| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 政府投资项目的管理模式 | 第11-14页 |
| 1.2.2 多项目的管理 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容、方法及技术路线 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第16-17页 |
| 2 政府投资项目管理及多项目管理相关理论综述 | 第17-31页 |
| 2.1 政府投资工程项目管理相关理论 | 第17-26页 |
| 2.1.1 政府投资工程项目的概念、作用及范围 | 第17-18页 |
| 2.1.2 传统政府投资项目管理模式及优劣分析 | 第18-22页 |
| 2.1.3 现有政府投资项目管理模式及存在的问题 | 第22-26页 |
| 2.2 多项目管理理论 | 第26-30页 |
| 2.2.1 多项目管理的概念和分类 | 第26-28页 |
| 2.2.2 多项目管理的实施要点 | 第28-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 政府投资多项目组合管理模式的构建 | 第31-42页 |
| 3.1 政府投资多项目组合管理模式的概念 | 第31页 |
| 3.2 政府投资多项目组合管理的整体框架 | 第31-33页 |
| 3.2.1 层次划分 | 第31-32页 |
| 3.2.2 组织表现形式 | 第32-33页 |
| 3.3 政府投资多项目组合管理的组织机构设定 | 第33-41页 |
| 3.3.1 构建组织机构的关键要素 | 第33-34页 |
| 3.3.2 基于PMO的组织结构设计 | 第34-36页 |
| 3.3.3 基于PMO的组织结构具体内容 | 第36-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 政府投资多项目组合管理模式的运行 | 第42-54页 |
| 4.1 政府投资多项目全过程管理的流程设计 | 第42-48页 |
| 4.1.1 设计的主要原则 | 第42-43页 |
| 4.1.2 全过程管理介入点分析 | 第43页 |
| 4.1.3 全过程项目管理流程 | 第43-46页 |
| 4.1.4 重点实施阶段项目管理流程 | 第46-48页 |
| 4.2 政府投资多项目组合管理的信息平台设计 | 第48-52页 |
| 4.2.1 总体设计思路 | 第48页 |
| 4.2.2 基于ERP的信息管理系统的构建 | 第48-49页 |
| 4.2.3 系统平台的功能模块设计 | 第49-50页 |
| 4.2.4 系统平台建设的主要阶段 | 第50-51页 |
| 4.2.5 系统的主要特点 | 第51-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-54页 |
| 5 政府投资多项目组合管理的综合评价研究 | 第54-74页 |
| 5.1 政府投资多项目组合管理综合评价指标建立和模型选择 | 第54-57页 |
| 5.1.1 建立指标的基本原则 | 第54页 |
| 5.1.2 评价指标体系的建立 | 第54-56页 |
| 5.1.3 评价模型的选择 | 第56-57页 |
| 5.2 基于灰色综合评价的模型设计与模拟 | 第57-69页 |
| 5.2.1 指标权重的确定方法研究 | 第57页 |
| 5.2.2 基于AHP-熵值法确定指标权重的具体步骤 | 第57-60页 |
| 5.2.3 利用灰色综合评价法进行评价的具体步骤 | 第60-62页 |
| 5.2.4 数据模拟分析 | 第62-69页 |
| 5.3 基于BP神经网络的综合评价模型设计与模拟 | 第69-71页 |
| 5.3.1 BP神经网络模型介绍 | 第69-70页 |
| 5.3.2 基于BP神经网络的综合评价模型设计 | 第70页 |
| 5.3.3 基于BP神经网络的综合评价模拟 | 第70-71页 |
| 5.4 针对评价结果给出具体的改善措施 | 第71-73页 |
| 5.4.1 完善政府投资多项投资决策制度的建设 | 第71-72页 |
| 5.4.2 努力推行政府投资采购制度的建立 | 第72页 |
| 5.4.3 加强对政府投资项目财政的跟踪审计制度 | 第72页 |
| 5.4.4 全面推荐政府投资项目的信息化管理进程 | 第72-73页 |
| 5.4.5 加快政府投资项目市场化、社会化进程 | 第73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 附录A 专家评分表 | 第78-79页 |
| 附录B AHP法确定的指标权重表 | 第79-80页 |
| 附录C 熵值法确定的指标权重表 | 第80-81页 |
| 附录D BP神经网络训练的原始数据表 | 第81-82页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |