【摘 要】
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文章以A风景园林规划研究院规划设计类项目为例,针对其现有项目成本预测主观性强、缺乏准确性,项目成本影响因素考虑不全面等问题,分析其成本构成情况和历年项目成本影响因素
【机 构】
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重庆理工大学会计学院,重庆理工大学云会计大数据智能研究所,重庆市风景园林规划研究院
【基金项目】
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国家社会科学基金一般项目(项目编号:17BGL194),A研究院智慧财务与商业智能咨询项目(项目编号:2019Q11)阶段性研究成果。
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文章以A风景园林规划研究院规划设计类项目为例,针对其现有项目成本预测主观性强、缺乏准确性,项目成本影响因素考虑不全面等问题,分析其成本构成情况和历年项目成本影响因素,设计了成本预测的流程和方法,在此基础上建立了成本预测指标体系,利用岭回归机器学习算法构建了成本预测模型,以2014—2018年的财务数据为基础对项目成本进行了模拟预测,将训练样本和预测检验样本进行拟合,检验模型预测的效果,结果显示该回归模型有较高的预测精度,能够为A研究院的预算管理和投标决策提供有价值的参考。
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