經(jīng)濟活動分析論文范文

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第1篇

關鍵詞經(jīng)濟活動預測模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡

經(jīng)濟活動諸如商品價格走勢、生產(chǎn)活動的產(chǎn)量預測、加工的投入產(chǎn)出分析、工廠的成本控制等方面都是重要的技術經(jīng)濟層面。定量化的經(jīng)濟活動分析是經(jīng)濟學研究的必由之路，而建模是量化分析的基礎，這是因為模型為科學分析和質(zhì)量、成本等控制提供了理論依據(jù)。本文針對經(jīng)濟活動中大多數(shù)研究對象都具有的非線性特點，給出了用人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ArtificialNerveNetwork）模型建立經(jīng)濟活動的預測模型的原理和方法，并描述了神經(jīng)網(wǎng)絡與各種先進的建模方法相結合的模型化方法，為經(jīng)濟活動的分析、預測與控制提供了理論基礎。

1神經(jīng)網(wǎng)絡模型方法

現(xiàn)實的經(jīng)濟系統(tǒng)是一個極其復雜的非線性系統(tǒng)，客觀上要求建立非線性模型。傳統(tǒng)上使用回歸與自回歸模型刻畫的都是線性關系，難于精確反映因變量的變化規(guī)律，也終將影響模型的擬合及預報效果。為揭示隱含于歷史記錄中的復雜非線性關系必須借助更先進的方法———人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)方法。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有并行處理、自適應、自組織、聯(lián)想記憶及源于神經(jīng)元激活函數(shù)的壓扁特性的容錯和魯棒性等特點。數(shù)學上已經(jīng)證明，神經(jīng)網(wǎng)絡可以逼近所有函數(shù)，這意味著神經(jīng)網(wǎng)絡能逼近那些刻畫了樣本數(shù)據(jù)規(guī)律的函數(shù)，且所考慮的系統(tǒng)表現(xiàn)的函數(shù)形式越復雜，神經(jīng)網(wǎng)絡這種特性的作用就越明顯。

在各類神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，BP（Back－Propagation誤差后向傳播）神經(jīng)網(wǎng)絡模型是最常用的也是最成熟的模型之一。本質(zhì)上，BP模型是對樣本集進行建模，即建立對應關系RmRn,xk∈Rm,ykRn。數(shù)學上，就是一個通過函數(shù)逼近擬合曲線/曲面的方法，并將之轉(zhuǎn)化為一個非線性優(yōu)化問題來求解。

對BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，一般選用三層非循環(huán)網(wǎng)絡。假設每層有N個處理單元，通常選取連續(xù)可微的非線性作用函數(shù)如Sigmoid函數(shù)f(x)=1/(1+e-x)，訓練集包括M個樣本模式{(xk,yk)}。對第P個訓練樣本（P＝1，2，…，M），單元j的輸入總和記為apj，輸出記為Opj，則:

apj=WQ

Opj=f(apj)=1/(1+e-apj)（1）

對每個輸入模式P，網(wǎng)絡輸出與期望輸出（dpj）間誤差為：

E=Ep=((dpj-Opj)2)（2）

取BP網(wǎng)絡的權值修正式：

Wji(t+1)=Wji(t)+?濁?啄pj+?琢(Wji(t)-Wji(t-1))（3）

其中，對應輸出單元?啄pj=f’,(apj)(dpj-Opj)；對應輸入單元?啄pj=f’,(apj)?啄pkWkj；

?濁是為加快網(wǎng)絡收斂速度而取值足夠大又不致產(chǎn)生振蕩的常數(shù)；?琢為一常數(shù)項，稱為趨勢因子，它決定上一次學習權值對本次權值的影響。

BP學習算法的步驟：初始化網(wǎng)絡及學習參數(shù)；提供訓練模式并訓練網(wǎng)絡直到滿足學習要求；前向傳播過程,對給定訓練模式輸入，計算網(wǎng)絡的輸出模式，并與期望比較，如有誤差，則執(zhí)行下一步，否則返回第二步；后向傳播過程,計算同一層單元的誤差?啄pj,按權值公式（3）修正權值;返回權值計算公式（3）。BP網(wǎng)絡的學習一般均需多周期迭代，直至網(wǎng)絡輸出與期望輸出間總體的均方根誤差ERMS達到一定要求方結束。

