2.1 Các lý thuyết, khái niệm được sử dụng
2.1.6. Tổng quan mô hình Bayesian Belief Network (BBNs)
Bayesian tBelief tNetworks t(BBNs) tcòn tđược tgọi tlà tBayesian tNetwork t(BNs) thay
tBelief tNetworks t(BNs) tđược tphát ttriển tđầu ttiên tvào tcuối tnhững tnăm t1970s tở tđại thọc
tStanford. tBBNs tlà tmô thình tđồ tthị tthể thiện tmối tquan thệ tnguyên tnhân t– tkết tquả t(cause teffect)
tgiữa tcác tbiến. tBBNs tchủ tyếu tdựa ttrên tlý tthuyết txác tsuất tcó tđiều tkiện thay tcòn tgọi tlà tlý
tthuyết tBayes.
BBNs tlà tphương tpháp tdựa ttrên txác tsuất tcó tđiều tkiện tđể tdự tbáo thoặc tchuẩn tđoán tmột
tsự tviệc, tmột tvấn tđề tđã, tđang tvà tsắp txảy tra. tTrong tlãnh tvực txây tdựng, tBBNs tdùng tđể tdự
tbáo, tđánh tgiá trủi tro, tđịnh tlượng tkhả tnăng txảy tra tvề ttiến tđộ, tkinh tphí, tchất tlượng, tTai tnạn tlao
tđộng.
Hình 2.5: Ví dụ đơn giản về BBNs trong tiến độ dự án (Nguyên nhân – Kết quả) Cùng hvới hcác hlý hthuyết hkhác hnhư hmạng hnơron hnhân htạo h(Articial hNeural hNetworks
h– hANNs), hthuật htoán hgen h(Genitic hAlgoriths h– hGAs)…, hBBNs hlà hphương hpháp hchủ hyếu
PHẠM THANH BÌNH MSHV: 1670608 T r a n g | 15
hdựa htrên hxác hsuất hcó hđiều hkiện hđể hdự hbáo h(prediction) hhoặc hchuẩn hđoán h(diagnosis) hmột
hsự hviệc, hmột hvấn hđề hđã, hđang hvà hsắp hxảy hra. hChẳng hhạn htrong hthiên hnhiên, hđể hdự hbáo
hnước hlũ hhay hbão hcho hmột hkhu hvực hnào hđó, hta hdựa hvào hdữ hliệu hcủa hcác hlần hxảy hra hbão, hlụt
htrước hđó hvà hnhững hbằng hchứng h(evidences) hhiện htại hliên hquan, hxây hdựng hmô hhình hBBNs
hvà htừ hđó hta hcó hthể hdự hbáo hđược hcó hhay hkhông hviệc hxảy hra hnước hlũ hhay hbão hvà hmức hđộ hảnh
hhưởng hlà hnhư hthế hnào.
Trong hlãnh hvực hxây hdựng, hBBNs hdùng hđể hdự hbáo, hđánh hgiá hrủi hro htiến hđộ, hkinh
hphí, hchất hlượng, hTNLĐ… hNgoài hra, hBBNs hcòn hđược hdùng hđể hchuẩn hđoán htrong hy hhọc;
htrong hkỹ hthuật, hdự hbáo hchất hlượng hcủa hcác hphần hmềm hmáy htính, hrủi hro htai hnạn hđường
