染料公司前期工作重点分析.docx
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1、染料公司前期工作重点分析目录第一章 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 项目简介8一、 项目名称及项目单位8二、 项目建设地点8三、 建设规模8四、 项目建设进度8五、 建设投资估算8六、 项目主要技术经济指标9第三章 行业背景分析11第四章 数据采集分析与知识管理14一、 时间数据分析方法14二、 大数据系统和数据挖掘技术17第五章 资源环境承载力影响因素识别及评价指标22一、 资源环境承载力评价综合指标体系22二、 生态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、 调查方法25二、 综合平衡方法26第七章 现金流量分析29
2、一、 现金流量与现金流量图29二、 基准收益率的测算和选取30第八章 市场分析35一、 弹性系数法35二、 市场战略分析36第九章 流动资金估算43一、 扩大指标估算法43二、 流动资金估算应注意的问题43第十章 建设期利息估算45一、 建设期利息估算的前提条件45二、 建设期利息的估算方法45第十一章 资产证券化方案分析46一、 资产证券化概念和特点46二、 资产证券化定价模型及其应用50第十二章 并购融资及债务重组56一、 公允价值估值方法56二、 并购融资方式61第十三章 财务现金流量的估算70一、 营业收入与补贴收入估算70二、 项目计算期的分析确定72第十四章 财务分析概述75一、
3、财务分析的基本原则75二、 财务分析的步骤77第十五章 投资项目经济影响分析方法79一、 分析原则及基本方法79二、 重大项目的经济安全影响分析81第十六章 经济分析基本方法87一、 项目费用效果分析87二、 项目费用效益分析91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
4、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
5、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
6、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
7、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、
8、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 项目简介一、 项目名称及项目单位项目名称:染料公司项目单位:xx有限责任公司二、 项目建设地点本期项目选址位于xxx(待定),占地面积约22.00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14667.00(折合约22.00亩),预计
9、场区规划总建筑面积21084.89。其中:主体工程13916.84,仓储工程2977.52,行政办公及生活服务设施2228.48,公共工程1962.05。四、 项目建设进度结合该项目建设的实际工作情况,xx有限责任公司将项目工程的建设周期确定为24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6873.44万元,其中:建设投资5572.56万元,占项目总投资的81.07%;建设期利息111.17万元,占项目总投资的1.6
10、2%;流动资金1189.71万元,占项目总投资的17.31%。(二)建设投资构成本期项目建设投资5572.56万元,包括工程费用、工程建设其他费用和预备费,其中:工程费用4533.61万元,工程建设其他费用940.54万元,预备费98.41万元。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14800.00万元,综合总成本费用12740.85万元,纳税总额1055.79万元,净利润1499.69万元,财务内部收益率13.95%,财务净现值-11.27万元,全部投资回收期6.82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1
11、4667.00约22.00亩1.1总建筑面积21084.89容积率1.441.2基底面积8946.87建筑系数61.00%1.3投资强度万元/亩228.932总投资万元6873.442.1建设投资万元5572.562.1.1工程费用万元4533.612.1.2工程建设其他费用万元940.542.1.3预备费万元98.412.2建设期利息万元111.172.3流动资金万元1189.713资金筹措万元6873.443.1自筹资金万元4604.533.2银行贷款万元2268.914营业收入万元14800.00正常运营年份5总成本费用万元12740.856利润总额万元1999.597净利润万元1499
12、.698所得税万元499.909增值税万元496.3310税金及附加万元59.5611纳税总额万元1055.7912工业增加值万元3652.2613盈亏平衡点万元7104.03产值14回收期年6.82含建设期24个月15财务内部收益率13.95%所得税后16财务净现值万元-11.27所得税后第三章 行业背景分析2010年以来,全球染料行业传统巨头经营面临困境,市场份额逐步萎缩,部分大型染料公司通过兼并重组向综合性纺织印染化学品公司转型。与此同时,中国、印度等发展中国家染料工业迅速崛起,成为全球染料业生产基地。随着染料行业自欧美发达国家向亚洲发展中国家迁移的完成,目前中国染料产量已经占据全球总产
