果酱公司工程项目前期工作方案.docx
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1、果酱公司工程项目前期工作方案目录第一章 项目基本情况4一、 项目名称及投资人4二、 结论分析4第二章 行业背景分析7第三章 现代工程咨询方法9一、 逻辑框架法中的逻辑关系9二、 SWOT分析法的基本步骤11第四章 数据采集分析与知识管理13一、 大数据系统和数据挖掘技术13二、 数据分析与挖掘概述17第五章 规划咨询方法20一、 调查方法20二、 宏观分析方法21第六章 资源环境承载力影响因素识别及评价指标25一、 资源承载力影响因素识别及评价指标25二、 生态承载力影响因素识别及评价指标26第七章 市场分析27一、 专家预测法27二、 市场需求预测28第八章 流动资金估算31一、 分项详细估
2、算法31二、 流动资金估算应注意的问题34第九章 建设投资简单估算法35一、 建设投资中的增值税、进项税额35二、 系数估算法35第十章 资金结构优化比选37一、 比较资金成本法37二、 息税前利润每股利润分析法38第十一章 并购融资及债务重组41一、 公允价值估值方法41二、 并购融资方式46第十二章 财务分析概述55一、 财务分析的基本原则55二、 财务分析的内容57第十三章 财务盈利能力分析59一、 静态指标分析59二、 动态指标分析59第十四章 经济分析概述70一、 经济分析与财务分析的异同与联系70二、 经济分析的作用71第十五章 经济效益与费用的识别与计算75一、 间接效益与间接费
3、用的识别与计算75二、 经济效益与费用识别的基本要求79第一章 项目基本情况一、 项目名称及投资人(一)项目名称果酱公司(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(待定)。二、 结论分析(一)项目选址本期项目选址位于xx(待定),占地面积约21.00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9160.91万元,其中:建设投资7324.44万元,占项目总投资的79.95%;建设期利息80.97万元,占项目总投资的0.88%;流动资金1755.50万元,占项目总投资的19.1
4、6%。(四)资金筹措项目总投资9160.91万元,根据资金筹措方案,xxx有限公司计划自筹资金(资本金)5856.21万元。根据谨慎财务测算,本期工程项目申请银行借款总额3304.70万元。(五)经济评价1、项目达产年预期营业收入(SP):18700.00万元。2、年综合总成本费用(TC):15616.62万元。3、项目达产年净利润(NP):2249.33万元。4、财务内部收益率(FIRR):17.24%。5、全部投资回收期(Pt):6.08年(含建设期12个月)。6、达产年盈亏平衡点(BEP):8093.45万元(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
5、14000.00约21.00亩1.1总建筑面积24367.36容积率1.741.2基底面积8260.00建筑系数59.00%1.3投资强度万元/亩331.082总投资万元9160.912.1建设投资万元7324.442.1.1工程费用万元6314.482.1.2工程建设其他费用万元820.012.1.3预备费万元189.952.2建设期利息万元80.972.3流动资金万元1755.503资金筹措万元9160.913.1自筹资金万元5856.213.2银行贷款万元3304.704营业收入万元18700.00正常运营年份5总成本费用万元15616.626利润总额万元2999.107净利润万元224
6、9.338所得税万元749.779增值税万元702.3410税金及附加万元84.2811纳税总额万元1536.3912工业增加值万元5381.3113盈亏平衡点万元8093.45产值14回收期年6.08含建设期12个月15财务内部收益率17.24%所得税后16财务净现值万元1210.73所得税后第二章 行业背景分析果酱指的是水果、糖、酸度调节剂等制作的食品,其含有鲜果的天然风味,具有保质期长、易保存等优点,可以用于西式烹饪调味、佐餐涂抹食用、烘焙食品等,应用需求较高。果酱目前种类众多,大多水果皆能制作成果酱,常见的有蓝莓、葡萄、草莓等,但通常来说一种果酱只使用一种果实。在生产中,果酱主要的成本
7、来自原材料和包装,其中原材料成本占比较大,达到40%左右,包装成本约为26%。在消费需求方面,我国果酱种类繁多,其中番茄酱应用需求最高,达到52%左右,其次是苹果酱达到20%,随后的是草莓酱和橘子酱,占比分别为11%和6%。果酱可以应用在家庭消费、食品加工业、餐饮业等三个场景,其中食品加工业是主要的消费领域,占比达到62%。但随着我国居民饮食逐渐丰富,以及果酱食用方式的多样性,使得果酱在餐饮和家庭李光宇的应用占比不断扩大,在2020年二者总占比为38%。由于果酱风味独特,可搭配多种食物食用,且具有丰富的影响,能够达到促消化、消除疲劳的效果,备受国内居民青睐,近几年消费需求持续攀升,在2020年
8、国内果酱消费需求为27.3万吨,随着消费需求的增长,我国果酱市场规模也在不断扩大,在2020年达到36亿元。我国果酱行业发展快速,在2020年国内果酱产量约为28.1万吨,能够满足国内市场需求。在产量提升的同时,果酱行业也逐渐向高端化发展,从之前采用的低端原材料生产的低端果酱,转向蔓越莓、樱桃、榴莲、芒果等为原材料的高端果酱。在原材料等级提升的同时,由于我国居民对于绿色、健康食品需求的攀升,无添加防腐剂、糖、色素的低卡健康果酱更具备发展空间。就市场竞争方面,我国高端果酱市场目前主要被国际品牌占据,常见的有德宝、圣桃园、味好美等品牌。我国果酱品牌众多,其中规模大、知名度较高的一线品牌有百利、湖北