hsắt…
2.3. Tổng quan về các nghiên cứu trước đã công bố
2.3.1. Các nghiên cứu về dự án PPP giao thông quốc tế và trong nước.
2.3.1.1 Các nghiên cứu quốc tế.
Nghiên bcứu bcủa bAlbert bP.C.Chan; bPatrick bT.I.Lam, bDaniel bW.M.Chan, bM.ASCE,
bEsther bCheung; band bYongjian bKe b(2010) [23] bvề bcác byếu btố bthành bcông bquan btrọng btrong
bphát btriển bcơ bsở bhạ btầng btheo bhình bthức bPPP: bquan bđiểm bcủa bTrung bQuốc bđã bphát bhiện b18
byếu btố bquan btrọng bvà bchia bthành b5 bnhóm byếu btố bquan btrọng bbao bgồm: bNhóm b1 b– bMôi
btrường bkinh btế bổn bđịnh; bNhóm b2 b– bCũng bchia bsẻ btrách bnhiệm bgiữa bkhu bvực bcông bvà btư
bnhân; bNhóm b3 b– bQuy btrình bmua bsắm bminh bbạch bvà bhiệu bquả; bNhóm b4 b– bMôi btrường
bchính btrị bvà bxã bhội bổn bđinh; bvà bNhóm b5 b– bKiểm bsoát bhợp bpháp bcủa bchính bphủ.
bNghiên bcứu bcủa bChampika bLiyanage b& bFelix bVillalba-Romero b(2015) [25] bvề bđo
blường bsự bthành bcông bcủa bcác bdự bán bPPP bphân btích btrường bhợp bcác btuyến bđường bcó bthu
bphí bđể bđo blường bthành bcông bchung bcủa bmột bdự bán bgiao bthông btheo bhình bthức bđối btác bcông
btư bbằng bcách bsử bdụng b3 bquan bđiểm bđo bkhác bnhau bđể bđo blường bsự bthành bcông bcủa b1 bdự bán,
bđó blà bQuan bđiểm bquản blý bdự bán, bQuan bđiểm bcủa bcác bbên bliên bquan bvà bQuan bđiểm bcủa
bquản blý bHợp bđồng. bThành bcông bchung bsau bđó bđược bsuy bluận bbằng bcách bkết bhợp bba b(3)
bquan bđiểm bnày blại bvới bnhau bnhư bmột bcách btiếp bcận btoàn bdiện.
Nghiên bcứu bcủa bAndreas bWibowo bHans bWilhelm bAlfen b(2015) [26] bvề bcác byếu btố
bthành bcông bquan btrọng bdo bchính bphủ blãnh bđạo btrong bphát btriển bcơ bsở bhạ btầng bcủa
bIndonesia btheo bhình bthức bPPP bđã bxác bđịnh bđược b30 byếu btố bthành bcông bquan btrọng b(CSF)
bdo bchính bphủ blãnh bđạo btừ bcấp btrung bbình bđến bvi bmô btrong bphát btriển bcơ bsở bhạ btầng bđối btác
bcông btư b(PPP); bđo blường btầm bquan btrọng bcủa bcác byếu btố bnày bvà bđánh bgiá bhiệu bquả bcủa
bchính bphủ btrong bbối bcảnh bIndonesia.
Nghiên bcứu bcủa bJui-Sheng bChou, bH. bPing bTserng, bChieh bLin, bChun-Pin bYeh (2012) [27] bvề bcác byếu btố bquan btrọng bvà bphân bbổ brủi bro bcho bchính bsách bPPP: bso bsánh bgiữa
bdự bán bđường bsắt bcao btốc b(HSR) bvà bcác bdự bán bcơ bsở bhạ btầng bnói bchung bđã bso bsánh bviệc bsử
bdụng bchính bsách bđối btác bcông btư b(PPP) bgiữa bcác bdự bán bđường bsắt bcao btốc b(HSR) bvà bcác
bdự bán bcơ bsở bhạ btầng bnói bchung. bKết bquả bphân btích bcho bthấy brằng bhầu bhết bkinh bnghiệm
bhọc bhỏi bđược btừ bdự bán bcơ bsở bhạ btầng bnói bchung bđều bcó bthể bđược báp bdụng btrong bcác bdự bán
bHSR bsau bkhi bsửa bđổi bthích bhợp.
