代餐奶昔项目前期工作手册.docx
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1、代餐奶昔项目前期工作手册目录第一章 现代工程咨询方法概述4一、 现代工程咨询方法框架4二、 现代工程咨询方法的特点5第二章 现代工程咨询方法8一、 层次分析法的基本步骤8二、 SWOT分析法的基本步骤11第三章 项目简介13一、 项目名称及项目单位13二、 项目建设地点13三、 建设规模13四、 项目建设进度13五、 建设投资估算13六、 项目主要技术经济指标14第四章 数据采集分析与知识管理16一、 大数据系统和数据挖掘技术16二、 工程咨询企业知识管理20第五章 资源环境承载力影响因素识别及评价指标26一、 生态承载力影响因素识别及评价指标26二、 资源环境承载力评价综合指标体系26第六章
2、 资源环境承载力概述29一、 资源环境承载力的内涵29二、 资源环境承载力分析框架31第七章 现金流量分析35一、 资金时间价值与资金等值35二、 现金流量分析指标应用38第八章 市场分析40一、 专家预测法40二、 消费系数法41第九章 流动资金估算43一、 扩大指标估算法43二、 分项详细估算法43第十章 建设期利息估算47一、 建设期利息估算的前提条件47二、 建设期利息的估算方法47第十一章 资金结构优化比选48一、 息税前利润每股利润分析法48二、 比较资金成本法49第十二章 资金成本分析52一、 加权平均资金成本52二、 权益资金成本分析52第十三章 财务分析的价格及选取原则54一
3、、 财务分析的价格体系54二、 财务分析的取价原则56第十四章 财务盈利能力分析59一、 动态指标分析59二、 静态指标分析69第十五章 经济分析基本方法70一、 项目费用效益分析70二、 项目费用效果分析76第十六章 投资项目经济影响分析方法81一、 定量指标分析方法81二、 分析原则及基本方法85第一章 现代工程咨询方法概述一、 现代工程咨询方法框架(一)现代工程咨询方法体系现代工程咨询方法体系包括哲学方法、逻辑方法和学科方法。哲学方法一般是辩证地分析事物的两面性,包括它的优点和缺点、正面效应和反面效应;逻辑方法是用概念、判断、推理、假说等逻辑思维形式,对事物进行归纳、演绎、综合;学科方法
4、是利用各种学科中常用的研究方法,包括文献法、观察法、访谈法、问卷法、测量法和实验法、价值工程方法、网络控制方法、市场调查研究方法、战略规划研究方法、财务评价方法、经济评价方法、风险分析方法等。(二)常用现代工程咨询方法基于咨询工程师的基本能力要求,以项目周期的全过程咨询服务为主线,重点集中于投资项目前期咨询服务领域,常用的现代工程咨询方法包括综合分析、规划咨询、市场分析、项目评价、项目管理等五大类,每一大类中又包括若干具体方法。需要说明的是,虽然我们将某一具体方法归于某一大类名下,但其并不是仅限应用于此类项目咨询领域,亦可应用于其他项目咨询中。如利益相关者分析法,经常应用于规划咨询,同时也常用
5、于社会评价;如德尔菲法,不仅应用于市场预测,同时也应用于规划咨询、社会评价等。二、 现代工程咨询方法的特点现代工程咨询方法的特点是,定性分析和定量分析相结合,重视定量分析;静态分析与动态分析相结合,重视动态分析;统计分析与预测分析相结合,重视预测分析。定性分析与定量分析1定性分析定性分析是通过研究事物构成要素间的相互联系来揭示事物本质的方法,它是在逻辑分析、判断推理的基础上,对客观事物进行分析与综合,从而找出事物发展内在规律性,确定事物的本质。在工程咨询研究中,许多难以用计量表达的场合,定性分析方法可以发挥重要作用。2定量分析定量分析是依据统计数据,选择建立合适的数学模型,计算出分析对象的各项
6、指标及其数值的一种方法。它是通过反映一定质的事物量的关系来揭示事物内在规律的方法,在数学、统计学、运筹学、计量学、计算机等学科基础之上,通过方程、数学图表和模型等方式来研究事物的本质。在工程咨询工作中采用定量分析的方法,对复杂事物进行数据处理,进行比较分析,可以使问题更为清晰,解决方案更精确。静态分析与动态分析1静态分析静态分析是观测和评价事物某一时点状态的一种方法。如项目评价中通过计算静态投资回收期、总投资收益率、资本金净利润率等指标,可以对项目的财务效益得出初步的判断。2动态分析在工程咨询服务的各个阶段,特别是在项目决策评价阶段,要树立动态观念,如考虑资金时间价值、市场供求变化、技术发展变
