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武汉理工大学毕业设计（论文）

外语文献翻译

2020年 03 月 22 日

确定最佳的收费技术方案两种信封式收费的组合

康妮.德里克·德鲁教授

关键词：收费技术，

1、介绍

传统上，出价策略建模关注设置标记调整到可能会提供最好的回报。 著名的建筑投标策略模型包括弗里德曼（1956），盖茨（1961）和卡尔（1982）。 最近的出价策略建模扩展到涵盖合同授予多标准。 例如，建筑业客户越来越多要求竞标者要求竞争者同时提交竞标价格和合同时间（1999）。 在这种情况下承包商的投标价格和建议的合同时间通常根据以下公式进行评估。

TCB最低的承包商是授予合同。沉等。 （1999年）从承包商的投标中考虑了这一点通过将对价方的价格-时间曲线与客户的价格-时间曲线相关联的策略观点，并由此开发了数学出价优化模型。该模型的基本原理是如图1所示。它被广泛接受（例如Callahan等，1991），每个竞争承包商对于每个建筑合同都有一个最优的价格时间点。承包商的价格时间曲线为如图1所示为S1，最佳点为B1，相应的出价价格时间组合为p1，t1。液体日期损坏率，通常用于代表UTV，显示为一条直线（S2），因为它是恒定速率。总数合并出价曲线S（即客户）变为S1 S2。最佳从客户的角度来看，承包商最有竞争力的一点是B0。的因此，承包商应提交标书价格-时间组合p0，t0给客户。

考虑到咨询师在两次信封费竞标中面临类似的问题佣金是根据合并后的价格（即费用）和质量（即技术建议）的基础。 顾问必须向客户提交一个包含以下内容的信封技术建议书和包含费用的第二信封。 每个竞争顾问的技术建议和费用为然后由客户转换为分数汇总。 最高的顾问然后将总分授予委员会（例如，有关建筑行业的详细解释，请参见Construction Indus try Board（1996））。两个信封费用招标程序）。

投标策略决策在价格时间合同和两次信封费用投标中更加复杂。 除了设置标记级别以提供最佳回报，投标人需要做出其他决定关于第二个标准。 例如，他们必须决定是否提交较高（或较低）的投标价格较短（或更长）的合同期限，或在两次信封费竞标的情况下，是否追求更高的技术分数（这可能需要更高的费用）或提交较低的费用（这可能会导致技术得分较低）。 目的最佳出价策略模型是提供具有最佳解决方案的投标人，是否它是最佳标记（与传统仅限价格型号）或最佳价格时间或费用-技术得分组合（带有双参数模型）。

基于沉提出的相同逻辑等。 （1999），Drew等。 （2002b）为顾问们提供了一种针对两个信封费竞标。 他们表明顾问可以选择针对低分技术提案-低费用组合或高分技术提案-高费用组合或两者之间的组合这些组合将导致最高可能的总得分。 他们声称顾问是否遵循建模方法列在他们的文件中，他们应该放在能够更好地确定其最佳费用技术得分组合的位置，从而增加其获胜的机会。 德鲁等。 （2002b）介绍了使用假设示例的建模方法。 本文着眼于使用模型提供的数据来测试模型方法。香港数量测量顾问。

2、汇总费用和技术得分

建筑业客户制定了两个由顾问进行的信封招标程序必须遵循。 这包括使用汇总费用和技术分数的特定公式。 德鲁等 （2001年）从文献中确定了七种不同的收费技术评分公式，并提出了另外两种配方。 常用配方（1994），也被使用香港房屋委员会（香港最大的公共部门客户）是：

CA = Wqq / qmax Wf

fmin / f（2）

qmax =最高技术得分

q =顾问的技术评分

f =顾问费

fmin =最低费用

Wq =预定权重

技术分数

f =预定权重

收费

CA =总分

CA值最高的顾问赢得合同。 例如，假设A，B，C和D分别有四位竞争顾问提交了分别为$ 5.43，$ 5.14，$ 4.42和$ 4.62的费用百万，其技术建议是给出82、76、69和73的分数。此外，技术得分/费用预定权重分别为70/30。表1显示顾问A赢得了竞争。

