商业地产项目投资估算方法研究_2投资估算方法概述

1、2 投资估算方法概述2.1 投资估算的概念及内容2.1.1 投资估算的概念估算是指依据现有的资料和特定的方法，对建设项目未来发生的费用进行估算和确定的过程。由于估算是在许多因素未知的情况下进行的，所以，进行有效的估算必须具备三个条件：一是必须以已经收集的信息为依据；二是必须根据这些信息内部以及和工程本身的客观联系和变化规律为基础；三是估算都是针对于特定的拟建工程。1的实际投资额在项目建议书和可行性研究阶段称为投资估算；初步设计阶段称为实施阶段称为结算价；竣工验收阶段称为竣工决算。在我国，投资估算主要是指贯穿于决策过程的工程造价行为，其中包括项目规划阶段的投资估算(机会可行性研究阶段)、项目建议

2、书阶段的投资估算、初步可行性阶段的投资估算、详细可行性阶段的投资估算四个阶段。在国外，如英、美等国，对一个建设项目从开发设想直至施工图设计阶段，在这期间对项目投资的估算均称之为估算。按照不同设计深度、不同技术条件和不同的估算精度，英、美等国把建设项目投资估算分为五个阶段：投资设想阶段的投资估算、投资机会研究阶段的投资估算、项目初步可行性研究阶段的投资估算、项目详细可行性研究阶段的投资估算、工程设计阶段投资估算。2从上可以看出，由于投资估算是对未来费用的估算和确定，所以英、美各国对其的定义更符合广泛意义的估算定义；而我国则侧重从早期投资决策阶段来对其定义。根据两者的异同，我们可以看出，我国投资估

3、算与国外早期估算相对应，为统一起见，本文中所指的“投资估算”均指，项目初步可行性研究阶段的投资估算。 投资估算是建设项目总投资在前期阶段的称谓和计算方法，通常将建设项目2.1.2 投资估算的内容按照我国规定，从满足建设项目投资设计和投资规模的角度，建设项目投资估算包括固定资产投资估算和流动资金估算两部分。固定资产投资估算内容按照费用的性质划分，包括建筑安装工程费、设备及工器具购置费、工程建设其它费(不含流动资金)、基本预备费、涨价预备费、建设期贷款利息等。固定资产投资即是我们所说的工程造价，工程造价的一系列工作是围绕固定资产展开的。流动资金是指生产经营性项目投产后，用于购买原材料、燃料、支付工

4、资及其他经营费用等所需的周转资金。流动资金是伴随着固定资产投资发生的长期占用的流动资产WWW筑.Z HU龙LO NG网.设计概算；施工图设计阶段称为施工图预算；招投标阶段称为承包合同价；合同COM投资，也即为财务中的营运资金3。1978 年，世界银行、国际咨询工程师联合会对项目的总建设成本(相当于我国的工程造价)作了统一规定，主要包括四部分内容：项目直接建设成本、项目间接建设成本、应急费(包括未明确项目准备金和不可预见准备金)、建设成本上升费(即价格上升费用)。3可见，无论是我国还是国际，对投资估算的内容总体上可划分为两部分内容，即确定性造价的估算和不确定性造价的估算。确定性造价的估算可以通过

5、较为简单的办法获得，并且估算结论具有较强的可靠性。而对于不确定性造价而言，由于其相互影响的不确定性因素太多，按照较为简单的方法无法对其进行较为满意的估算，在很多时候，人们只能通过大致粗略的判断，给出一个估计(如上文所提造价的有效事前管理和控制造成不利的影响。同时，由于不确定性的存在，必然综上所述，投资估算的内容应该包括确定性造价的估算、不确定性造价的估算以及风险性造价的估算三个部分。从微观上看，每一个建设项目都是由多个单项工程组成的，项目总投资估算额是各单项工程造价与一些其他费用所共同组成。单项工程造价自身受两个因素影响，其一是项目全过程各项活动消耗和占用的资源的数量，其二是所消耗和占用的资源

