Luận văn thạc sĩ quản lý xây dựng kết hợp lssvm least squaressupport vector machine và de differential evolution để xây dựng mô hình dự báo chỉ số giá xây dựng công trình dân dụng tại tp hồ chí minh

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu quản lý xây dựng kết hợp lssvm least squaressupport vector machine và de differential evolution để, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện

• Tác giả: Nguyễn Văn Đô
• Người hướng dẫn: TS. Đinh Công Tịnh
• Trường học: Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Quản lý xây dựng
• Đề tài: Mô Hình Dự Báo Giá Xây Dựng Dân Dụng Tại TP Hồ Chí Minh Bằng LSSVM Và DE
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• ABSTRACT
• LỜI CAM ĐOAN
• DANH SÁCH HÌNH
• DANH SÁCH BẢNG BIỂU
• DANH SÁCH TỪ VIẾT TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG
• 1.1. XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
• 1.3. PHẠM VI VÀ ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU
• 1.4. ĐÓNG GÓP DỰ KIẾN CỦA NGHIÊN CỨU
• 2. CHƯƠNG 2: KHÁI NIỆM VÀ ĐỊNH NGHĨA
• 2.1. DỰ BÁO DỰA VÀO PHƯƠNG PHÁP LS-SVM VÀ DE
• 2.2. CHỈ SỐ GIÁ XÂY DỰNG
• 2.3. THU THẬP DỮ LIỆU SƠ CẤP BẰNG PHỎNG VẤN
• 2.4. SƠ LƯỢC CÁC NGHIÊN CỨU TƯƠNG TỰ ĐÃ ĐƯỢC CÔNG BỐ
• 2.4.1. Các nghiên cứu ở trên thế giới
• 2.4.2. Các nghiên cứu ở trong nước
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. QUI TRÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.2. KHẢO SÁT Ý KIẾN CHUYÊN GIA
• 3.2.1. Giới thiệu chung
• 3.2.2. Quy trình thực hiện
• 3.3. XỬ LÝ DỮ LIỆU
• 3.4. CÁC CÔNG CỤ NGHIÊN CỨU
• 3.4.1. XÂY DỰNG MÔ HÌNH LS-SVM
• 3.4.1.1. Bình phương cực tiểu (LS)
• 3.4.1.2. Máy hỗ trợ vector (SVM)
• 3.4.1.3. SVM cho bài toán phân lớp tuyến tính (SVMS)
• 3.4.1.4. Least squares support vector machines (LS-SVM)
• 3.4.2. Tiến hóa vi phân (DE)
• 4. CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH
• 4.1. XÁC ĐỊNH DỮ LIỆU ĐẦU VÀO CHO MÔ HÌNH
• 4.1.1. Tổng quan các yếu tố
• 4.1.2. Khảo sát ý kiến chuyên gia
• 4.1.3. Lựa chọn yếu tố
• 4.2. CÁC BƯỚC TRIỂN KHAI CỦA LEAST SQUARES SUPPORT VECTOR MACHINE TRONG MÔ HÌNH DỰ BÁO CHỈ SỐ GIÁ XÂY DỰNG
• 4.2.1. Đánh giá biến đầu vào sử dụng tương quan Pearson
• 4.2.2. Thiết lập các tham số điều chỉnh
• 4.2.3. Huấn luyện dữ liệu
• 4.2.4. Phương pháp tìm kiếm DE
• 4.2.5. Đánh giá sự phù hợp
• 4.2.6. Điều kiện dừng
• 4.2.7. Mô hình dự báo
• 4.3. THIẾT LẬP MÔ HÌNH, CHẠY VÀ KIỂM TRA ĐÁNH GIÁ LẠI MÔ HÌNH
• 4.3.1. Thiết lập thuật toán LS-SVM và DE
• 4.3.2. Thiết lập mô hình trên nền tảng phần mềm hỗ trợ Matlab R2013a
• 4.4. ĐỀ XUẤT CÁCH XÁC ĐỊNH CHỈ SỐ ΔI XDCT ĐỂ TÍNH TOÁN CHI PHÍ DỰ PHÒNG
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• LÝ LỊCH TRÍCH NGANG

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mô Hình Dự Báo Giá Xây Dựng Dân Dụng Tại TP Hồ Chí Minh

Mô hình dự báo giá xây dựng dân dụng tại TP Hồ Chí Minh là một công cụ quan trọng giúp các nhà quản lý dự án có thể dự đoán chính xác chi phí xây dựng trong tương lai. Việc áp dụng các phương pháp hiện đại như LSSVM và DE giúp cải thiện độ chính xác của dự báo, từ đó hỗ trợ các quyết định đầu tư và quản lý tài chính hiệu quả hơn.

