工程量清单计价模式下的投标报价决策研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 1 绪论 | 第13-24页 |
| ·研究背景 | 第13-14页 |
| ·工程量清单计价综述 | 第14-18页 |
| ·国外工程量清单计价的典型模式 | 第14-16页 |
| ·国内工程量清单计价的基本状况 | 第16-17页 |
| ·国内外工程量清单计价的区别 | 第17-18页 |
| ·投标报价决策研究综述 | 第18-22页 |
| ·投标决策研究 | 第18-20页 |
| ·报价决策研究 | 第20-22页 |
| ·本文的研究内容与基本结构 | 第22-24页 |
| ·研究内容 | 第22-23页 |
| ·论文的基本结构 | 第23-24页 |
| 2 工程量清单计价下投标报价的构成要素分析 | 第24-49页 |
| ·工程量清单计价下投标报价的形成机理 | 第24-30页 |
| ·工量清单计价费用的构成分析 | 第24-26页 |
| ·工程量清单计价下投标报价的形成过程 | 第26-30页 |
| ·投标报价水平的影响因素 | 第30-33页 |
| ·投标报价产生差异的原因 | 第30-31页 |
| ·最终报价水平的决定因素 | 第31-32页 |
| ·标高金概念的引入 | 第32-33页 |
| ·工程成本的特性分析 | 第33-41页 |
| ·工程成本的基本理论 | 第33-35页 |
| ·工程成本的结构 | 第35-36页 |
| ·工程成本的影响因素 | 第36-41页 |
| ·投标报价风险分析 | 第41-47页 |
| ·工程项目风险的来源 | 第41-42页 |
| ·施工承包方的风险 | 第42-44页 |
| ·工程量清单计价模式下投标报价风险因素 | 第44-45页 |
| ·国内目前合同体系下清单计价的潜在风险 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 3 提高投标报价竞争力的基础工作研究 | 第49-68页 |
| ·企业定额体系的构建 | 第49-57页 |
| ·工程量清单计价下企业定额的定位 | 第49-50页 |
| ·企业定额与现行定额的比较 | 第50-53页 |
| ·企业定额的基本结构设计 | 第53-54页 |
| ·企业定额编制方法的选择 | 第54-57页 |
| ·定额换算法在企业定额指标编制中的应用 | 第57-62页 |
| ·现行计价定额指标构成分析 | 第57-58页 |
| ·人工消耗指标的确定 | 第58-60页 |
| ·材料消耗指标的确定 | 第60-61页 |
| ·施工机械台班消耗指标的确定 | 第61-62页 |
| ·企业定额费用指标的编制 | 第62页 |
| ·施工企业投标管理信息化建设 | 第62-67页 |
| ·施工企业信息化建设现状 | 第62-64页 |
| ·施工企业投标信息的来源 | 第64-65页 |
| ·工程成本数据库建设 | 第65-66页 |
| ·施工企业价格信息库建设 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 4 适于工程量清单计价的投标报价决策方法研究 | 第68-89页 |
| ·投标报价决策过程 | 第68-69页 |
| ·投标决策 | 第68页 |
| ·报价决策 | 第68-69页 |
| ·投标报价中成本控制区间的确定 | 第69-73页 |
| ·确定成本控制区间的意义 | 第69-70页 |
| ·成本控制上限 | 第70-71页 |
| ·成本控制下限 | 第71-73页 |
| ·改进的SWOT分析法运用于投标态势分析 | 第73-81页 |
| ·SWOT分析原理 | 第73-74页 |
| ·投标竞争SWOT分析的关键因素 | 第74-76页 |
| ·运用模糊综合评价法构建SWOT分析模型 | 第76-79页 |
| ·基于SWOT的投标态势综合分析 | 第79页 |
| ·SWOT分析模型应用实例 | 第79-81页 |
| ·投标报价策略与技巧的运用 | 第81-87页 |
| ·投标报价策略的选择 | 第81-82页 |
| ·投标报价技巧的运用 | 第82-85页 |
| ·不平衡报价的定量模型 | 第85-87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 5 RBF神经网络在标高率决策中的应用 | 第89-113页 |
| ·人工神经网络概述 | 第89-92页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第89-90页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第90-92页 |
| ·RBF神经网络原理 | 第92-99页 |
| ·RBF神经网络基本结构 | 第92-94页 |
| ·RBF神经网络的学习算法 | 第94-97页 |
| ·RBF神经网络的逼近性质 | 第97页 |
| ·RBF神经网络的训练过程 | 第97-98页 |
| ·RBF神经网络的实现 | 第98-99页 |
| ·标高率决策模型的建立 | 第99-105页 |
| ·RBF神经网络应用于标高率决策的优越性 | 第99-100页 |
| ·标高率影响因素的识别 | 第100-101页 |
| ·标高率影响因素分析 | 第101-103页 |
| ·决策指标体系的建立 | 第103-104页 |
| ·RBF神经网络模型的构建 | 第104-105页 |
| ·标高率决策模型的应用 | 第105-111页 |
| ·训练样本的选取 | 第105页 |
| ·模型的创建与训练 | 第105-111页 |
| ·模型应用注意事项 | 第111页 |
| ·本章小结 | 第111-113页 |
| 结论 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-121页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第121-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
