板式家具项目工程咨询报告.docx
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1、板式家具项目工程咨询报告xx(集团)有限公司目录第一章 项目基本情况4一、 项目概况4二、 结论分析4第二章 数据采集分析与知识管理7一、 大数据系统和数据挖掘技术7二、 数据统计分析11第三章 工程咨询信息及其管理14一、 工程咨询信息及其管理概述14二、 工程咨询信息类型及来源15第四章 市场分析20一、 简单移动平均法20二、 征兆指标预测20第五章 现金流量分析23一、 现金流量分析指标计算23二、 现金流量分析指标应用32第六章 建设投资简单估算法34一、 工程建设其他费用估算34二、 建设投资中的增值税、进项税额44第七章 建设期利息估算46一、 建设期利息的估算方法46二、 建设
2、期利息估算的前提条件46第八章 资金结构优化比选47一、 息税前利润每股利润分析法47二、 比较资金成本法48第九章 资金成本分析51一、 权益资金成本分析51二、 资金成本的构成52第十章 偿债能力分析和财务生存能力分析55一、 财务生存能力分析55二、 相关报表编制57第十一章 财务盈利能力分析59一、 改扩建项目盈利能力分析的特点59二、 动态指标分析61第一章 项目基本情况一、 项目概况(一)项目投资人xx(集团)有限公司(二)建设地点本期项目选址位于xxx(以选址意见书为准)。二、 结论分析(一)项目选址本期项目选址位于xxx(以选址意见书为准),占地面积约27.00亩。(二)项目实
3、施进度本期项目建设期限规划12个月。(三)投资估算本期项目总投资包括建设投资、建设期利息和流动资金。根据谨慎财务估算,项目总投资13785.76万元,其中:建设投资11132.82万元,占项目总投资的80.76%;建设期利息126.08万元,占项目总投资的0.91%;流动资金2526.86万元,占项目总投资的18.33%。(四)资金筹措项目总投资13785.76万元,根据资金筹措方案,xx(集团)有限公司计划自筹资金(资本金)8639.81万元。根据谨慎财务测算,本期工程项目申请银行借款总额5145.95万元。(五)经济评价1、项目达产年预期营业收入(SP):24000.00万元。2、年综合总
4、成本费用(TC):18503.23万元。3、项目达产年净利润(NP):4024.31万元。4、财务内部收益率(FIRR):22.97%。5、全部投资回收期(Pt):5.35年(含建设期12个月)。6、达产年盈亏平衡点(BEP):8121.22万元(产值)。(六)主要经济技术指标主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积18000.00约27.00亩1.1总建筑面积34743.13容积率1.931.2基底面积11160.00建筑系数62.00%1.3投资强度万元/亩400.552总投资万元13785.762.1建设投资万元11132.822.1.1工程费用万元9881.852.1.2工程建
5、设其他费用万元1002.122.1.3预备费万元248.852.2建设期利息万元126.082.3流动资金万元2526.863资金筹措万元13785.763.1自筹资金万元8639.813.2银行贷款万元5145.954营业收入万元24000.00正常运营年份5总成本费用万元18503.236利润总额万元5365.747净利润万元4024.318所得税万元1341.439增值税万元1091.8710税金及附加万元131.0311纳税总额万元2564.3312工业增加值万元8833.6913盈亏平衡点万元8121.22产值14回收期年5.35含建设期12个月15财务内部收益率22.97%所得税后
6、16财务净现值万元7669.32所得税后第二章 数据采集分析与知识管理一、 大数据系统和数据挖掘技术(一)数据挖掘概述1大数据大数据是指超过既往数据库系统规模、传输速度和处理能力,或者既往数据库系统结构无法容纳的数据。大数据常以万亿或EB衡量,且种类多、实时性强,蕴藏的商业价值大。很多现有的新或旧的信息基础设施、工具和技术可用来开发和利用大数据中蕴藏的价值。大数据有各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章、买卖记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案,及大型电子商务。大数据是数据挖掘产生与生存发展的土壤。如今数据每五年翻一番,面对前所未有的海量数据,为了从中发现有用