實踐中，BP網(wǎng)絡可能遇到如下問題：局部極小點問題；迭代收斂性及收斂速度引起低效率問題。此外還有，模型的逼近性質(zhì)差；模型的學習誤差大，記憶能力不強；與線性時序模型一樣，模型網(wǎng)絡結構及節(jié)點作用函數(shù)不易確定；難以解決應用問題的實例規(guī)模與網(wǎng)絡規(guī)模之間的矛盾等。為克服這樣的一些問題，同時為了更好地面向?qū)嶋H問題的特殊性，出現(xiàn)了各種基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型或與之結合的模型創(chuàng)新方法。

2灰色神經(jīng)網(wǎng)絡模型

灰色預測和神經(jīng)網(wǎng)絡一樣是近年來用于非線性時間序列預測的引人注目的方法，兩種方法在建模時都不需計算統(tǒng)計特征，且理論上可以適用于任何非線性時間序列的建模?；疑A測由于其模型特點，更合用于經(jīng)濟活動中具有指數(shù)增長趨勢的問題，而對于其他變化趨勢，則可能擬合灰度較大，導致精度難于提高。

對于既有隨時間推移的增長趨勢，又有同一季節(jié)的相似波動性趨勢，且增長趨勢和波動性趨勢都呈現(xiàn)為一種復雜的非線性函數(shù)特性的一類現(xiàn)實問題，根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有較好的描述復雜非線性函數(shù)能力特點，用其對季節(jié)性建模；最后根據(jù)最優(yōu)組合預測理論，建立了兼有GM（1，1）和ANN優(yōu)點的最優(yōu)組合預測模型。該模型能夠同時反映季節(jié)性時間序列的增長趨勢性和同季波動性的雙重特性，適用于一般具有季節(jié)性特點的經(jīng)濟預測。

首先，建立GM（1，1）模型，設時間序列x(0)=(x(0)(1),x(0)(2),?撰,x(0)(n))，作一階累加生成：

x(1)=(x(1)(1),x(1)(2),?撰,x(1)(n))（4）

其中x(1)(k)=(x(0)(i),k=1,2,?撰,n

構造一階線性灰色微分方程并得到該方程的白化微分方程：

+ax=u

用最小二乘法求解參數(shù)a，u，得到x(1)的灰色預測模型：

(1)(k+1)=(X(0)(1)-u/a)e-ak+u/a,(k=0,1,2,?撰)（5）

其次，根據(jù)上節(jié)方法建立BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

第三，將兩模型優(yōu)化組合。設f1是灰色預測值，f2是神經(jīng)網(wǎng)絡預測值，fc是最優(yōu)組合預測值，預測誤差分別為:e1,e2,ec，取w1和w2是相應的權系數(shù)，且w1+w2=1,有fc=w1f1+w2f2，則誤差及方差分別為ec=w1e1+w2e2,Var(ec)=w21Var(e1)+w22Var(e2)+2w1w2cov(e1,e2)

對方差公式求關于w1的極小值，并取cov(e1,e2)=0，即可得到組合預測權系數(shù)的值。

2基于粗糙集理論的神經(jīng)網(wǎng)絡模型

粗糙集理論與模糊集理論一樣是研究系統(tǒng)中知識不完全和不確定問題的方法。模糊集理論在利用隸屬函數(shù)表達不確定性時，為定義一個合適的隸屬函數(shù)，需要人工干預，因而有主觀性。而粗糙集理論由粗糙度表示知識的不完全程度，是通過表達知識不精確性的概念計算得到的，是客觀的，并不需要先驗知識。粗糙集通過定義信息熵并進而規(guī)定重要性判據(jù)以判斷某屬性的必要性、重要性或冗余性。

