ارزیابی اقتصادی پروژه‌های BOT با یکپارچه‌سازی روش‌های شبیه‌سازی پویایی سیستم و منطق فازی

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار، دانشکده مهندسی، دانشگاه پیام نور

2 استادیار، دانشکده عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران

3 دانشجوی دکتری مهندسی و مدیریت ساخت، دانشکده عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران

چکیده

در سرمایه‌گذاری پروژه‌های BOT (ساخت، بهره‌برداری و اجرا)، یکی از مهم‌ترین تصمیماتی که باید توسط سرمایه‌گذاران بخش خصوصی اتخاذ گردد، انتخاب مناسب‌ترین طرح می‌باشد. تحقیقات انجام شده قبلی برای تعیین بهترین پروژه ازلحاظ اقتصادی، با نقایص عمده‌‌ای مواجه می‌باشند. از جمله، اثرات تمامی فاکتورهای مؤثر بر ارزیابی اقتصادی پروژه در نظر گرفته نشده است و همچنین از اثرات ریسک‌های موجود در پروژه نیز صرف‌نظر گردیده است. در این تحقیق ارزیابی اقتصادی پروژه‌های BOT با استفاده از یکپارچه‌سازی روش‌های شبیه‌سازی پویایی سیستم و منطق فازی انجام می‌گردد. برای این منظور ابتدا مقدار پارامترهای ورودی به سیستم با درنظرگرفتن عدم قطعیت‌ها و ریسک‌های موجود به شکل اعداد فازی تعیین می‌شود. در ادامه ارزش حاضر خالص پروژه (NPV) با توجه به کلیه پارامترهای اثرگذار بر آن شبیه‌سازی می‌گردد. با استفاده از مدل شبیه‌ساز توسعه داده شده، مقدار NPV پروژه‌های مختلف با توجه به مقادیر متغیرهای ورودی که به شکل اعداد فازی تعیین گردیده‌اند، برای چرخه عمر پروژه به دست می‌آید. درنهایت با مقایسه گزینه‌های مختلف در پایان دوره قرارداد، اقتصادی‌ترین پروژه تعیین می‌گردد. برای تعیین قابلیت‌های مدل پیشنهادی، ارزیابی اقتصادی برای دو پروژه آزادراه نمونه انجام شده است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Integrating System Dynamic and Fuzzy Logic for Economic Assessment of BOT Projects

نویسندگان [English]

  • Farnad Nasirzadeh 1
  • Mostafa Khanzadi 2
  • Majid Alipour 3
1 Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Payame Noor University
2 Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Iran University of Science and Technology
3 PhD. Student in Construction Management, Department of Civil Engineering, Iran University of Science and Technology
چکیده [English]

The selection of the most appropriate project for the investment is one of the most important decisions that should be made by the private investors. This problem is of vital importance in BOT projects, where the total investment as well as the investor's profit should be recovered by the project's income. There are several approaches proposed by the researchers to determine the best economical project in comparison to other projects. The previous researches, however, faced with some major defects. As an example, the effects of various factors affecting the project evaluation process as well as the existing risks and uncertainties are not taken into account. In this research, economic assessment of BOT projects is performed by integrating system dynamic simulation approach and fuzzy logic. For this purpose, first the project's NPV is modeled considering all the influencing factors qualitatively. The relationships that exist between different factors are then determined and the quantitative model is built. Using the developed model, the value of NPV is simulated considering the effects of all the influencing factors and the existing uncertainties. Finally, the value of project's NPV is determined as a triangular fuzzy number. Finally, the best alternative project is selected by comparing the simulated values of NPV. To evaluate the capabilities and performance of the proposed model, the project economical evaluation is performed for two highway projects and the best project is selected.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Simulation
  • Economic Assessment
  • BOT projects
  • system dynamics
  • NPV
[1]    خانزادی مصطفی، نصیرزاده فرناد، علیپور مجید. (1389)." تعیین دوره بهره‌برداری در قراردادهایBOT با استفاده از رویکرد پویایی سیستم". ششمین کنفرانس بین‌المللی مدیریت پروژه. تهران. ایران.
[2]    خانزادی مصطفی، نصیرزاده فرناد، علیپور مجید. (1390)." استفاده از تجمیع پویایی سیستم و تکنیک فازی دلفی در تعیین دوره بهره‌برداری در قراردادهایBOT". هفتمین کنفرانس بین‌المللی مدیریت پروژه. تهران. ایران.
[3]    Kumaraswamy, M. M., and Morris, D. A. “Build-operate-transfer-type procurement in Asian Mega projects.” J. Constr. Eng. Manage.,vol. 128(2), pp. 93–102, 2002.
[4]    Liou . Fen-May. and Huang . Chih-Pin. “Automated Approach to Negotiations of BOT Contracts with the Consideration of Project Risk.” J. Constr. Eng. Manage., vol.134 (1), pp. 18–24, 2008.
[6]    Giuseppe Alesii. “Payback Period and Internal Rate of Return in Real Options Analysis.” J. Engineering Economist. Vol. 51 (3), pp. 237-257, 2006.
[8]    Mohamed.sherif, and Mc cowan.alison k, “modeling project investment decisions under uncertainty using possibility theory.” International Journal of Project Management, vol. 19, pp. 231–241, 2001.
[9]    Mohamed.sherif, and Mc cowan.alison k, “Decision Support System to Evaluate and Compare Concession Options” J. Constr. Eng. Manage., vol.133 (2), pp. 114–123, 2007.
[10]  Nasirzadeh, Farnad. Afshar, Abbas. Khanzadi, Mostafa. Howich, Susan. “Integrating system dynamic and fuzzy logic modeling for construction risk management”. J. Construction Management and Economics .vol.26:11pp.1197-1212, 2008.
[11] Nasirzadeh, Farnad. Afshar, Abbas. Khanzadi, Mostafa. Howich, Susan. “dynamic risk analisis in construction projects”. Can. J. Civ. Eng.vol.35 pp.820-831, 2008.
[12] Sterman, J. "Business Dynamics.” McGraw-Hill Pub, 2000.
[13] Shen, L. Y., and Wu, Y. Z. “Risk concession model for build operate transfer contract projects.” J.Construction Engineering and Management, vol. 131(2), pp.211–220, 2005.
[14] Khanzadi. M., Nasirzadeh. F., and Alipour. M., “Using Fuzzy-Delphi Technique to Determine the Concession Period in BOT Projects.”, IEEE. 978-1-4244-6928-4/10, 2010.
[15] Khanzadi. M., Nasirzadeh. F., and Alipour. M., “ Integrating system dynamics and fuzzy logic modeling to determine concession period in BOT projects”. J. Automation in construction,vol. 22, pp.368-376, 2012.
[16] Zimmermann, H.J. “Fuzzy Set Theory and its Application”, 4th edition, Kluwer Academic Publishers, Boston, Drodrecht and London, 2001.
[17] A. Shaheen, A. Fayek, S. AbouRizk, “Fuzzy numbers in cost range estimating”, Journal ofConstruction Engineering Management vol.133 (4).pp. 325–334, 2007.