2.3.1.2 Các nghiên cứu trong nước.
Nghiên ccứu ccủa cNguyễn cDuy cCông c(2019) [7] về cxác cđịnh cvà cphân ctích ccác cyếu ctố
PHẠM THANH BÌNH MSHV: 1670608 T r a n g | 16
ctác cđộng cđến cthành ccông ccủa cdự cán cđầu ctư ctheo chình cthức chợp cđồng cBT ctại cTP.HCM cđã
cxác cđịnh cđược c4 cnhóm cyếu ctố cảnh chưởng c clên cthành ccông ccủa cdự cán cBT ctại cTP.HCM cbao
cgồm: cnhóm cNN. ccơ cchế cchính csách ccủa cnhà cnước; cNL c– cNăng clực ccủa cNhà cđầu ctư; cDA c–
cDự cán cthực chiện cvà cdự cán cđối cứng; cNhóm cTT c– cthị ctrường) ctác cđộng cđến csự cthành ccông
ccủa cdự cán.
Nghiên ccứu ccủa cNguyễn cVăn cDanh c(2019) [8] cvề cước clượng cchi cphí cxây cdựng
cđường ccao ctốc ctại cViệt cNam cđã cxác cđịnh ccác cnhân ctố cchính cảnh chưởng cđến cchi cphí cxây
cdựng cđường ccao ctốc cở cViệt cNam, cỨng cdụng cmạng cnơ cron cmờ cđể cxây cdựng cmô chình cước
clượng cchi cphí cxây cdựng cđường ccao ctốc; cViết cchương ctrình cước clượng cchi cphí ctrên cnền ctảng
cphần cmềm cMatlab, ctạo cra cmột cgiao cdiện cthân cthiện, cdễ csử cdụng.
Nghiên ccứu ccủa cLê cThành cNhân (2018) [9]về cxây cdựng cmô chình cxác cđịnh cthời cgian
cnhượng cquyền ccủa ccác cdự cán cGiao cthông cđường cbộ cđầu ctư ctheo chình cthức cPPP c(Hợp cđồng
cBOT) cở cViệt cNam cđã cxác cđịnh ccác cyếu ctố cảnh chưởng cđến cthời cgian cnhượng cquyền ccủa ccác
cdự cán cgiao cthông cđường cbộ cđầu ctư ctheo chình cthức cPPP c(BOT) cở cViệt cNam cvà ctương ctác
cgiữa ccác cyếu ctố cvới cnhau. cVà cnghiên ccứu cđã cxây cdựng cmô chình cxác cđịnh cthời cgian cnhượng
cquyền ccủa cdự cán cgiao cthông cđường cbộ cđầu ctư ctheo chình cthức cPPP c(Hợp cđồng cBOT) ctại
cViệt cNam.
Nghiên ccứu ccủa cHà cVăn cHùng c(2018) [10] cvề ccác cyếu ctố cthành ccông ccủa cdự cán ccơ
csở chạ ctầng ctheo chình cthức cđầu ctư cPPP cở cViệt cNam cđã cXây cdựng cquy ctrình cthực chiện cdự cán
cPPP; cXác cđịnh ccác c nhân ctố ctác cđộng cđến csự cthành ccông ccủa cdự cán cPPP ctrong ccơ csở chạ
ctầng; cXây cdựng cmô chình cSEM, cxác cđịnh cmức cđộ cthành ccông ccủa ctừng cnhóm cnhân ctố cđến
cthành ccông ccủa cdự cán cPPP.
