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 本研究擷取中央單位、高雄市及台東三機關近五年1,673筆之決標案例公告資料，設定工程決標金額為應變數（Dependent variable），另將預算金額、押標金、底價金額、投標家數及履約期限等5項因子視為自變數（Independent variables），採用皮爾森相關係數分析法（Pearson Correlation Coefficient）及整批式最小平方估測法(Least Square Estimation, LSE)計算各自變數與應變數間關聯強度，再採用關聯強度高之自變數以整批式最小平方估測法，探討決標金額預測之效果。研究結果顯示，經由皮爾森相關係數分析法及最小平方估測法分析，5項因子中與工程決標金額間關連性以底價金額、預算金額及押標金3因子關聯性最高，因此採用這三項因子進行工程決標金額預測分析。經分析研究得知，LSE估測次方數越高，其變異量越小，估測結果越準確，但選用案例中決標金額較小之標案，其預測結果誤差越大；而以複迴歸分析法驗證時，發現其預測之相對誤差變異量不及整批式最小平方估測法二次方非線性預測結果。經本研究預測結果，確認由皮爾森相關係數法篩選出高相關因子後，依各採購金額級距劃分為數個區間，再各別透過最小平方估測法所預測之數值接近實際值，可作為公務機關評估得標價之落點及稽核工程頻率之參考依據，而廠商亦可由預算金額及押標金預測可能之決標金額，以作為是否參與競標及投標標價填報之參考。
 This research collects tendering data for a total of 1,673 construction projects from Ccentral Government, Kaohsiung City and Taitung County. The final bidding price for construction is designated as the dependent variable and another 5 factors of budget amount, bidding bond, base price, number of bids and performance period are assigned as the independent variables. Pearson's Correlation Coefficient Analysis and the Whole Batch Least Squares Estimation Method are used to examine the relationships between each dependent variable and independent variables. Afterwards, the most highly associated independent variables are feed into the Whole Batch Least Squares Estimation Method as the prediction model inputs.The Pearson Correlation Coefficient and the Whole Batch Least Squares Estimation Method analysis results show that three out of the five factors are highly associated with the final bidding price. These three factors are: Basic Price、Budget Amount and Bidding Bond. As a result, these three factors are used to predict the Final Bidding Price for this research.The analysis results show that when the power of LSE model is higher, the variance obtained is smaller, and thus make the estimation results more accurate. However, for projects with smaller final bidding price, the prediction errors are larger. Through multiple regression analysis, it is found that the related error variance (prediction accuracy) is lower for the quadratic non-linear Whole Batch Least Squares Estimation.The research results have shown that Pearson Correlation Coefficient analysis is efficient in selecting crucial factors influencing final bidding price for the prediction model. When projects are divided into several groups according to their total cost, the Whole Batch Least Squares Estimation model is able to produce satisfactory prediction results. This provides valuable information to government officials when assessing the legitimacy of the actual bidding price. In the mean time, the contractors are able to use the model with only two inputs, Budget Amount, and Bidding Bond to generate moderate prediction results for their reference when making the final decition before tendering.
