植脂末公司工程咨询计划.docx
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1、植脂末公司工程咨询计划目录第一章 现代工程咨询方法4一、 层次分析法概述及优缺点4二、 逻辑框架法的概念及模式7第二章 现代工程咨询方法概述10一、 现代工程咨询方法框架10二、 现代工程咨询方法的特点11第三章 行业背景分析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、 信息鉴别常用方法20第五章 规划咨询方法23一、 宏观分析方法23二、 调查方法26第六章 资源环境承载力概述28一、 资源环境承载力的内涵28二、 资源环境承载力分析框架30第七章 现金流量分析34一、 基准收益率的测算和选取34二、 现金流量分析指标应用37第八章 市场分析39一、 简单移动
2、平均法39二、 专家预测法39第九章 建设期利息估算42一、 建设期利息估算的前提条件42二、 建设期利息的估算方法42第十章 建设投资简单估算法43一、 建设投资中的增值税、进项税额43二、 工程费用估算43第十一章 资金结构优化比选51一、 比较资金成本法51二、 息税前利润每股利润分析法52第十二章 并购融资及债务重组55一、 并购融资方式55二、 公允价值估值方法63第十三章 财务分析概述69一、 财务分析的步骤69二、 财务分析的基本原则69第十四章 偿债能力分析和财务生存能力分析73一、 偿债能力分析73二、 相关报表编制78第十五章 经济效益与费用的识别与计算80一、 经济效益与
3、费用的估算原则80二、 直接效益与直接费用的识别与计算80第十六章 投入产出经济价格的确定84一、 特殊产出经济价格确定84二、 市场定价货物的经济价格确定86第一章 现代工程咨询方法一、 层次分析法概述及优缺点(一)层次分析法概述层次分析法(简称AHP)是美国匹茨堡大学运筹学家T.L.satty教授于20世纪70年代初,在为美国国防部研究“应急计划”时,应用网络系统理论和多目标综合评价方法,提出的一种层次权重决策分析方法。该方法将决策问题的有关元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础上进行定性分析和定量分析的一种决策方法。这一方法的特点,是在对复杂决策问题的本质影响因素及其内在关系等进行深
4、人分析之后,构建一个层次结构模型,然后利用较少的定量信息,把决策的思维过程数学化,从而为求解多准则或无结构特性的复杂决策问题提供一种简便的综合决策分析方法。层次分析法的应用范围十分广泛,应用的领域包括:经济与计划;能源政策与资源分配;政治问题及冲突;人力资源管理;教育发展;医疗卫生;环境工程;军事指挥与武器评价;企业管理与生产经营决策;项目评价;规划咨询;资源环境承载力评价等。层次分析法优缺点1层次分析法的优点(1)系统性的分析方法层次分析法把研究对象作为一个系统,按照分解、比较判断、综合的思维方式进行决策,成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具。系统的思想在于不割断各个因素
5、对结果的影响,层次分析法中每一层的权重设置最后都会直接或间接影响到结果,而且在每个层次中的每个因素对结果的影响程度都是量化的,非常清晰明确。(2)简洁实用的决策方法这种方法既不单纯追求高深数学,又不片面地注重行为、逻辑、推理,而是把定性方法与定量方法有机地结合起来,将多目标、多准则又难以全部量化处理的决策问题化为多层次单目标问题,通过两两比较确定同一层次元素相对上一层次元素的数量关系后,最后进行简单的数学运算。该方法计算简便,结果明确,且易于决策者了解和掌握。(3)所需定量数据信息较少层次分析法主要是从评价者对评价问题的本质、要素的理解出发,比一般的定量方法更讲究定性的分析和判断。由于层次分析
6、法是一种模拟人们决策过程的思维方式的一种方法,该方法把判断各要素的相对重要性化为简单的权重进行计算。2层次分析法的缺点(1)不能为决策者提供新方案对于大部分决策者来说,如果一种分析方法能替我们分析出在我们已知的方案里的最优者,然后能指出已知方案的不足,或者甚至能提出改进方案的话,这种分析方法才是比较完美的。而层次分析法只能从原有备选方案中选择较优者,而不能为决策者提供解决问题的新方案。(2)指标过多时工作量大,且权重难以确定当我们希望能解决较普遍的问题时,指标的选取数量很可能也就随之增加,而指标的增加就意味着我们要构造层次更深、数量更多、规模更庞大的判断矩阵,那么就需要对许多的指标进行两两比较
