BÁO CÁO "ỨNG DỤNG MÔ PHỎNG MONTER CARLO THÔNG QUA PHẦN MỀM CRYSTAL BALL ĐỂ PHÂN TÍCH RỦI RO TRONG VIỆC XÁC ĐỊNH GIÁ THÀNH XÂY DỰNG " docx

Tuyển tập Báo cáo Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học lần thứ 8 Đại học Đà Nẵng năm 2012

1

ỨNG DỤNG MÔ PHỎNG MONTER CARLO THÔNG QUA PHẦN MỀM
CRYSTAL BALL ĐỂ PHÂN TÍCH RỦI RO TRONG VIỆC XÁC ĐỊNH GIÁ
THÀNH XÂY DỰNG
APPLICATING MONTER CARLO SIMULATION THROUGH CRYSTAL BALL
SOFTWARE IN ORDER TO ANALYSE THE RISK OF BUILDING’S PRICE

SVTH: Nguyễn Thị Cúc, Trần Viết Nghị
Lớp 07KX2, Khoa Quản lý dự án, Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Đà Nẵng
GVHD: ThS. Phạm Thị Trang
Khoa Quản lý dự án, Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng

TÓM TẮT
Tình hình giá cả của một số loại vật tư, đặc biệt là vật tư xây dựng có những biến động
không theo quy luật cụ thể, ảnh hưởng lớn đến giá thành xây dựng của công trình. Do đó mục đích
chính của bài báo cáo này là ứng dụng mô phỏng Monter Carlo thông qua phần mềm Crystal Ball
nhằm đánh giá mức độ rủi ro khi xác định giá xây dựng công trình của nhà thầu do ảnh hưởng
biến động của giá vật liệu.
ABSTRACT
Material prices always fluctuate suddenly, it much effects on financial building. Therefore, the
pricipal purport of this report is applicating Monter Carlo simulation through Crystal Ball software in
order to analyse the risk of building’s price which include material changes of price.
1. Đặt vấn đề
Đối với các doanh nghiệp, dự đoán chính xác quy luật biến động của giá cả vật tư
xây dựng là vấn đề luôn được quan tâm trong việc xác định giá thành xây dựng. Các cuộc
khảo sát cho thấy hầu hết các kỹ sư chịu trách nhiệm về dự toán công trình (đến 74,77%)
đều khẳng định sự biến động về giá vật tư, chi phí nhân công và trang thiết bị có ảnh
hưởng rất lớn đến chi phí công trình. Mặt khác thời gian gần đây ghi nhận số lượng tăng

lên các công trình có giá thanh quyết toán lớn hơn giá trị hợp đồng đã ký. Do đó quản lý
rủi ro trong việc xác định giá thành xây dựng do biến động về giá vật tư sẽ giúp doanh
nghiệp có được sự chủ động và an toàn hơn trong quá trình thi công.
Trong phạm vi đề tài này sẽ giới thiệu tổng quan về lý thuyết xác định giá thành
xây dựng, mô phỏng Monter Carlo và ứng dụng mô phỏng Monter Carlo thông qua phần
mềm Crystal Ball để phân tích rủi ro giá thành xây dựng công trình do ảnh hưởng của chi
phí vật tư.
2. Giá thành xây dựng
2.1. Giá thành xây dựng
Theo thông tư 04/2010/TT- BXD về hướng dẫn lập và quản lý chi phí đầu tư xây
dựng công trình thì giá xây dựng công trình bao gồm đơn giá xây dựng công trình và giá
xây dựng tổng hợp. Đơn giá xây dựng công trình bao gồm: chi phí vật liệu, chi phí nhân
công, chi phí máy thi công. Trong đó chi phí vật liệu xây dựng thường chiếm từ 70%- 75%
Tuyển tập Báo cáo Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học lần thứ 8 Đại học Đà Nẵng năm 2012

