PPP项目附加商业价值开发的利益分享问题研究
这是一篇关于PPP项目,附加商业价值开发,风险评价,不对称Nash谈判模型的论文, 主要内容为现阶段,我国PPP项目发展形势并不乐观,政府财政压力巨大,社会资本参与意愿不高,为此国家相关部门一直呼吁要在保证PPP项目公共性的同时挖掘自身的商业价值,同时,在后续附加商业价值开发中产生的额外收入亦是公私关注的焦点。有鉴于此,本文对附加商业价值开发进行相关研究,并通过客观合理的分配方案进行利益再调整,以期推动PPP项目的良性发展。(1)对PPP项目附加商业价值开发进行了界定及解析。首先通过对现阶段最新入库并公开的PPP项目合同中经营条款进行梳理,并对不同种类的经营性收入进行分类;其次,以“附加价值”和“商业价值”作为理论支撑,结合类似于附加商业价值的相关文献,对附加商业价值进行界定,以PPP项目的回报机制作为切入点,并结合物品的两大特征,系统全面的对PPP项目附加商业价值开发进行分析总结;最后,讨论政府部门在PPP项目附加商业价值开发中应起到的积极作用,以此更加有效地推动附加商业价值开发在PPP项目中的顺利实施。(2)为PPP项目附加商业价值开发中实际贡献评价提供了新思路。首先基于现阶段尽善履约行为识别及评价方法在实际工程项目中较难实现的问题,提出了风险替代尽善履约行为的创新观点,并加以分析;其次,将PPP项目附加商业价值开发按阶段划分为构思调研、探索设计、试行实施三个阶段,依据各阶段的工作特点对附加商业价值开发过程中可能面临的风险运用头脑风暴法进行初步识别,之后采用德尔菲法对初识风险做出最终筛选及确认;最后,根据识别出的各阶段风险建立层次分析模型,运用AHP-CRITIC法对公私双方在附加商业价值开发中所应对的风险进行评价,得到风险影响度权重,以此表征双方各自在附加商业价值开中所做的实际贡献。(3)针对PPP项目超额利润按照合同约定的分成比例分配方式存在的不足,综合考虑公私双方在附加商业价值开发中的实际贡献,在分成的基础上进行调整。因此,需将不对称Nash谈判模型进行简单的修正,通过案例模拟现实中公私双方在附加商业价值开发中可能遇到的风险并进行识别与评价,以双方所应对的风险的影响程度表征各自的实际贡献,充分将双方的实际付出与最终收益相挂钩,使得分配结果更加公平、科学。更好地激励社会资本积极参与到附加商业价值开发之中,促进PPP项目的长久发展。
PPP项目审计协同研究——以X市城乡供水一体化项目为例
这是一篇关于PPP项目,审计协同,SFIC框架的论文, 主要内容为PPP(Public-Private-Partnership)模式作为一种新型的社会公共产品供给模式,其发展规模持续扩大。PPP模式具有投资金额大、运行周期长、影响范围广、运作模式多、参与主体复杂等特点,在实践运用中存在诸多问题,亟需审计监督。审计实务中,PPP项目审计采用最多的是跟踪审计模式,然而,实施效果却不尽人意,存在审计人力物力资源不足,审计重点不明确,审计主体之间缺乏沟通交流等问题。政府审计、内部审计和社会审计三方审计之间的职责并未明确,存在重复审计、审计主体责任缺失等现象。因此,针对PPP项目审计协同开展探析具有重要意义。本文将构建PPP项目审计协同框架,研究政府审计、内部审计和社会审计之间的协同,通过整合审计资源,加强沟通交流,明确各自责任,可以有效缓解目前PPP项目审计发展所面临的问题。首先,本文运用Cite space文献分析软件对PPP项目审计协同的相关研究进行分析,通过制作一系列可视化知识图谱,总结当前PPP项目审计协同方面的理论研究和实践应用现状。其次,对PPP项目审计协同的现状进行分析,并梳理出当前存在的问题,然后从审计服务国家治理现代化、投资审计转型、强化内部审计和优化资源配置这四个方面分析开展PPP项目审计协同的必要性。第三,以SFIC模型为基础构建PPP项目审计协同框架,在原模型四要素的基础上,加入第五个要素,从协同目标、领导力、制度设计、协同过程和协同效果分析这五个方面构建PPP项目审计协同框架,并基于PPP项目全生命周期分析审计协同的实施路径。最后,运用X市城乡供水一体化项目对所构建的PPP项目审计协同框架进行实证研究,证明PPP项目审计协同框架在实践中具有可行性。本文的创新点主要是研究内容创新,构建PPP项目审计协同框架,并通过实际案例分析,初步验证审计协同在PPP项目审计中具有一定的可行性。本文不仅在理论上拓展了PPP项目中审计协同的相关研究,创新了PPP项目审计模式,而且在实践上,有利于促进PPP项目审计实务的开展。
