I. Giới thiệu đề tài
Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc xây dựng mô hình đánh giá rủi ro và định lượng vượt chi phí cho các dự án kết cấu thép phức tạp. Nghiên cứu nhằm giải quyết các thách thức trong quản lý chi phí và rủi ro của các dự án lớn, đặc biệt trong bối cảnh thị trường kết cấu thép tại Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ. Dự án kết cấu thép phức tạp thường đối mặt với các vấn đề như biến động giá nguyên vật liệu, yêu cầu kỹ thuật cao, và thời gian thi công kéo dài. Nghiên cứu này đề xuất một mô hình dựa trên Fault Tree Analysis (FTA) và Bayesian Belief Networks (BBNs) để dự đoán xác suất vượt chi phí, giúp các nhà thầu quản lý rủi ro hiệu quả hơn.
1.1 Cơ sở hình thành đề tài
Thị trường kết cấu thép tại Việt Nam đang phát triển nhanh chóng, với dự đoán đạt giá trị 2,82 tỷ USD vào năm 2024. Tuy nhiên, các dự án kết cấu thép phức tạp thường gặp phải nhiều rủi ro về chi phí và tiến độ. Ví dụ, dự án Metro TP.HCM đã thất bại về mặt chi phí và tiến độ do nhiều nguyên nhân. Nghiên cứu này nhằm xây dựng mô hình đánh giá rủi ro để giúp các nhà thầu xác định và quản lý các yếu tố rủi ro trong giai đoạn mua sắm và triển khai dự án. Mô hình này sẽ cung cấp thông tin quan trọng để đưa ra quyết định chính xác, giảm thiểu chi phí vượt mức và đảm bảo thành công của dự án.
1.2 Những điểm mới của đề tài
Nghiên cứu này tập trung vào các dự án kết cấu thép phức tạp với thời gian thực hiện dài, nơi các công ty Việt Nam đóng vai trò là nhà thầu chính. Điểm mới của nghiên cứu là việc kết hợp Fault Tree Analysis (FTA) và Bayesian Belief Networks (BBNs) để đánh giá rủi ro và dự đoán xác suất vượt chi phí. Phương pháp này giúp phân tích các nguyên nhân gốc rễ của rủi ro và mối quan hệ giữa chúng, từ đó cung cấp một công cụ quản lý rủi ro hiệu quả cho các nhà thầu. Nghiên cứu cũng áp dụng mô hình vào các dự án thực tế để kiểm chứng tính hiệu quả.
II. Tổng quan nghiên cứu
Nghiên cứu này tổng quan các khái niệm và phương pháp liên quan đến đánh giá rủi ro dự án và quản lý chi phí dự án. Các phương pháp truyền thống thường tập trung vào đánh giá vi mô và không hiệu quả với các dự án kết cấu thép phức tạp. Nghiên cứu đề xuất sử dụng Fault Tree Analysis (FTA) để xác định các yếu tố rủi ro và Bayesian Belief Networks (BBNs) để dự đoán xác suất vượt chi phí. Phương pháp này giúp phân tích các nguyên nhân gốc rễ và mối quan hệ giữa chúng, từ đó cung cấp một công cụ quản lý rủi ro hiệu quả.
2.1 Các khái niệm và định nghĩa
Nghiên cứu định nghĩa rủi ro là sự không chắc chắn có thể ảnh hưởng đến mục tiêu của dự án. Dự án kết cấu thép phức tạp là các dự án lớn với yêu cầu kỹ thuật cao và thời gian thi công dài. Fault Tree Analysis (FTA) là phương pháp phân tích nguyên nhân gốc rễ của rủi ro, trong khi Bayesian Belief Networks (BBNs) là mô hình xác suất để dự đoán kết quả dựa trên các yếu tố đầu vào. Nghiên cứu cũng xác định các giả thiết cơ bản trong quá trình phân tích rủi ro.
2.2 Tổng quan các nghiên cứu trước
Các nghiên cứu trước đã sử dụng FTA và BBNs để đánh giá rủi ro trong các lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên, việc áp dụng các phương pháp này vào dự án kết cấu thép phức tạp còn hạn chế. Nghiên cứu này kế thừa và phát triển các phương pháp hiện có để tạo ra một mô hình đánh giá rủi ro hiệu quả hơn. Các nghiên cứu trước cũng chỉ ra rằng việc kết hợp FTA và BBNs có thể cải thiện độ chính xác của dự đoán rủi ro.
III. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp Fault Tree Analysis (FTA) để xác định các yếu tố rủi ro và Bayesian Belief Networks (BBNs) để dự đoán xác suất vượt chi phí. Quy trình nghiên cứu bao gồm ba bước chính: xây dựng FTA, chuyển đổi sang BBNs, và tính toán xác suất. Nghiên cứu cũng sử dụng dữ liệu từ các dự án thực tế để kiểm chứng tính hiệu quả của mô hình. Phương pháp này giúp phân tích các nguyên nhân gốc rễ của rủi ro và mối quan hệ giữa chúng, từ đó cung cấp một công cụ quản lý rủi ro hiệu quả.
