做工程预算-可信度高/2025已更新

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工程预算审计是一项科学性、专业性、基础性和实践性较强的系统管理工作。文章总结了工程预算审计方法的经验，为审计工作人员在工程审计过程中提高审计效率和审计报告的准确性，提出了自己的一些见解和建议现代审计是一个搜集和储备信息、并在大量的信息中分析寻找与审计目标相关的有价值的信息，即审计找线索和方法的过程。只有寻找到有价值的线索和方法，才能进一步揭示与查处重大违法违纪问题。工程预算审计是一项科学性、专业性、基础性和实践性较强的系统管理工作。因此，审计人员应不断研究审计方法，注意发现审计线索。

注重施工现场管理强化要想实现对建筑工程开展预算，需要预算人员在明确设计图纸、掌握理论方面预算理论的基础上，深入到施工现场中，真正做到深入分析施工现场哪些因素会影响都工程预算，例如周边环境、施工现场地质情况、地下水情况等，然后工程预算期间将上述因素全部纳入其中。通过对施工现场因素的有效控制，进一步工程预算效果，为后续施工建设的顺利开展提供保障。与此同时，进行施工期间财务管控、财务监督工作的强化，对工程预算有效性，加强赣州工程预算控制效果有着至关重要的作用。鉴于此，要求财务人员在具备基础核算能力的基础上，兼具财务数据分析能力，做到依据对工程建设期间财务信息的变化以及财务数据的生成来分析、挖掘建筑工程施工期间存在的财务风险， 时间将问题风险上报至领导高层，实现决策层及时制定科学解决措施来财务风险，保障建筑赣州工程预算控制工作的顺利开展。赣州工程预算广义上讲是指建设工程项目的建造价格，它包含两方面内容站在投资者的角度而言，赣州工程预算是指完成一项建筑工程所需预期开支或实际开支的全部投资费用。而赣州工程预算就是作为投资者以盈利为目的，通过一系列投资管理措施，所进行的活动总称。第二方面：站着市场的角度而言，赣州工程预算是指为建成一项工程中所形成的建筑安装工程价格和建设工程总价格。人们普遍的将赣州工程预算的第二方面内容理解为工程的承发包价格。站在不同角度描述赣州工程预算，对其的理解也是不同的。对于承包商而言，他们作为市场供给主体出售商品和劳务价格的总和是赣州工程预算。而对于建设工程投资者而言，项目投资是面对市场经济条件下的赣州工程预算。

企业的利润与赣州工程预算有直接关系，但不能忽略生产带来的影响。生产也能够产生利润。一般认为，一件事故如出现死亡事件，其损害一般在100万元以上。这包括受害者家庭赔偿以及企业生产延误等等各方面的损失。如出现重大伤亡事故，则会给整个工程项目及施工企业带来灭顶之灾。问题一旦发生，直接损害的就是企业的利润。与其花费大量的人力物力在事后补救，不如投入部分资金在管理工作上，提高管理人员岗位责任心，及时处理隐患，防患于未然。工作要树立以人为本的理念。根据笔者多年项目现场一线工作经验而言，工作保障措施的重点不是先进的仪器和设备，而是人的理念。因此工作的重心不是为施工添置大量的仪器和施工设备，而是对施工人员的理念的树立、相关技术人员的岗位培训及工作奖惩制度的建立和实施。工作的资金与其花在物上不如花在人身上。只有让施工人员都树立一个正确的、科学的、观念，工作才能真正上一个台阶，相对而言需要投入的资金也往往是比较少的。工程与赣州工程预算并不是对立的关系，它们相互依存，密不可分。工程需要赣州工程预算中的专项资金投入，而抛开工程，赣州工程预算则是一个无底的深渊。企业要想取得更大的经济效益，必须从建设工程全过程，按照建设工程内在的经济规律调节赣州工程预算与工程之间的关系，调动各方面的因素，达到确保工程，降低赣州工程预算的目的。

赣州工程预算估算模型。基于BP神经网络，构建公路赣州工程预算快速估算模型。针对以往工程案例，开展估算研究，将工程特征定量化数值，设为Xij(i=123?n;j=123?n)，将相应的赣州工程预算定额预算相关资料，设为yis(i=123?n;s=123...n)，不考虑市场价格调整。明确BP神经网络结构系统参数，包括输入层节点数m、输出层节点数n、隐层节点数L。以Xij为输入，以yis为输出，开始神经网络训练，获得新建工程的造价估算神经网络，反向估算新建赣州工程预算。以某省道一级公路和二级公路工程为例，其中一级公路使用的是沥青混凝土路面，记为T19；二级公路使用的是水泥混凝土路面，记为T20，检验18个样本赣州工程预算数据，基于检验结果能够了解，T19造价指数是0.98，T20造价指数为0.96，获得预算资料如下：T19路面类型是半柔性路面；基层为水泥稳定碎石；底层材料为石灰土；路面结构为沥青混凝土；面层厚度为15cm；基层厚度为14cm；底层厚度为10cm；T20路面类型是刚性路面；基层为工业废渣稳定土；底层材料为石灰土；路面结构为水泥混凝土；面层厚度为12cm；基层厚度为16cm；底层厚度为12cm。将获得的预算材料和表1资料进行对比分析，能够明确T19工程特征定量化描述是T19=(3122262.5)，T20工程特征定量化描述是T20=(5473434.1)，将T19与T20，输入到经过训练的BP神经网络中，获得的结果为T19=(0.40290.40560.50050.4365)T20=(0.62770.61560.42900.5661)，经过反算，获得赣州工程预算资料预测值，其中V19=(481.7416.440.0046145.85)V20=(1185.8237.160.0033247.07)，预测的相对误差O19=(1.61%4.65%4.15%1.40%)，O20=(3.76%3.67%5.70%1.84%)，由此能够看出，基于BP神经网络预测的赣州工程预算估算精度。

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