 目錄 摘要 I Abstract II 誌謝 III 目錄 IV 圖目錄 VI 表目錄 VIII 第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究目的 21.3 研究範圍 21.4 本研究基本假設 31.5 研究方法與流程 3 第二章 相關文獻回顧 62.1 招標及決標方式 62.1.1 招標方式 62.1.2 決標方式 92.1.3 招、決標方式之影響 122.2 現行標價預測之研究現況 142.3 整批式最小平方估測法相關文獻 192.4 小結 21 第三章 研究方法 223.1 皮爾森相關係數法 223.2 整批式最小平方估測法 233.2.1 整批式一次方最小平方估測 233.2.2 整批式高次方最小平方估測 253.3 迴歸分析法 263.4 小結 28 第四章 標案分析與標價模型建立 294.1 資料蒐集與分析 294.2 各因子關連性分析 304.2.1 決標金額與投標因子關聯性分析(應用皮爾森相關係數法分析) 304.2.2 應用最小平方估測法分析 314.3 工程決標金額訓練模擬及預測 334.3.1 應用整批式最小平方估測法訓練模擬及預測 334.3.2 應用複廻歸分析法訓練模擬及預測 474.3.3 應用整批式最小平方法三次方非線性預測決標金額結果 514.4 中央單位案例訓練模擬係數進行高雄市及台東決標金額預測評估 534.4.1 高雄市決標金額預測評估 534.4.2 台東決標金額預測評估 554.5 以決標金額級距區分各別訓練模擬及預測評估 594.5.1 決標金額100萬元以下訓練模擬及預測評估 594.5.2 決標金額100萬元~500萬元訓練模擬及預測評估 614.5.3 決標金額500萬元~1,000萬元訓練模擬及預測評估 624.5.4 決標金額1,000萬元~1億元訓練模擬及預測評估 634.5.5 決標金額1億元以上訓練模擬及預測評估 654.6 以預算金額與押標金兩因子進行訓練模擬及預測評估 664.6.1 決標金額100萬元以下兩因子訓練模擬及預測評估 674.6.2 決標金額100萬元~500萬元兩因子訓練模擬及預測評估 684.6.3 決標金額500萬元~1,000萬元兩因子訓練模擬及預測評估 694.6.4 決標金額1,000萬元~1億元兩因子訓練模擬及預測評估 704.6.5 決標金額1億元以上兩因子訓練模擬及預測評估 724.7 以預算金額單一因子進行決標金額預測評估 734.8 實際案例驗證 744.9 小結 75 第五章 結論與建議 775.1 結論 775.2 建議 78 參考文獻 80 作者簡歷 84
 一、英文文獻1.Ahmad, I., 1990, “Decision-Support System for Modeling Bid/No-Bid Decision Problem’, Journal of Construction Engineering and Management, 116,PP.595-607.2.Chua, D. K. H., Li, D., 2000, “Key Factors in Bid Reasoning Model”,Journal of Construction Engineering and Management, ASCE,Vol.126,PP.349-357.3.Carr, R.I., 1982, "General Bidding Model", Journal of the Construction Division, Vol. 108, No. CO4, PP. 639-650.4.Friedman, L., 1956, "A Competitive Bidding Strategy ", Operation Research,Vol. 4, PP. 104-112.5.Gates, M., 1967, "Bidding Strategies and Probabilities" Journal of the Construction Division, Vol.93, No. CO1, PP. 75-115.6.Griffis, F.H.(Bud), 1992, ”Bidding Strategy：Winning over Key Competitors”Journal of Construction Engineering and Management, Vol. 118, No. 1, PP.151-165.7.Jerry M. Mendel, “Lessons in Estimation Theory for Signal Processing, Communications, and Control” Prentice Hall International, 1995.8.Leeners, M. R. and H. E. Fearon, Purchasing and Materials Management, Tenth Edition, Boston Homeword: Richard D. Frwin. 1993.9.Morin, T.L. and Clough, R.H. 1969, “OPBID：Competitive Bidding Strategy Model”, Journal of the Construction Division, Vol. 95, No. CO1, PP. 85-106.10.Odusote, O. O., and Fellows, R. F., 1992, “An Examination of the Importance of Resource Considerations When Contractors Make Project Selection Decisions”, Construction Management and Economics, Vol.10,PP.137-151.11.Shash, A. A., and Abdul-Hadi, N. H., 1992, “Factors Affecting a Contractor’s Markup size Decision in Saudi Arabia”, Construction Management and Economics, Vol.10,PP.415-429.12.Stigler, S. M. : The History of Statis-tics, The measurement of Uncertainty be-fore 1900, Harvard Univ. Press, 1986.13.Stephen A. Delurgio, Forecasting Principles and Applications, First Edition,University of Missouri Cansas City.1999.14.U.A. Kumar,2005, “Comparison of neural networks and regression analysis: a new insight”, Expert Systems with Applications,PP.424–430.15.Wang, W. C. , 2004,. Electronic-based procedure for managing unbalanced bids.Journal of Construction Engineering & Management, 130(3), 455-460.16.Williamson Oliver E., Markets and hierarchies, analysis and antitrust implications: A study in the economics of internal organization, Free Press, New York, 1975二、中文文獻1.