项目成本估算的参数法也叫参数模型法或参数分析法，它是利用项目某项特性参数来建立项目成本估算数学模型，然后用该模型来估算项目成本的一种方法。例如，工业建设项目可以使用项目生产能力作参数，而民用住宅建设项目可以使用每平方米单价作参数，最终估算出项目的初步成本。实际上项目成本估算的参数模型法是使用一种项目成本估算的关系式或方程式，通过这些关系式或方程式对整个项目或子项目的成本进行的估算。这种参数模型法的估算重点集中在影响项目成本最重要因素的确定上，以及这种项目成本最重要因素的参数上。这种方法并不考虑众多造成项目成本的细节，因为项目成本动因决定了项目成本总量的整体变化。

这种项目初步估算方法的优点是快速并易于使用，且其准确性在经过模型校验后能够达到一定的精确度，甚至有统计资料显示，这种项目成本估算方法的精确度可以达到±30%甚至到±20%。这种方法的缺点是如果所用参数不经校验，则参数模型可能不精确，由此估算出的项目成本精确度会较差。在使用这种方法时，人们必须首先通过建模方法得到项目成本的参数估计模型，这甚至需要使用回归分析等方法。

统计学中的回归分析方法是为测定某客观现象的因变量与自变量之间的关系所使用的一种数学方法。在使用回归分析法所建立的模型中，人们所选定的因变量是指人们要求得的项目成本估算值，而自变量则是与项目成本密切相关的那个项目成本影响变量。因此，所谓的项目成本的参数模型，主要是要估算的项目成本和影响项目成本变化的主因素之间关系的描述模型。在这种项目成本估算方法中，人们多使用一元回归预测和多元回归预测得到项目成本估算参数模型，这里仅介绍使用一元线性回归预测得到的项目成本参数估算模型，然后使用这种项目成本参数估算模型估算出项目的成本。

(一)确定项目成本估算的参数模型

人们使用一元线性回归方法去得到项目成本的估算参数模型，相对来说是比较简单的。首先，人们要根据历史数据在直角坐标系上描绘出相应的离散点，再分析找出处于各点之间的一条直线并使该直线到各点的距离最小(即偏差平方和为最小)(最小二乘法)，从而使用这条直线代表实际散布数据发展变化的趋势(或称倾向线)，最终使用这条直线适当外推来进行分析和预测。这一方法如下面的图5-2所示，其一元回归方程公式如下所示。

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图5-2 使用一元线性回归法确定参数的示意图

其中：Y为因变量；a和b为回归系数，亦称待定系数；x为自变量。

这实际上就是一种项目成本参数估算的模型，其中的x就是项目成本的自变量，而其中的Y就是要估算的项目成本，a和b则都是项目估算的“参数”。人们只要使用一元回归分析的方法找出了a和b，那就可以使用这一参数模型去估算项目成本了。

(二)使用项目成本估算的参数模型进行估算

在使用参数模型法进行项目成本估算时，首先应当清楚地知道再精确的参数模型也只能是对实际情况的一种拟合和近似。这种拟合和近似的模型如果使用不当，则项目成本估算的精确度就会大大降低，从而最终得不到准确的项目成本估算结果。另外，由于这种项目成本参数估算模型是由类似的历史项目数据近回归分析得来的，而每一项目都有自己的独特性和不确定性，因此当新项目的情况与历史项目有所不同时，必须对多模型参数做出调整。另外，在使用这种方法进行项目成本估算时，必须对项目成本估算的结果进行校验，并结合实际情况对项目成本估算值进行调整，然后才能得出项目成本估算的最终结果。