1.1. Khái Niệm Về Mô Hình Dự Báo Giá Xây Dựng

Mô hình dự báo giá xây dựng là một hệ thống sử dụng dữ liệu quá khứ để dự đoán xu hướng giá trong tương lai. Các yếu tố như chi phí vật liệu, nhân công và các yếu tố kinh tế xã hội đều được xem xét trong mô hình này.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Dự Báo Giá Xây Dựng

Dự báo chính xác giá xây dựng giúp các nhà đầu tư và nhà thầu lập kế hoạch tài chính tốt hơn, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa lợi nhuận trong các dự án xây dựng.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Dự Báo Giá Xây Dựng Tại TP Hồ Chí Minh

Ngành xây dựng tại TP Hồ Chí Minh đang đối mặt với nhiều thách thức trong việc dự báo giá. Sự biến động của thị trường, giá nguyên vật liệu và các yếu tố kinh tế xã hội là những yếu tố chính ảnh hưởng đến độ chính xác của dự báo.

2.1. Những Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Giá Xây Dựng

Các yếu tố như lạm phát, biến động giá nguyên vật liệu và chính sách của nhà nước có thể gây ra sự thay đổi lớn trong giá xây dựng. Việc nắm bắt và phân tích các yếu tố này là rất quan trọng.

2.2. Khó Khăn Trong Việc Thu Thập Dữ Liệu

Việc thu thập dữ liệu chính xác và đầy đủ là một thách thức lớn. Nhiều thông tin không được công bố công khai, gây khó khăn cho việc xây dựng mô hình dự báo.

III. Phương Pháp Kết Hợp LSSVM Và DE Trong Dự Báo Giá Xây Dựng

Phương pháp kết hợp Least Squares Support Vector Machine (LSSVM) và Differential Evolution (DE) đã được chứng minh là hiệu quả trong việc dự báo giá xây dựng. LSSVM giúp phân tích dữ liệu, trong khi DE tối ưu hóa các tham số của mô hình.

3.1. Giới Thiệu Về LSSVM

LSSVM là một phương pháp học máy mạnh mẽ, cho phép phân loại và hồi quy dữ liệu. Phương pháp này giúp cải thiện độ chính xác của dự báo giá xây dựng.

3.2. Ứng Dụng DE Trong Tối Ưu Hóa Mô Hình

DE là một thuật toán tối ưu hóa hiệu quả, giúp tìm ra các tham số tối ưu cho mô hình LSSVM, từ đó nâng cao khả năng dự đoán.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Mô Hình Dự Báo Giá Xây Dựng

Mô hình dự báo giá xây dựng không chỉ giúp các nhà quản lý dự án mà còn hỗ trợ các nhà đầu tư trong việc ra quyết định. Kết quả từ mô hình có thể được sử dụng để lập kế hoạch tài chính và dự phòng chi phí.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Từ Mô Hình

Kết quả từ mô hình cho thấy sự chính xác cao trong việc dự đoán chỉ số giá xây dựng, giúp các nhà quản lý có cái nhìn rõ hơn về xu hướng giá trong tương lai.

4.2. Ứng Dụng Trong Quản Lý Dự Án

Mô hình dự báo có thể được áp dụng trong việc lập kế hoạch ngân sách và quản lý chi phí, từ đó giảm thiểu rủi ro tài chính cho các dự án xây dựng.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Mô Hình Dự Báo Giá Xây Dựng

Mô hình dự báo giá xây dựng bằng LSSVM và DE đã chứng minh được tính hiệu quả và tiềm năng ứng dụng trong thực tiễn. Tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và cải tiến mô hình để nâng cao độ chính xác và khả năng ứng dụng.

5.1. Đề Xuất Nghiên Cứu Tiếp Theo

Cần nghiên cứu thêm về các yếu tố mới ảnh hưởng đến giá xây dựng, cũng như cải tiến các phương pháp dự báo hiện tại để đáp ứng nhu cầu thực tiễn.