9、香园、阿细蜜等。果酱种类多样,口味百搭,可以应用在烘焙、乳制品等领域,在食品加工、餐饮和家庭等多个领域应用需求较高,行业发展前景好。在生产方面,国内果酱生产企业众多,但大多企业规模偏小,产品质量和品牌知名度较差,主要占据国内中高端市场,而进口品牌占据国内高端市场。第三章 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
10、;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
11、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
12、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、 SWOT分析法的基本步骤运用SWOT分析法大体上分成三个步骤:分析
13、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矩阵将调查得出的各种因素根据轻重缓急
14、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。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
15、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,使其成为一门独特的学科和技术。2数据挖掘与数据分析的
16、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,各自步骤分述如下。1数据库与数据仓库挖掘数据挖掘一般有信
17、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(属性缺少属性值)、含噪声(属性值错误),
18、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、数据变换合称数据预处理。数据挖掘至少60%
19、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。网络信息挖掘沿用了Robot,全文检索、人工智能的模式识别、神经网络等技术。现在的搜索引擎使用了这些技术,能够在网页或网站数
20、据库中为用户搜寻有用信息。网络信息挖掘具体步骤如下:(1)确立目标样本。由用户选择目标文本,提取特征信息。(2)提取特征信息。根据目标样本的词频分布,从统计词典中提取挖掘目标的特征向量并计算出相应的权值。(3)网络信息获取。先利用搜索引擎站点选择待采集站点,再利用Robot程序采集静态Web页面,最后获取被访问站点网络数据库中的动态信息,生成WWW资源索引库。(4)信息特征匹配。提取索引库中的源信息特征向量,并与目标样本的特征向量对照,将符合要求的信息交给用户。二、 数据分析与挖掘概述(一)信息分析信息分析是根据咨询问题的具体需要,对与之有关的信息进行整理、鉴别、评价、分析和综合,以便取得咨询
21、所需新信息的过程。信息分析有如下几种用途:1跟踪。所谓跟踪,就是及时了解各领域新动向、新发展,从而发现问题、提出问题。2比较。比较各种事物的内部矛盾之后,把握事物间的联系,认识事物的本质,从而提出问题、确定目标、拟定方案并作出选择。3预测。利用已掌握的信息、知识和手段,推断事物的未来或未知方面。4评价。进行评价时应选择合适的变量和评价指标,应当考虑评价对象之间的可比性。信息分析所用方法,可分为定性和定量分析两种。定性方法主要靠逻辑推理;而定量方法涉及数据间的数量关系,要建立数学模型,计算、求解。如今,信息越来越复杂,定性与定量分析已无法单独奏效,只能越来越多地结合起来。(二)数据分析数据分析是
22、信息分析的一部分,数据分析是对收集数据进行系统的分析,建立适当的模型,揭示数据中隐含的技术、经济、社会和其他关系,以及发展趋势,为有关的咨询活动提交的有用的数字、信息或建议。数据分析的对象可分为时间序列和截面数据。如企业历年的咨询收入、利润总额等就是时间序列。截面数据是在同一时间的数据,如企业同一年咨询业务数目、营业额、费用、收入、人工耗费等。两种数据都要注意样本容量大小。对于截面数据,常用线性或非线性回归模型体现数据之间的各种关系。数据分析属定量分析,包括数据统计分析、时间数据分析、空间数据分析。(三)数据挖掘数据挖掘就是从数据中挖掘出隐含、先前未知、有潜在用途,最终可为人理解的关系、模式、
23、趋势和其他有用信息,并建立模型,用于预测、判断或决策,帮助企业更好地适应变化并做出更明智的决策的过程。数据挖掘广泛应用于制造、金融、零售、保健、中医药及电信等行业的客户关系管理、风险防范、供应链管理、竞争优势分析、部门分析等领域。数据挖掘要用到统计分析、人工智能、数据库和神经网络等方面的知识,如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等。数据挖掘需要用户参与,并非某种单一工具、技术或软件即可独自完成。另一方面,并非所有信息查询都可视为数据挖掘。例如,使用数据库管理系统查找个别记录,或用搜索引擎查找互联网特定的网页,属于信息检索,不能视为数据挖掘。当然,数据挖掘技术也有强大的信息
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