Nghiên ccứu ccủa cPhan cNgãi c(2015) [11] cvề cPhân ctích cđịnh clượng crủi cro ctài cchính ccủa
cdự cán cgiao cthông ctheo chình cthức cPPP cđã cnhận cdiện ccác cyếu ctố cảnh chưởng cđến clưu clượng
cgiao cthông ccủa ccông ctrình cgiao cthông cthu cphí; cDự cđoán clưu clượng cgiao cthông ctrong ctương
clai ccủa ccác cdự cán cbằng cphương cpháp cmô cphỏng. cThông cqua cđó cđánh cgiá crủi cro cnguồn cthu
cphí ccủa cdự cán; cĐánh cgiá crủi cro ctài cchính ccủa cdự cán cbằng cphương cpháp cmô cphỏng, cvới ccác
cbiến cảnh chưởng cđến cdòng ctiền: cdòng cthu, clạm cphát, clãi cvay, ctỷ cgiá chối cđoái; cĐưa cra ccác
ckiến cnghị cvà cgiải cpháp cnhằm cgiảm cthiểu crủi cro ctrên cquan cđiểm ccủa cChủ cđầu ctư
2.3.2. Các nghiên cứu phát triển mô hình đánh giá tổng hợp mờ quốc tế và trong nước.
2.3.2.1. Các nghiên cứu quốc tế.
Nghiên dcứu dcủa dDuc dNguyen dvà dMichael dGarvin, d(2016) [28]. dPhân dbổ drủi dro dvà
dthực dtiễn dquản dlý dtrong dhợp dđồng dPPP dđường dcao dtốc d: dnghiên dcứu dthí dđiểm dở dVirginia.
dLà dmột dtrong dnhững dnghiên dcứu dđầu dtiên dnhằm dxem dxét drủi dro dmột dcách drõ dràng dtrong
dcác dhợp dđồng dPPP d- dnhằm dtrả dlời dcác dcâu dhỏi d: d(1) dnhững drủi dro dnào dđược dthừa dnhận dvà
dphân dbổ dnhư dthế dnào d(2) dnhững drủi dro dđược dchia dsẻ dvà dchia dsẻ dnhư dthế dnào d(3) dcơ dchế
dphân dbổ dvà dchia dsẻ drủi dro dkhác dnhau dtheo dđặc dđiểm dhoặc dthời dgian dcủa ddự dán dnhư dthế dnào.
dThông dqua dphân dtích dhợp dđồng dcủa dbốn ddự dán dthí dđiểm dở dVirginia dqua dcác dbước: d(1) dPhát
dtriển dma dtrận drủi dro; d d(2) dTạo dra dmột dphiếu dtự dđánh dgiá drủi dro ddựa dtrên dma dtrận drủi dro; d(3)
dĐánh dgiá dđộ dtin dcậy dcủa dphiếu dtự dđánh dgiá dthông dqua dcác dcuộc dkiểm dtra dliên dbộ; d(4) dSử
ddụng dphiếu dtự dđánh dgiá dđể dhoàn dthành dphân dtích dnội ddung dhợp dđồng dđể dxác dđịnh dcác dhoạt
dđộng dphân dbổ drủi dro; d(5) dMột dphân dtích dso dsánh dđể dxác dđịnh dnhững dđiểm dtương dđồng dvà
dsự dkhác dbiệt dtheo dđặc dđiểm dcủa ddự dán. dCuối dcùng, dnghiên dcứu dnày dsẽ dphân dtích dcác dhợp
PHẠM THANH BÌNH MSHV: 1670608 T r a n g | 17
dđồng dcủa dcác ddự dán. dNghiên dcứu dthí dđiểm dchỉ dra drằng dtổ dchức dtư dnhân dnắm dgiữ dphần dlớn
dcác drủi dro dđược dxác dđịnh dvà dcơ dchế dchia dsẻ dlà dphổ dbiến.Hơn dnữa, dcơ dchế dchia dsẻ dkhác
dnhau, dnhưng dcơ dchế dbồi dthường dvà dtrì dhoãn dđược dsử ddụng dthường dxuyên dnhất.Trong dmột
dsố dđiều dkhoản, dviệc dphân dbổ drủi dro dchưa dđược dquy dđịnh dđầy dđủ; dthay dvào dđó, dcác dbên dcố
dtình dđể dlại dnhững dđiều dnày dđể dđàm dphán. dSự dphân dbổ dnhiều dnhất dcó dliên dquan dđến drủi dro
dvi dmô dhoặc ddự dán dcụ dthể dhơn dlà drủi dro dtrung dbình dvà dcấp dvĩ dmô dnhư dta dcó dthể dmong dđợi.