2

giá thành xây dựng công trình.
2.2. Thực trạng xác định giá thành xây dựng công trình hiện nay
2.2.1. Một số đặc điểm của sản phẩm ngành xây dựng
Thời gian xây dựng công trình dài, chi phí sản xuất lớn, các doanh nghiệp xây dựng
dễ gặp phải những rủi ro ngẫu nhiên do sự biến động của giá cả các loại vật tư.
Việc xác định dự toán công trình (tính toán đơn giá xây dựng) nó phụ thuộc rất
nhiều vào việc quản lý của nhiều bộ phậnvà kinh nghiệm của người tính toán… Điều này
nói lên tính hạn chế trong việc có được những công cụ cần thiết, nhằm hỗ trợ cho công tác
tính toán chi phí xây dựng được hợp lý và giảm bớt những rủi ro tác động do biến động về
giá của VLXD.
2.2.2. Thực trạng xác định giá thành xây dựng hiện nay
Tình hình biến động về kinh tế và chính trị của thế giới hiện nay đã có tác động
không nhỏ đến chi phí của các yếu tố đầu vào. Chi phí nhân công và máy thi công chịu sự

thay đổi phụ thuộc vào quy định, chính sách ban hành của Nhà nước. Trong khi đó thị
trường vật liệu xây dựng luôn biến động không ngừng. Đặc biệt là tác động của giá những
loại vật liệu chủ yếu như xi măng, sắt thép, cát… luôn là mối lo ngại của DNXD.
3. Mô phỏng Monter Carlo và phần mềm phân tích Crystal Ball
3.1. Mô phỏng Monter Carlo
Monte Carlo mô phỏng còn gọi là phương pháp thử nghiệm thống kê là một kỹ
thuật toán học máy tính cho phép phân tích rủi ro và ra quyết định. Mô phỏng Monte Carlo
đã được ứng dụng để phân tích rủi ro trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
3.2. Tổng quan về Crystal ball
Crystall Ball là một chương trình thân thiện với người sử dụng, và dùng nhiều đồ
họa để phân tích rủi ro và dự báo nhằm giúp loại trừ yếu tố bất kỳ khi ra quyết định.
Mô phỏng Monte Carlo trong Phần mềm Crystall Ball có nhiều dạng phân phối xác
suất, do vậy việc xác định được chính xác hàm phân phối xác suất của các biến đầu vào là
yếu tố quyết định thành bại của việc phân tích rủi ro bằng mô phỏng.
4. Bài toán ứng dụng vào công trình cụ thể
4.1. Giới thiệu tổng quát công trình
 Tên công trình: TRƯỜNG THCS LÊ ANH XUÂN.
 Địa điểm xây dựng: Phường Hòa Hiệp, Quận Liên Chiểu, TP Đà Nẵng.
 Quy mô công trình: 5 tầng+1 tầng mái, chiều cao nhà 18m.
4.2. Chạy chương trình mô phỏng
4.2.1. Thống kê nhu cầu vật tư của công trình




Tuyển tập Báo cáo Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học lần thứ 8 Đại học Đà Nẵng năm 2012

3

Bảng 1. Bảng chi phí trực tiếp công trình. ĐVT:

đồng
1
Chi phí vật liệu
VL
2.698.498.622
2
Chi phí nhân công
NC
2.231.109.529
3
Chi phí máy thi
công
M
183.177.388
I
Chi phí trực tiếp
T
5.112.785.539
Đồ thị 1. Hinh % giá các loại VLXD trong CPVL công trình
Dựa vào đồ thị 1 ta lựa chọn 3 loại vật liệu chiếm tỷ lệ lớn trong tổng chi phí vật
liệu của công trình làm biến đầu vào là thép, xi măng, gạch.
Việc ứng dụng mô phỏng Monte Carlo dựa trên phần mềm Crystal ball thì việc
quan trọng và khó khăn nhất là việc xác định được dạng phân phối xác suất của biến đầu
vào. Trong đề tài này, việc xác định hàm phân phối xác suất cho các vật liệu chính được
lựa chọn được tiến hành theo các bước như sau:
Bước 1: Thống kê giá vật liệu từ quý 1 năm 2007 đến tháng 2 năm 2012.
Bước 2 : Vẽ đồ thị từ giá thống kê được.
Bước 3: Hiệu chỉnh giá vật liệu, tính toán giá trị liên quan.
Bước 4 : Vẽ đồ thị tần suất giá các loại vật liệu theo các khoảng giá.
Bước 5 : Căn cứ vào đồ thị tần suất,và các tài liệu liên quan ta lựa chọn hàm phân

phối xác suất phù hợp cho từng loại vật liệu.
4.2.2. Thu thập số liệu vật liệu
Đồ thị 2.Biểu đồ tần suất xuất
hiện giá thép 1

Đồ thị 3.Biểu đồ tần suất xuất
hiện giá thép 2

Đồ thị 4.Biểu đồ tần suất xuất
hiện giá xi măng
Đồ thị 5.Biểu đồ tần suất xuất hiện giá gạch lát

Đồ thị 6.Biểu đồ tần suất xuất hiện giá gạch xây
4.2.3. Chọn hàm phân phối mô phỏng xác suất
Trên cơ sở biểu đồ tần suất xuất hiện giá của các loại vật liệu được nêu trong các đồ
thị 2,3,4,5,6 và kiến thức về các phân phối xác suất ta lựa chọn được hàm phân phối xác
suất tương đối chính xác cho các loại vật liệu ứng dụng trong bài toán cụ thể như sau.