5.2. Tương Lai Của Ngành Xây Dựng Tại TP Hồ Chí Minh

Ngành xây dựng tại TP Hồ Chí Minh sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ, và việc áp dụng các mô hình dự báo hiện đại sẽ là chìa khóa để quản lý hiệu quả các dự án xây dựng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Ước tính và kiểm soát chi phí luôn là thách thức cốt lõi trong ngành xây dựng do các biến động kinh tế vĩ mô. Thực tế cho thấy, việc dự toán thiếu chính xác và biến động giá nguyên vật liệu có thể khiến các dự án bị trượt giá từ 10% đến 25%, dẫn đến suy giảm nghiêm trọng lợi nhuận của nhà thầu và gia tăng rủi ro cho chủ đầu tư. Tại thị trường Thành phố Hồ Chí Minh, chỉ số giá xây dựng công trình dân dụng đã ghi nhận những đợt biến động mạnh trong giai đoạn 2008–2014, tăng từ mốc chuẩn 100 điểm năm 2006 lên mức 216,92 điểm vào cuối năm 2011 và đạt 220,79 điểm trong năm 2013, tương đương mức tăng hơn 120%.

Nghiên cứu của học viên Nguyễn Văn Đô dưới sự hướng dẫn của Tiến sĩ Đinh Công Tịnh tại Trường Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh được thực hiện nhằm giải quyết bài toán dự báo biến động chỉ số giá xây dựng công trình dân dụng. Đề tài tập trung xây dựng một mô hình toán học lai ghép giữa phương pháp máy hỗ trợ vector bình phương tối thiểu (LS-SVM) và thuật toán tiến hóa vi phân (DE), dựa trên chuỗi dữ liệu kinh tế - xã hội trong quá khứ.

Phạm vi nghiên cứu bao quát địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh với chuỗi dữ liệu thống kê từ năm 2007 đến năm 2014. Ý nghĩa thực tiễn của công trình là cung cấp một công cụ định lượng hỗ trợ các nhà quản lý xây dựng lập kế hoạch vốn chuẩn xác, tối ưu hóa từ 5% đến 12% chi phí dự phòng trượt giá và nâng cao hiệu quả tài chính trong quản lý dự án.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu xây dựng trên nền tảng tích hợp giữa lý thuyết trí tuệ nhân tạo và kinh tế xây dựng. Về mặt máy học, mô hình áp dụng lý thuyết máy hỗ trợ vector bình phương tối thiểu (LS-SVM) do Suykens và Vandewalle phát triển, kết hợp hàm hạt nhân cơ sở xuyên tâm (Radial Basis Function - RBF Kernel) để xử lý các quan hệ phi tuyến phức tạp. Đi kèm với đó là thuật toán tiến hóa vi phân (Differential Evolution - DE) của Storn và Price nhằm tìm kiếm không gian siêu tham số tối ưu gồm hệ số điều chỉnh $\gamma$ và tham số băng thông hạt nhân $\sigma$.

Về mặt quản lý chi phí, nghiên cứu căn cứ theo khung pháp lý tại Thông tư 02/2011/TT-BXD của Bộ Xây dựng về hướng dẫn xác định chỉ số giá xây dựng. Ba khái niệm trung tâm bao gồm: Chỉ số giá xây dựng công trình dân dụng (CCI) phản ánh biến động giá theo thời gian với mốc gốc năm 2006 = 100%; hệ số tương quan Pearson đo lường mức độ phụ thuộc giữa các biến số vĩ mô; và chi phí dự phòng cho yếu tố trượt giá trong cơ cấu tổng mức đầu tư dự án.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp từ Cục Thống kê Thành phố Hồ Chí Minh, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Bộ Xây dựng và Sở Xây dựng Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2008–2014, với tập dữ liệu phân tích chi tiết gồm 39 quan sát theo tháng từ năm 2011 đến đầu năm 2014.

Quy trình chọn mẫu chuyên gia áp dụng phương pháp phi xác suất có chủ đích, khảo sát nhóm 5 chuyên gia đầu ngành sở hữu từ 6 đến 20 năm kinh nghiệm trong các lĩnh vực đấu thầu, dự toán và quản lý chi phí (QS). Thang đo Likert 5 mức độ (từ 1: Rất ít ảnh hưởng đến 5: Ảnh hưởng rất nhiều) được sử dụng để sàng lọc các biến đầu vào đạt ngưỡng điểm trung bình từ 3,0 trở lên.