Nghiên dcứu dcủa dYelin Xu, John F.Y.Yeung, Albert P.C.Chan, Daniel W.M.Chan,
dShou Qing dWang, d(2010) [29]. dCác công trình nghiên cứu trước đây về PPP đã chỉ ra rằng một mô hình đánh giá rủi ro khách quan, đáng tin cậy và thực tế cho các dự án PPP là điều cần thiết để thực hiện thành công các dự án PPP. Tuy nhiên, các nghiên cứu thực nghiệm thực tế trong lĩnh vực nghiên cứu này còn khá hạn chế. Bài báo này báo cáo giai đoạn thứ hai của một nghiên cứu được tài trợ, nhằm mục đích phát triển một mô hình đánh giá tổng hợp mờ để đánh giá mức độ rủi ro của một nhóm rủi ro quan trọng cụ thể (CRG) và mức độ rủi ro tổng thể liên quan đến các dự án PPP ở Trung Quốc. Ở giai đoạn nghiên cứu đầu tiên, ba mươi bốn yếu tố nguy cơ đã được xác định thông qua tổng quan tài liệu toàn diện và 3 yếu tố nguy cơ mới đã được đề xuất trong cuộc khảo sát bảng câu hỏi Delphi hai vòng. 17 yếu tố nguy cơ quan trọng nhất đã được lựa chọn thông qua việc tính toán các giá trị chuẩn hóa. Mối tương quan của 17 yếu tố nguy cơ quan trọng này (CRFs) đã được phân tích thêm thông qua phân tích nhân tố và 6 CRG đã được xây dựng, cụ thể là: (1) Rủi ro kinh tế vĩ mô; (2) Rủi ro Xây dựng và Vận hành; (3) Rủi ro đáo hạn của Chính phủ; (4) Rủi ro Môi trường Thị trường; (5) Rủi ro về khả năng kinh tế; và (6) Sự can thiệp của Chính phủ. Trên cơ sở các công trình nghiên cứu được thực hiện ở giai đoạn nghiên cứu đầu tiên, trọng số của từng yếu tố trong số 17 yếu tố nguy cơ tới hạn (CRF) và 6 CRG đã được xác định thông qua khảo sát bảng câu hỏi Delphi hai vòng. Sau đó, một tập hợp các quy tắc suy luận mờ dựa trên tri thức được thiết lập để thiết lập hàm liên thuộc cho 17 CRF và 6 CRG. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy mức độ rủi ro tổng thể của các dự án đường cao tốc theo hình thức PPP nằm giữa “rủi ro trung bình” và “rủi ro cao”. Do đó, có thể hiểu rằng việc đầu tư vào các dự án đường cao tốc theo hình thức PPP ở Trung Quốc có thể được coi là rủi ro. Trên thực tế, những người trả lời khảo sát Delphi nhận thấy rằng “Sự can thiệp của Chính phủ” là CRG nhiều nhất; với “Rủi ro đáo hạn của Chính phủ” là thứ hai; “Rủi ro khả thi về kinh tế” thứ ba; “Rủi ro Môi trường Thị trường” thứ tư;
“Rủi ro Xây dựng và Vận hành” thứ năm; và cuối cùng là "Rủi ro kinh tế vĩ mô". Những phát hiện này cho thấy rằng sự can thiệp của chính phủ và tham nhũng có thể là những trở ngại lớn đối với sự thành công của các dự án đường cao tốc PPP ở Trung Quốc. Những nguyên nhân này có thể do luật pháp và hệ thống giám sát không đầy đủ và quá trình ra quyết định công khai kém. Mặc dù mô hình đánh giá tổng hợp mờ chủ yếu được phát triển cho các dự án PPP nói chung, nhưng phương pháp nghiên cứu có thể được nhân rộng trong một loại dự án PPP cụ thể, chẳng hạn như dự án xử lý nước và dự án bệnh viện, để tạo ra các mô hình tương tự để so sánh giữa các loại hình. Bằng cách đó, nó tạo cơ hội cho các nhà thực hành đánh giá mức độ rủi ro của các loại dự án PPP khác nhau dựa trên bằng chứng khách quan chứ không phải nhận định chủ quan. CRG nhất cho các loại dự án PPP khác nhau có thể được xác định và cả các hành động phòng ngừa và khắc phục có thể được thực hiện càng sớm càng tốt. Việc mở rộng như vậy sẽ giúp hiểu sâu hơn về việc quản lý các loại dự án PPP khác nhau.