一般來說，BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對模型輸入變量的選擇和網(wǎng)絡結構確定等都基本憑經(jīng)驗或通過反復試驗確定，這種方法的盲目性會導致模型質(zhì)量變差。用粗糙集理論指導，先對各種影響預測的因素變量進行識別，以此確定預測模型的輸入變量；再通過屬性約簡和屬性值約簡獲得推理規(guī)則集；然后以這些推理規(guī)則構造神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，并采用加動量項的BP的學習算法對網(wǎng)絡進行優(yōu)化。有效改善了模型特性，提高了模型質(zhì)量。其建模步驟為：由歷史數(shù)據(jù)及其相關信息歷史數(shù)據(jù)構造決策表；初始化；對決策表的決策屬性變量按劃分值域為n個區(qū)域的方式離散化；采用基于斷點重要性的粗糙集離散化算法選擇條件屬性變量和斷點（分點），同時計算決策表相容度，當決策表相容度為1或不再增加時，則選擇條件屬性變量和分點過程結束；由選擇的條件屬性變量及其樣本離散化值構造新的決策表，并對其約簡，得到推理規(guī)則集；由推理規(guī)則集建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型；對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練；若神經(jīng)網(wǎng)絡擬合誤差滿足要求，則結束，否則，增加n。必須指出，區(qū)間分劃n太小，會使得擬合不夠，n太大，即輸出空間分得太細，會導致過多的區(qū)域?qū)?，使網(wǎng)絡結構過于復雜，影響泛化（預測）能力。

3小波神經(jīng)網(wǎng)絡模型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型存在的網(wǎng)絡結構及節(jié)點函數(shù)不易確定問題，結合小波分析優(yōu)良的數(shù)據(jù)擬合能力和神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習、自適應特性建模，即用非線性小波基取代通常的非線性S型函數(shù)。

設非線性時間序列變化函數(shù)f(t)∈L2(R)，定義其小波變換為：

Wf(a,b)==f(t)?漬()dt（6）

式中，?漬ab(t)稱為由母小波?漬t（定義為滿足一定條件的平方可積函數(shù)?漬(t)∈L2(R)如Haar小波、Morlet小波、樣條小波等）生成的依賴于參數(shù)a、b的連續(xù)小波，也稱小波基。參數(shù)a的變化不僅改變小波基的頻譜結構，還改變其窗口的大小和形狀。對于函數(shù)f(t)，其局部結構的分辯可以通過調(diào)節(jié)參數(shù)a、b，即調(diào)節(jié)小波基窗口的大小和位置來實現(xiàn)。

用小波級數(shù)的有限項來逼近時序函數(shù)，即：

(t)=wk?漬()（7）

式中(t)，為時間序列y(t)的預測值序列；wk,bk,ak分別為權重系數(shù)，小波基的平移因子和伸縮因子；L為小波基的個數(shù)。參數(shù)wk,bk,ak采用最小均方誤差能量函數(shù)優(yōu)化得到，L通過試算得到。

4模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型

模糊集合和模糊邏輯以人腦處理不精確信息的方法為基礎，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡是以大量簡單神經(jīng)元的排列模擬人腦的生理結構。二者的融合既具有神經(jīng)網(wǎng)絡強大的計算能力、容錯性和學習能力，又有對于不確定、不精確信息的處理能力，即同時具有底層的數(shù)據(jù)處理、學習能力和高層的推理、思考能力。

一種應用模糊理論的方法是把模糊聚類用來確定模糊系統(tǒng)的最優(yōu)規(guī)則數(shù)，從而確定模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的結構。這樣確定的網(wǎng)絡結構成為四層：第一層為直接輸入層；第二層為模糊化層，對輸入做模糊化處理；第三層為模糊推理層，對前層模糊結果做模糊推理；第四層為非模糊化層，可以采用重心非模糊化法，產(chǎn)生網(wǎng)絡輸出。該網(wǎng)絡采用動態(tài)處理法，增強了其處理能力，且適用性強、精度高。