6、的价格，就是我们通常所说的“量”和“价”，此外，就项目自身而言，工期、质量、造价是相互影响、相互制约的三大要素，工期与质量对造价有着直接的影响；自然环境、经济环境、社会环境、政治环境等外部因素，也对工程造价的形成和确定都有着重要影响。由此可见，单项工程造价是在一系列不确定性因素和风险因素对工程造价中的“量”和“价”影响的基础之上形成的。4由此可见，投资估算价的形成过程实际就是对建设项目造价和费用的形成过程进行估算，根据已收集的资料对未来的“量”与“价”进行估算，并考虑诸多不确定性动因引起的修正变化。到的基本预备费、涨价预备费、应急费、建设成本上升费等)，这往往对建设项目2.2 国内外投资估算方

7、法的研究现状国外近 30 多年来造价领域研究的重点主要集中于对于项目早期估算精度的研究，1965 年，Hackney发布了详细定义投资项目中的概率事件的清单。他建议按照该系列概率事件清单对投资项目不可预见费进行估算确定。1985年，Hackney根据分析对比30个项目的超支情况和对应的概率事件,确认了该清单的有效性。后来，Hackney 又将其研究成果进一步扩展到针对于不同类型项目的特定研究5。 WWW筑.Z HU龙LO NG网.导致风险造价的产生，而且风险一般伴随着“损失”的发生，即风险性造价。 COM20世纪70年代末，美国能源部意识到早期估算精度研究的重要性，并与兰德公司(Rand Co

8、rporation)联合研究投资项目估算问题。在研究过程中，Merrow发现74%的工程造价超预算情况都是由于低估或忽视了许多影响造价估算的因素造成的。从某种意义讲，这种情况下的估算也可称为不合理估算。之后，Merrow在北美化工、能源等领域对影响造价因素的一系列假设进行了研究。5与此同时，南方服务公司(Southern Company Services)也开始对住宅建筑进行估算精度分析研究，并致力开发出一套相容的、可靠的系统用于项目的造价估算。根据该公司的研究成果，在该系统中将不可预见的事件分为三类，即定价、工作范围的遗漏以及物价上涨，其中扣除了工期变化、规模增大和不可抗力等因素。针对上述三

9、种不同的因素，南方服务公司提出了相对应的解决办法。确定性因素进行研究。对于这些不确定性问题的解决，英国石油公司采取了两步根据这些因素对估算的可靠性(精度)进行评价，并由此开发研制了一套名为“BRISK”的估算概率偏差分析系统。61991 年，美国建筑业协会(Construction Industry Institute)组织了一支队伍专门研究资金早期计划对项目整个资金计划成功的影响，并将这些影响量化，以期对投资项目资金计划的成功率进行分析评价。7后来，该研究队伍对影响早期估算的因素进行了一系列分析研究，试图在此基础上开发研制出一套可对早期估算精度评价、分析以及预控的计算模拟体系。我国长期以来造

10、价工作是在以“计划经济”为特征的定额模式下开展的，缺乏对造价市场属性和不确定性成分的认识，其中估算工作也是以僵化的估算指标等依据进行，对于这一领域的研究基本属于空白。这就造成了估算的不合理性和片面性，造成了我国“三算三超”问题的出现。估算工作没有起到应有的作用，只是成为满足“行政报批程序”的形式。随着我国造价管理制度和计价方式的改革，业界人士对估算问题的研究也越来越重视。特别是在近几年，无论在理论上还是方法上都有了较大的进展33。南开大学戚安邦博士在他的博士论文中，提出了造价由确定性造价和不确定性造价组成，提出了“全面造价管理”的理论。这是我国目前对造价问题进行全面论述且具有较高学术价值的一本

