Resumen

El tema especial de este trabajo es construir un modelo de medición no lineal entre el riesgo de los proyectos de APP y múltiples variables y probarlo mediante el análisis de casos. En esta investigación se utilizó el método de regresión no lineal para estudiar la mutación del riesgo de los proyectos de colaboración público-privada (CPP) sin eventos significativos. La evolución del riesgo está influida por tres factores que incluyen (1) el entorno macroscópico, (2) el microentorno y (3) la capacidad del sujeto y su relación de cooperación. En primer lugar, revela tres variables principales que impulsan la evolución del riesgo de los proyectos mediante el análisis de casos. En segundo lugar, construye un modelo de medición no lineal variable en el tiempo que luego se transforma en un modelo de regresión clásico. Por último, estima y comprueba el parámetro del modelo mediante un ejemplo. El estudio muestra que existe una correlación negativa integral entre las tres variables independientes dentro de un determinado rango de umbral, lo que revela que el macroentorno es el factor más significativo del riesgo del proyecto. El análisis de la compleja relación entre las múltiples variables de impacto y la evolución del riesgo de los proyectos de APP puede proporcionar una herramienta básica para la previsión y el control del riesgo.

• Materias:Planificación de la producción Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Production planning Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:análisis de casos, método de regresión no lineal, riesgo de proyectos ppp, cierto rango de umbrales, modelo de regresión clásico, correlación negativa integral, variables impulsoras principales, variables de impacto múltiple, evolución del riesgo de proyectos, proyectos ppp
• Keywords:case analysis, nonlinear regression method, ppp project risk, certain threshold range, classical regression model, integral negative correlation, main drive variables, multiple impact variables, project risk evolution, ppp projects