基因治疗项目工程咨询计划.docx
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1、基因治疗项目工程咨询计划目录第一章 现代工程咨询方法4一、 逻辑框架法中的逻辑关系4二、 层次分析法的基本步骤6第二章 行业背景分析10第三章 项目基本情况13一、 项目名称及投资人13二、 结论分析13第四章 公司概况16一、 公司基本信息16二、 公司主要财务数据16第五章 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、 数据统计分析22第六章 工程咨询信息及其管理25一、 “互联网+”背景下的工程咨询信息管理25二、 工程咨询信息及其管理概述32第七章 规划咨询方法34一、 调查方法34二、 综合平衡方法35第八章 资源环境承载力影响因素识别及评价指标38一、 资源环境
2、承载力评价综合指标体系38二、 资源承载力影响因素识别及评价指标39第九章 市场分析42一、 简单移动平均法42二、 消费系数法42第十章 流动资金估算44一、 扩大指标估算法44二、 分项详细估算法44第十一章 建设投资简单估算法48一、 工程建设其他费用估算48二、 比例估算法58第十二章 资产证券化方案分析60一、 PPP项目资产证券化60二、 资产证券化概念和特点65第十三章 资金结构优化比选71一、 息税前利润每股利润分析法71二、 比较资金成本法72第十四章 偿债能力分析和财务生存能力分析75一、 财务生存能力分析75二、 相关报表编制77第十五章 财务盈利能力分析79一、 改扩建
3、项目盈利能力分析的特点79二、 动态指标分析81第十六章 投入产出经济价格的确定92一、 市场定价货物的经济价格确定92二、 特殊产出经济价格确定95第十七章 经济效益与费用的识别与计算98一、 经济效益与费用的估算原则98二、 间接效益与间接费用的识别与计算98第一章 现代工程咨询方法一、 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
4、;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、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
5、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
6、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的帮助。二、 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
7、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,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
8、,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、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
9、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
10、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
11、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。第二章 行业背景分析细胞基因治疗是指将外源正常基因导入靶细胞,以纠正或补偿缺陷和异常基因引起的疾病,以达到治疗目的。其中也包括转基因等方面的技术应用,也就是将外源基因通过基因转移技术将其插入病人的适当的受体细胞中,使外源基因制造的产物能治
12、疗某种疾病。从广义说,基因治疗还可包括从DNA水平采取的治疗某些疾病的措施和新技术。继小分子、抗体类药物后,细胞基因治疗有望引导下一代治疗技术的浪潮。2015年后全球基因治疗行业迎来高速发展,市场持续扩容。2016-2020年CAGR为153.3%,2020年全球基因治疗市场规模达20.8亿美元。2020年中国基因治疗市场规模为2380万美元,2016-2020年CAGR仅为12.2%。随着近年来国内CGT临床试验的大量开展、基因治疗产品的陆续获批上市及相关产业政策支持,预计中国基因治疗市场规模将迅速扩大。迅速扩大的市场规模衍生出充足的基因治疗产品研发需求,为CDMO企业发展提供广阔空间。从细
13、胞治疗的临床试验来看,截至2021年上半年,全世界有1358个活跃的细胞治疗临床试验,比2020年底增长43%,2020年同比2019年增长24%。超过一半的临床试验针对血液瘤,约40%针对实体瘤。就机构而言,全球十大细胞治疗临床试验位于美国,显示了美国在该领域的研究能力。从应用领域来看,基因治疗主要针对肿瘤等罕见疾病的治疗。到2020年,在正在进行的基因治疗ind中,实体瘤的试验数量占50%,血肿的试验数量占20%。基因治疗在遗传物质相关疾病的诊断和治疗方面显示出巨大的潜力。从ind的临床阶段来看,50%的全球基因治疗ind位于临床II期。一旦进入临床三期,CGT产品被批准上市的可能性将大大