行政院公共工程委員會，我國政府採購資訊公告系統（http://web.pcc.gov.tw/），2011。2.行政院公共工程委員會，政府採購法令彙編(第23版)，2010。3.王俊程 (2008)，「應用最小平方法於快速逆向運動學之研究 」，逢甲大學自動控制工程所，碩士論文，台中。4.李曉隆(2002) ，「出租公寓之租金價格預測－複迴歸分析與類神經網路的比較」，國立台灣科技大學企業管理研究所，碩士論文，台北。5.李惠妍(2003) ，「類神經網路與迴歸模式在台股指數期貨預測」，國立成功大學高階管理碩士在職專班，碩士論文，台南。6.余文明，「永磁同步馬達無量測器向量控制」，中正理工學院電機工程研究所，碩士論文，桃園，1999。7.吳昶慶，「直流有刷馬達之系統判別」，交通大學電機與控制工程研究所，碩士論文，新竹，2008。8.吳銜桑（2010），「台灣公共工程施工履約爭議民事訴訟之研究-以可歸責於採購機關為核心」，國立中央大學土木工程學研究所，博士論文，中壢。9.周福星（2003），統計學，第八版，滄海書局，台中。10.林惠玲、陳正倉（2007），應用統計學，雙葉書廊出版，台北。11.邱仲賜（2007），「公路工程採購訂定底價與決標價間差距之研析」，逢甲大學交通工程與管理學系，碩士論文，台中。12.洪兆宇（2006），「六加速儀機制模組設計及導航應用之研究」，國防大學中正理工學院，博士論文，桃園。13.洪嘉陽（2007），「應用模糊類神經網路預估專案間接費用比例之研究」，國立高雄第一科技大學營建工程系研究所，碩士論文，高雄。14.徐培哲(2007)，「應用迴歸分析、卡門濾波及類神經網路於道路工程標價預測之研究」 ，逢甲大學土木工程學系研究所，碩士論文，台中。15.張文山，「利用類神經網路進行電漿化學氣相沉積製程特性預測之研究」，成功大學工業與資訊管理學系研究所，碩士論文，台南，2007。16.張永富（2010），「政府採購招標審標決標之研究—以標價偏低顯不合理之處置為中心」，國立政治大學法學院研究所，碩士論文，台北。17.張建益、李錫霖（2002），「低價搶標對工程品質影響與因應對策之研討」，臺灣公路工程期刊，第二十九卷，第二期，頁19-30。18.黃春田（1993），「工程估價精確度預測之分析」，國立台灣科技大學營建工程技術研究所，碩士論文，台北。19.許廷彰(2009)，「應用模糊理論與統計精煉模型於道路工程標價之預測」，逢甲大學土木工程學系研究所，碩士論文，台中。20.陳順宇（2000），迴歸分析，華泰書局，台北。21.陳維東、潘南飛、劉述舜、虞順逸（2005），「應用迴歸分析預測道路工程之最低標價」，技術學刊，第二十卷，第四期，頁387-397。22.榮泰生，SPSS與研究方法，五南圖書公司，台北，2006。23.蒙以正（2004）， Matlab入門與精進，儒林圖書，台北。24.蔣致善（2009），「軍事工程決標差異對施工品質影響與關連性之研究」，國立中央大學營建管理研究所，碩士論文，中壢。25.羅仕杰，（2009），「結構時變參數之識別研究與快速損壞評估驗證」，成功大學土木工程研究所，博士論文，台南。26.羅名宏（2007），「原住民地區公共工程決標案件價格合理性之探討」，國立屏東科技大學土木工程研究所，碩士論文，屏東。三、網路資源1.行政院公共工程委員會，我國政府採購資訊公告系統（http://web.pcc.gov.tw/），2011。2.國立臺灣體育學院總務處事務組網站（http://gad.camel.ntcpe.edu.tw/front/bin/ptlist.phtml?Category=4），2011。3.國立暨南國際大學總務處採購組網站(http://www.general.ncnu.edu.tw/ias)，2011
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 1 工程估價精確度預測之分析 2 公路工程採購訂定底價與決標價間差距之研析 3 利用類神經網路進行電漿化學氣相沉積製程特性預測之研究 4 應用迴歸分析、卡門濾波及類神經網路於道路工程標價預測之研究 5 台灣公共工程施工履約爭議民事訴訟之研究-以可歸責於採購機關為核心 6 應用模糊理論與統計精煉模型於道路工程標價之預測 7 應用模糊類神經網路預估專案間接費用比例之研究 8 應用最小平方法於快速逆向運動學之研究 9 原住民地區公共工程決標案件價格合理性之探討 10 永磁同步馬達無量測器向量控制 11 政府採購招標審標決標之研究—以標價偏低顯不合理之處置為中心 12 軍事工程決標差異對施工品質影響與關連性之研究 13 結構時變參數之識別研究與快速損壞評估驗證 14 直流有刷馬達之系統判別 15 六加速儀機制模組設計及導航應用之研究

 1 17. 張建益、李錫霖（2002），「低價搶標對工程品質影響與因應對策之研討」，臺灣公路工程期刊，第二十九卷，第二期，頁19-30。 2 21. 陳維東、潘南飛、劉述舜、虞順逸（2005），「應用迴歸分析預測道路工程之最低標價」，技術學刊，第二十卷，第四期，頁387-397。

 1 以適應性類神經模糊推論系統預測公共工程決標金額之研究–以高雄市政府水利局標案為例 2 以類神經網路與支援向量機預測公共工程決標金額之研究 3 建築專案先期規劃對專案績效之影響-台灣與美國之比較 4 裝修工程專案管理之研究-以高雄購物中心為例 5 多模激發法、拔靴集成法及SVM在專案先期規劃對專案績效預測之比較 6 公路工程採購訂定底價與決標價間差距之研析 7 電極幾何與電場強度對水泥砂漿電阻抗量測穩定性之研究 8 建置視覺化REQ計算工具應用於綠建築評估 9 廢棄蚵殼配合礦物摻料對水泥砂漿工程性質之研究 10 高雄市地區污水管線修繕工程廠商風險因子之評估 11 由土木技師觀點看營造業法專任工程人員之法律責任與相關權益 12 台灣黑潮發電興建之勞工作業表單製作 13 爐石活性粉混凝土靜動態韌性及耐久性 14 砂質地盤深開挖引致應力與壁體變位路徑之三維分析 15 深層崩壞之行為研究－以小林村獻肚山為例

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