Lý do lựa chọn phương pháp lai LS-SVM kết hợp DE là nhằm khắc phục nhược điểm thử - sai thủ công, giảm độ phức tạp tính toán khi chuyển bài toán quy hoạch toàn phương sang giải hệ phương trình tuyến tính, đồng thời tránh hiện tượng quá khớp (overfitting) trên tập dữ liệu mẫu kích thước vừa và nhỏ. Toàn bộ thuật toán được thiết lập và mô phỏng trên nền tảng phần mềm MATLAB R2013a kết hợp bảng tính MS Excel.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Thứ nhất, qua quá trình sàng lọc ý kiến chuyên gia và phân tích tương quan, nghiên cứu đã định lượng được 8 yếu tố kinh tế - xã hội then chốt tác động trực tiếp đến chỉ số giá xây dựng công trình dân dụng tại Thành phố Hồ Chí Minh. Trong đó, Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) xếp thứ nhất với điểm đánh giá 4,8/5,0; Giá trị sản xuất công nghiệp (SXCN) xếp thứ hai với 4,2/5,0; Tổng kim ngạch nhập khẩu đạt 4,0/5,0; Tổng kim ngạch xuất khẩu đạt 3,8/5,0; Lãi suất cho vay của ngân hàng đạt 3,4/5,0; Vốn đầu tư xây dựng nhà nước và Chỉ số chứng khoán VN-Index cùng đạt 3,2/5,0; Giá đô la Mỹ (USD) đạt 3,0/5,0.

Thứ hai, mô hình lai LS-SVM và DE đã chứng minh năng lực dự báo vượt trội khi đường dự báo bám sát chuỗi giá trị CCI thực tế. Trong giai đoạn kiểm nghiệm 2011–2014 với chỉ số CCI biến động từ 163,88 điểm lên đỉnh 220,79 điểm, mô hình duy trì sai số dự báo trung bình ở mức thấp dưới 2,5%, chính xác hơn đáng kể so với các mô hình chuỗi thời gian cổ điển thường có sai số dao động từ 8% đến 12%.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến sự gia tăng mạnh mẽ của chỉ số giá xây dựng giai đoạn 2011–2012 bắt nguồn từ áp lực lạm phát cao kết hợp với việc lãi suất cho vay thương mại có thời điểm duy trì ở mức 18,00% đến 20,00%, làm tăng chi phí vốn lưu động và đẩy giá các vật liệu chủ yếu như thép, xi măng và nhân công tăng cao.

Dữ liệu nghiên cứu được biểu diễn trực quan thông qua đồ thị đường so sánh giữa giá trị CCI thực tế và CCI dự báo theo từng tháng, kết hợp cùng bảng ma trận hệ số tương quan Pearson giữa 8 biến đầu vào.

So với các công bố khoa học quốc tế của tác giả Min-Yuan Cheng tại thị trường Đài Loan hay tác giả Akintoye tại Anh, kết quả nghiên cứu tại Thành phố Hồ Chí Minh tái khẳng định vai trò quyết định của các biến số vĩ mô đối với giá thành xây dựng, đồng thời chứng minh thuật toán DE giúp tự động hóa quá trình tìm kiếm tham số tối ưu mà không phụ thuộc vào cảm tính của người vận hành.

Đề xuất và khuyến nghị

• Ứng dụng mô hình dự báo LS-SVM kết hợp DE vào việc chuẩn hóa cách xác định chỉ số điều chỉnh giá khi lập tổng mức đầu tư theo Thông tư 02/2011/TT-BXD, giúp giảm tỷ lệ chênh lệch dự toán từ mức 10% - 15% xuống dưới 5% đối với các công trình dân dụng.
• Xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu số hóa liên ngành giữa Sở Xây dựng Thành phố Hồ Chí Minh và Cục Thống kê nhằm cập nhật định kỳ 8 chỉ số kinh tế vĩ mô theo tháng, hoàn thành triển khai trong lộ trình 12 đến 18 tháng tới.
• Đổi mới quy trình quản trị rủi ro hợp đồng xây dựng cho các Ban Quản lý dự án và Tổng thầu giai đoạn 2025–2030, chủ động thiết lập kịch bản trượt giá định lượng cho các hợp đồng có thời gian thi công kéo dài từ 2 năm trở lên.
• Tổ chức các chương trình đào tạo chuyển giao công nghệ ứng dụng trí tuệ nhân tạo và xử lý dữ liệu cho 100% đội ngũ kỹ sư định giá, kỹ sư dự toán và chuyên viên quản lý chi phí (QS) tại các doanh nghiệp xây dựng trong vòng 2 năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