该示例还显示，收费和技术得分在一定程度上是积极的相关（即顾问A提交了费用最高且获得最高技术得分，顾问C提交的费用最低且获得最低技术得分和顾问B和D在某处在两者之间）。可以看出，转换为比率后，这将成为负相关，因为费用比率是反比。这样做的重要原因相关的是，建筑，工程和测量委员会被认为是“复杂的智力过程”（建筑业委员会，1996年）和因此，为了提供高质量的服务，两个重要的变量是总时间花在佣金和经验上顾问。费用较低，顾问将无法花费那么多时间委托和/或使用较少经验的人员。花费更少的时间和/或使用经验不足的员工应导致顾问的原始技术水平较低得分了。另一方面，更多的经验和更多的参与可能导致顾问获得更高的技术分数。由于经验丰富的员工通常支付较高的薪水，这很可能会需要更大的费用。更高技术因此，分数需要更高的费用，并且费用可能会以上升的速度上升根据技术分数（因为低薪和高薪员工之间薪资差异的增加率）。这个表明费用与原始技术之间存在正的凸相关关系得分了。

原始技术得分的相关性通常是在顾问进入时产生的彼此之间也将发生竞争由特定的顾问决定是否瞄准低分技术提案-低费用组合或高额费用获得技术建议书的高费用组合或介于两者之间。 对于例如，假设顾问A为该项目制定了三个技术建议。刚刚描述的佣金。 这三个技术建议可能会吸引全部发言权分别为$ 4.43，$ 5.43和$ 643万。如果对所有三个技术建议都进行了评分原始技术分数很有可能相应的费用在某种程度上是正相关的。

3、确定最佳费用和技术分数

顾问的目标放在两个信封里竞价是为了获得最高的出价总分，因为这最大程度地提高了机会赢得佣金。 在前例如，顾问将提交收费技术提案组合思想会导致最高分。德鲁等。 （2002b）声称顾问可以真正确定最高得分费用技术提案组合按照以下七个步骤执行特定的佣金：

1.组装技术方案并以正常方式计算相应费用，然后估算相应费用技术分数。

2.确定绝对最低全额费用佣金并估算相应的技术得分

3.估算绝对最高的技术为佣金评分并确定相应的全额费用。

4.使用客户的公式（例如公式2），并分别计算三个使用（1）原始费用和相应的技术得分，（2）绝对最低费用和相应的技术得分和（3）绝对最高的技术分数和相应的费用。

5.对三个总分进行回归产生总得分的费用。 自连续体以来，代表一行，在三点上回归几乎可以肯定是曲线的是凹的还是凸的。 图2表明有三种可能的结果。 如果是凹形的，则最佳费用将下降在连续体的最高点（即结果1）。 但是，如果连续体是凸的，则最佳费用将落在低端（即结果2）或高端（即结果3）的连续性。

6.确定结果的最佳费用自总分起使用1个差异由曲线回归线表示的连续体基于以下方程式

Y = a bx cx2 （3）

Y =总分

x =费用

对于结果2和3，最佳费用为简单地显示在任一低端（即结果2）或高端（即结果3）连续体。

1. 确定最佳技术分数通过插入最优惠的费用获得结果1以及客户评分的总分找到相应的技术分数。对于结果2和3的最佳技术分数是已经估计的分数。 的原始技术建议应为调整以反映最佳技术得分了。 这可能涉及增加/减少具有更多/更少经验和/或在委员会上花费更多或更少的时间。 最佳费用和调整后的然后应提交技术建议给采购者。

除了使用假设示例说明上述方法外。 （2002b）能够证明在出价时使用最佳出价策略性能。 他们发现这可以通过测量最佳总量来完成分数比原始分数增加总成绩。 这七个步骤将是在本文中使用从主要香港收集的数据工料测量顾问。

4、数据采集

顾问，他定期招标香港房屋委员会的委员会，提供了以下数据进行了51次竞标

尝试：

1. 原价

2.估计的原始分数

3.绝对低廉的费用

4.相应的估计技术分数

5.绝对高的估计技术分数

6.相应费用

7.预定的费用/技术分数权重

8.投标日期

该委员会的招标时间为1997年9月至2001年4月。香港房屋委员会使用收费技术评分的预定权重为14例为30/70，其余37例为50/50。 提交的费用不等从不到一百万港元到1,700万港元。 香港房屋管理局使用公式2汇总费用和技术分数。