7、化、社会经济环境的变化等。现代项目财务评价一般以动态分析为主,主要进行项目现金流量分析,计算财务净现值、内部收益率等指标,并进行风险概率分析等。统计分析与预测分析1统计分析统计分析是对分析对象过去和现在的信息进行收集、整理、统计和分析。在现代工程决策研究咨询中经常需要采取多种方法和渠道,收集大量的统计数据,包括行业、区域、市场、技术、企业等的统计资料和信息,从而分析、归纳和总结事物的发展规律,把握发展动向;在项目执行阶段,也需要对项目的执行情况进行监控,对投资、质量、进度等进行统计分析,并与计划进行比较,判断项目的进展情况,以便采取有针对性的应对措施,促进项目的顺利进行。2预测分析预测分析是依
8、据分析对象过去和现在的信息,采用一定的方法,对事物未来发展趋势进行分析、推测、判断的方法。预测分析是现代工程咨询的重要方法,尤其是在投资前期决策阶段,预测分析是项目咨询的重要工作。投资项目决策是建立在对未来预测的基础上的,需要对未来的社会经济环境、产业政策走向、技术发展趋势、市场需求变化、原材料供应、配套条件约束、资金市场等进行预测。第二章 现代工程咨询方法一、 层次分析法的基本步骤当一个决策者在对问题进行分析时,首先要将分析对象的因素建立起彼此相关因素的层次系统结构,这种层次结构可以清晰地反映出相关因素(目标、准则、对象)的彼此关系,使得决策者能够把复杂的问题顺理成章,然后进行逐一比较、判断
9、,从中选出最优的方案。运用层次分析法大体上分成四个步骤:建立层次结构模型;构造比较判别矩阵;单准则下层次排序及其一致性检验;层次总排序及其一致性检验。(一)建立层次结构模型层次分析法先将决策的目标、考虑的因素(评价准则)和决策对象(行动方案)按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层,其中最高层称为目标层,这一层中只有一个元素,就是该问题要达到的目标或理想的结果;中间层为准则层,层中的元素为实现目标所采用的措施、政策、准则等,准则层中可以不止一层,可以根据问题规模的大小和复杂程度,分为准则层、子准则层;最低层为方案层,这一层包括了实现目标可供选择的方案。据此绘出层次结构模型图,模型中,目标
10、、评价准则和行动方案处于不同的层次,彼此之间关系用线段表示,评价准则可细分多层。在层次结构模型中,各层均由若干因素构成,当某个层次包含因素较多时,可将该层次进一步划分成若干子层次。通常应使各层次中的各因素支配的元素一般不超过9个,这是因为支配元素过多会给两两比较带来困难。一个好的层次结构模型对解决问题极为重要,因此,在构建层次结构模型时,应注意以下四点:1自上至下顺序地存在支配关系,用直线段表示上一层次因素与下一层次因素之间的关系,同一层次及不相邻元素之间不存在支配关系;2整个结构不受层次限制;3最高层只有一个元素,每个元素所支配元素一般不超过9个,元素过多可进一步分层;4对某些具有子层次结构
11、可引入虚元素,使之成为典型层次结构模型。(二)构造比较判别矩阵层次结构建立后,评价者根据自己的知识、经验和判断,从第一个准则层开始向下,逐步确定各层不同因素相对于上一层因素的重要性权数。层次分析法在确定各层不同因素相对于上一层各因素的重要性权数时,通常使用两两比较的方法。(三)单准则下层次排序及其一致性检验层次分析法的信息基础是比较判断矩阵。由于每个准则都支配下一层若干个因素,这样对于每一个准则及它所支配的因素都可以得到一个比较判断矩阵。因此,根据比较判断矩阵如何求出各因素对于准则的相对排序权重的过程称为单准则下的排序。计算权重的方法有多种,其中和法和根法是比较成熟并得到广泛应用的方法。1和法
12、2根法3判断矩阵一致性检验由于客观事物的复杂性,会使我们的判断带有主观性和片面性,完全要求每次比较判断的思维标准一致是不大可能的。事实上,在构建比较判断矩阵时,我们虽然不要求判断具有一致性,但一个混乱的,经不起推敲的比较判断矩阵有可能导致决策的失误,所以我们希望在判断时应大体上的致。而上述计算权重方法,当判断矩阵过于偏离一致性时,其可靠程度也就值得怀疑了,故对于每一层次作单准则排序时,均需要作一致性的检验。(四)层次总排序及其一致性检验1层次总排序计算同一层次中所有元素对于最高层(总目标)的相对重要性标度(又称排序权重向量)称为层次总排序。2总排序一致性检验人们在对各层元素作比较时,尽管每一层
13、中所用的比较尺度基本一致,但各层之间仍可能有所差异,而这种差异将随着层次总排序的逐渐计算而累加起来,因此需要从模型的总体上来检验这种差异尺度的累积是否显著,检验的过程称为层次总排序的一致性检验。二、 SWOT分析法的基本步骤运用SWOT分析法大体上分成三个步骤:分析环境因素;构造SWOT矩阵;制定行动计划。(一)分析环境因素运用各种调查研究方法,分析出企业或组织所处的各种环境因素,即外部环境因素和内部能力因素。外部环境因素包括机会因素和威胁因素,它们是外部环境对企业或组织的发展直接有影响的有利和不利因素,属于客观因素,一般归属为经济、政治、社会、人口、产品和服务、技术、市场、竞争等不同范畴。内