• Chủ đầu tư và Ban Quản lý Dự án: Nắm bắt cơ sở khoa học để hoạch định dòng tiền, tính toán chi phí dự phòng do yếu tố trượt giá chính xác hơn, giúp giảm thiểu từ 5% đến 10% chi phí vượt ngân sách.
• Kỹ sư định giá và Kỹ sư quản lý chi phí (QS): Áp dụng phương pháp phân tích 8 biến số kinh tế vĩ mô để lập dự toán gói thầu và thẩm định giá hợp đồng với độ tin cậy được cải thiện khoảng 20% so với cách tính trung bình giản đơn.
• Nhà thầu thi công xây dựng: Sử dụng kết quả dự báo CCI để xây dựng chiến lược bỏ thầu cạnh tranh, đồng thời lập phương án mua sắm vật tư thiết bị tối ưu trong các dự án trung và dài hạn từ 2 đến 5 năm.
• Giảng viên, Nghiên cứu sinh và Học viên cao học: Tiếp cận tài liệu tham khảo chuyên sâu về việc tích hợp giải thuật tối ưu hóa tiến hóa vi phân và máy học trong lĩnh vực Quản lý Xây dựng và Kinh tế Xây dựng.

Câu hỏi thường gặp

Mô hình lai LS-SVM kết hợp DE có ưu điểm gì nổi bật so với mô hình mạng nơ-ron hay SVM truyền thống?
Mô hình LS-SVM giải quyết hệ phương trình đại số tuyến tính thay vì bài toán quy hoạch toàn phương phức tạp, giúp tăng tốc độ tính toán. Thuật toán DE tự động tối ưu hóa cặp tham số điều chỉnh, loại bỏ hoàn toàn quá trình thử - sai thủ công và duy trì sai số dự báo thực nghiệm dưới 2,5%.

Tại sao nghiên cứu lại chọn 8 biến số kinh tế vĩ mô làm dữ liệu đầu vào cho mô hình?
Nghiên cứu đã sàng lọc thông qua khảo sát nhóm 5 chuyên gia giàu kinh nghiệm và phân tích tương quan Pearson. Tám biến số vĩ mô (bao gồm CPI, sản xuất công nghiệp, xuất nhập khẩu, lãi suất vay từ 11,75% đến 20,00%, VN-Index, USD và vốn đầu tư) phản ánh toàn diện các xung lực cung cầu trên thị trường xây dựng.

Việc quy đổi chỉ số giá xây dựng về mốc gốc năm 2006 = 100 có ý nghĩa gì?
Quy đổi toàn bộ chuỗi số liệu về năm gốc 2006 = 100 theo hướng dẫn của Thông tư 02/2011/TT-BXD đảm bảo tính nhất quán và khả năng so sánh liên tục của dữ liệu. Điều này giúp mô hình phản ánh chính xác đà tăng trưởng của chỉ số CCI từ 163,88 điểm năm 2011 lên hơn 218 điểm trong các năm tiếp theo.

Mô hình này có thể mở rộng cho các loại công trình khác ngoài công trình dân dụng không?
Hoàn toàn có thể mở rộng. Mặc dù luận văn tập trung vào công trình dân dụng tại Thành phố Hồ Chí Minh, cấu trúc thuật toán LS-SVM và DE có tính tổng quát cao. Người sử dụng chỉ cần thu thập bộ dữ liệu đầu vào tương ứng của công trình giao thông, hạ tầng kỹ thuật hoặc công nghiệp để tái huấn luyện mô hình.

Kết quả nghiên cứu giúp ích gì cho việc tính toán chi phí dự phòng trượt giá thực tế?
Luận văn đề xuất phương pháp xác định mức độ trượt giá bình quân dựa trên kết quả dự báo từng thời kỳ. Phương pháp này giúp chủ đầu tư phân bổ nguồn vốn chính xác theo tiến độ giải ngân, hạn chế việc dự phòng thiếu hụt hoặc ứ đọng vốn từ 5% đến 12% giá trị xây lắp.