3.1 Xây dựng mô hình FTA
Nghiên cứu sử dụng Fault Tree Analysis (FTA) để xác định các yếu tố rủi ro chính trong dự án kết cấu thép phức tạp. Phương pháp này giúp phân tích các nguyên nhân gốc rễ của rủi ro và xác định mối quan hệ giữa chúng. FTA được xây dựng dựa trên dữ liệu từ các dự án thực tế và các cuộc khảo sát với các chuyên gia trong ngành. Kết quả của FTA sẽ được chuyển đổi sang Bayesian Belief Networks (BBNs) để dự đoán xác suất vượt chi phí.
3.2 Chuyển đổi sang mô hình BBNs
Sau khi xây dựng FTA, nghiên cứu chuyển đổi mô hình này sang Bayesian Belief Networks (BBNs). BBNs là mô hình xác suất giúp dự đoán kết quả dựa trên các yếu tố đầu vào. Nghiên cứu sử dụng phần mềm chuyên dụng để tính toán xác suất và phân tích độ nhạy của các yếu tố rủi ro. Kết quả từ BBNs sẽ được sử dụng để dự đoán xác suất vượt chi phí và đưa ra các khuyến nghị quản lý rủi ro cho các nhà thầu.
IV. Kết quả và kiểm chứng
Nghiên cứu áp dụng mô hình vào hai dự án kết cấu thép phức tạp để kiểm chứng tính hiệu quả. Kết quả cho thấy mô hình có thể dự đoán chính xác xác suất vượt chi phí và xác định các yếu tố rủi ro chính. Phân tích độ nhạy cũng chỉ ra rằng các yếu tố như biến động giá nguyên vật liệu và thời gian thi công kéo dài có ảnh hưởng lớn đến chi phí dự án. Nghiên cứu kết luận rằng mô hình này là công cụ hữu ích để quản lý rủi ro trong các dự án kết cấu thép phức tạp.
4.1 Áp dụng mô hình vào dự án thực tế
Nghiên cứu áp dụng mô hình vào hai dự án kết cấu thép phức tạp để kiểm chứng tính hiệu quả. Kết quả cho thấy mô hình có thể dự đoán chính xác xác suất vượt chi phí và xác định các yếu tố rủi ro chính. Phân tích độ nhạy cũng chỉ ra rằng các yếu tố như biến động giá nguyên vật liệu và thời gian thi công kéo dài có ảnh hưởng lớn đến chi phí dự án. Nghiên cứu kết luận rằng mô hình này là công cụ hữu ích để quản lý rủi ro trong các dự án kết cấu thép phức tạp.
4.2 Phân tích độ nhạy
Phân tích độ nhạy được thực hiện để xác định các yếu tố rủi ro có ảnh hưởng lớn nhất đến chi phí dự án. Kết quả cho thấy các yếu tố như biến động giá nguyên vật liệu, thời gian thi công kéo dài, và yêu cầu kỹ thuật phức tạp có ảnh hưởng đáng kể đến chi phí dự án. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc quản lý tốt các yếu tố này có thể giảm thiểu đáng kể rủi ro vượt chi phí.
V. Kết luận và kiến nghị
Nghiên cứu kết luận rằng mô hình đánh giá rủi ro dựa trên Fault Tree Analysis (FTA) và Bayesian Belief Networks (BBNs) là công cụ hiệu quả để quản lý rủi ro trong các dự án kết cấu thép phức tạp. Mô hình này giúp dự đoán chính xác xác suất vượt chi phí và xác định các yếu tố rủi ro chính. Nghiên cứu cũng đề xuất các khuyến nghị để cải thiện quản lý rủi ro và chi phí trong các dự án tương lai.
5.1 Đóng góp của nghiên cứu
Nghiên cứu đóng góp vào việc phát triển mô hình đánh giá rủi ro hiệu quả cho các dự án kết cấu thép phức tạp. Mô hình này giúp các nhà thầu quản lý rủi ro và chi phí tốt hơn, từ đó đảm bảo thành công của dự án. Nghiên cứu cũng cung cấp các khuyến nghị thực tiễn để cải thiện quản lý rủi ro trong các dự án tương lai.
5.2 Hạn chế và hướng phát triển
Nghiên cứu cũng chỉ ra một số hạn chế, chẳng hạn như việc áp dụng mô hình vào các dự án với quy mô và đặc điểm khác nhau cần được kiểm chứng thêm. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc mở rộng phạm vi nghiên cứu và cải thiện độ chính xác của mô hình bằng cách tích hợp thêm các yếu tố rủi ro và dữ liệu thực tế.
