异常天气环境下工程项目物资采购风险预防和控制研究.docx

分类号 单位代码 10618
密级公开学号 2150910014

专业硕士学位论文
异常天气环境下工程项目物资采购风险预防和控制研究
研究生姓名: 刘爽
导师姓名及职称: 许茂增教授
申请专业学位类别工程硕士学位授予单位重庆交通大学
论文提交日期 2018 年 4 月 2 日
专业领域名称物流工程论文答辩日期 2018 年 5 月27日
2018 年 6 月 6日
Study on risk prevention and control of project material procurement under abnormal weather conditions
A Dissertation Submitted for the Degree of Master
Candidate:Liu Shuang
Supervisor:Prof. Xu Mao Zeng
Chongqing Jiaotong University, Chongqing, China
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学位论文作者签名: 指导教师签名:
日期: 年月日日期: 年月日
摘要
工程项目中非灾害性异常天气造成的风险往往因为难以准确预测而比较容易被忽视,但是其对工程项目造成的影响往往是持续而不容小觑的。相比灾害性天气,后者具有不可预见、不可避免、不可克服的性质,虽然造成的灾害比较直接且更严重,但是灾害性风险属于不可抗力,可以通过合同和相应法律法规规避其风险,并且可以获得相应的工期补偿,而非灾害性异常天气带来的损失只能由施工方自行承担。非灾害性异常天气风险对于工程项目的施工造成的影响,使得最初的施工组织设计有所改变,相应的建筑物资的需求量也会随之改变,不考虑异常天气风险进行盲目采购将会造成不必要的成本。现有天气预报只能够预测近一周的天气情况,但是工程项目物资采购一般需要提前拟定采购计划,不能根据天气预报来规避采购中的异常天气风险。本文通过对历史天气数据的分析,建立天气预测模型,实现了比较准确的天气预测,在此基础上提出了风险管控措施,一定程度上有效控制了采购中的异常天气风险。
首先,通过对国内外文献的研究,分析了对于采购中异常天气风险的预防和控制的理论意义和实际应用价值,证实了本文的可行性及创新性,为采购中异常天气的预防与控制提供相关理论基础。
其次,通过对1981-2015年的日最高气温数据的分析,建立了三角函数模型,用Eviews软件进行参数估计,模型对于历史数据的拟合效果非常好,将模型用于2016年的高温天气预测,用蒙特卡罗法拟合残差分布,对预测结果进行修正,实现了一个区间的平均日最高温度的预测,效果理想。通过对1981-2015年降雨情况的统计,得出每月连续三天及以上降雨天数,引入连阴雨指数量化影响程度,构建K阶自回归模型,对2016年12个月的连阴雨强度进行预测,效果理想。
最后,通过分析工程项目中的施工过程,识别了受异常天气风险影响的工序,分析了各工序受天气风险影响程度。明确了采购中异常天气风险管理组织,提出了异常天气风险管控流程。通过对物资计划管理流程的分析,识别出流程中异常天气风险控制的关键点,重新设计了物资计划管理流程以达到控制采购中异常天气风险的目的。通过案例分析证明了基于天气预测的采购中异常天气风险的管控的有效性。
关键词:工程物资,采购管理,风险管理,天气预测
ABSTRAC