11、著作。此外，还有关于造价估算系统问题和造价估算风险理论的若干论述文章的发表。在估算方法方面，结合现代数学理论，国内很多研究人员开发了以模糊数学和人工神经网络为理论基础的估算方法，并形成相应的计算程序，大大提高了估算的准确度和灵活性。国内对投资估算问题的研究与国外的研究水平之间的差距，主要在于尚未形成完整的估算理论，近几年，国内的研究在理论和数学模型应用上发展很快，但1986 年，英国石油公司(British Petroleum)开始对早期估算阶段存在的大量不WWW筑.Z HU龙LO NG网.措施。首先，寻找对未来造价产生影响的成本动因以及经济活动影响因素。其次，COM是在工程的实用性上还很欠缺

12、，显得华而不实；相对而言，国外的研究者更加注重研究结果的工程应用效果。国内外现有的投资估算的具体方法有以下几种：8结构关系估算法结构关系估算法主要是依靠影响成本诸要素之间的某种结构比例变化关系或者成本和某种结构之间的对应变化关系来建立模型，进而对其进行估算。目前，投资估算常用的和各类造价书籍介绍的方法主要就是该类方法。主要包括如下：1)单位生产能力估算法单位生产能力估算法是根据已建成的、性质类似的建设项目(或生产装置)的投资额或生产能力，以及拟建项目(或生产装置)的生产能力，做适当的调整之后得出拟建项目估算值。其计算模型如下：其中：C1表示已建项目的工程造价；Q1 表示已建项目的生产能力；C2

13、 表示拟建项目的工程造价；f 表示总和调整系数。 Q2 表示拟建项目的生产能力；该方法一般只能进行粗略的快速的估计。因为项目之间时间、空间等因素的差异性，往往生产能力和造价之间并不是一种线形关系，所以，在实际应用时应该有所选择。2)生产能力指数法生产能力指数法同单位生产能力估算法的原理一样。但是，它相对于单位生产能力估算法改进之处在于将生产能力和造价之间的关系考虑为一种非线形的指数关系，在一定程度上提高了估算的精度。其计算模型如下：C2=C1(Q2/Q1)nf (2.2)其中：C1表示已建项目的工程造价；Q1 表示已建项目的生产能力；C2 表示拟建项目的工程造价；Q2 表示拟建项目的生产能力；

14、f 表示总和调整系数；n 表示生产能力指数，0n1。对于 n 的取值，当已建类似项目和拟建项目规模相差不大，比值关系在 0.52 时，n 取 1；当已建类似项目和拟建项目规模相差不大于 50 倍，且拟建项目生产规模的扩大仅靠增大设备规模来达到时，n 取 0.60.7；若是靠增加相同规模设备的数量达到时，n 取 0.80.9。 该方法计算简单，速度快，往往只需知道工艺流程及规模即可，也较单位生WWW筑.Z HU龙LO NG网.COC2=(C1/Q1)Q2f (2.1) M产能力估算法精度有较大的提高。但是该方法要求估算资料可靠，条件基本相同。一般用于总承包工程估价的旁证。3)系数估算法系数估算法

15、也称为因子估算法，它是以拟建项目的主体工程费或主要设备费为基数，以其它工程费占主体工程费的百分比为系数来估算项目总投资的方法。系数估算法的方法较多，有代表性的包括设备系数法、主体专业系数法、朗格系数法等。分别叙述如下：a.设备或主体专业系数法。该法以拟建项目的设备费为基数，根据已建成的同类项目中建筑安装工程费和其他工程费(或建设项目中各专业工程费用)等占设备价值的百分比，求出拟建项目建筑安装工程费和其它工程费，进而求出项目总投资。其计算公式如下：其中：C 表示拟建项目的工程造价；E 表示拟建项目的设备费；P1 、P2 、P3表示已建项目中建筑安装工程费和其他工程费(或建设项目中各专业工程费用)