1. 分析

分析分为三个部分。 在第一部分中使用了三种代表案例分析以说明三个可能的结果（即结果1 =介于绝对低费用/绝对技术得分之间，结果2 =绝对低费用/低技术得分，结果3 =绝对高技术得分/高费用）。 三种可能结果的频率和预定权重的影响被认为是在第二部分分析。 最后一部分考虑效果最佳出价策略的依据顾问的原始出价效果。

1. 代表案例插图三不同的结果

说明了三种可能的结果案例36、37和38。表2显示了（1）原始费用/估算的原始评分，（2）绝对低费用/相应的估算技术得分和（3）绝对高估的技术得分/相应费用这三个代表的组合案件。 费用和技术标记为转换为费用，技术费用和总计使用公式2得分。对于案例36，它可以看到顾问的原始费用，并且估计原始分数最高得分，而案例37绝对高估计的技术得分和相应费用导致总得分最高对于案例38，绝对最低费用/相应的技术分数组合产生了最高的总分数。

回归分析用于产生总分数连续体。 图3显示了一个案例36的凹曲线（即结果1），案例37的正凸曲线（即Out 3），而案例37的负凸曲线案例38（即结果2）。 对于案例36生成回归方程系数通过Excel软件包有：

Y = -1397.81 890.84x – 132.60x2

使用差异化，最佳费用是：

Y1 = 890.84 – 265.20x (5)

x = 890.84/265.20 (6)

x = 3.359 (7)

最佳费用为335.9万美元，最佳总成绩变为：

Y = -1397.81 (890.84 x 3.359) – (132.60 x 3.3592) (8)

Y = -1397.81 2992.33 – 1496.11 (9)

Y = 98.41 (10)

假设最佳费用为335.9万美元，并且最佳总分98.41，可以通过以下方式找到相应的技术得分使用公式2即

98.41 = 50 (q / 50) 50 (3.00 / 3.359)

(11)

98.41 = q 44.66 (12)

q = 98.41 – 44.66 (13)

q = 53.75 (14)

原始技术建议应为修改以达到53.75的原始分数。修改后的技术提案和费用$ 335.9万美元应提交给客户。

对于案例37和38，解决方案很多更简单，因为最高分数出现在连续体的两端。 对于案例37顾问应提交$ 6.5的费用万元，并将技术方案调整为获得50.00的原始分数。 对于案例38顾问应支付400万美元的费用，并将技术建议调整为

获得35.00的原始分数。

1. 频率三不同的结果和效果的预定权重

这三种情况说明了每种可能的结果。 使用了相同的方法分析所有51个案例。 有趣的是表3表明只有10种情况总成绩介于绝对低费之间和绝对高的技术得分（即结果1），而在20种情况下，绝对低廉的费用（即结果2）和21岁以下技术得分绝对高的案例（即结果3）。 结果表明最优惠费用–技术提案合并最有可能发生在顾问的连续体，并且很有可能在费用低或技术得分高的结尾连续体。

之所以只有10例产生介于绝对低之间的结果费用和绝对高的技术得分（即结果1）是因为费用和技术得分之间存在差异。这可以通过参考这三个代表案例。表2显示相应的费用和技术得分标准偏差为2.52和2.33对于案例36。这将产生1.08的标准偏差率，这意味着费用和技术得分在以下方面几乎相等：可变性（有关这方面的详细信息，请参见Drew等人2002a）。对于案例37可以看出技术分数有所不同超过费用分数意味着技术分数在聚合中占主导地位对于案38，费用得分变化超过技术分数意味着费用更高在聚合中占主导地位。换一种说法，结果1（即介于两者之间）为最高可能发生在费用/技术分数的地方变异性大致相等。然而，费用得分的变化超过技术水平得分，结果2（即绝对低的费用）为可能发生的情况以及技术得分在哪里差异远大于费用得分，结果3（即绝对会有很高的技术分数）。将15个低收费比赛平均分配给15项高技术得分比赛50/50，对应于70/30

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