BÁO CÁO "ỨNG DỤNG MÔ PHỎNG MONTER CARLO THÔNG QUA PHẦN MỀM CRYSTAL BALL ĐỂ PHÂN TÍCH RỦI RO TRONG VIỆC XÁC ĐỊNH GIÁ THÀNH XÂY DỰNG " docx

Tuyển tập Báo cáo Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học lần thứ 8 Đại học Đà Nẵng năm 2012 1 ỨNG DỤNG MÔ PHỎNG MONTER CARLO THÔNG QUA PHẦN MỀM CRYSTAL BALL ĐỂ PHÂN TÍCH RỦI RO TRONG VIỆC XÁC ĐỊNH GIÁ THÀNH XÂY DỰNG APPLICATING MONTER CARLO SIMULATION THROUGH CRYSTAL BALL SOFTWARE IN ORDER TO ANALYSE THE RISK OF BUILDING’S PRICE SVTH: Nguyễn Thị Cúc, Trần Viết Nghị Lớp 07KX2, Khoa Quản lý dự án, Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Đà Nẵng GVHD: ThS. Phạm Thị Trang Khoa Quản lý dự án, Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng TÓM TẮT Tình hình giá cả của một số loại vật tư, đặc biệt là vật tư xây dựng có những biến động không theo quy luật cụ thể, ảnh hưởng lớn đến giá thành xây dựng của công trình. Do đó mục đích chính của bài báo cáo này là ứng dụng mô phỏng Monter Carlo thông qua phần mềm Crystal Ball nhằm đánh giá mức độ rủi ro khi xác định giá xây dựng công trình của nhà thầu do ảnh hưởng biến động của giá vật liệu. ABSTRACT Material prices always fluctuate suddenly, it much effects on financial building. Therefore, the pricipal purport of this report is applicating Monter Carlo simulation through Crystal Ball software in order to analyse the risk of building’s price which include material changes of price. 1. Đặt vấn đề Đối với các doanh nghiệp, dự đoán chính xác quy luật biến động của giá cả vật tư xây dựng là vấn đề luôn được quan tâm trong việc xác định giá thành xây dựng. Các cuộc khảo sát cho thấy hầu hết các kỹ sư chịu trách nhiệm về dự toán công trình (đến 74,77%) đều khẳng định sự biến động về giá vật tư, chi phí nhân công và trang thiết bị có ảnh hưởng rất lớn đến chi phí công trình. Mặt khác thời gian gần đây ghi nhận số lượng tăng lên các công trình có giá thanh quyết toán lớn hơn giá trị hợp đồng đã ký. Do đó quản lý rủi ro trong việc xác định giá thành xây dựng do biến động về giá vật tư sẽ giúp doanh nghiệp có được sự chủ động và an toàn hơn trong quá trình thi công. Trong phạm vi đề tài này sẽ giới thiệu tổng quan về lý thuyết xác định giá thành xây dựng, mô phỏng Monter Carlo và ứng dụng mô phỏng Monter Carlo thông qua phần mềm Crystal Ball để phân tích rủi ro giá thành xây dựng công trình do ảnh hưởng của chi phí vật tư. 2. Giá thành xây dựng 2.1. Giá thành xây dựng Theo thông tư 04/2010/TT- BXD về hướng dẫn lập và quản lý chi phí đầu tư xây dựng công trình thì giá xây dựng công trình bao gồm đơn giá xây dựng công trình và giá xây dựng tổng hợp. Đơn giá xây dựng công trình bao gồm: chi phí vật liệu, chi phí nhân công, chi phí máy thi công. Trong đó chi phí vật liệu xây dựng thường chiếm từ 70%- 75% Tuyển tập Báo cáo Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học lần thứ 8 Đại học Đà Nẵng năm 2012 2 giá thành xây dựng công trình. 