Kết luận

• Xác định và lượng hóa thành công 8 yếu tố kinh tế vĩ mô chi phối mạnh nhất đến chỉ số giá xây dựng công trình dân dụng tại Thành phố Hồ Chí Minh.
• Xây dựng thành công mô hình dự báo lai ghép LS-SVM và DE trên nền tảng phần mềm MATLAB R2013a với quy trình tự động hóa tối ưu tham số.
• Đạt độ chính xác cao trong thực nghiệm với sai số dự báo trung bình dưới 2,5% trên chuỗi dữ liệu kiểm định giai đoạn 2011–2014.
• Đề xuất phương pháp tính toán chi phí dự phòng trượt giá khoa học, khắc phục hạn chế của các phương pháp ước tính truyền thống.
• Cung cấp giải pháp định lượng giúp các bên tham gia dự án tiết kiệm từ 5% đến 12% chi phí rủi ro và nâng cao năng lực quản trị dự án.

Đóng góp lớn nhất của luận văn là mở ra hướng tiếp cận mới trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào quản lý chi phí xây dựng tại Việt Nam. Trong lộ trình 3 đến 5 năm tới, mô hình có thể tiếp tục được tích hợp trên nền tảng đám mây để cập nhật dữ liệu tự động theo thời gian thực. Hãy liên hệ và tham khảo toàn văn công trình nghiên cứu để áp dụng ngay giải pháp tối ưu hóa dự toán và quản trị chi phí cho doanh nghiệp của bạn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU CHUNG Ước tính chi phí cho các dự án xây dựng luôn luôn là một thách thức trong ngành công nghiệp xây dựng. Bởi vì công việc này thường được thực hiện trong một môi trường đầy biến động. Bản chất của ngành công nghiệp xây dựng được đặc trưng bởi sự biến đổi của tình hình kinh tế trong nước và quốc tế, áp lực để duy trì tiến độ thi công và chi phí ngày càng phức tạp, gây cản trở đến tính chính xác của quá trình dự báo chi phí xây dựng.

Do đó, có một lượng lớn các dự án xây dựng bị mất lợi nhuận vì vượt chi phí. Thông thường, các dự án xây dựng được thực hiện trong một khoảng thời gian dài. Thêm vào đó, giá của các nguồn vật tư xây dựng có thể gặp biến động đáng kể. Vì vậy, việc đối phó với vấn đề chi phí bị leo thang vẫn còn là một vấn đề lớn trong giai đoạn lập kế hoạch của một dự án.

Không cần phải nói, một khi chúng ta có khả năng dự báo chính xác mức leo thang của chi phí sẽ đem lại hiệu quả cho tất cả các bên tham gia dự án. Khả năng này có thể cho phép các nhà thầu kết hợp các biến động giá dự kiến vào chiến lược đấu thầu và mua sắm nguồn vật tư. Hơn nữa, chủ đầu tư cũng có thể sử dụng thông tin dự báo này để có kế hoạch chuẩn bị đầu tư tốt hơn. Để xác định chi phí cho dự án, người lập dự toán thường sử dụng đến chỉ số giá xây dựng (CCI).

Chỉ số này cung cấp thông tin về những thay đổi trong chi phí các ngành công nghiệp được gây ra bởi một sự kết hợp của các biến về giá nhân công, vật tư, thiết bị. Trong thực tế, việc dự báo CCI chính xác sẽ rất quan trọng trong quá trình quản lý dự án xây dựng. Vì đó là chỉ số quan trọng cho việc ước lượng chi phí xây dựng, chuẩn bị ngân sách trong giai đoạn hoạch định dự án xây dựng và đồng thời quản lý, kiểm soát chi phí trong suốt các giai đoạn xây dựng. Bằng cách ghi lại các biến của CCI và công nhận yếu tố ảnh hưởng lớn của chúng, các nhà quản lý xây dựng sẽ có được các kiến thức sâu hơn trong việc dự báo xu hướng của chỉ số CCI.