7、的信息必须进行数据挖掘。此外,计算机存储、处理大量数据,以及运算的能力大为增强,为数据挖掘创造了条件,使其成为一门独特的学科和技术。2数据挖掘与数据分析的区别数据挖掘与数据分析的主要区别在于:(1)处理工作量。数据分析的数据量可能并不大,而数据挖掘的数据量极大。(2)制约条件。数据分析是从某些假设出发,建立方程或模型,而数据挖掘不作假设,可以自动建立方程。(3)处理对象。数据分析往往是针对数字型数据,而数据挖掘对象类型繁多,例如图像、声音、文本等。(4)处理结果。数据分析可以解释结果的含义;数据挖掘的结果不易解释,着眼于预测未来,并提出决策建议。想要从数据中发现规律(即认知),往往需将数据分析
8、和数据挖掘结合起来。(二)数据挖掘步骤按挖掘对象,数据挖掘分为数据库与数据仓库挖掘和网络挖掘两种,各自步骤分述如下。1数据库与数据仓库挖掘数据挖掘一般有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示8个步骤。(1)信息收集。从确定的挖掘对象中提取特征,然后选择合适的收集方法,将收集到的信息存入数据库。对于海量数据,必须选择合适的数据仓库。(2)数据集成。把来源、格式、特点、性质不同的数据按逻辑或物理属性加以编排,以便以后使用。(3)数据规约。多数数据挖掘算法耗时很长,商业数据往往较多,数据挖掘更耗时间。数据规约就是简化已有可用数据集的表示,规约后数量大减,但仍能
9、保持原数据的完整性,对规约数据的挖掘结果,与对规约前数据的挖掘结果相同或几乎相同。(4)数据清理。有些数据不完整(属性缺少属性值)、含噪声(属性值错误),不一致(同一信息有多种表示),需要清理,使其完整、正确、一致后存入数据仓库。(5)数据变换。将数据变换成适合数据挖掘的形式。实数型数据,可将其分层和离散化。(6)数据挖掘。根据数据格式、属性与特点,选择合适的处理工具,例如统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集,甚至神经网络,取得有用的信息。(7)模式评估。由行业专家核实数据挖掘结果是否合理、是否可用。(8)知识表示。将数据挖掘得到的信息以可视方式交给用户,或作为新的知识存人知识库,供其
10、他应用程序使用。并非所有的数据挖掘都要走上述的每一步。若只有一个数据源,则可以省略数据集成。数据规约、数据清理、数据变换合称数据预处理。数据挖掘至少60%的费用要花在信息收集阶段,而至少60%以上的精力和时间要花在数据预处理上。数据挖掘是一个反复多次的过程,若一次未满足要求或未得到有用结果,则需回到前面,经过调整后重新开始。2,网络挖掘网络挖掘可分为网络用户行为挖掘与网络信息挖掘。前者基本不在工程咨询人员关心之列。后者可理解为“从WWW中发现和分析有用的信息”。网络信息挖掘是在已知数据样本的基础上,通过归纳学习、机器学习、统计分析等发现挖掘对象间的内在关系与特性,进而在网络中提取用户感兴趣的信
11、息,获得更高层次的知识和规律。网络信息挖掘沿用了Robot,全文检索、人工智能的模式识别、神经网络等技术。现在的搜索引擎使用了这些技术,能够在网页或网站数据库中为用户搜寻有用信息。网络信息挖掘具体步骤如下:(1)确立目标样本。由用户选择目标文本,提取特征信息。(2)提取特征信息。根据目标样本的词频分布,从统计词典中提取挖掘目标的特征向量并计算出相应的权值。(3)网络信息获取。先利用搜索引擎站点选择待采集站点,再利用Robot程序采集静态Web页面,最后获取被访问站点网络数据库中的动态信息,生成WWW资源索引库。(4)信息特征匹配。提取索引库中的源信息特征向量,并与目标样本的特征向量对照,将符合