5結語

除上述幾種結合式神經(jīng)網(wǎng)絡方法之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型在算法設計方面一直在取得巨大的進步。神經(jīng)網(wǎng)絡模型方法是一種先進的具有智能的非線性建模方法，其在自然科學、經(jīng)濟現(xiàn)象、社會活動等方面的應用正在不斷深化，把神經(jīng)網(wǎng)絡方法引入經(jīng)濟活動的分析和預測中，并緊密聯(lián)系諸多先進的建模方法，是使工業(yè)經(jīng)濟、商業(yè)經(jīng)濟及其對經(jīng)濟本質(zhì)規(guī)律的研究等各項工作推向前進的重要理論武器。

參考文獻

第2篇

【關鍵詞】企業(yè)經(jīng)營活動；意義；應用

0.概述

要想對每項業(yè)務的增長或下降隨時掌握，及時監(jiān)控，就必須通過扎扎實實地開展科學規(guī)范的經(jīng)營活動，使企業(yè)的經(jīng)營決策層實現(xiàn)對各專業(yè)、各部門的經(jīng)營活動進行全程動態(tài)監(jiān)控，通過對企業(yè)經(jīng)營活動、經(jīng)營效益進行實事求是的量化分析和科學預測，使職工素質(zhì)、勞動組合、經(jīng)營機制及資金投入等各項經(jīng)營要素處于最佳組合狀態(tài)，實現(xiàn)以最小的投入取得最大的經(jīng)營成果。

1.規(guī)范開展企業(yè)經(jīng)營活動分析的意義

開展科學規(guī)范的經(jīng)營活動分析具有十分重要的現(xiàn)實意義。有的業(yè)務單位從收入上看是增長的，但實質(zhì)卻是虧損的，因為它直接的支出加上潛在的支出已遠遠超過了收入；有的業(yè)務雖然出現(xiàn)一時的下滑，但仍然在盈利，原因是它的支出始終控制在盈虧點以下；有的業(yè)務在短期內(nèi)是盈利的，但長久看是虧損的，因為其前期投入和后續(xù)投入必然超過了它的整個有效利潤；有的業(yè)務的增減有客觀因素，有偶然性和暫時性，有的業(yè)務的增減是可以通過人為努力，精心經(jīng)營得到更大的增長或最大的遏制。針對某項具體的業(yè)務在某一特定時期的增減，要分析其自然因素增減有多大比例，具體措施和人為努力又占了多大比例，這樣做的好處是可以使經(jīng)營者特別是決策者對自己的經(jīng)營形勢始終保持清醒的頭腦，做到把握市場，運籌帷幄，及時總結經(jīng)營工作的得失，制定出下一步更加準確有效的經(jīng)營措施，同時，也對考核各部門經(jīng)營工作的優(yōu)劣和獎罰提供了最直觀有效的依據(jù)。

2.規(guī)范開展經(jīng)營活動分析的應用步驟

（1）總體要求經(jīng)營活動分析堅持以重點分為主，全面分析為輔；以定量分析為主，定性分析為輔；分析研究與采取實際措施相結合3個原則，努力做到市場預測準確、對策措施具體、組織落實有力、經(jīng)營效果明顯。

（2）分析重點根據(jù)公司各業(yè)務部門的工作重點，結合市場變化，每個季度針對生產(chǎn)經(jīng)營中存在的問題進行重點分析，要做到“點中有面，以點帶面”。

（3）基本內(nèi)容在全面分析上季度經(jīng)營實績的基礎上，通過重點對市場分析、經(jīng)營要素及條件分析、投人產(chǎn)出分析、經(jīng)營效果分析及經(jīng)營決策執(zhí)行情況分析，使各項經(jīng)營要素處于最佳結合狀態(tài)，取得最大的經(jīng)營成果。

（4）時間確定公司季度經(jīng)營活動分析會議一般在季后15天前后召開為宜，對一些影響較大的問題，可隨時開展專題分析研究。參加人員為公司中層以上管理人員和各專業(yè)主管，以及營銷、財務、生產(chǎn)、人力資源、綜合計劃等相關人員。