16、等占设备价值的百分比；f1 、f2 、f3表示因时间、空间等因素变化的总和调整系数； I 表示拟建项目的其它费用。的建设费用。其计算公式如下：b.朗格系数法。该法以拟建项目的设备费为基数，乘以适当的系数来推算项目C=E·(1+Ki)·Kc (2.4)其中：C 表示拟建项目的工程造价；E 表示拟建项目的主要设备费；Ki 表示管线、仪表、建筑物等项费用的估算系数； Kc 表示管理费、合同费、应急费等项费用的总估算系数；其中，我们把 L =(1+Ki)·Kc称为朗格系数。根据不同的项目，朗格系数有不同的取值，其包含的内容如表2.1所示：表 2.1 朗格系数表Table

17、2.1 Longitude coefficient table 项 目 朗格系数L包括基础、设备、绝热、油漆及设备安装费包括上述在内和配管工程费WWW筑.Z HU龙LO NG网.COC= E(1+f1P1+f2P2+f3P3+)+I (2. 3)装置直接费包括上述在内和间接费，即总费用M*1.1 *1.25*1.31 *1.35朗格系数法较为简单，只要对各大类行业设备费中各上述分项所占的比重有较规律的收集，估算精度可以达到较高的水平。但是，朗格系数法由于没有考虑设备规格、材质的差异，所以在某些情况下又表现出较低的精度。该方法是根据统计资料，先求出已有同类企业主要设备占全厂建设投资的比例，然后估

18、算出拟建项目的主要设备投资，即可以按比例求出拟建项目的建设投资。其计算模型如下：C=1/K(Qi·Pi) (2.5)其中：C 表示拟建项目的工程造价；K 表示主要设备投资占项目总造价的比重；Pi 表示第 i 种主要设备的单价。因果关系估算法 Qi 表示第 i 种主要设备的数量；工程造价是一个综合指标，它与许多技术经济指标有着密切的联系，而这些因素往往在不同项目中表现出不同的情况。前文所述的结构关系估算方法，一般只是针对某一个类似工程即可以估算出拟建工程造价，会忽视不同项目之间的差别，估算类似对比对象带有个别性，估算类比对象的选择和估算过程带有较强的主观性。因此，估算结果精度普遍较低。

19、如果能够根据多个已建工程资料，找出主要的因素影响造价的共性，则可以使估算更接近实际情况。按照这种思想，用回归模型的方法，建立造价和影响因素的一般关系模型，则可以提高投资估算的客观程度，并且有较高的灵活性。1)单参数单位成本模型估算法单参数单位成本模型估算法实际上是以某个具有共性的直接影响造价的单因素对造价的影响分析，通过多个历史资料的线形回归分析，得出一般估算模型的方法。例如，以“面积”作为分析的单参数，通过对多个类似工程的统计，得出面积和造价的一般关系，则在知道拟建项目面积的情况下加以适当的调整，就可以算出拟建项目的造价。这种方法有较高的使用价值，可以通过收集限定地点和限定时间的已成资料，提

20、高资料的适用性和精度。由于该方法是采用多个样本进行回归，易于找出带有共性的规律，提高估算结果的精度；由于该方法原理较为简单，有较强的适应性，样本性质不同，回归模型也不同，同时可以采用适当的修正系数，因而有较高的灵活性。的适用性，可以建立一系列线形条目组，每个条目组对应一种单因素回归模型。在实际估算中，既可以根据获得的影响拟建项目造价的因素选择适用的条目，又可以同时应用多个条目进行估算，进一步修正估算精度。该过程可以用图框表示如图2.1。Fig.2.1 Single parameter unit cost model estimation process单参数单位成本模型估算法对于工程规模较小，