2.2. Thực trạng xác định giá thành xây dựng công trình hiện nay 2.2.1. Một số đặc điểm của sản phẩm ngành xây dựng Thời gian xây dựng công trình dài, chi phí sản xuất lớn, các doanh nghiệp xây dựng dễ gặp phải những rủi ro ngẫu nhiên do sự biến động của giá cả các loại vật tư. Việc xác định dự toán công trình (tính toán đơn giá xây dựng) nó phụ thuộc rất nhiều vào việc quản lý của nhiều bộ phậnvà kinh nghiệm của người tính toán… Điều này nói lên tính hạn chế trong việc có được những công cụ cần thiết, nhằm hỗ trợ cho công tác tính toán chi phí xây dựng được hợp lý và giảm bớt những rủi ro tác động do biến động về giá của VLXD. 2.2.2. Thực trạng xác định giá thành xây dựng hiện nay Tình hình biến động về kinh tế và chính trị của thế giới hiện nay đã có tác động không nhỏ đến chi phí của các yếu tố đầu vào. Chi phí nhân công và máy thi công chịu sự thay đổi phụ thuộc vào quy định, chính sách ban hành của Nhà nước. Trong khi đó thị trường vật liệu xây dựng luôn biến động không ngừng. Đặc biệt là tác động của giá những loại vật liệu chủ yếu như xi măng, sắt thép, cát… luôn là mối lo ngại của DNXD. 3. Mô phỏng Monter Carlo và phần mềm phân tích Crystal Ball 3.1. Mô phỏng Monter Carlo Monte Carlo mô phỏng còn gọi là phương pháp thử nghiệm thống kê là một kỹ thuật toán học máy tính cho phép phân tích rủi ro và ra quyết định. Mô phỏng Monte Carlo đã được ứng dụng để phân tích rủi ro trong nhiều lĩnh vực khác nhau. 3.2. Tổng quan về Crystal ball Crystall Ball là một chương trình thân thiện với người sử dụng, và dùng nhiều đồ họa để phân tích rủi ro và dự báo nhằm giúp loại trừ yếu tố bất kỳ khi ra quyết định. Mô phỏng Monte Carlo trong Phần mềm Crystall Ball có nhiều dạng phân phối xác suất, do vậy việc xác định được chính xác hàm phân phối xác suất của các biến đầu vào là yếu tố quyết định thành bại của việc phân tích rủi ro bằng mô phỏng. 4. Bài toán ứng dụng vào công trình cụ thể 4.1. Giới thiệu tổng quát công trình  Tên công trình: TRƯỜNG THCS LÊ ANH XUÂN.  Địa điểm xây dựng: Phường Hòa Hiệp, Quận Liên Chiểu, TP Đà Nẵng.  Quy mô công trình: 5 tầng+1 tầng mái, chiều cao nhà 18m. 4.2. Chạy chương trình mô phỏng 4.2.1. Thống kê nhu cầu vật tư của công trình Tuyển tập Báo cáo Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học lần thứ 8 Đại học Đà Nẵng năm 2012 3 Bảng 1. Bảng chi phí trực tiếp công trình. ĐVT: đồng 1 Chi phí vật liệu VL 2.698.498.622 2 Chi phí nhân công NC 2.231.109.529 3 Chi phí máy thi công M 183.177.388 I Chi phí trực tiếp T 5.112.785.539 Đồ thị 1. Hinh % giá các loại VLXD trong CPVL công trình Dựa vào đồ thị 1 ta lựa chọn 3 loại vật liệu chiếm tỷ lệ lớn trong tổng chi phí vật liệu của công trình làm biến đầu vào là thép, xi măng, gạch. Việc ứng dụng mô phỏng Monte Carlo dựa trên phần mềm Crystal ball thì việc quan trọng và khó khăn nhất là việc xác định được dạng phân phối xác suất của biến đầu vào. Trong đề tài này, việc xác định hàm phân phối xác suất cho các vật liệu chính được lựa chọn được tiến hành theo các bước như sau: Bước 1: Thống kê giá vật liệu từ quý 1 năm 2007 đến tháng 2 năm 2012. Bước 2 : Vẽ đồ thị từ giá thống kê được. Bước 3: Hiệu chỉnh giá vật liệu, tính toán giá trị liên quan. Bước 4 : Vẽ đồ thị tần suất giá các loại vật liệu theo các khoảng giá. Bước 5 : Căn cứ vào đồ thị tần suất,và các tài liệu liên quan ta lựa chọn hàm phân phối xác suất phù hợp cho từng loại vật liệu. 4.2.2. Thu thập số liệu vật liệu Đồ thị 2.Biểu đồ tần suất xuất hiện giá thép 1 Đồ thị 3.Biểu đồ tần suất xuất hiện giá thép 2 Đồ thị 4.Biểu đồ tần suất xuất hiện giá xi măng Đồ thị 5.Biểu đồ tần suất xuất hiện giá gạch lát Đồ thị 6.Biểu đồ tần suất xuất hiện giá gạch xây 4.2.3. Chọn hàm phân phối mô phỏng xác suất Trên cơ sở biểu đồ tần suất xuất hiện giá của các loại vật liệu được nêu trong các đồ thị 2,3,4,5,6 và kiến thức về các phân phối xác suất ta lựa chọn được hàm phân phối xác suất tương đối chính xác cho các loại vật liệu ứng dụng trong bài toán cụ thể như sau. 4  Giá thép: phân phối đều.  