（5）活動程序公司各有關單位必須于季后10天內(nèi)將本部門的經(jīng)營分析報告報送綜合計劃部門，由綜合計劃部門根據(jù)各職能單位上報的專項分析資料編寫全公司的季度經(jīng)營活動分析，并上報公司主管領導，經(jīng)領導審核后，會前提交各參加會議人員。參加分析會議人員必須在會前進行認真地調(diào)研準備工作，要召開本部門的分析會，帶著問題和措施建議參加公司經(jīng)營活動分析會議。

（6）重點發(fā)言綜合計劃部門是整個經(jīng)營分析活動的重點部門，在全面分析的基礎上，重點對發(fā)展異常的經(jīng)營項目進行分析，通過進行行業(yè)內(nèi)縱向的和行業(yè)外橫向的定量比較分析，力求分析深、分析透，然后要做出具體部門上季度經(jīng)營活動是否正常、合理的建議性結論。

各部門負責人會前要多方位、多渠道地搜集信息資料，通過進行市場調(diào)查，掌握當?shù)叵嚓P行業(yè)經(jīng)營情況，對本單位的經(jīng)營工作做出符合實際的比較分析。特別是上季度發(fā)展不理想或工作未完成的部門負責人要實事求是地、充分具體地談問題、找原因、提措施、許承諾。

（7）分析總結經(jīng)營分析會議由公司主要領導。進行會議總結，內(nèi)容包括：總評上季度經(jīng)營形勢，對上季度制定的重點工作進行檢查、反省，要讓與會者明白增長或下滑的主觀原因，客觀因素又是哪些，增長是否到位，下滑是否控制在應有的范圍之內(nèi)，要明確指出具體部門存在的問題，要對各部門落實上季度決策措施的情況作出權威性的評判和考核。

（8）分析報告經(jīng)營分析會議報告由公司綜合計劃部門在會后當日或次日擬出，報公司主管領導，同時下發(fā)各相關單位。

3.提高企業(yè)經(jīng)濟活動分析能力的策略

（1）加大投資分析的力度。在生產(chǎn)型企業(yè)日常經(jīng)濟活動分析中，企業(yè)往往只重視成本方面的控制，對投資分析的力度往往較少。通常在投資分析中往往只是考慮到產(chǎn)量因素，對投資的風險分析和財務分析考慮欠缺。因此經(jīng)常會出現(xiàn)無效投資，造成資源的浪費。

（2）加強職能部門專業(yè)分析。目前的經(jīng)濟活動分析往往被誤解為財務部門的工作，實際工作中財務部門的經(jīng)濟活動分析只是經(jīng)濟活動分析的一部分。要更好的為經(jīng)營者提供經(jīng)營決策的依據(jù)，往往更需要各職能部門的專業(yè)性分析。

（3）增強經(jīng)濟活動分析硬件。由于傳統(tǒng)的企業(yè)經(jīng)濟活動分析都是通過手工計算，工作量大、速度慢、工作效率低，如在經(jīng)濟活動分析過程中引用計算機技術，引進相關軟件，不僅可避免手工分析的種種弊端，且將有力推動企業(yè)經(jīng)濟活動分析真正向規(guī)范化、制度化、科學化方向發(fā)展。

4.公證的效力在保護企業(yè)合法權益中的作用

在企業(yè)經(jīng)營活動中所涉及到的有關事項等辦理公證，通過公證的法律效力可以體現(xiàn)出公證的法律作用，對于公證的效力的認識可以幫助我們更好的理解公證活動與企業(yè)經(jīng)營的關系。

4.1公證的證據(jù)效力發(fā)揮的作用

企業(yè)在經(jīng)營的過程中會涉及到大量法律行為，也有很多的有法律意義的事實，還有很多有法律意義的文書，這些行為、文書和事實的真實性、合法性、對于企業(yè)來說是十分重要的。因此說公證的證據(jù)效力在維護企業(yè)的合法權益方面有著很重要的作用。