21、形式较为简单且普遍的项目，具有较好的估算结果。而且，单参数单位成本模型估算法的灵活性和适应性在这些项目中也能够得到充分的体现。2)复合参数成本模型估算法单参数单位成本模型估算法对于工程规模较小，形式较为简单且普遍的项目较为适用。但是如果遇到工程规模较大，形式复杂的项目，则显示出对估算因素考虑不全面的问题，造成“以偏盖全”的情况，直接影响到估算的精度。根据估算的形成原理我们知道，影响估算形成的因素是多方面的。那么，在对项目投资进行估算时，要取得与实际情况接近的结果，就必须在估算中充分考虑这些因素。针对本章对投资估算的讨论，在单参数单位成本模型估算法改进的基础上，形成复合参数成本模型估算法。复合参

22、数成本模型估算法也是建立在回归分析基础上的一种方法。不过与单参数单位成本模型估算法不同的是，该模型中有多个对造价有较大影响的参数。该模型建立的思想在于估算形成原理，即影响造价形成的因素是多方面的。因此，WWW筑.Z HU龙LO NG网.图 2.1 单参数单位成本模型估算流程 COM在对其进行估算时也要考虑多方面的因素。该方法主要内容包括：a.选择影响参数；b.根据多个已成资料，分析回归出估算模型；c.根据拟建项目对应的各个参数，将其代入回归模型，即得出估算结果。 美国的克萨斯州立大学的 Kan Phaobunjong在其博士论文参数投资估算模型在房屋建筑工程项目的概念投资估算中的应用中，经过大

23、量实证分析，在众多影响每平方英尺单位造价($ per GSF)的因素中筛选出两个关键因素，分别是TFLR(楼层数的自然对数ln(number of floor)和RBATIO(房屋面积使用率usage ratio)，建立模型进行估算：9模型精度达到-0.8%到13.5%，作为概念投资估算来说，是一个了不起的精度。但是KanPhaobunjong的精度确认完全是建立在对概念投资估算数据分析验证之上的，存在用估算值来测算估算值的理论缺陷，并没有将估算数据和决算数据进行对比，形成估算值与实际值之间的对比分析模型。模糊数学估算法10模糊数学估算法可以说是回归分析的推广。该法是从系统的角度出发，将工程造

24、价系统划分为若干个子系统，并且确定个子系统对于总体的贡献程度，即权重；然后将各个子系统分别进行特征量化工作，完成定性分析到定量分析的转变；最后，将拟建工程和已成资料的特征量化值进行对比，找出与拟建工程相似程度最高的已成工程，进而得出估算结果。根据参考文献，具体的计算方法和步骤可描述如下：1)选定因素集 U：U=(u1，u2，ui)，其中 ui表示第 i 个特征。2)确定各特征因素的权重。权向量 W 为：W=( w1，w2，wi)，其中 wi 表示第 i 个特征因素的权重。3)按上述 i 个因素，由已建工程资料和调研收集的工程资料，作出比较模式标准库，将拟建工程与已建工程进行比较。4)根据模糊数

25、学原理，分别计算各工程的贴近度。贴近度的计算公式由下列公式导出：内积： BAi=(b1ai1)(bnain)外积： BAi=(b1ai1)(bnain)贴近度：(B，Ai) =1/2BAi+(1- BAi)其中：Ai 代表第 i 个工程；ai1ain 代表第 i 个工程第 n 个特征元素的从属函数值；b1bn 代表拟建工程第 n 个特征元素的从属函数值5)取贴近度大的前n个工程，并按贴近度由大到小的顺序排列，即 12n。设第 n 个工程的单方造价 Cn，用指数平滑法进行计算，可得拟建工程的单方造价 Cx。计算公式：Cx =1C1+2C2 (1-1)+ 3C3(1-1) (1-2)+ Cn(1-

26、1) (1-2)(1-n-1) + (C1 +C2 +Cn)(1-1)(1-2)(1-n)/n (2.7)其中： 为其调整系数，可根据公式计算或经验取定值，参考文献28分别给出了不同的 值的确定方法。Ct =Cx*A (2.8) 6)设拟建工程建筑面积为 A，则可以计算出拟建工程总造价为：其中： 为拟建工程与所贴近的已建工程的价格调整系数； 为拟建工程的其他调整系数(如建设环境、政府政策的变化、业主的特殊要求、外界不可抗力的影响等)。至此，得到了工程造价模糊数学估算结果。但是，这种方法在进行特征量化工作，完成定性分析到定量分析的转变时，难免会加入人为的主观因素，从而影响到估算结果的客观性，致使