Sự hiểu biết đó có thể giúp các nhà quản lý thực hiện tốt các nhiệm vụ hoạch định chi phí cho dự án. Do vai trò quan trọng của CCI, việc nghiên cứu để có được một kiến thức cũng Trang 1 Luận văn thạc sĩ GVHD: TS. Đinh Công Tịnh như một công cụ tốt hơn để dự đoán về chỉ số CCI đã, đang và sẽ là những đề tài cấp thiết của những người làm công tác nghiên cứu. XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Chỉ số giá xây dựng có vai trò quan trọng trong nền kinh tế thị trường, chỉ số giá xây dựng được sử dụng để nhận biết xu hướng và định hướng thị trường xây dựng.

Chỉ số giá xây dựng còn dùng làm công cụ để xác định và điều chỉnh chỉ tiêu tổng mức đầu tư, dự toán chi phí xây dựng công trình, điều chỉnh giá hợp đồng, thanh quyết toán hợp đồng, quy đổi vốn đầu tư. Tuy nhiên, do đặc thù của những dự án xây dựng thường diễn ra trong thời gian dài nên việc điều chỉnh các vấn đề liên quan đến ngân sách, chi phí nhiều khi vẫn chưa thực sự hợp lý và chưa có khả năng dự báo được những biến động về chi phí trong tương lai gần. Do đó, vấn đề nghiên cứu ở đây sẽ là tìm ra một mô hình có khả năng dự báo được những biến động của chỉ số giá xây dựng dựa vào những biến động của điều kiện kinh tế-xã hội. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU Các mục tiêu được hướng đến của nghiên cứu: • Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số giá xây dựng tại TP.HCM • Xây dựng một mô hình để dự đoán sự biến động của chỉ số giá xây dựng công trình dân dụng tại TP.HCM dựa vào dữ liệu trong quá khứ thông qua phương pháp LS-SVM và DE.

• Áp dụng mô hình và so sánh với số liệu chỉ số giá xây dựng thực tế tại TP. PHẠM VI VÀ ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU • Địa điểm thực hiện: Thành Phố Hồ Chí Minh • Đối tượng nghiên cứu: Ðối tượng nghiên cứu là chỉ số giá xây dựng và các chỉ số kinh tế xã hội khác. Trang 2 Luận văn thạc sĩ GVHD: TS. Đinh Công Tịnh • Thời gian thực hiện trong nghiên cứu : Các chỉ số giá xây dựng và các chỉ số kinh tế xã hội từ năm 2007 đến 2014.

ĐÓNG GÓP DỰ KIẾN CỦA NGHIÊN CỨU Về mặt thực tiễn: Nghiên cứu đóng góp cho các nhà quản lý dự án xây dựng có một công cụ tốt hơn để có thể chuẩn bị và lên kế hoạch về tài chính cho tất cả các bên liên quan trong các dự án xây dựng. Về mặt lý luận: Nghiên cứu này đóng góp thêm một tài liệu bổ ích về việc quản lý dự án xây dựng. Cung cấp một mô hình dự đoán chỉ số giá số giá xây dựng thông qua sự biến đổi của các chỉ tiêu kinh tế - xã hội có liên quan. Trang 3 Luận văn thạc sĩ GVHD: TS.

Đinh Công Tịnh CHƯƠNG 2. KHÁI NIỆM VÀ ĐỊNH NGHĨA 2. DỰ BÁO DỰA VÀO PHƯƠNG PHÁP LS-SVM VÀ DE Dự báo dựa vào phương pháp LS-SVM và DE đó là tiến hành dự báo căn cứ vào việc thu thập, xử lý số liệu trong quá khứ và hiện tại để xác định xu hướng vận động của các số liệu trong tương lai nhờ vào một số mô hình toán học (Định lượng). Phương pháp LS-SVM được sử dụng để phân chia các lớp dữ liệu của các yếu tố ảnh hưởng và chỉ số giá xây dựng.

DE giúp tìm ra các tham số tối ưu của LS- SVM. Mô hình dự báo dựa vào phương pháp LS-SVM, DE tương tự như sự kết hợp giữa mô hình hồi quy và mạng neural feedforward dùng để phân lớp theo xu hướng của dữ liệu. Phương pháp này rất phổ biến do nó có khả năng nhận ra được các xu hướng của dữ liệu và sắp xếp chúng vào các lớp như trong quá trình "huấn luyện" đã được học. Điều này là phù hợp với những biến động liên tục của các yếu tố kinh tế-xã hội.

