例设计企业财务风险水平，构建财务风险评价指标体系，利用模糊层次分析法来对该建筑企业存在的财务风险进行评价，寻找影响该企业的财务风险的关键因素，评价财务风险关键性因素，最终为同类企业在整个财务活动中有效防范财务风险提供参考建议。
二、建筑企业财务风险评价指标体系构建
建筑企业的财务状况受多方面因素综合决定，对其面临的财务风险分析也应多方面进行。根据建筑企业自身特点，本文对建筑企业财务风险评价指标体系的分层如下：目标层为建筑企业的综合财务风险；准则层面；盈利能力、偿债能力、资金管理能力、成长能力及现金能力五项。指标层包含反映企业财务风险的各项指标。据此可以归纳影响企业财务风险的各项指标，作为建筑企业财务风险评价的依据。如表1：
三、模糊层次分析法的思路及实证分析
第一，根据评价指标体系构建模糊判断矩阵。根据已建立层次分析结构模型，就可确定上下层次之间的隶属关系，然后再根据层次分析结构模型和专家判断信息，构造各层次元素的模糊判断矩阵。本文采用一个因素比另一个因素的重要程度来定量表示因素间的两两比较判断，从而得到模糊判断矩阵。采用0.1到0.9九个标度给予数量标度，也即是随着0.1到0.9数字的增大，两个因素相对于某准则层的重要程度也会随之逐渐增大，从而使任意两个因素对于某准则的相对重要程度得到定量描述，
根据0.1到0.9的九个标度的数字标度，将因素a1， a2，…， an相互进行两两比较，则得到模糊判断矩阵A=a11 a12 ... a1na21 a22 ... a2n... ... ... ... an1 a22 ... a2n
在矩阵A=（aij）n×n中，aij+aji=1， 矩阵A是模糊互补判断矩阵。
对于该建筑企业，其目标层A（建筑企业的财务风险评价）邀请专家依据表2的九个标度的打分方法，对指标两两进行比较，最终的得到了模糊互补判断阵A=0.5，0.3，0.8，0.4，0.60.7，0.5，0.6，0.7，0.30.2，0.4，0.5，0.4，0.40.6，0.3，0.6，0.5，0.70.4，0.7，0.6，0.3，0.5
第二，设定权重向量。根据模糊互补判断矩阵A=（aij）n×n，对矩阵A按行求和ri=aik，i=1，2，3...n，作如下数学变换rii=+0.5，得到模糊一致性矩阵R=（rij）n×n，。则由矩阵R采用行和归一化求得的排序向量W=（W1，W2，Wn）T，满足，（i=1，2，...，n）
根据上述过程求得该模糊判断矩阵准则层B对于目标层A的权重向量W。
w=（0.205，0.215，017，0.21，0.2）T
第三，确定特征矩阵。根据矩阵A的权重向量W=（W1，W2，Wn）T，其中wi=1，wi?叟0 （i=1，2，…， n）。令wij=，（?坌i，j=1，2，3...，n）得到n阶矩阵W*=（Wij）m×n为判断矩阵A的特征矩阵。
该建筑企业的财务风险评价指标的特征矩阵为W* 0.5，0.488，0.547，0.494，0.5060.512，0.5，0.588，0.506，0.5180.453，0.442，0.5，0.447，0.4590.506，0.494，0.553，0.5，0.5120.494，0.482，0.541，0.447，0.5
第四，模糊互补判断矩阵的一致性检验。对于上述模糊互补判断矩阵的权重设定不一定合理，因此有必要对该矩阵进行一致性检验。本文选择用模糊判断矩阵与其特征矩阵的相容性检验其一致性原则。相容性指标为I（A，B）=aij+bij-1，假设决策者的态度α，当相容性指标I（A，W）≤α时，认为判断矩阵是满意一致性的。
对该建筑企业的模糊互补判断矩阵A与特征矩阵通过公式I（A，B）=aij+bij-1作一致性检验。经检验得到I（A，W*）=0.091＜0.1，这就证明模糊判断矩阵A的权重向量的设定是合理的。
重复上述过程，求得指标层C层各指标对于A层的权重向量。
对于因素C11、C12、C13，其模糊互补判断矩阵为C1： 0.5，0.6，0.40.4，0.5，0.70.6，0.3，0.5
A与特征矩阵通过公式I（A，B）=aij+bij-1
得到其权重向量W1=（0.33 0.35 0.32）
对于因素C21、C22、C23，其模糊互补判断矩阵为C2：