4

 Giá thép: phân phối đều.
 Giá gạch: phân phối đều.
 Giá xi măng: phân phối chuẩn và phân phối tam giác.
Mô hình dạng phân phối của các loại vật liệu được chọn làm biến đầu vào của bài
toán ứng dụng như sau:

Hình 1a:Phân phối xác suất
gạch lát

Hình 1b:Phân phối xác suất

gạch xây

Hình 1c:Phân phối xác suất
thép 1

Hình 1d:Phân phối xác suất
thép 2

Hình 1e:Phân phối xác suất
xi măng (PP chuẩn)

Hình 1f:Phân phối xác suất
xi măng (PP tam giác)
4.3. Chạy chương trình
Bước 1: Chọn giá loại vật liệu làm biến đầu vào tùy theo bài toán đơn biến, đa biến.
Bước 2: Khai báo trong phần mềm các thông số cho biến đầu vào.
Bước 3: Khai báo biến dự báo là chi phí trực tiếp.
Bước 4: Tiến hành chạy mô phỏng 10.000 lần.
Bước 5: Đánh giá kết quả bài toán mô phỏng.
4.3.1. Bài toán đơn biến: Chọn giá thép làm biến đầu vào.

Hình 2a:Kết quả tính toán
đồ thị dạng %
Hình 2b: Kết quả tính toán
đồ thị dạng thống kê



Hình 2c.: Kết quả tính
toán bằng tay

Đánh giá: Độ chính xác giữa tính toán bằng tay và chạy phần mềm là 100%.
4.3.2. Bài toán đa biến: Chọn giá thép, giá gạch, giá xi măng làm biến đầu vào.


4

Bài toán đa biến 1: hàm phân phối xi măng là phân phối chuẩn ( BT1)
Bài toán đa biến 2: hàm phân phối xi măng là tam giác ( BT2)

Hình 3a: Kết quả tính toán đồ thị dạng % ( BT1)

Hình 3b: Kết quả tính toán đồ thị dạng % (BT2)

Hình 3c:Kết quả tính toán bằng tay
Đánh giá: Dựa vào kết quả hình 3a,3b,3c ta thấy việc lựa chọn dạng phân phối xác
suất dạng PP chuẩn có tính chính xác cao hơn kết quả chọn dạng phân phối xác suất là PP
tam giác cho giá xi măng.Vì vậy kiến nghị lựa chọn hàm phân phối xác suất dạng PP
chuẩn cho biến giá xi măng.
5. Kết luận
So sánh với kết quả tính toán bằng tay sẽ kiểm tra được mức độ chính xác khi chọn
dạng phân phối của yếu tố đầu vào.
Kiến nghị các DNXD nên ứng dụng mô phỏng Monter Carlo và phần mềm Crystal
Ball vào sử dụng trong thực tế nhiều hơn, đưa ra chọn hàm phân phối cho giá các loại vật
tư (biến đầu vào)
Từ các kết quả ban đầu trong việc ứng dụng mô phỏng Monter Carlo và phần mềm
Crystal Ball trong việc phân tích rủi ro giá thành xây dựng do ảnh hưởng của chi phí vật
liệu, nhà thầu sẽ có được kế hoạch và biện pháp dự trữ và sử dụng vật liệu hợp lý trong quá
trình thi công nhằm hạn chế mức độ rủi ro khi xác định giá thành xây dựng.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Hào Thi, Văn Huy, Tài liệu Crystal Ball 4.0 , Vietnam Fulbright Program

[2] Nghiên cứu sinh Trịnh Thùy Anh, GV trường ĐH GTVT, Mô phỏng Monter Carlo
trong việc định giá công trình xây dựng.pdf, Tạp chí KHCN Cầu đường Việt Nam
[3] Trần Thị Bạch Điệp (2011), Định giá sản phẩm xây dựng, Đà Nẵng
[4] Christian P. Robert, Monter Carlo Statistical Methods, Université Paris Dauphine