引言：传统成本管理多依赖经验判断，缺乏系统性与科学性。统计学作为量化分析工具，能够通过对大量历史数据与风险因素的分析，揭示成本超支的内在规律，实现对风险的科学评估与预测。运用统计学方法开展建筑施工项目成本超支风险分析与预测，有助于企业提前识别风险、制定应对策略，对保障项目成本目标实现具有重要理论与现实意义。

一、建筑施工项目成本超支风险因素分析

（一）外部环境因素

政策法规变化：建筑行业政策（如环保标准升级、税收政策调整）、土地政策及劳动法规的变动，可能导致施工方案调整、工期延长或人工成本增加。

市场波动：建材价格受供需关系、国际大宗商品价格影响波动剧烈；劳动力市场供需失衡会推高人工成本；利率变动则直接影响融资成本。

自然环境风险：极端天气（暴雨、台风、地震）或地质条件复杂会中断施工、损坏设备，增加额外修复与赶工成本。

（二）内部管理因素

预算编制缺陷：工程量计算误差、定额标准过时或市场调研不足，导致成本预算与实际需求脱节。

施工组织不合理：施工进度安排不当、资源调配失衡（如材料积压或短缺）、技术方案缺乏优化，造成效率低下与成本浪费。

合同管理漏洞：合同条款不明确、变更索赔机制不完善，易引发纠纷并增加额外成本支出。

二、基于统计学的成本超支风险分析方法

（一）风险识别与指标体系构建

运用德尔菲法、头脑风暴法收集专家意见，结合历史项目数据，筛选成本超支风险因素，构建包含外部环境（政策、市场、自然）、内部管理（预算、施工、合同）等维度的风险指标体系。例如，将建材价格波动率、工期延误天数、变更签证次数等量化指标纳入体系，为后续分析提供基础。

（二）风险概率分析

采用概率统计方法评估各风险因素发生的可能性。通过历史数据统计计算风险发生频率，或利用主观概率法（如专家打分）量化风险概率。例如，分析近五年某地区雨季导致施工中断的次数，估算极端天气风险发生的概率分布，为风险应对策略提供依据。

（三）风险影响程度评估

运用敏感性分析与方差分析，确定各风险因素对成本超支的影响程度。敏感性分析通过变动单一风险因素，观察成本变化幅度；方差分析则量化不同风险因素对成本波动的贡献率，识别关键风险因素 。例如，通过模拟建材价格上涨10%、20%对总成本的影响，判断其敏感性；利用方差分解确定市场波动与施工组织因素对成本超支的相对影响权重。

三、建筑施工项目成本超支风险预测模型

（一）回归分析预测模型

以历史成本超支数据为因变量，将筛选出的风险因素作为自变量，构建多元线性回归模型或非线性回归模型。通过最小二乘法等参数估计方法，确定变量间的函数关系，预测未来项目成本超支的可能性与程度。例如，建立成本超支率与建材价格波动、工期延误天数的回归方程，评估各因素对成本超支的影响系数。在实际建模过程中，需先对数据进行正态性检验与多重共线性诊断，避免自变量间高度相关导致模型失效。若发现建材价格波动与市场供需指标存在强相关性，则可采用逐步回归法剔除冗余变量。

此外，当成本超支与风险因素呈现非线性关系时，可引入多项式回归或对数变换，将非线性问题转化为线性形式求解。通过对回归系数的显著性检验（如t检验），判断各风险因素是否真正影响成本超支。

（二）时间序列分析模型

针对具有时间依赖性的成本数据，采用移动平均法、指数平滑法或ARIMA模型进行预测。通过分解时间序列中的趋势项、季节项与随机项，捕捉成本变化规律。例如，利用ARIMA模型分析季度成本数据，预测下一周期的成本趋势，识别潜在超支风险。在实际应用中，需先对时间序列进行平稳性检验，若数据非平稳，可通过差分转化为平稳序列。移动平均法通过计算一定周期内的均值来平滑数据，适合短期预测；指数平滑法赋予近期数据更高权重，能更好反映趋势变化。而ARIMA模型通过确定自回归阶数（p）、差分阶数（d）和移动平均阶数（q），建立精确的预测方程，还可结合Box-Jenkins方法进行模型定阶与诊断，确保预测结果的可靠性，帮助项目管理者提前预判成本波动，及时调整资源配置。

（三）机器学习预测模型

引入随机森林、支持向量机（SVM）等机器学习算法，处理高维、非线性的风险数据。通过训练历史数据，建立风险因素与成本超支之间的复杂映射关系。例如，利用随机森林算法对多源数据（政策文件、市场价格、施工日志）进行特征提取与分类预测，提升成本超支风险预测的准确性。在实际应用中，随机森林通过构建多棵决策树并集成结果，可有效避免过拟合问题，同时通过计算特征重要性，识别影响成本超支的关键因素。SVM则通过寻找最优超平面将不同类别的数据分开，对于小样本、非线性数据具有良好的分类和回归性能。此外，可结合网格搜索、交叉验证等方法优化算法参数，进一步提高模型预测精度，为建筑施工项目成本超支风险的精准预判提供有力支持。

四、成本超支风险应对策略

（一）风险规避策略

通过优化项目设计、选择成熟技术方案、合理安排工期等方式，降低风险发生概率。例如，在极端天气频发地区采用预制装配技术，减少现场施工时间，规避自然环境风险。

（二）风险转移策略

利用工程保险（如建筑工程一切险、第三者责任险）转移部分风险；通过合同条款将材料价格波动风险转移给供应商或约定调价机制，降低企业损失。

（三）风险缓解策略

建立动态成本监控机制，运用统计学中的控制图原理，设定成本预警阈值。当实际成本偏离预测值超过阈值时，及时分析原因并采取纠偏措施，如优化施工方案、调整资源配置。具体而言，可基于历史项目成本数据的均值与标准差，构建X-bar控制图和R控制图，分别监控成本均值与波动范围。将项目各阶段实际成本数据实时绘制于控制图中，当数据点超出上、下控制界限或呈现连续偏移趋势时，触发预警机制。通过回归分析、因果图等工具追溯成本异常根源，结合挣值分析（EVM）量化偏差程度，针对性地优化施工工艺、重新调配人力与材料资源，或与供应商协商调整采购策略，实现成本的动态纠偏与精细化管控。

结语：本论文系统阐述了基于统计学的建筑施工项目成本超支风险分析与预测方法，通过构建风险指标体系、运用多种统计分析方法与预测模型，为成本超支风险管理提供理论框架。研究表明，统计学方法能够科学量化风险因素，实现对成本超支的有效预测与控制。未来研究可结合大数据技术、人工智能算法，进一步完善风险预测模型，提升建筑施工项目成本管理的智能化与精准化水平。

参考文献：

[1]杨魁.建筑工程施工阶段成本核算及控制措施分析[J].居舍,2023,(28):142-144+148.

作者信息：

蔡天奇（2003-），男，汉族，天津市，本科，研究方向：应用统计学

麻佳容（2002-），男，汉族，甘肃省定西市，本科，研究方向：应用统计学