基于贝叶斯网络的PPP项目风险预测

基于影响图的基本原理和PPP项目风险的相关研究,识别了PPP项目风险传递链。然后使用142份调查问卷数据,运用期望最大化(EM)算法和累积分布函数(CDF)算法,构建并验证了PPP项目风险贝叶斯网络模型。结果显示,该模型对投资收益、项目功能、溢出效应3个项目目标预测的准确性分别为77.81%、73.40%和79.15%。运用其学习、推理功能,推导出PPP项目的关键风险源的类型是项目因素和政府因素,影响投资收益的关键风险事件是使用量不足风险和施工成本超支风险。从某水务PPP项目的案例分析来看,模型在PPP项目投资及风险管理中具备一定应用价值。

从动态管控角度看PPP项目绩效评价

近10年来,我国PPP模式发展迅速,截至2019年11月30日,进入全国PPP综合信息平台项目库的项目9388个,总金额高达143112.94亿元。因为PPP项目涉及财政资金使用和公共服务质量问题,所以其绩效评价工作相比其他工作格外受重视。本文从动态管控角度对PPP绩效评价进行探究,对其未来发展提出一些思考。