7、的工作。由于一般情况下两两比较是用1至9来说明其相对重要性,如果有越来越多的指标,对每两个指标之间的重要程度的判断可能就会出现困难,甚至会对层次单排序和总排序的一致性产生影响,使一致性检验不能通过,如果不能通过,就需要进行调整,在指标数量多的时候其调整的工作量大,且权重难以确定。(3)特征值和特征向量的精确求法比较复杂在求判断矩阵的特征值和特征向量时,所用的方法和我们多元统计所用的方法是一样的。在二阶、三阶的时候,还比较容易处理,但随着指标的增加,阶数也随之增加,其人工计算也变得越来越困难,需要借助计算机来完成。二、 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
8、,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
9、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
10、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
11、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
12、法控制的外部条件,即不可控风险或限制条件。第二章 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
13、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
14、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
15、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
16、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
17、、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。第三章 行业背景分析植脂末是一种常用的食品饮料添加辅料,发明之初便作为咖啡配料使用,现已成为奶茶、咖啡制品的常用配料,又多用于速溶麦片及蛋糕、饼干等烘焙食品,在现代食品生产和加工中具有重要的作用。2015年10月1日,植脂末(QB/T4791-2015)行业标准开始实施,这是我国植脂末历史上首部行业标准,有助于提升植脂末企业的生产管理水平及行业整体产品品质。该标准是结合我国植脂末产品的生产实际,在借鉴国外相关标准的基础上,通过大量调研与试验,对植脂末的定义、原辅料、感官、试验方法、检验规则、标志、包装、运输及贮存进行了
18、规定,特别是对脂肪、表面油脂含量占脂肪的比例、过氧化值、水分及焦粒的规定。我国是全球主要的植脂末生产国,国内拥有诸城东晓生物科技有限公司、佳禾食品工业股份有限公司、山东天久实业集团有限公司、无锡超科食品有限公司、江苏皇室食品工业有限公司、广东文辉食品有限公司、江西恒顶食品有限公司等众多生产企业,经过十余年的发展,国内企业已经占据我国植脂末只要市场份额,进口依赖度从原来的75%以上下降为5%左右,进口产品主要为高端产品。2015-2019年,我国植脂末行业市场规模呈现较快增长的趋势。其中,2015年,我国植脂末行业市场规模为72.3亿元;我国植脂末行业市场规模为109.3亿元,年均增幅超过10%
19、。从国内企业的分布来看,我国植脂末生产企业主要分布在山东、江苏、广东、福建及江西等地区,一方面,上述地区是我国植脂末下游市场比较集中的区域,植脂末生产企业通过贴近奶茶、咖啡、烘焙、麦片等下游市场,充分了解和满足消费者的偏好和需求,便于扩大产品销售;另一方面,上述地区位于沿海附近,有利于植脂末生产商的采购销售运输便利及进出口业务的开展。随着配方的改进,以及工艺流程的创新,功能性植脂末(如冷溶型、耐酸型等)也将逐步推出,而诸如中碳链脂肪酸甘油酯等新型原料,由于在人体内的吸收和代谢速度显著快于普通植物油脂制品,因此使用该类油脂原料可以拓展植脂末等粉末油脂产品在保健、医疗等领域的应用,为植脂末行业带来
20、新的利好。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、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,
21、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),往往需将数据分析和数据挖掘结合起来。(二)数据
22、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,但仍能保持原数据的完整性,对规约数据
23、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,供其他应用程序使用。并非所有的数据
24、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息,获得更高层次的知识和规律。
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