Giá gạch: phân phối đều.  Giá xi măng: phân phối chuẩn và phân phối tam giác. Mô hình dạng phân phối của các loại vật liệu được chọn làm biến đầu vào của bài toán ứng dụng như sau: Hình 1a:Phân phối xác suất gạch lát Hình 1b:Phân phối xác suất gạch xây Hình 1c:Phân phối xác suất thép 1 Hình 1d:Phân phối xác suất thép 2 Hình 1e:Phân phối xác suất xi măng (PP chuẩn) Hình 1f:Phân phối xác suất xi măng (PP tam giác) 4.3. Chạy chương trình Bước 1: Chọn giá loại vật liệu làm biến đầu vào tùy theo bài toán đơn biến, đa biến. Bước 2: Khai báo trong phần mềm các thông số cho biến đầu vào. Bước 3: Khai báo biến dự báo là chi phí trực tiếp. Bước 4: Tiến hành chạy mô phỏng 10.000 lần. Bước 5: Đánh giá kết quả bài toán mô phỏng. 4.3.1. Bài toán đơn biến: Chọn giá thép làm biến đầu vào. Hình 2a:Kết quả tính toán đồ thị dạng % Hình 2b: Kết quả tính toán đồ thị dạng thống kê Hình 2c.: Kết quả tính toán bằng tay Đánh giá: Độ chính xác giữa tính toán bằng tay và chạy phần mềm là 100%. 4.3.2. Bài toán đa biến: Chọn giá thép, giá gạch, giá xi măng làm biến đầu vào. 4 Bài toán đa biến 1: hàm phân phối xi măng là phân phối chuẩn ( BT1) Bài toán đa biến 2: hàm phân phối xi măng là tam giác ( BT2) Hình 3a: Kết quả tính toán đồ thị dạng % ( BT1) Hình 3b: Kết quả tính toán đồ thị dạng % (BT2) Hình 3c:Kết quả tính toán bằng tay Đánh giá: Dựa vào kết quả hình 3a,3b,3c ta thấy việc lựa chọn dạng phân phối xác suất dạng PP chuẩn có tính chính xác cao hơn kết quả chọn dạng phân phối xác suất là PP tam giác cho giá xi măng.Vì vậy kiến nghị lựa chọn hàm phân phối xác suất dạng PP chuẩn cho biến giá xi măng. 5. Kết luận So sánh với kết quả tính toán bằng tay sẽ kiểm tra được mức độ chính xác khi chọn dạng phân phối của yếu tố đầu vào. Kiến nghị các DNXD nên ứng dụng mô phỏng Monter Carlo và phần mềm Crystal Ball vào sử dụng trong thực tế nhiều hơn, đưa ra chọn hàm phân phối cho giá các loại vật tư (biến đầu vào) Từ các kết quả ban đầu trong việc ứng dụng mô phỏng Monter Carlo và phần mềm Crystal Ball trong việc phân tích rủi ro giá thành xây dựng do ảnh hưởng của chi phí vật liệu, nhà thầu sẽ có được kế hoạch và biện pháp dự trữ và sử dụng vật liệu hợp lý trong quá trình thi công nhằm hạn chế mức độ rủi ro khi xác định giá thành xây dựng. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Hào Thi, Văn Huy, Tài liệu Crystal Ball 4.0 , Vietnam Fulbright Program [2] Nghiên cứu sinh Trịnh Thùy Anh, GV trường ĐH GTVT, Mô phỏng Monter Carlo trong việc định giá công trình xây dựng.pdf, Tạp chí KHCN Cầu đường Việt Nam [3] Trần Thị Bạch Điệp (2011), Định giá sản phẩm xây dựng, Đà Nẵng [4] Christian P. Robert, Monter Carlo Statistical Methods, Université Paris Dauphine . Trong phạm vi đề tài này sẽ giới thiệu tổng quan về lý thuyết xác định giá thành xây dựng, mô phỏng Monter Carlo và ứng dụng mô phỏng Monter Carlo thông qua phần mềm Crystal Ball để phân tích. tập Báo cáo Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học lần thứ 8 Đại học Đà Nẵng năm 2012 1 ỨNG DỤNG MÔ PHỎNG MONTER CARLO THÔNG QUA PHẦN MỀM CRYSTAL BALL ĐỂ PHÂN TÍCH RỦI RO TRONG VIỆC XÁC ĐỊNH. bài báo cáo này là ứng dụng mô phỏng Monter Carlo thông qua phần mềm Crystal Ball nhằm đánh giá mức độ rủi ro khi xác định giá xây dựng công trình của nhà thầu do ảnh hưởng biến động của giá vật