27、理论上的准确度在实际应用中打了折扣，模糊数学的复杂性也影响到此种方法的普及推广。基于人工神经网络的估算方法10模糊数学估算法运用系统层次分析和模糊评价的思想，较为成功的实现了对工程造价的估算。但是，由于其模糊评价多采用专家评价法，主观因素干扰过大。因此，在模糊数学估算法的基础上，许多文献又提出了基于人工神经网络的估算方法。人工神经网络作为一门新兴的学科，目前已被视为人工智能发展的一个重要方向。它是由大量简单处理单元广泛连接而成，用以模拟人脑行为的复杂网络系29人工神经网络由于具有自动“学习”和“记忆”功能，从而十分容易进行知识获统。BP 算法是一种由教师示教的训练算法，它通过对 N 对输入输出

28、样本(该样本须刻画出工程特征并实行归一化处理) (X1,Y1 )、(X2 ,Y2 )、 、(Xn,Yn)的自我学习训练，得到神经元(即样本)之间的连接权 Wij、Wjk和阈值 j、k，使维空间对维空间的非线形映射获得成功。利用该过程训练后得到的连接权和阈值，输入新的具有样本对应特征的 Xx，则可以得到满足已训练好的成功映射的 Yx，而 Yx即为我们所需要的估算结果。对于这个得到的成功映射，即是我们的估算模型。30对于基于人工神经网络的估算方法，参考文献10等分别从不同的角度对该法进行了阐述，同时获得了实际操作的工作程序，取得了良好的应用效果。但是这以外的管理人员、审批人员以及投资者，并且为暗箱

29、操作留下了可能，因此，这种方法并不适合于可行性阶段的投资估算。时间序列关系估算法11 种方法的估算过程具有不可见性或者说是不具有透明性，没有办法说服估算人员因果关系估算法是基于对影响造价形成的因素角度出发的。但是造价是由“量”和“价”两部分组成的。其中“价”是时间的函数。所以，在对工程造价估算的过程中，应该考虑时间的影响。对于时间引起的估算的问题，通常采用价格指数来进行调整。但是，价格指数也只是表示现在的价格情况，不能反映以后若干时段的价格情况。此时，在考虑价格指数时需要对时间的影响加以考虑。在这种思想的基础上，形成了时间序列关系估算法。1)简单移动平均估算法该法是将价格指数按相同的时间段划分

30、为若干组，然后依次向前平行移动一个数据，计算各组数据的算术平均数，作为下一个时间段的估算值，并可不断向前推移进行估算。例如，我们按月份来收集价格指数，设 x1，x2，xn分别为连续的 1n月份的价格指数，则第 n+1 个月的价格指数为：xn+1=(x1+x2+xn)/n (2.9)简单移动平均估算法中，n 值的选取对估算结果有较大的影响。一般来说，n值较大，模型对干扰因素的反应较弱，估算结果易落后于发展趋势，但较为稳妥，可以较好的反映数据的规律；反之，n 值较小，模型对干扰因素的反应较强，估算模型适应性较强，但是也可能因短时期因素干扰过大而出现误差较大的情况。因此，在实际中，对 n 值的选取应

31、根据实际情况多加考虑。算法具有“滞后偏差”的问题；另一方面，对于各组数据的权重认为是相等的，这显然是不合理的。因此，在简单移动平均估算法的基础上，为加大近期数据对估算结果的影响权重，尽可能消除“滞后偏差”，可按离估算期从远到近的顺序，依次从小到大确定各组数据权重，形成了时序加权移动平均估算法。该方法模型如下：设 x1，x2，xn分别为连续的 1n 月份的价格指数，则第 n+1 个月的价格指数为：xn+1=(x1+2x2+nxn)/(1+2+n) (2.10)利用上述公式对价格指数进行估算，可以使模型具有更好的适应性，特别对近期的外因干扰有较强的敏感性，所以估算结果较之简单移动平均估算法更为科3

