CBD护肤品项目工程项目前期准备规划.docx
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1、CBD护肤品项目工程项目前期准备规划xx集团有限公司目录第一章 现代工程咨询方法概述5一、 现代工程咨询方法框架5二、 现代工程咨询方法的特点6第二章 现代工程咨询方法9一、 逻辑框架法的概念及模式9二、 逻辑框架法中的逻辑关系11第三章 项目基本情况15一、 项目名称及投资人15二、 结论分析15第四章 数据采集分析与知识管理18一、 大数据系统和数据挖掘技术18二、 信息鉴别常用方法22第五章 规划咨询方法25一、 宏观分析方法25二、 模拟预测方法28第六章 资源环境承载力影响因素识别及评价指标30一、 资源环境承载力评价综合指标体系30二、 生态承载力影响因素识别及评价指标31第七章
2、现金流量分析33一、 基准收益率的测算和选取33二、 资金时间价值与资金等值36第八章 建设期利息估算41一、 建设期利息估算的前提条件41二、 建设期利息的估算方法41第九章 流动资金估算42一、 分项详细估算法42二、 扩大指标估算法45第十章 资产证券化方案分析46一、 资产证券化模式设计46二、 资产证券化概念和特点55第十一章 资金成本分析61一、 加权平均资金成本61二、 资金成本的构成61第十二章 偿债能力分析和财务生存能力分析65一、 偿债能力分析65二、 财务生存能力分析70第十三章 财务分析的价格及选取原则73一、 财务分析的取价原则73二、 财务分析的价格体系75第十四章
3、 经济分析基本方法78一、 项目费用效果分析78二、 项目费用效益分析82第十五章 经济效益与费用的识别与计算89一、 经济效益与费用的估算原则89二、 经济效益与费用识别的基本要求89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
4、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
5、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
6、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
7、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
8、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、 逻辑框架法的概念及模式(一)LFA的基本概念LFA是一种概念化论述项目的方法,即用一张简单的框图来清晰地分析一个复杂项目的内涵和各种逻辑关系,以便给人们一个整体的框架概念。LFA是将几个内容相关、必须同步考虑的动态因素组合在一起,通过分析各种要素之间的逻辑关系,从设计策划到目标实现等方面来评价一项活动或工作。LFA为项目策划者和评价者提供一种分析框
9、架,用以确定工作的范围和任务,并对项目目标和达到目标所需的手段进行逻辑关系分析。LFA的核心是项目的各种要素之间的因果关系,即“如果”提供了某种条件,“那么”就会产生某种结果。这些条件包括事物内在的因素及其所需要的各种外部条件。(二)LFA的基本模式逻辑框架分析方法的结果是要形成一个逻辑框架表。由于该表能够充分体现表内包含的各项内容之间的逻辑关系,而且这种逻辑关系构成了一个矩阵式框架结构,因此,逻辑框架表又称为逻辑框架矩阵表。LFA的模式是一张4X4的矩阵。1目标层次逻辑框架表汇总了项目实施活动的全部要素,并按宏观目标、具体目标、产出成果和投入的层次归纳了投资项目的目标及其因果关系。(1)宏观
10、目标。项目的宏观目标即宏观计划、规划、政策和方针等所指向的目标,该目标可通过几个方面的因素来实现。宏观目标一般超越了项目的范畴,是指国家、地区、部门或投资组织的整体目标。这个层次目标的确定和指标的选择一般由国家或行业部门选定,一般要与国家发展目标相联系,并符合国家产业政策、行业规划等的要求。(2)具体目标。具体目标也叫直接目标,是指项目的直接效果,是项目立项的重要依据。一般应考虑项目为受益目标群体带来的效果,主要是社会和经济方面的成果和作用。这个层次的目标由项目实施机构和独立的评价机构来确定,目标的实现由项目本身的因素来确定。(3)产出。这里的“产出”是指项目“干了些什么”,即项目的建设内容或
11、投人的产出物。一般要提供可计量的直接结果,要直截了当地指出项目所完成的实际工程(如港口、铁路、输变电设施、气井、城市服务设施等),或改善机构制度、政策法规等。在分析中应注意,在产出中,项目可能会提供的一些服务和就业机会,往往不是产出而是项目的目的或目标。(4)投入和活动。该层次是指项目的实施过程及内容,主要包括资源和时间等的投入。2客观验证指标逻辑框架垂直各层次目标,应有相对应的客观且可度量的验证指标,包括数量、质量、时间及人员等,来说明层次目标的结果,验证每一个目标的实现程度,这种指标的确立应该是客观的,不能凭主观臆断,同时又是可以被验证的。3客观验证方法在逻辑框架水平逻辑层次上,对应验证指
12、标的是验证方法。验证方法就是主要资料来源和验证所采用的方法。主要资料来源(监测和监督)和验证方法可按照数据收集的类型、信息的来源渠道和收集方法进行划分。4重要的假定条件在逻辑框架的4个目标层次之间有一些重要的限制条件,称为假定条件,即必要的外部条件或风险。重要的假定条件主要是指可能对项目的进展或成果产生影响,而项目管理者又无法控制的外部条件,即不可控风险或限制条件。二、 逻辑框架法中的逻辑关系(一)垂直逻辑关系目标各层次的主要区别是,项目宏观目标的实现往往由多个项目的具体目标所构成,而一个具体目标的取得往往需要该项目完成多项具体的投入和产出活动。这样,四个层次的要素就自下而上构成了三个相互连接