14、提高。2015年以来,全球基因治疗产业加速发展,产业融资升温,风险投资、民间投资、IPO活跃。特别是2017年后,随着腺相关病毒药物luxturna和两种car-t药物kymriah和yescarta的上市,基因治疗行业发展迅速,总融资额从2017年的75亿美元左右增加到2020年的190亿美元。2020年英国ATMP(前沿治疗药物)临床试验的基因递送载体中,腺相关病毒占比达39%(非整合型病毒),慢病毒占比为37%(整合型病毒),是最主流的病毒载体。慢病毒(以HIV-1病毒为基础,也是逆转录病毒的一种)相对逆转录病毒(一般指-逆转录病毒)有更强的嗜性,能够感染非分裂细胞,同时在安全性上较逆转
15、录病毒有所进步。腺相关病毒(AAV)的宿主范围极为广泛,可长时间稳定地表达目的基因,同时其免疫原性较低,因而在非整合型病毒中应用较多。从实验室到GMP生产,CGT产品的成本结构可能会发生很大变化。当生产规模较小时,人工成本、各种前期投入和设施成本在总成本中的比例较高。一旦大规模生产完成,人工成本、各种前期投入和设施成本比例将被稀释,适用性将发生变化,与工业化相关的各种原材料、耗材和其他成本的比例将大幅增加。第三章 项目基本情况一、 项目名称及投资人(一)项目名称基因治疗项目(二)项目投资人xxx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
16、,占地面积约39.00亩。(二)项目实施进度本期项目建设期限规划24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18095.47万元,其中:建设投资14773.84万元,占项目总投资的81.64%;建设期利息398.48万元,占项目总投资的2.20%;流动资金2923.15万元,占项目总投资的16.15%。(四)资金筹措项目总投资18095.47万元,根据资金筹措方案,xxx有限公司计划自筹资金(资本金)9963.25万元。根据谨慎财务测算,本期工程项目申请银行借款总额8132.22万元。(五)经济评价1、项目达产年预期营业收入(SP):3
17、2600.00万元。2、年综合总成本费用(TC):27033.29万元。3、项目达产年净利润(NP):4061.63万元。4、财务内部收益率(FIRR):16.25%。5、全部投资回收期(Pt):6.45年(含建设期24个月)。6、达产年盈亏平衡点(BEP):13733.43万元(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26000.00约39.00亩1.1总建筑面积43290.48容积率1.671.2基底面积14300.00建筑系数55.00%1.3投资强度万元/亩364.592总投资万元18095.472.1建设投资万元14773.842.1.1工程费用
18、万元12565.272.1.2工程建设其他费用万元1774.422.1.3预备费万元434.152.2建设期利息万元398.482.3流动资金万元2923.153资金筹措万元18095.473.1自筹资金万元9963.253.2银行贷款万元8132.224营业收入万元32600.00正常运营年份5总成本费用万元27033.296利润总额万元5415.517净利润万元4061.638所得税万元1353.889增值税万元1260.0110税金及附加万元151.2011纳税总额万元2765.0912工业增加值万元9856.6313盈亏平衡点万元13733.43产值14回收期年6.45含建设期24个月
19、15财务内部收益率16.25%所得税后16财务净现值万元2991.49所得税后第四章 公司概况一、 公司基本信息1、公司名称:xxx有限公司2、法定代表人:孔xx3、注册资本:770万元4、统一社会信用代码:xxxxxxxxxxxxx5、登记机关:xxx市场监督管理局6、成立日期:2012-9-237、营业期限:2012-9-23至无固定期限8、注册地址:xx市xx区xx9、经营范围:从事基因治疗相关业务(企业依法自主选择经营项目,开展经营活动;依法须经批准的项目,经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动;不得从事本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。)二、 公司主要财务数据表格题目公司合并
20、资产负债表主要数据项目2020年12月2019年12月2018年12月资产总额6227.744982.194670.81负债总额3654.392923.512740.79股东权益合计2573.352058.681930.01表格题目公司合并利润表主要数据项目2020年度2019年度2018年度营业收入22630.1018104.0816972.57营业利润4902.643922.113676.98利润总额4182.923346.343137.19净利润3137.192447.012258.78归属于母公司所有者的净利润3137.192447.012258.78第五章 数据采集分析与知识管理一、
21、 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
22、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
23、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
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