2.3.2.2. Các nghiên cứu trong nước
PHẠM THANH BÌNH MSHV: 1670608 T r a n g | 18 Lý eThanh eTùng e(2011) [12], evới eluận eán e“Ứng edụng ephương epháp eđánh egiá etổng
ehợp emờ etrong ephân etích eđánh egiá erủi ero ecác edự eán ePPP egiao ethông etại eViệt eNam”, eđã echỉ era
e12 ecác enhân etố echính etrong ebốn enhóm: erủi ero ekinh etế evĩ emô, erủi ero evề ekhả enăng etriển ekhai
edự eán, erủi ero eliên equan eđến epháp elý, erủi ero evế etính eminh ebạchvà ecác echỉ esố echo ecác enhóm
enhân etố erủi ero echính ecủa edự eán.
2.3.3. Các nghiên cứu về mạng BBNs trong quốc tế và trong nước.
2.3.3.1. Các nghiên cứu quốc tế.
Nghiên fcứu fcủa fVijay fKumar fSharma, fSatyendra fKumar fSharma f& fAjit fPratap
fSingh f(2019) [30] fvề fmô fhình fhóa fyếu ftố frủi fro fcho fcác fdự fán fcơ fsở fhạ ftầng fsử fdụng fmạng
flưới fniềm ftin fBayesian fbằng fcách fxác fđịnh fcác fyếu ftố fthành fcông fquan ftrọng fđể fquản flý frủi
fro fvà fsau fđó ftìm fmối fquan fhệ fnhân fquả fgiữa fchúng fđể fphát ftriển fmô fhình fmạng flưới fniềm
ftin fBayes f(BBNs). fViệc fphân ftích fmô fhình fvà fkết fquả fnày fxác fđịnh ftầm fquan ftrọng ftương
fđối fcủa fcác fyếu ftố fthành fcông fquan ftrọng fmà fcác fnỗ flực fquản flý frủi fro fphải fđược fchú ftrọng
ftrước ftiên fđể fđảm fbảo frằng fdự fán fđạt fđược fcác fmục ftiêu ftrong fthời fgian fvà fchi fphí fquy fđịnh.
Nghiên fcứu fcủa fKevin fCheung f& fJohn fW. fPolack f(2009) [31] fvề fcách ftiếp fcận
fBayesian fđể fmô fhình fhóa fcác fđiều fkiện fkhông fchắc fchắn ftrong fviệc fdự fbáo flưu flượng fdự fán
fcơ fsở fhạ ftầng fgiao fthông. fTrong fnghiên fcứu fnày, fcác fmạng flưới fniềm ftin fBayes, fcùng fvới
fcác fkỹ fthuật fChuỗi fMonte fCarlo fMarkov, fđược fáp fdụng fnhư fmột fphương fpháp fthay fthế fđể
fmô fhình fhóa fsự fkhông fchắc fchắn ftrong fmô fhình fvận fchuyển. fTác fgiả fminh fhọa fkỹ fthuật
ftrong fnghiên fcứu ftrường fhợp fthu fphí fđường fbộ fđơn fgiản, fdựa ftrên fđường fcao ftốc fở fSão
fPaulo, fBrazil, ftrong fđó ftác fgiả ftính ftoán fcác fgiải fpháp fcân fbằng fcho flưu flượng fgiao fthông,
fthời fgian fđi flại fvà fchi fphí fcho fcác fcông fthức fgiải fquyết fvấn fđề fnhu fcầu fcố fđịnh fvà fco fgiãn.