4.2公證的強制執(zhí)行效力發(fā)揮的作用

企業(yè)在經(jīng)營活動中難免會產(chǎn)生一些糾紛，解決糾紛的方式有司法救濟，也就是經(jīng)過人民法院訴訟來解決。通過訴訟來解決糾紛通常要花費一定的人力、財力、時間。在某種程度上影響著企業(yè)的經(jīng)營。企業(yè)經(jīng)營活動中發(fā)生的單務性質(zhì)、明了、簡單的債權債務的關系，由此發(fā)生的債的糾紛可以通過公證進行解決，無須經(jīng)過訴訟來解決。由此可以看出，公證的強制執(zhí)行效力在企業(yè)經(jīng)營的活動中發(fā)揮出的重要作用。

4.3保全證據(jù)公證的效力發(fā)揮的作用

在企業(yè)的經(jīng)營活動中確認合法權利，當與其他人發(fā)生了爭執(zhí)的時候，對于爭執(zhí)的問題解決無論的情況下，由“誰主張，誰舉證”的原則來決定，需要相關的證據(jù)來證明。保全證據(jù)在法律的公證證明中起著至關重要的作用，是不可或缺的一部分。 [科]

【參考文獻】

[1]夏學洪.現(xiàn)金流量的經(jīng)營活動分析[期刊論文]-中國總會計師，2008（10）.

[2]張中革.企業(yè)經(jīng)濟活動分析的方法與建議[期刊論文]-投資與合作，2011（4）.

第3篇

【關鍵詞】十二五 經(jīng)濟活動分析 部門職責 過程控制

中國的鐵路建設始于清朝末年，經(jīng)過一個多世紀的建設和發(fā)展，中國目前已經(jīng)擁有僅次于美國和俄羅斯的全球第三大鐵路網(wǎng)、以及全球最大規(guī)模的高速鐵路網(wǎng)。尤其是在國家進入“十二五”發(fā)展階段后，國家對于鐵路發(fā)展提出了進一步的基本原則：堅持科學發(fā)展，有序推進鐵路建設；堅持安全發(fā)展，確保安全持續(xù)穩(wěn)定；堅持創(chuàng)新發(fā)展，全面推進鐵路現(xiàn)代化；堅持可持續(xù)發(fā)展，重視鐵路經(jīng)營效益；堅持協(xié)調(diào)發(fā)展，實現(xiàn)綜合效益最大化；堅持綠色發(fā)展，提高資源利用效率。初步形成便捷、安全、經(jīng)濟、高效、綠色的鐵路運輸網(wǎng)絡，基本適應經(jīng)濟社會發(fā)展需要。

鐵道部部長盛光祖在一次內(nèi)部會議上表示，“十二五”期間，鐵路投資必須達到2.3萬億元，否則無法完成規(guī)劃。這樣在“十二五”期間剩余的未來三年內(nèi)，鐵路投資估摸將每年接近5000億元?！拌F路應該超前建設”的理念已經(jīng)成為共識，這是讓鐵路工程建設行業(yè)倍感振奮的好消息。

通過中國鐵路工程總公司領導的講話可以看出，“十二五”階段是個鐵路全面建設的階段，施工企業(yè)在新一輪的鐵路建設中應當進一步加強成本控制及效益的合理安排。以下針對鐵路項目進行的經(jīng)濟活動分析，對鐵路工程施工企業(yè)的成本控制及效益安排進行論述。

工程項目經(jīng)濟活動分析是以計劃資料、數(shù)據(jù)核算和調(diào)查研究的情況為依據(jù)，對一定時期內(nèi)生產(chǎn)經(jīng)營活動的全過程及其經(jīng)營結果進行全面系統(tǒng)的分析研究，對生產(chǎn)經(jīng)營活動給與正確的評價，探尋生產(chǎn)經(jīng)營的改進方法，查找經(jīng)營管理上的不足，提出經(jīng)營管理方面的建議或者意見，指明改進項目管理、提高經(jīng)濟效益的方向，為領導提供決策依據(jù)，其目的是提高項目管理水平和生產(chǎn)經(jīng)營的效益。