12、要求的信息交给用户。二、 数据统计分析数据分析重要的一类是对具有随机性质的数据进行分析,在多数情况下是用于预测。本段仅介绍统计分析。统计分析不仅是计算样本的数字特征(期望值、方差、相关系数、协方差、离散度、概率分布等),还应当建立适当的模型,进而做出预测。统计分析一般有如下工作或阶段。1选择数字特征。统计分析,就是利用若干数字特征全面认识数据的统计规律。选择数字特征是统计分析研究问题的准备阶段,是统计过程的重要环节。数字特征应当:(1)能够客观地反映研究分析对象的性质、特点、内在联系和运动过程;(2)尽可能突出重点,反映分析对象的全貌;(3)应能反映分析对象的变化;(4)便于资料获取。2收集并
13、整理数据。确定了需用的数字特征之后,就要收集并整理所需的数据。样本的容量与质量对统计结果影响极大。3计算数字特征。利用整理后的样本计算必要的数字特征。这项工作可以同下面的建模合在一起,利用适当的软件进行。4建立模型。计算出样本数字特征后,应选择适合样本模式的模型。统计分析可用的模型很多,都有各自的特点及适用条件。选择模型时,应全面考虑研究对象与目的、到手的数据与资料、统计方法等各自的特点,以及咨询人员对方法的熟悉程度等。5检验模型误差。建模之后,可利用样本检验模型的误差,误差大小由样本与所选模型与方法所决定。根据经济学理论和研究对象的具体特点,分析和评价模型误差,以及模型和方法本身;若误差未达
14、到要求,应改进模型与方法。6利用模型预测。预测是咨询结论和建议的基本依据之一,应成为咨询及决策人员的高质量信息。7评价统计与预测结果。对统计与预测结果进行评价的任务是对初步统计结果(如离散程度、影响、走势等)进行概括,并寻找它们之间的联系。评价过程一般有:形成初步概念;对现象定性;提出主要观点;阐述所提观点的理由;提出论据;得出结论。咨询工程师在进行评价时,要在大局高度上全面、长远地看问题,多方面观察,不偏废任何一方;注意数据的衔接,当来源不同的数据矛盾时应弄清情况后再做取舍。第三章 工程咨询信息及其管理一、 工程咨询信息及其管理概述(一)工程咨询信息的内涵信息资源是工程咨询行业的核心资源,通
15、过获取海量有效的信息,依靠信息、知识和智慧、先进科技手段进行服务。信息爆炸的社会要求工程咨询行业服务机构拥有获取信息、处理信息的能力和手段。工程咨询项目管理信息化是结合行业业务特点,以信息资源开发利用为核心,利用现代信息技术、网络技术等现代科技,强化信息技术在业务中的渗透,在工程咨询项目各环节中推广应用信息技术,以提高工程咨询机构管理决策能力,提升咨询工作效率,增强机构行业竞争力。工程咨询需要的信息,涉及自然、资源、气候、水文、地质、人口、人文、项目投入产出、市场(商品、劳动力、金融)、财政及政策、货币政策、法规、标准与规范、发展规划等。(二)工程咨询信息管理的必要性我国经济进入新常态,全球化
16、、绿色发展、结构调整、新技术应用等成为发展主基调,这不仅需要规模巨大的投资,而且更加注重发展质量,这就给工程咨询业带来了极大的发展机遇,也对工程咨询信息管理提出了新的需求。未来工程咨询将更多的应用建筑信息模型技术(BIM)、大数据、物联网、地理信息系统(GIS)无人机应用、AR仿真模拟、人工智能辅助查询与分析系统等,也迫切要求工程咨询业能够尽快改变传统咨询手段,必须针对新技术、新产业进行调整,建立完善的数据分析与知识管理方法。传统的信息管理模式工作流程繁琐,耗费人力物力,亟待向智能管理模式迈进。工程咨询信息管理以丰富的信息资源为管理重点,利用“互联网+”、数据库管理系统等先进的信息管理手段,协
17、助工程咨询人员能够从海量的业务数据中提供有用的信息,进而做出科学的判断以及正确的决策,从而实现为工程咨询的决策提供更加全面及时的信息支出,使工作更加便捷,回复也更加及时,大幅减少出现错误的概率,安全性更高。二、 工程咨询信息类型及来源(一)信息类型工程咨询需要的信息,量大、面广。为了便于识别、分析、存储与保管,可从不同的角度将其分类。例如,从信息属性、来源、形态、用途、载体,是否随时而变或是否经过加工处理等角度划分。1不同属性的信息工程咨询中常用如下几种属性信息:(1)法律。国家、各级政府颁布的有关投资与工程建设的各种法律、法规、规章等。(2)规划与政策。国家和地方的各种规划(战略、行业),以