fNghiên fcứu fkết fluận fvề fsự fso fsánh fgiữa fmạng flưới fniềm ftin fBayes fvà fphân ftích fđộ fnhạy
fthông fthường fhơn fvà fthảo fluận fvề fgiá ftrị ftương fđối fcủa fmỗi fphương fpháp.
2.3.3.2. Các nghiên cứu trong nước.
Nghiên gcứu gcủa gNguyễn gVăn gTuấn g(2006) [15], gNghiên gcứu gđịnh glượng grủi gro
gtrong gtiến gđộ gxây gdựng gbằng gmô ghình gBayesian gBelief gNetworks. gNghiên gcứu gđã gxây
gdựng gmột gmô ghình gBBNs gđể gđịnh glượng gmức gđộ grủi gro gtiến gđộ gcủa gcác gdự gán gxây gdựng
gtại gTP.HCM, gtừ gđó gsuy grộng gra gcả gnước. gTrước gtiên gtác ggiả gnhận gdạng gcác gyếu gtố gảnh
ghưởng gđến gchậm gtrễ gtiến gđộ gthông gqua gcác gnghiên gcứu gcó gsẵn, gý gkiến gcủa gchuyên ggia, gkỹ
gsư gxây gdựng gcó gnhiều gkinh gnghiệm, gsau gđó gxác gđịnh gmối gquan ghệ gnhân gquả ggiữa gcác gyếu
gtố gđó, gthiết glập gmô ghình gBBNs gđể gđịnh glượng gmức gđộ gchậm gtrễ gtiến gđộ gcông gtrình gdựa
gvào gnhững gdữ gliệu gtrên gvà gước glượng gxác gsuất gcho gcác gmối gquan ghệ. gTác ggiả gđã gáp gdụng
gmô ghình gvào ghai gcông gtrình gxây gdựng gtại gTP.Hồ gChí gMinh gđể gkiểm gchứng gtính ghợp glý, gđộ
gtin gcậy gvà gminh ghọa gcho gviệc gứng gdụng gmô ghình gBBNs gvào gquản glý gdự gán gxây gdựng.
Nghiên gcứu gcủa gTrần gKhoa g(2009) [16], gMô ghình gphân gtích gbiến gđộng gthời ggian gvà
gchi gphí gdự gán gxây gdựng gdân gdụng g& gcông gnghiệp gbằng gphương gpháp gBBNs. gNghiên gcứu
gđã gxây gdựng gmối gquan ghệ gnguyên gnhân-kết gquả ggiữa gcác gbiến grủi gro gchính gtác gđộng gđến
gthời ggian gvà gchi gphí gcủa gdự gán. gTừ gđó gthiết glập gmô ghình gtổng gquát grủi gro gchính gtác gđộng
gđến gthời ggian gvà gchi gphí gcủa gdự gán gbằng gcông gcụ gBBNs. gSau gđó gtác ggiả gáp gdụng gmô ghình
gvào ghai gdự gán gxây gdựng gdân gdụng gtại gTP.HCM gbằng gphần gmềm gMSBNX gvà gcông gthức
gtính gkỳ gvọng gcủa gbiến gngẫu gnhiên grời grạc. gTác ggiả gđã gso gsánh gkết gquả ggiữa gmô ghình gvà
gthực gtế gđể gkiểm gchứng gđộ gtin gcậy gcủa gmô ghình.