半固化片公司工程项目前期准备手册.docx
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1、半固化片公司工程项目前期准备手册xx投资管理公司目录第一章 公司简介5一、 公司基本信息5二、 公司简介5第二章 现代工程咨询方法概述7一、 现代工程咨询方法的特点7二、 现代工程咨询方法框架9第三章 现代工程咨询方法11一、 SWOT分析法的基本步骤11二、 层次分析法的基本步骤12第四章 数据采集分析与知识管理16一、 信息鉴别常用方法16二、 大数据系统和数据挖掘技术18第五章 资源环境承载力影响因素识别及评价指标23一、 生态承载力影响因素识别及评价指标23二、 资源承载力影响因素识别及评价指标23第六章 规划咨询方法25一、 宏观分析方法25二、 调查方法28第七章 市场分析30一、
2、 行业竞争结构分析30二、 简单移动平均法33第八章 建设期利息估算35一、 建设期利息估算的前提条件35二、 建设期利息的估算方法35第九章 流动资金估算36一、 分项详细估算法36二、 扩大指标估算法39第十章 并购融资及债务重组40一、 公允价值估值方法40二、 并购融资方式45第十一章 资金结构优化比选54一、 比较资金成本法54二、 息税前利润每股利润分析法55第十二章 财务分析的价格及选取原则58一、 财务分析的取价原则58二、 财务分析的价格体系60第十三章 财务现金流量的估算63一、 成本与费用估算63二、 改扩建项目现金流量分析的特点76第十四章 经济分析基本方法83一、 项
3、目费用效益分析83二、 项目费用效果分析89第十五章 投入产出经济价格的确定94一、 市场定价货物的经济价格确定94二、 政府调控价格货物经济价格确定97第一章 公司简介一、 公司基本信息1、公司名称:xx投资管理公司2、法定代表人:林xx3、注册资本:710万元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:2014-9-277、营业期限:2014-9-27至无固定期限8、注册地址:xx市xx区xx9、经营范围:从事半固化片相关业务(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
4、市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。)二、 公司简介未来,在保持健康、稳定、快速、持续发展的同时,公司以“和谐发展”为目标,践行社会责任,秉承“责任、公平、开放、求实”的企业责任,服务全国。公司以负责任的方式为消费者提供符合法律规定与标准要求的产品。在提供产品的过程中,综合考虑其对消费者的影响,确保产品安全。积极与消费者沟通,向消费者公开产品安全风险评估结果,努力维护消费者合法权益。公司加大科技创新力度,持续推进产品升级,为行业提供先进适用的解决方案,为社会提供安全、可靠、优质的产品和服务。第二章 现代工程咨询方法概述一、 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
5、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、计算机等学科基础之上,通过方程、数学图
6、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、内部收益率等指标,并进行风险概率分析等。统计分析
7、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要方法,尤其是在投资前期决策阶段,预
8、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。二、 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、市场调查研究方法、战略规划研究方法
9、、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。第三章 现代工程咨询方法一、 SWOT分析法的基本步骤运用SWOT分
10、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
11、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。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,首先要将分析对象的因素建立起
12、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,准则层中可以
13、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系,同一层次及
14、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判断矩阵。因此
15、,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)层次总排序及其一致性检验1层次
16、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。第四章 数据采集分析与知识管理一、 信息鉴别常用方法(一)溯源法对到手信息涉及的问题应追根溯源,及时核对。例如,尽量找到现场和掌握第一手资料的人;核对原始资料,并查对主要参考文献;按其中叙述的方法、步骤,重做实验或演算,以便从来源上找到鉴别依据。鉴别和
17、筛选在手信息,判断是否完整、适用与可靠,是咨询人员的重要工作。工程咨询所需信息十分广泛,不可能也不必均由咨询人员鉴别。为了确保信息可靠,应尽可能选用权威机构发布或已鉴定、批准的信息。例如,地质储量选用储量委员会批准的储量报告;地震带的分布用国家地震局的数据;历史数据用国家统计局的数据。一般来说,专业技术力量强的单位提供的信息较可靠。例如,国际金融组织的国际金融信息较可靠;来自从事钢铁、汽车行业研究的机构的钢铁、汽车业信息较可靠。(二)比较法有些信息受主客观条件限制难以溯源,对此,可用比较法,即比较不同人、不同时间和其他方面的材料;对于某一事实,说法、结论是否一致。如果一致,则基本可辨真伪。若否
18、,就需进一步核查。(三)佐证法任何事物都与其他事物有一定联系,并相互制约。找到这些联系和制约因素,便可判断事物的真伪。一般说来,口头材料不如文字材料可靠,文字不如实物可靠。分析信息产生的过程也是寻求信息佐证的办法。1普查数据一般比抽查数据全面、准确。2监测数据,长期比短期全面,监测范围大的数据比监测范围小的数据代表性强;勘探密度大的数据比勘探密度小的数据准确,科学实验和仿真模拟计算的数据比一般推理的数据准确。3核对来源不同,收集方法不同的数据。如卫星图片、航测数据可用地面实测数据验证;了解来的市场需求量与行业协会、主要企业、国家统计局的数据对比。4对比不同时期、不同来源的数据,并适当修正其间的
19、差距。同一对象的数据,在不同国家、不同历史时期,由于范围不同,计算的标准和口径可能有所不同,造成数据之间有很大的差异。在对比这些数据时,必须查明统计口径,否则就会出错。5由专家集体辨别信息是否准确,是否可靠。对于来自不同渠道的信息,可能因角度不同、口径不一、方法各异等而不一致,甚至矛盾。这时,可请专家集体讨论,弄清差异和矛盾的原因,去伪存真,取得一致意见。(四)逻辑法鉴别信息,逻辑判断必不可少。不经缜密的逻辑思考容易出错。有些基本差错,例如语言或文字的前后矛盾,夸大其词,有悖情理,以及某些虚构,禁不起逻辑的推敲。当然,逻辑合理并不总能证明事物为真,从虚假的前提出发,经过合理的逻辑推断得出的结果
20、不会真实。因此,鉴别信息,既要充分利用经验、认识和判断力,也要借助其他手段。二、 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
21、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,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
22、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,
23、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
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