13、量的70%以上。而随着国内安全环保形势日趋严厉,染料行业面临上游原料供应的波动和染料生产装备升级、环保技改投入加大的压力,影响了部分行业内企业的产能发挥,许多小型染料生产厂商也退出市场,染料供给收缩。受此影响,2018-2020年我国染料产量出现连续三年的下降,2017年我国染料行业产量为99.2万吨,2018年为81.2万吨,同比减少18.15%,到2020年为76.9万吨,同比减少2.66%,三年减少了22.3万吨。我国不仅仅是染料的生产大国,也是全球最大的染料消费国和需求国。我国的消费量占到全球的55%,居全球之首;其次是印度,消费量占全球的20%。2015-2020年,我国染料行业表观
14、消费量呈波动变化的趋势。2015年,我国染料行业表观消费量为69.99万吨;受环保因素影响,我国染料表观消费量从2015年经历了两年的增长至2017年的75.32万吨后,出现了大幅的减少,2019年我国染料消费量为58.49万吨。2020年染料行业消费量有所回暖,表观消费量为59.66万吨,同比增长2%。从销售收入来看,2016-2019年,我国染料行业销售收入大致呈增长态势,2019年,染料行业销售收入为688.3亿元,同比增加1%。2020年受疫情影响我国染料行业销售收入大幅下滑,为609亿元,同比下降11.52%。2020年由于全世界疫情的爆发,给我国染料行业带来了不小的冲击。尽管行业经
15、济面临不少困难和挑战,但染料行业发展潜力足,加上行业技术创新、管理、走出去的能力提高,为行业持续增长提供了良好的条件。另外,随着人们生活水平的提高、经济逐渐的回复,国内对纺织品的需求将逐渐恢复并进一步增长。因此,预计2021年染料行业会快速回暖,恢复到疫情前的水平,行业销售收入有望突破700亿元,随后的未来几年染料行业销售收入将继续保持平稳增长,预计年均增速维持在8%左右,到2026年我国染料行业销售收入有望达到1029亿元。第四章 数据采集分析与知识管理一、 时间数据分析方法(一)时间数据时间数据也称时间序列(Timeseries)或动态数据,是按时序排列的一组来自同一现象的观察值。时间序列
16、可按日、月、季度、年等收集,有些呈现很强的季节性,建模时应给予反映。气象、水文、生态环境、经济及社会活动都能观察到周期性时间序列。实际观测并记录的时间序列,实际上是随机过程的样本,即,在产生时间序列的实际过程的每一时点上,人们看到的只是该时点随机变量的样本,并不能观察到母体。时间序列可分为平稳和非平稳序列,还可以分成线性和非线性时间序列。(二)时间序列分析1概述时间序列分析是根据随机过程理论,研究时间序列的统计规律。时间序列分析广泛应用于信息压缩、利用卫星照片识别地球资源、石油勘探、经营管理、预测(气象、水文、地震、地下水位、农作物病虫灾害)、控制(环境污染、生态平衡)(天文学和海洋学)等方面
17、。时间序列预测的基本依据是:(1)客观过程是连续的,有惯性,现在是过去的继续,过去的信息会传递到现在与未来,利用过去的数据或信息能推测未来。(2)偶然因素会影响到客观过程,使其行为与模式有随机性。预测要利用时间序列各时点随机量的相关关系。时间序列的趋势与波动称为“模式”,时间序列分析首要要识别其模式,然后用适当的曲线拟合。拟合模式的各种参数根据按“最优预测”原则估算出的时间序列数字特征(期望值、方差、协方差、自相关函数)等确定。2.时间序列成分时间序列常含有4种成分:趋势、季节变动、规则波动和不规则波动。所谓趋势,是长期持续向上或持续向下的倾向。季节变动,是实际过程受气候、市场状况、节假日或风
18、俗习惯等影响而呈现的周期性波动。规则波动,是周期不等的变动,呈涨落交替之状。波动的周期可能很长,但与趋势不同。不规则波动,是时间序列除去趋势、季节变动和周期波动之后的波动。不规则波动总是夹杂在时间序列中,致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。时间序列经常是各种周期成分的叠加,例如地震或人工地震波的记录。这样的序列要做频域分析。频域分析确定时间序列各周期成分称为“谱”或“功率谱”的能量分布形态。频域分析又称谱分析。谱分析的重要内容就是通过序列的周期图()的极值点寻找各种分量的周期。3时间序列建模时间序列建模一般有如下几个步骤(1)取得时间序列样本。(2)将样本点画成图,进行相关分析。时间序列
19、图形可显示出变化趋势和周期,并发现离群点和转折点。若离群点确实为观测值,建模时应加以考虑,若非,应加以调整。转折点指时间序列趋势突变的点。如果发现转折拐点,则在建模时须分段用不同的模型拟合时间序列,例如用门限回归模型。(3)模式识别与拟合。时间序列模式众多。小样本可用趋势模型、季节模型加上随机误差拟合。对于样本容量(即观测值个数)大于50的平稳时间序列,可用ARMA(自回归移动平均)模型拟合。非平稳时间序列可经差分化为平稳时间序列,再用ARMA模型拟合。(4)预测未来。利用建成的模型预测时间序列未来值。4时间序列常用模型(1)ARMA模型(2)回归模型二、 大数据系统和数据挖掘技术(一)数据挖
20、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增强,为数据挖掘创造了条件,使其成为一
21、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仓库挖掘和网络挖掘两种,各自步骤分述如
22、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乎相同。(4)数据清理。有些数据不完整
23、(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、
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