| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-21页 |
| 1.2.1 国外风险管理理论的发展 | 第16页 |
| 1.2.2 国内风险管理理论的发展 | 第16-17页 |
| 1.2.3 问题分析 | 第17-18页 |
| 1.2.4 分析方法的对比和选取 | 第18-19页 |
| 1.2.5 蒙特卡洛模拟算法在各类工程中的应用与发展 | 第19-21页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第21-26页 |
| 1.3.1 研究内容与组织结构 | 第21-23页 |
| 1.3.2 研究方法与技术路线 | 第23-26页 |
| 第二章 国际工程总承包项目投标不可预见费分析模型构建及风险因素的识别和分析 | 第26-46页 |
| 2.1 构建国际工程总承包项目投标不可预见费分析模型 | 第26-28页 |
| 2.1.1 国内目前常用的工程投标风险费用的确定方法 | 第26-27页 |
| 2.1.2 本文拟采用的投标风险费用的计算方法 | 第27-28页 |
| 2.2 国际及国内外针对工程投标风险因素的研究 | 第28-30页 |
| 2.3 国际工程总承包项目投标风险因素的识别 | 第30-35页 |
| 2.3.1 风险识别方法的选取 | 第30-31页 |
| 2.3.2 专家组的选定 | 第31-33页 |
| 2.3.3 本文研究项目的风险识别 | 第33-35页 |
| 2.4 国际工程总承包项目投标风险因素分析 | 第35-43页 |
| 2.4.1 业主因素 | 第35-38页 |
| 2.4.2 环境因素 | 第38-41页 |
| 2.4.3 承包商因素 | 第41-42页 |
| 2.4.4 项目因素 | 第42-43页 |
| 2.5 本章小结 | 第43-46页 |
| 第三章 基于网络层次分析法（ANP）的国际工程总承包项目投标风险评价 | 第46-76页 |
| 3.1 风险评价方法的研究和选择 | 第46-50页 |
| 3.1.1 主要的风险评价方法 | 第46-49页 |
| 3.1.2 各风险评价方法的优缺点和适用范围 | 第49-50页 |
| 3.1.3 风险评价方法的选择 | 第50页 |
| 3.2 网络分析法（ANP）的基本理论 | 第50-55页 |
| 3.2.1 ANP模型结构 | 第50-51页 |
| 3.2.2 ANP优势度 | 第51-52页 |
| 3.2.3 ANP判断矩阵标尺 | 第52页 |
| 3.2.4 ANP构造判断矩阵 | 第52-53页 |
| 3.2.5 ANP构造超级矩阵 | 第53-54页 |
| 3.2.6 ANP构造加权超级矩阵 | 第54页 |
| 3.2.7 ANP确定极限相对排序权重向量 | 第54-55页 |
| 3.2.8 ANP分析结果综合 | 第55页 |
| 3.3 基于ANP的国际工程总承包项目投标风险评价 | 第55-73页 |
| 3.3.1 建立国际工程总承包项目投标风险因素的ANP模型 | 第55-58页 |
| 3.3.2 基于ANP模型的国际工程总承包项目投标风险因素评价 | 第58-71页 |
| 3.3.3 国际工程总承包项目投标风险评价结果分析 | 第71-73页 |
| 3.4 小结 | 第73-76页 |
| 第四章 基于蒙特卡洛方法的国际工程总承包项目投标风险模型计算与分析 | 第76-112页 |
| 4.1 构建国际工程总承包项目投标风险分析模型 | 第76-77页 |
| 4.2 风险费率分析方法的选取及方法的介绍 | 第77-79页 |
| 4.2.1 风险费率研究方法的选取 | 第77页 |
| 4.2.2 蒙特卡洛法的基本理论和步骤 | 第77-79页 |
| 4.3 基于蒙特卡洛方法的风险费率分析的数据准备 | 第79-103页 |
| 4.3.1 确定风险费率（P）与风险变量间的函数关系及风险变量pi的独立性假定 | 第80页 |
| 4.3.2 概率分布类型的划分及常用的确定概率分布的方法 | 第80-82页 |
| 4.3.3 随机数的产生及在已知概率分布中的抽样 | 第82-83页 |
| 4.3.4 工程领域常用的概率分布及其随机数 | 第83-85页 |
| 4.3.5 对风险变量pi的帕累托分析 | 第85页 |
| 4.3.6 主要风险变量（p1~p5）概率分布的研究和确定 | 第85-96页 |
| 4.3.7 次要风险变量（p6~p13）概率分布的研究和确定 | 第96-103页 |
| 4.3.8 本文研究项目风险变量概率分布的汇总 | 第103页 |
| 4.4 基于蒙特卡洛方法的风险费率的模拟计算及有效性验证 | 第103-107页 |
| 4.4.1 CRYSTALBALL软件的模拟公式和数据输入 | 第103-105页 |
| 4.4.2 项目风险费率（P）的数值模拟结果 | 第105-106页 |
| 4.4.3 模拟结果有效性验证 | 第106-107页 |
| 4.5 风险费率（P）模拟结果分析和敏感性分析 | 第107-110页 |
| 4.5.1 风险费率（P）模拟结果分析 | 第107-108页 |
| 4.5.2 风险费率（P）模拟敏感性分析及风险应对 | 第108-110页 |
| 4.6 应用效果 | 第110页 |
| 4.7 本章小结 | 第110-112页 |
| 第五章 结论与展望 | 第112-116页 |
| 5.1 结论 | 第112-113页 |
| 5.2 不足 | 第113-114页 |
| 5.3 展望 | 第114-116页 |
| 参考文献 | 第116-120页 |
| 附录 | 第120-150页 |
| 附录 1：国际工程总承包项目投标风险因素的专家征询与结果 | 第120-128页 |
| 附录 2：国际工程总承包项目投标风险因素之间影响关系的专家征询与结果 | 第128-134页 |
| 附录 3：国际工程总承包项目投标风险二级指标两两比较矩阵的专家征询与结果 | 第134-138页 |
| 附录 4：国际工程总承包项目投标风险三级指标两两比较矩阵的专家征询与结果 | 第138-144页 |
| 附录 5：国际工程总承包项目投标风险变量概率分布专家征询与结果 | 第144-150页 |
| 致谢 | 第150-152页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第152-153页 |