14、部环境因素包括优势因素和劣势因素,它们是企业或组织发展中自身存在的积极和消极因素,属主观因素,一般归类为管理、组织、财务、人力资源等不同范畴。在调查分析这些因素时,不仅要考虑到历史与现状,而且更要考虑未来发展问题(二)构造SWOT矩阵将调查得出的各种因素根据轻重缓急或影响程度等进行排序,构造SWOT矩阵。在此过程中,将那些对企业或组织发展有直接、重要、迫切、久远的影响因素优先排列出来,而将那些间接、次要、不急、短暂的影响因素排在后面。(三)制定行动计划在完成环境因素分析和SWOT矩阵的构造后,便可以制定出相应的行动计划。制定计划的基本思路是:发挥优势因素,克服劣势因素,利用机会因素,化解威胁因
15、素;考虑过去,立足当前,着眼未来;运用系统分析的综合分析方法,将排列与考虑的各种环境因素相互匹配起来加以组合,得出一系列企业或组织未来发展的可选择对策。第三章 项目简介一、 项目名称及项目单位项目名称:代餐奶昔项目项目单位:xxx(集团)有限公司二、 项目建设地点本期项目选址位于xx(以选址意见书为准),占地面积约17.00亩。项目拟定建设区域地理位置优越,交通便利,规划电力、给排水、通讯等公用设施条件完备,非常适宜本期项目建设。三、 建设规模该项目总占地面积11333.00(折合约17.00亩),预计场区规划总建筑面积19766.52。其中:主体工程13606.86,仓储工程3249.39,
16、行政办公及生活服务设施1800.55,公共工程1109.72。四、 项目建设进度结合该项目建设的实际工作情况,xxx(集团)有限公司将项目工程的建设周期确定为12个月,其工作内容包括:项目前期准备、工程勘察与设计、土建工程施工、设备采购、设备安装调试、试车投产等。五、 建设投资估算(一)项目总投资构成分析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8943.55万元,其中:建设投资6627.74万元,占项目总投资的74.11%;建设期利息72.42万元,占项目总投资的0.81%;流动资金2243.39万元,占项目总投资的25.08%。(二)建设投资构成本期项目
17、建设投资6627.74万元,包括工程费用、工程建设其他费用和预备费,其中:工程费用5898.73万元,工程建设其他费用602.04万元,预备费126.97万元。六、 项目主要技术经济指标(一)财务效益分析根据谨慎财务测算,项目达产后每年营业收入19900.00万元,综合总成本费用15770.10万元,纳税总额1895.60万元,净利润3026.15万元,财务内部收益率26.80%,财务净现值6529.70万元,全部投资回收期5.11年。(二)主要数据及技术指标表主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积11333.00约17.00亩1.1总建筑面积19766.52容积率1.741.2基底
18、面积7253.12建筑系数64.00%1.3投资强度万元/亩381.862总投资万元8943.552.1建设投资万元6627.742.1.1工程费用万元5898.732.1.2工程建设其他费用万元602.042.1.3预备费万元126.972.2建设期利息万元72.422.3流动资金万元2243.393资金筹措万元8943.553.1自筹资金万元5987.693.2银行贷款万元2955.864营业收入万元19900.00正常运营年份5总成本费用万元15770.106利润总额万元4034.877净利润万元3026.158所得税万元1008.729增值税万元791.8510税金及附加万元95.03
19、11纳税总额万元1895.6012工业增加值万元6260.1113盈亏平衡点万元6347.13产值14回收期年5.11含建设期12个月15财务内部收益率26.80%所得税后16财务净现值万元6529.70所得税后第四章 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、
20、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,
21、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
22、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
23、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
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