32、)指数加权移动平均估算法 学。时序加权移动平均估算法对简单移动平均估算法具有的“滞后偏差”问题进行了修正。但是，以时序作为权数，对时序的依赖过大，模型本身机械性过强，缺乏必要的灵活性。对此，引入了指数加权移动平均估算法。其计算模型如下：设 x1，x2，xn分别为连续的 1n 月份的价格指数，则第 n+1 个月的价格指数为：xn+1=axn+a(1-a)xn-1+a(1-a)n-1x1 (2.11)其中：a 称为加权指数，由经验取得，且 0 a 1。至此，我们获得了三种基于时间关系的对价格指数的估算方法。当然，在不同的情况下，采用不同的方法得到的结果也是不相同的。项目特征估算法12美国斯坦福大学

33、的Sheryl Staub-French在其博士论文基于建造活动的项目特征估算法中把工业生产领域投资估算中产品特征的概念引入工程项目投资估算中，提出大量专业术语，用来综合、准确地描述工程项目的重要特征，这些特征能够显著地体现项目的设计信息中的独特性，见图2.2，并能够体现项目建造过程中的对造假产生特殊影响的工序、资源消耗、资源产出率、造价师的习惯等方面，根据这些基于建造活动的项目特征用专门的软件工具进行投资估算，经过作者验证精确度很高。图 2.2 不同设计特征的构件与成本的关系示例图Fig.2.2 The component unit cost model estimation process

34、Sheryl Staub-French的估算方法不同于以上两种类别的投资估算方法，没有使用统计分析来建数学模型进行估算项目造价，而是应用类似于市场上现在广为使用的工程概预算软件3维计算工程量的基本原理，项目的建造活动对造价的影响最直接，深入到建造活动的层面上重点考虑项目的个性设计特征，进行更为个性化、更为准确的工程量概算，最终能够更加确切和准确地计算出项目的总造价。这种方法很新颖、很准确，但是它主要限于建筑工程项目，并不能涵盖项目建筑安装工程以外的其他费用开支，并且属于项目概算的范畴，要求具有比项目前期可行性研究阶段详细的项目信息。但是，在项目的前期可行性研究阶段，有关项目的信息根本无法达到这

35、种要求的详细程度，因此，这种方法并不适合于可行性阶段的投资估算。2.3 本章总结本文中所指的“投资估算”均指早期估算，即投资可行性研究阶段的投资估算。价的估算三个部分在国内外现有的投资估算方法中，结构关系估算法过于简单，并不适合于房地产项目的可行性阶段的投资估算；因果关系估算法具有很宽的适应范围，应用具有很强的普及性，比较适合于房地产项目的可行性阶段的投资估算；模糊数学估算法在进行项目特征量化工作，完成定性分析到定量分析的转变时，难免会加入人为的主观因素，从而影响到估算结果的客观性，致使理论上的准确度在实际应用中打了折扣，模糊数学的复杂性也影响到此种方法的普及推广；基于人工神经网络的估算方法估算效果好，但是这种方法的估算过程具有不可见性或者说是不具有透明性，没有办法说服估算人员以外的管理人员、审批人员以及投资者，并且为暗箱操作留下了可能，因此，这种方法并不适合于可行性阶段的投资估算；算之中去；特征估算这种方法很新颖、很准确，但是它主要限于建筑工程项目，范畴，要求具有比项目前期可行性研究阶段详细的项目信息。但是，在项目的前期可行性研究阶段，有关项目的信息根本无法达到这种要求的详细程度，因此，这种方法并不适合于可行性阶段的投资估算。总之，因果关系估算法较为适合于房