在進行經(jīng)濟活動分析時，首先應該明確的是鐵路項目需要分析的項目是什么，怎么進行分析，將經(jīng)濟活動分析作為一項任務來進行。對經(jīng)濟活動分析的主要內(nèi)容是分析評價項目生產(chǎn)經(jīng)營管理過程和經(jīng)營成果及項目對人、財、物利用效果，分析各生產(chǎn)要素的配置和施工生產(chǎn)的外部環(huán)境。主要包括：項目收入情況、項目成本情況、項目資金管理情況、工程技術分析、項目資產(chǎn)構成及資產(chǎn)質(zhì)量情況、項目施工生產(chǎn)組織管理情況、項目二次經(jīng)營情況以及項目質(zhì)量、安全、工期、施工組織等影響項目經(jīng)濟活動的其它重大經(jīng)濟事項分析。簡單具體概括為以下四部分內(nèi)容：

一、施工項目本期實際生產(chǎn)經(jīng)營過程的分析

（一）施工生產(chǎn)計劃完成情況的分析；檢查分析本項目施工組織計劃的執(zhí)行完成情況，工程形象進度，建安產(chǎn)值指標完成情況，主要實物工程量指標完成情況等。

（二）工程質(zhì)量、安全管理情況的分析。

反映項目施工生產(chǎn)的安全質(zhì)量情況和存在的問題，分析造成安全質(zhì)量事故的原因及其對成本的影響、如何防治安全和質(zhì)量管理中問題的出現(xiàn)等。

（三）施工方案優(yōu)化和施工組織設計的分析和具體施工過程中的現(xiàn)場組織與安排等的諸多分析。

二、施工項目各生產(chǎn)要素資源配置的分析

主要包括：勞動力、材料、機械設備、資金和施工技術。對于存在不足、缺陷和亮點的地方要重點分析，分析內(nèi)容要有主次，與分析目的無關或關系不大可以簡單分析，與下一步的科學決策和盈利水平有影響的就要重點分析，并及時調(diào)整決策。

三、項目成本的分析

將項目成本組成項目、成本控制措施和現(xiàn)場成本管理逐一進行對比分析：從合同中標價、施工圖預算、財務預算、計劃成本和實際成本入手。

四、經(jīng)營成果分析

主要從財務報表方面進行財務分析，分析相關考核指標的完成情況、財務分析指標的達到或?qū)崿F(xiàn)情況，分析差距，尋找原因，提出下一步的可行性計劃或?qū)嵤┐胧?/p>

駐點項目部各部門在經(jīng)濟活動分析中的分工應盡量明確，以下就各鐵路項目正常的部門劃分分別進行明確：

（一）工程部：

1.組織施工圖審核，匯總各分部分項工程的施工圖數(shù)量，編制施工技術組織措施計劃，優(yōu)化施工方案。

2.監(jiān)督、指導各項目部對優(yōu)化方案的具體實施過程。

3.負責變更設計的簽認。

4.負責提供對應施工圖紙工程數(shù)量的項目整體材料計劃用量和已完工程量的材料計劃用量。

5.負責內(nèi)外部計量數(shù)量的確認工作。

6.審核、匯總各項目部工程數(shù)量臺賬。

（二）工程經(jīng)濟管理部（或計劃合同部、預算成本部等名稱，以下簡稱工經(jīng)部）

1.負責組織相關人員研究與業(yè)主簽訂的施工承包合同及相關文件，找出利潤項目和虧損項目的分布特點，確定項目成本控制中需重點關注的問題，同時作為變更索賠工作的突破口。

2.負責建立對內(nèi)對外驗工計價臺帳。

3.監(jiān)控各分部分項工程的結算控制，對超過施工圖紙工程數(shù)量的對內(nèi)結算及時向主要領導匯報，并在經(jīng)濟活動分析會議上確認。

4.項目勞務分包統(tǒng)一限價，并參與控制勞務合同的單價的確定。

5.分析生產(chǎn)過程中各環(huán)節(jié)成本升降的原因，制定相應補救措施予以糾偏。

6.建立及匯總各項目合同、勞務結算、驗工計價（計量）、增收創(chuàng)效控制臺賬。