13、的逻辑关系。第一级:如果保证一定的资源投入,并加以很好地管理,则预计有怎样的产出;第二级:如果项目的产出活动能够顺利进行,并确保外部条件能够落实,则预计能取得怎样的具体目标;第三级:项目的具体目标对整个地区乃至整个国家更高层次宏观目标的贡献关联性。这种逻辑关系在LFA中称为“垂直逻辑”,可用来阐述各层次的目标内容及其上下层次间的因果关系。(二)水平逻辑关系垂直逻辑对项目目标层次的因果关系进行了分析,但这种分析不能满足对项目进行分析和评价的要求。水平逻辑分析的目的是通过主要验证指标和验证方法来衡量一个项目的资源和成果。与垂直逻辑中的每个层次目标对应,水平逻辑对各层次的结果加以具体说明,由验证指标
14、、验证方法和重要的假定条件所构成,形成了LFA的4X4的逻辑框架。在项目的水平逻辑关系中,还有一个重要的逻辑关系就是重要假设条件与不同目标层次之间的关系,主要内容是:一旦前提条件得到满足,项目活动便可以开始。一旦项目活动开展,所需的重要假设也得到了保证,便应取得相应的产出成果;一旦这些产出成果实现,同水平的重要假设得到保证,便可以实现项目的直接目标;一旦项目的直接目标得到实现,同水平的重要假设得到保证,项目的直接目标便可以为项目的宏观目标做出应有的贡献。对于一个理想的项目策划方案,以因果关系为核心,很容易推导出项目实施的必要条件和充分条件。项目不同目标层次间的因果关系可以推导出实现目标所需要的
15、必要条件,这就是项目的内部逻辑关系。而充分条件则是各目标层次的外部条件,这是项目的外部逻辑。把项目的层次目标(必要条件)和项目的外部制约(充分条件)结合起来,就可以得出清晰的项目概念和设计思路。总之,逻辑框架分析方法不仅仅是一个分析程序,更重要的是一种帮助思维的模式,通过明确的总体思维,把与项目运作相关的重要关系集中加以分析,以确定“谁”在为“谁”干“什么”?“什么时间”?“为什么”?以及“怎么干”。虽然编制逻辑框架是一件比较困难和费时的工作,但是对于项目决策者、管理者和评价者来讲,可以事先明细项目应该达到的具体目标和实现的宏观目标,以及可以用来鉴别其成果的手段,对项目的成功计划和实施具有很大
16、的帮助。第三章 项目基本情况一、 项目名称及投资人(一)项目名称CBD护肤品项目(二)项目投资人xx集团有限公司(三)建设地点本期项目选址位于xx园区。二、 结论分析(一)项目选址本期项目选址位于xx园区,占地面积约54.00亩。(二)项目实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25037.56万元,其中:建设投资18945.18万元,占项目总投资的75.67%;建设期利息229.32万元,占项目总投资的0.92%;流动资金5863.06万元,占项目总投资的23.42%。(四)资金筹措项目总投资25037
17、.56万元,根据资金筹措方案,xx集团有限公司计划自筹资金(资本金)15677.40万元。根据谨慎财务测算,本期工程项目申请银行借款总额9360.16万元。(五)经济评价1、项目达产年预期营业收入(SP):54100.00万元。2、年综合总成本费用(TC):44254.19万元。3、项目达产年净利润(NP):7205.94万元。4、财务内部收益率(FIRR):22.12%。5、全部投资回收期(Pt):5.53年(含建设期12个月)。6、达产年盈亏平衡点(BEP):18719.32万元(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36000.00约54.00亩1
18、.1总建筑面积63336.32容积率1.761.2基底面积21960.00建筑系数61.00%1.3投资强度万元/亩332.262总投资万元25037.562.1建设投资万元18945.182.1.1工程费用万元15959.742.1.2工程建设其他费用万元2405.382.1.3预备费万元580.062.2建设期利息万元229.322.3流动资金万元5863.063资金筹措万元25037.563.1自筹资金万元15677.403.2银行贷款万元9360.164营业收入万元54100.00正常运营年份5总成本费用万元44254.196利润总额万元9607.927净利润万元7205.948所得税
19、万元2401.989增值税万元1982.4310税金及附加万元237.8911纳税总额万元4622.3012工业增加值万元15694.5213盈亏平衡点万元18719.32产值14回收期年5.53含建设期12个月15财务内部收益率22.12%所得税后16财务净现值万元12570.97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
20、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
21、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,
22、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
23、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
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