简介：结构方程模型的应用和优势

结构方程模型的最大优势就是引入了潜变量，并且具有可以同时处理多个因变量，容许自变量和因变量含测量误差，同时估计因子结构和因子关系等优点。为了更清晰地阐述结构方程模型和传统的统计方法的区别，现对三种分析方法进行对比分析。结构方程模型分析：结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。

理论教育 2023-05-31

网络结构的构建与优化

根据5.2节识别出的与每种政治风险直接相关的变量，可建立如图5－5所示的因果网络图。由表5－7可以看出，GQ2、GQ3、GQ4、GQ5之间存在极强的相关关系。而GQ5腐败控制度是GQ2行政效能、GQ3监管质量、GQ4法治程度的综合体现。SS1政治稳定性受GQ4法治程度、GQ5腐败控制度及SS2宗教民族关系的影响。图5－6国际工程政治风险预测的贝叶斯网络结构图

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系统动力学：概述与应用

目前，系统动力学正成为一种常用的系统分析工具和方法，渗透到许多研究领域。系统动力学强调系统反馈的因果关系。反馈的因果关系构成了系统动力学研究系统结构的基础，也是系统内部各种关系的体现。图6－20因果关系图2）流图系统动力学认为因果关系系统中包含连续的、类似流体流动与积累的过程。

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国际工程项目的政治风险分析

因为国内外政治环境千差万别，对于国际承包商而言，东道国的政治风险是非常不熟悉的一类风险。从政治风险的来源可将政治风险划分为三类，即，东道国政府因素引起的政治风险、东道国社会因素引起的政治风险，以及国际关系引起的政治风险。表2－3国际关系导致的政治风险3）政治风险的后果风险的后果是指遭受风险的主体与风险事件共同作用所遭受到的损失。

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国际工程政治风险传导的路径分析

政治风险的传导路径是一个由状态到政治事件再到威胁最终发展为风险的演化过程。图3－1政治风险传导路径示意图政治风险起源于东道国内部或外部的政治系统及政治环境的状态。当这些政治组织的行为对国际工程项目的正常经营、机会、收益等产生威胁时，政治风险即发展到上图所示的第四步。“威胁”表示一种对项目产生负面影响的政治变量的不可预测性，这种不可预测性使项目管理者难以防范其可能带来的后果。

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国际工程政治风险的智能预测与对策案例基本情况简析

来自“一带一路”倡议国家的案例共计149个，几乎占到全部案例的50%。图4－1案例来源分布图将本研究所收集的301个案例的来源分布与ENR统计的中国国际承包项目分布相比较，得到的柱状图如图4－2所示。从图4－2中可以看出，本调研所收集的案例分布与ENR统计的中国国际承包项目营业额分布基本一致，这说明本调研所获得的案例抽样合理，可以反映出中国国际承包项目的基本情况，具有代表性，可以用于后续研究。

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网络参数的学习优化

表5－8变量离散化结果2）参数学习目前在贝叶斯网络的应用中，条件概率多由专家直接给出，再通过相应案例不断更新，以这种方式计算最终的概率值。因此，本研究通过网络参数学习的方式确定各节点的条件概率。图5－7国际工程政治风险预测的贝叶斯网络参数学习结果3）鲁棒性检验本研究已随机挑选出30个样本作为测试集，用来验证国际工程政治风险预测的贝叶斯网络参数学习的鲁棒性。

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国际工程政治风险影响因素问卷调查结果分析

根据问卷调查结果，最重要的因素分组是“东道国社会政治稳定度”，得分4.180，说明对于国际工程项目而言，一个良好的社会政治环境是非常重要的，东道国糟糕的社会政治稳定度有可能带来的各种政治暴力事件，对国际工程项目危害巨大。东道国政治不稳定所导致的战争、革命、暴动的极端政治暴力事件严重威胁国际工程项目的经营环境。

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问卷调查综述：对某一群体或问题的探究

本次问卷调研于2015年5月到7月间进行。研究团队共向学术界和产业界的专家发放489份问卷，回收143份，其中有效问卷134份，问卷有效率27.6%，这与工程管理领域问卷调研有效回收率在20%～30%之间是吻合的。表3－2有效问卷来源的分布

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国际工程项目的脆弱性：内在含义解析

国际工程项目的政治风险与项目的特点和承包商的特点密切相关。企业及项目的特性也都会影响到其所承受的政治风险水平，如企业的国籍、背景和文化、企业及其子公司的规模和技术水平、企业的资本结构、国际化程度和本地化程度，以及企业与东道国政府、社会组织及当地民众之间的关系等。

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国际工程项目政治风险调查问卷设计及分析

本研究采用问卷调研的方式获取国际工程项目及其政治风险的相关信息，问卷共分为三大部分。关于第三部分为项目政治风险信息，问卷所调查的政治风险事件指的是本研究第2章第2.2.3节所识别出的政治风险种类是否发生及发生时间。风险的后果则从人员伤亡、项目延误、经济损失三个方面衡量。最终问卷见附录A。再加上通货紧缩的危害和难以调控性要远大于通货膨胀。表4－2通货膨胀率5级打分表

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风险传导的关键因素

风险源是指引发风险的原始起因；风险传导载体指的是风险传导的承载物。张友棠等认为风险传导的关键要素包括风险源、风险流、风险载体、风险传导路径和风险事件。2）风险传导路径风险传导具有路径性。标准的项目分析框架使用风险事件和风险结果之间直接的连接来抽象地描述项目风险过程，并未考虑项目系统本身对于风险传导过程的调节作用。

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东道国政治系统的现状分析

政府治理水平涵盖了东道国政府建立的各种公共机构和制度，以及法律、社会、经济结构。法治程度东道国公民信任和遵守法律法规的程度，以及司法系统的质量和公正程度。东道国社会政治稳定度可从两个方面来考量，即东道国政府的稳定度和东道国社会稳定度。前者侧重于评价东道国政府主导的或针对东道国政府的不稳定事件发生的可能性，而后者主要指东道国非政府层面的紧张程度和不稳定程度。

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国际工程项目的脆弱性分析

项目的风险暴露是指项目自身难以改变的固有性质，是项目本身特点导致的项目暴露于东道国社会政治环境的伤口；项目风险应对能力是指项目的主观能动性，项目管理者可通过各种管理手段对项目的风险暴露进行发现和修补，并减少风险暴露影响。

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贝叶斯网络的简介

贝叶斯概率网络是一种数据推导，利用先验知识以及样本数据来获取对未知样本的评估。贝叶斯网络也称因果网络或概率网络，这两个名称也从侧面反映了贝叶斯网络的图属性和概率属性。贝叶斯网络中的节点表示因素和事件，也称作贝叶斯网络的变量。图5－2贝叶斯网络示意图贝叶斯网络的参数是指变量的条件概率分布。因此本书选择贝叶斯网络作为建模工具，对因素和事件形成的因果关系网络进行定量分析。

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国际工程政治风险的智能预测模型基本思路分析

然而，国际工程政治风险本身所具有的不确定性，会导致神经网络模型的训练失败或过度拟合。在贝叶斯网络的Netica软件中，利用第4章收集的案例数据作为样本对贝叶斯网络模型进行机器学习训练，得到基于贝叶斯网络的国际工程政治风险智能预测模型。图5－1国际工程政治风险的智能预测模型基本思路图

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