• Ưu điểm: Phương pháp LS-SVM kết hợp DE là cho mô hình được đề xuất hoạt động một cách tự chủ vì nó loại việc thử - sai quá trình thiết lập các tham số của mô hình. • Nhược điểm: Phụ thuộc dữ liệu đầu vào và quá trình huấn luyện. Có thể dự báo không chính xác trong một khoảng thời gian dài do nhưng biến động bất thường của các yếu tố kinh tế - xã hội. CHỈ SỐ GIÁ XÂY DỰNG Chỉ số giá xây dựng công trình là chỉ tiêu phản ánh mức độ biến động của giá xây dựng công trình theo thời gian (Điều 2 - Thông tư 02/2011/TT/BXD).

Chỉ số giá xây dựng dùng để lập và điều chỉnh tổng mức đầu tư, dự toán xây dựng công trình, dự toán gói thầu và giá dự thầu, điều chỉnh giá hợp đồng xây dựng và quy đổi chi phí đầu tư xây dựng công trình. Trang 4 Luận văn thạc sĩ GVHD: TS. Đinh Công Tịnh Các chỉ số giá xây dựng được công bố bởi Sở Xây Dựng và được xác định theo nhóm công trình thuộc 5 loại công trình xây dựng (công trình dân dụng, công trình công nghiệp, công trình giao thông, công trình thủy lợi, công trình hạ tầng kỹ thuật) và bao gồm các loại chỉ số sau: • Chỉ số giá xây dựng công trình. • Các chỉ số giá theo cơ cấu chi phí bao gồm: - Chỉ số giá phần xây dựng.

- Chỉ số giá phần thiết bị. - Chỉ số giá phần chi phí khác. • Các chỉ số giá theo yếu tố chi phí bao gồm: - Chỉ số giá vật liệu xây dựng công trình. - Chỉ số giá nhân công xây dựng công trình.

- Chỉ số giá máy thi công xây dựng công trình. • Các chỉ số giá theo loại yếu tố đầu vào bao gồm: - Chỉ số giá theo loại vật liệu xây dựng chủ yếu. - Chỉ số giá theo loại nhân công xây dựng chủ yếu. - Chỉ số giá theo nhóm máy thi công xây dựng chủ yếu.

Giải thích một số thuật ngữ thường hay được sử dụng: Thời điểm gốc là thời điểm là thời diểm đuợc lựa chọn làm gốc để so sánh. Thời điểm so sánh là thời điểm cần xác dịnh chỉ số giá xây dựng so với thời điểm gốc. Giá xây dựng công trình tính tại năm 2006 được lấy làm gốc (được quy định là 100%) và giá của các thời kỳ khác được biểu thị bằng tỷ lệ phần trăm (%) so với giá thời kỳ gốc. Các chỉ số giá xây dựng liên hoàn là chỉ số giá xây dựng được tính bằng cách lấy chỉ số giá xây dựng của năm sau chia cho chỉ số giá xây dựng của năm trước.

Theo các tập chỉ số giá xây dựng đã được công bố thì CCI từ quý I năm 2008 đến quý IV năm 2009 lấy năm 2000 làm gốc và từ quý I năm 2010 đến nay thì lấy năm 2006 làm gốc. Trang 5 Luận văn thạc sĩ GVHD: TS. Đinh Công Tịnh ™ Phương pháp xác định chỉ số giá xây dựng. Xác định chỉ số giá xây dựng công trình Chỉ số giá xây dựng công trình được xác định bằng tổng các tích của tỷ trọng bình quân của chi phí xây dựng, thiết bị, chi phí khác với các Chỉ số giá phần xây dựng, phần thiết bị, phần chi phí khác tương ứng của các công trình đại diện lựa chọn.

Chỉ số giá xây dựng công trình (I) được tính theo công thức sau: I = PXDIXD + PTBITB + PCPKICPK (1) Trong đó: PXD, PTB, PCPK - Tỷ trọng bình quân của chi phí xây dựng, thiết bị, chi phí khác của các công trình đại diện lựa chọn; Tổng các tỷ trọng bình quân nói trên bằng 1. IXD, ITB, ICPK - Chỉ số giá phần xây dựng, phần thiết bị, phần chi phí khác của công trình đại diện lựa chọn. Cách xác định các thành phần của công thức (1) như sau: - Chỉ số giá phần xây dựng, phần thiết bị, phần chi phí khác (IXD, ITB, ICPK) xác định theo hướng dẫn tại Mục 2 dưới đây.