18、及财政、税收、货币、投资和产业等方面的政策。(3)标准与规范。国家各部门或专业协会发布的技术经济指标、定额、标准与规范等。(4)自然与资源。调查、统计或其他机构保存或取得的河流、湖泊、沼泽、山脉、森林、植被、矿藏、水文等地理资料,气象、气候等天文资料等。(5)行业统计。全国乃至全球各行业规模与产业动向、生产与销售、进出口、技术,以及主要企业、公司等的现状、竞争态势,以及发展趋势等。(6)投资与项目。全国乃至全球各种项目的实施过程与结果,包括投资、规模、技术来源、标准、设备、产品性能和目标市场等。(7)区域社会与经济状况。区域的社会、民族、文化、教育、宗教、习俗等人文状况,区域经济发展、税收、财
19、政、基础设施等。2来源不同的信息(1)内部信息。企业或项目已有或反映企业及项目状况,不希望外人获知的信息。(2)外部信息。诸如宏观政策的变动、市场动态、竞争情况、政策法规、技术发展等方面的信息。3媒介与形式不同的信息信息有多种形式,如数据、文字、图样、影像、录音。信息载体或媒介亦有多种,如书籍、文件、报告、会议、数据库和磁盘等。4原始信息与加工信息信息有原始和加工信息。原始信息,如人口普查记录;加工信息,利用某些方法,根据原始信息取得的判断、评价、预测及建议等,如对人口构成的分析。5用途不同的信息信息的用途五花八门,如标准、规范、手册等,通常用于技术方案设计;如生产资料价格、概算定额等,通常用
20、于投资估算;如税率、产品价格、影子价格等,通常用于项目财务分析或经济分析;行业基准收益率、市场竞争情况等,通常用于投资项目决策。6动态信息与静态信息信息可分为静态和动态两类,前者指不随时间变化或变化较小的信息,如道路、停车场、交通附属设施等;后者为随时变化的信息,如道路状况、交通事故、天气、车辆密度与流量等。7显性信息与隐性信息显性信息指以文字、图形或其他符号明显记载于书籍或其他介质的信息。隐性信息是须经过分析、联系与推断才能获得的信息。(二)工程咨询对信息的基本要求信息是咨询和决策的基础,至少应满足如下要求。1来源须可靠,必须来源于实际,不能含有虚假、伪造的成分。2必须全面或较全面反映客观事
21、物与过程,不得将片面、残缺的信息用于咨询。3必须适合或基本适合选用的咨询方法。不同的咨询方法需要不同范围和时间段的信息。如果不能适合选用的咨询方法,就应选择其他咨询方法。(三)信息来源信息来源很多,例如图书馆、档案馆、调查或咨询机构、学校、出版与研究机构、商场、国家与地方统计局及其他政府或新闻机构、国际组织与外国驻华机构、互联网等。1网络和出版物从互联网上能够快速检索到最新、非常有价值的信息。当然,对这些信息必须特别注意加以鉴别,去伪存真。公开出版物同样发布大量有用的信息,例如行业年鉴、调查与统计报告、专题研究报告等。2借阅与购买从合作单位、专门机构索取或购买资料是一种重要的信息来源。如到各种
22、图书馆借阅文献与资料,购买国家或地方统计局出版的综合与行业统计年鉴,向某些调查机构索取或购买调查报告,向测量部门购买卫星图片、航测或航拍图片,向地震部门购买地震分布资料,向水文、气象部门采购历年水文、气象资料,向城市主管部门采购地理信息资料,向地质勘探部门采购地质勘探资料等。3自有信息从事规划、勘察、设计、科研、监理等咨询活动的咨询企业,积累了大量宝贵信息,例如水文地质与地形勘察报告、图档、投资估算、设计概算、工程决算、可行性研究报告、监理报告、实验报告、总结报告、国内外工程招标信息、最新行业动态和资讯、竞争企业情报、国内外工程规范和标准惯例、公司资质和专业资质、人力资源、公文公告、财务信息、
23、企业管理制度和报表模板等,不少咨询企业还拥有专利。第四章 市场分析一、 简单移动平均法移动平均法分为简单移动平均法和加权移动平均法。简单移动平均法是以过去某一时期的数据平均值作为将来某时期预测值的一种方法。该方法对过去若干历史数据求算数平均数,并把该数据作为以后时期的预测值。而加权移动平均法是在简单移动平均法的基础上,给不同时期的变量值赋予不同的权重来计算预测值。简单移动平均法的应用范围简单移动平均法只适用于短期预测,在大多数情况下只用于以月度或周为单位的近期预测。简单移动平均法的另外一个主要用途是对原始数据进行预处理,以消除数据中的额异常因素或除去数据中的周期变动成分。简单移动平均法的主要优
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