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內容簡介

　　在大型工程項目日益增多與大型工程項目廣泛采用項目融資的雙重背景下，進行融資風險評價研究，勢在必行。本書提出對融資風險”先分擔（解決針對性）后評價（解決準確性）”的核心思路，并基于這一核心思路，形成以”融資風險階段劃分（實現(xiàn)動態(tài)性）→融資風險識別（形成當前階段的總融資風險體系）→融資風險分擔（參與方個體獲得當前階段應該承擔的融資風險因素）→融資風險評價（參與方個體得出當前階段應該承擔的融資風險狀況）”為核心內容的專門針對參與方個體的融資風險動態(tài)評價體系。在理論方法上依次為采用了：基于不完全契約理論的動態(tài)性、粗糙集理論與自組織影射神經(jīng)網(wǎng)絡相集成的融資風險識別方法、灰色關聯(lián)度分析與優(yōu)劣解距離法相結合的融資風險初次分擔方法、基于隨機合作博弈理論的風險分擔比例決策模型以及支持向量機與遺傳算法相集成的融資風險評價方法。以青島膠州灣海底隧道為案例的實證分析表明，該評價體系是科學合理的，該書的研究成果能為提升參與方個體融資風險評價的科學性和合理性提供理論支持。

作者簡介

　　趙輝，男，1978年4月生，副教授，工程管案例理專業(yè)博士，工商管理學科博士后，英國拉夫堡大案例學訪問學者，碩士研究生導師?，F(xiàn)任青島理工大學案例管理工程學院副院長兼臨沂校區(qū)管理工程系主任，案例青島理工大學重點學科（管理科學與工程）學科帶案例頭人。主要從事項目投融資方面的研究。案例主持完成了國家自然科學基金面上項目、山東案例省自然科學基金項目、山東省高等學校人文社科基案例金項目以及青島社科基金項目等課題10余項。出案例版學術專著3部，以第一作者發(fā)表學術論文50余案例篇。案例先后獲得青島理工大學“優(yōu)秀研究生導師”案例（2015年），“十大優(yōu)秀教師提名”（2016年），案例“十大師德標兵”（201 7年）以及“教書育人楷?！卑咐?019年）等榮譽。案例

圖書目錄

第l章緒論
1.1 研究背景
1.2 研究意義
1.3 國內外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)分析
1.3.1 工程項目融資風險分擔現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)分析
1.3.2 工程項目融資風險評價現(xiàn)狀及趨勢
1.3.3 發(fā)展動態(tài)
1.4 研究內容
1.4.1 研究內容
1.4.2 研究目標
1.4.3 擬解決的關鍵科學問題
1.5 研究方法
1.5.1 研究方法
1.5.2 技術路線
1.5.3 關鍵技術
1.6 本書的特色與創(chuàng)新之處
第2章大型工程項目融資風險階段劃分
2.1 大型工程項目的融資概況
2.1.1 大型工程項目融資的主要理論
2.1.2 大型項目融資風險管理國內外研究現(xiàn)狀
2.1.3 大型工程項目的融資結構
2.1.4 大型工程項目的融資模式
2.1.5 大型工程項目的融資特點
2.1.8 大型工程項目的融資風險來源
2.2 不完全契約理論基本概述
2.2.1 不完全契約理論的發(fā)展
2.2.2 基于PRT。的不完全契約理論應用研究
2.2.3 不完全契約理論的基本思想
2.2.4 關于契約不完全的后果問題
2.2.5 關于不完全契約的治理問題
2.2.6 不完全契約理論的主要缺陷
2.2.7 對早期不完全契約理論的修正
2.2.8 不完全契約理論在契約理論中的地位
2.2.9 不完全契約理論的應用
2.2.10 不完全契約理論的內核以及分析范式
2.2.11 不完全契約理論模型構建
2.3 大型工程項目融資風險階段劃分
第3章大型工程項目融資風險識別
3.1 風險識別方法的確定
3.1.1 項目融資風險識別研究現(xiàn)狀
3.1.2 風險識別方法的遴選
3.1.3 項目融資風險識別方法的確定
3.2 粗糙集理論
3.2.1 粗糙集理論的背景
3.2.2 粗糙集理論的研究現(xiàn)狀
3.2.3 粗糙集理論的基本概念和公式
3.2.4 基于遺傳算法的屬性相對約簡
3.2.5 基于離散粒子群算法的屬性約簡
3.2.6 粒子群算法的應用
3.2.7 粗糙集理論的應用
3.2.8 粗糙集理論的前景
3.3 自組織特征映射網(wǎng)絡
3.3.1 自組織特征映射網(wǎng)絡的基本概念
3.3.2 SOM算法的基本理論
3.3.3 SOM網(wǎng)絡諺『主要應用
3.3.4 S6FM神經(jīng)網(wǎng)絡的展望
第4章大型工程項目融資風險分擔
4.1 融資風險的初次分擔
4.1.1 灰色關聯(lián)度分析(Grey Relational Analysis，GRA)
4.1.2 融資風險初次分擔的模型構建
4.2 融資風險共擔比例的確定
4.2.1 隨機合作博弈理論(Stochastic Cooperative Game Model SCGM
4.2.2 基于隨機合作博弈的風險共擔比例
第5章大型工程項目融資風險評價
5.1 支持向量機
5.1.1 支持向量機(SVM)基本概述
5.1.2 支持向量機的改進算法
5.1.3 SVM應用
5.1.4 需要解決的問題和進一步的研究方向
5.2 遺傳算法
5.2.1 遺傳算法(GA)基本概述
5.2.2 遺傳算法的實現(xiàn)方法
5.2.3 遺傳算法的特點
5.2.4 遺傳算法的收斂性分析
5.2.5 遺傳算法的應用
5.2.6 遺傳算法的未來研究方向
5.3 基于GA優(yōu)化的SVM模型
第6章大型工程項目融資風險動態(tài)評價體系實證研究
6.1 融資風險金分擔
6.2 融資風險評價
參考文獻