数据特征驱动的PPP项目企业信用智能评价模型研究
这是一篇关于PPP项目,梯度提升算法,企业信用评估,组合模型,智能评价的论文, 主要内容为政府和社会资本合作(Public-private partnerships,PPP),是政府和社会资本共同提供基础设施建设或公共服务的一种长期合作机制。该机制以特许经营权为基础,并以合同方式约定公私双方的权利和责任,从而形成一种风险共担与收益共享的合作伙伴关系。目前,PPP项目企业的债务违约风险已然成为影响金融系统稳定的潜在威胁,如何有效防范这种隐性风险,是PPP融资研究中的关键问题。近年来,采用机器学习在企业信用评价研究中的应用趋势也越来越高。然而,大多数研究只注重模型的输出结果,并没有详细解释变量对模型的影响程度和决策过程。因此,如何准确识别城投企业违约风险的关键因素,构建合理的企业信用评估模型,并且对评估结果进行科学解释,成为该研究领域的关键问题。建立相应的信用评价模型是为了预测违约风险的可能性,使PPP市场主体及时对信用危机信号作出损失最小的风险决策。针对PPP项目企业债务违约风险相关研究热度较高、传统企业信用评价模型可解性较差等问题,本文进行了数据特征驱动的PPP项目企业信用智能评价模型研究。本文首先对城投企业的财务数据进行了相关性分析,以了解其违约风险的特点,从而更准确地构建特征工程。在此基础上,综合梯度提升算法模型分类性能强、逻辑回归模型可解性高等特点,建立XGBoost-Logistic组合算法,整合PPP项目的典型特征,构建了一个针对PPP项目企业的智能信用评价模型。该模型能够准确识别违约风险的关键因素,给予PPP项目企业信用得分。本文还借助SHAP值分析解释了影响信用得分结果的关键特征指标,并且应用Dtreeviz模型可视化整体企业信用评价模型的决策过程和计算思路。其次,为验证模型的可行性和准确性,本文采用了K倍交叉验证和增益提升性能评价方法。经验证结果表明,对于单一评价模型的评价效果,本文所构建的企业信用评价模型具有更好的稳定性和预估准确性,XGBoost-Logistic算法在涵盖大约70%的样本中,即可达到最优的分类效果。这表明本文模型能够较为系统全面地评价PPP项目企业主体的信用状况,提高了信用评估技术水平。最后,本文以PPP项目企业信用评价模型为基础,通过Spring Boot框架开发PPP项目企业智能评价平台,为识别城投企业违约风险提供了有效途径,从而辅助银行和政府部门更加全面、准确地提供信贷支持和制定政策。这不仅有助于提高PPP项目企业信用评估的准确性和预测能力,还为银行和政府制定更有针对性的信贷政策和风险防范措施提供了重要依据。因此,本文建立的信用评价模型无论是对于PPP项目市场主体的信用风险管控,还是银行或政府对PPP项目企业信用的监管工作都有重要的现实意义和应用价值。
PPP项目审计协同研究——以X市城乡供水一体化项目为例
这是一篇关于PPP项目,审计协同,SFIC框架的论文, 主要内容为PPP(Public-Private-Partnership)模式作为一种新型的社会公共产品供给模式,其发展规模持续扩大。PPP模式具有投资金额大、运行周期长、影响范围广、运作模式多、参与主体复杂等特点,在实践运用中存在诸多问题,亟需审计监督。审计实务中,PPP项目审计采用最多的是跟踪审计模式,然而,实施效果却不尽人意,存在审计人力物力资源不足,审计重点不明确,审计主体之间缺乏沟通交流等问题。政府审计、内部审计和社会审计三方审计之间的职责并未明确,存在重复审计、审计主体责任缺失等现象。因此,针对PPP项目审计协同开展探析具有重要意义。本文将构建PPP项目审计协同框架,研究政府审计、内部审计和社会审计之间的协同,通过整合审计资源,加强沟通交流,明确各自责任,可以有效缓解目前PPP项目审计发展所面临的问题。首先,本文运用Cite space文献分析软件对PPP项目审计协同的相关研究进行分析,通过制作一系列可视化知识图谱,总结当前PPP项目审计协同方面的理论研究和实践应用现状。其次,对PPP项目审计协同的现状进行分析,并梳理出当前存在的问题,然后从审计服务国家治理现代化、投资审计转型、强化内部审计和优化资源配置这四个方面分析开展PPP项目审计协同的必要性。第三,以SFIC模型为基础构建PPP项目审计协同框架,在原模型四要素的基础上,加入第五个要素,从协同目标、领导力、制度设计、协同过程和协同效果分析这五个方面构建PPP项目审计协同框架,并基于PPP项目全生命周期分析审计协同的实施路径。最后,运用X市城乡供水一体化项目对所构建的PPP项目审计协同框架进行实证研究,证明PPP项目审计协同框架在实践中具有可行性。本文的创新点主要是研究内容创新,构建PPP项目审计协同框架,并通过实际案例分析,初步验证审计协同在PPP项目审计中具有一定的可行性。本文不仅在理论上拓展了PPP项目中审计协同的相关研究,创新了PPP项目审计模式,而且在实践上,有利于促进PPP项目审计实务的开展。
数据特征驱动的PPP项目企业信用智能评价模型研究
这是一篇关于PPP项目,梯度提升算法,企业信用评估,组合模型,智能评价的论文, 主要内容为政府和社会资本合作(Public-private partnerships,PPP),是政府和社会资本共同提供基础设施建设或公共服务的一种长期合作机制。该机制以特许经营权为基础,并以合同方式约定公私双方的权利和责任,从而形成一种风险共担与收益共享的合作伙伴关系。目前,PPP项目企业的债务违约风险已然成为影响金融系统稳定的潜在威胁,如何有效防范这种隐性风险,是PPP融资研究中的关键问题。近年来,采用机器学习在企业信用评价研究中的应用趋势也越来越高。然而,大多数研究只注重模型的输出结果,并没有详细解释变量对模型的影响程度和决策过程。因此,如何准确识别城投企业违约风险的关键因素,构建合理的企业信用评估模型,并且对评估结果进行科学解释,成为该研究领域的关键问题。建立相应的信用评价模型是为了预测违约风险的可能性,使PPP市场主体及时对信用危机信号作出损失最小的风险决策。针对PPP项目企业债务违约风险相关研究热度较高、传统企业信用评价模型可解性较差等问题,本文进行了数据特征驱动的PPP项目企业信用智能评价模型研究。本文首先对城投企业的财务数据进行了相关性分析,以了解其违约风险的特点,从而更准确地构建特征工程。在此基础上,综合梯度提升算法模型分类性能强、逻辑回归模型可解性高等特点,建立XGBoost-Logistic组合算法,整合PPP项目的典型特征,构建了一个针对PPP项目企业的智能信用评价模型。该模型能够准确识别违约风险的关键因素,给予PPP项目企业信用得分。本文还借助SHAP值分析解释了影响信用得分结果的关键特征指标,并且应用Dtreeviz模型可视化整体企业信用评价模型的决策过程和计算思路。其次,为验证模型的可行性和准确性,本文采用了K倍交叉验证和增益提升性能评价方法。经验证结果表明,对于单一评价模型的评价效果,本文所构建的企业信用评价模型具有更好的稳定性和预估准确性,XGBoost-Logistic算法在涵盖大约70%的样本中,即可达到最优的分类效果。这表明本文模型能够较为系统全面地评价PPP项目企业主体的信用状况,提高了信用评估技术水平。最后,本文以PPP项目企业信用评价模型为基础,通过Spring Boot框架开发PPP项目企业智能评价平台,为识别城投企业违约风险提供了有效途径,从而辅助银行和政府部门更加全面、准确地提供信贷支持和制定政策。这不仅有助于提高PPP项目企业信用评估的准确性和预测能力,还为银行和政府制定更有针对性的信贷政策和风险防范措施提供了重要依据。因此,本文建立的信用评价模型无论是对于PPP项目市场主体的信用风险管控,还是银行或政府对PPP项目企业信用的监管工作都有重要的现实意义和应用价值。
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