萤石项目规划咨询分析.docx
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1、萤石项目规划咨询分析目录第一章 公司简介4一、 公司基本信息4二、 公司简介4第二章 行业背景分析6第三章 现代工程咨询方法概述8一、 现代工程咨询方法的特点8二、 现代工程咨询方法框架10第四章 数据采集分析与知识管理12一、 大数据系统和数据挖掘技术12二、 时间数据分析方法16第五章 规划咨询方法20一、 模拟预测方法20二、 综合平衡方法21第六章 资源环境承载力概述23一、 资源环境承载力的特征23二、 资源环境承载力分析框架25第七章 市场分析29一、 行业竞争结构分析29二、 专家预测法32第八章 流动资金估算35一、 流动资金估算应注意的问题35二、 扩大指标估算法35第九章
2、建设投资简单估算法37一、 工程建设其他费用估算37二、 单位生产能力估算法47第十章 并购融资及债务重组49一、 公允价值估值方法49二、 并购融资方式54第十一章 资产证券化方案分析63一、 PPP项目资产证券化63二、 资产证券化概念和特点68第十二章 财务现金流量的估算74一、 营业收入与补贴收入估算74二、 改扩建项目现金流量分析的特点76第十三章 财务盈利能力分析83一、 改扩建项目盈利能力分析的特点83二、 静态指标分析85第十四章 投入产出经济价格的确定87一、 特殊投入经济价格确定87二、 特殊产出经济价格确定90第十五章 投资项目经济影响分析方法94一、 定量指标分析方法9
3、4二、 分析原则及基本方法98第一章 公司简介一、 公司基本信息1、公司名称:xx(集团)有限公司2、法定代表人:陆xx3、注册资本:730万元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:2012-3-97、营业期限:2012-3-9至无固定期限8、注册地址:xx市xx区xx9、经营范围:从事萤石相关业务(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、 公司简介公司按照“布局合理、产业协同、资源节约、生态环保”的原则,加强规划引导,推
4、动智慧集群建设,带动形成一批产业集聚度高、创新能力强、信息化基础好、引导带动作用大的重点产业集群。加强产业集群对外合作交流,发挥产业集群在对外产能合作中的载体作用。通过建立企业跨区域交流合作机制,承担社会责任,营造和谐发展环境。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 行业背景分析萤石又称为氟石,主要成分为氟化钙,一般呈粒状或
5、块状,因在紫外线或阴极射线照射下常发出蓝绿色荧光而得名。萤石是宝贵且不可再生的战略性资源,目前全球已有多个国家建立和实施了较完善的战略性萤石资源储备制度和体系。为实现萤石行业可持续发展,我国也发布了一系列相关政策推动萤石行业规范化发展。全球萤石资源分布较广泛,主要分布在墨西哥、中国、南非以及蒙古等国家。根据美国地质调查局公布的数据显示,截止2019年底,全球萤石总储备量达到3.1亿吨,其中墨西哥萤石储备量最高,达到6800.0万吨。2010-2018年,全球萤石消费量呈现出波动下滑的趋势,2019年,得益于巴基斯坦萤石消费量增加,全球萤石消费量创下历史新高,达到1300.0万吨。萤石是现代工业
6、的重要矿物原料,其产品形式有高品位萤石块矿、萤石精粉、萤石原矿等。萤石的应用范围十分广泛,涉及到氟化工、钢铁工业、建筑材料、新能源等多个领域,其中氟化工是萤石的最大应用领域,占比达到52%,其次为钢铁工业,占比达到22%。我国是全球萤石储量最丰富的国家之一,近十年来,我国萤石开采量均处于全球首位,2019年,我国的萤石产量接近410.0万吨。我国萤石资源主要分布在浙江、江西、湖南、内蒙古、河北、安徽等地区,其中湖南省的萤石资源储量位居全国首位。在国家监管力度不断加大的背景下,我国萤石开采不断规范,未来我国萤石行业的供给将逐渐收缩。我国萤石开采企业主要包括金石资源、中欣氟材、多氟多等,随着行业内
7、并购、收购事件增多,我国萤石市场集中度不断提升。从长远发展来看,随着下游市场需求增加,以及萤石资源不断消耗,全球萤石市场将出现供不应求的局面,同时随着工业转型升级的步伐加快,含氟精细化学品市场需求不断释放,全球萤石供应紧张的局面将进一步加剧。萤石是不可再生的战略性资源,我国有关部门出台一系列政策来规范萤石行业的发展,在此背景下,我国萤石行业的供给将不断收缩。萤石是现代工业的重要矿物原料,其应用领域较为广泛,随着下游市场需求不断释放,以及萤石产量增加乏力,全球萤石市场供不应求的局面将逐渐加剧。第三章 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结
8、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、数学图表
9、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。统计分析与
10、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,预测
11、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、
12、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
13、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增强,为数据挖掘创造了条件,使其成为
14、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仓库挖掘和网络挖掘两种,各自步骤分述
15、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乎相同。(4)数据清理。有些数据不完
16、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
17、、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。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
18、的搜索引擎使用了这些技术,能够在网页或网站数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、 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
19、,是按时序排列的一组来自同一现象的观察值。时间序列可按日、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)、
20、控制(环境污染、生态平衡)(天文学和海洋学)等方面。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
21、。季节变动,是实际过程受气候、市场状况、节假日或风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
22、样本。(2)将样本点画成图,进行相关分析。时间序列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)
23、回归模型第五章 规划咨询方法一、 模拟预测方法规划就是对未来的发展进行合理的安排,模拟预测方法是在搜集了有关量化指标或对有关指标量化后,根据事物的特征及其运动规律加以模拟,建立预测模型,并对模型进行检验合格后,运用模型对区域事物进行预测分析的一种方法。随着计算机技术的发展,模拟预测方法在规划咨询中得到广泛应用,这不仅提高了规划指标的精度,而且为模拟对象的动态发展过程提供了可能。规划咨询中常用的模拟预测方法有系统分析法、层次分析法、专家系统法等基本方法。(一)系统分析法从系统论的观点出发,应用科学方法和电子计算机等工具,对区域系统现状进行科学完整的认识分析,并在收集处理数据资料的基础上,建立若干
24、替代方案和必要的模型,进行模拟运算和动态仿真,最后将结果整理评价后,提供给决策者作为决策依据,提高规划的可行性及实用价值。(二)专家系统法专家系统法借助由专家归纳并具有相当权威性的专家知识,对市场经济条件下发生的不可预测事件和不确定因素,以及它们导致的意外情况和可能后果,做出判断、推理和论证,以供规划决策参考。由于它能推知多种随机事件对某一目标影响的概率、灵敏度、后果及影响程度,而这些问题用常规的数学模型又无法解决,所以理应成为规划的有效方法,加之整个系统过程参与了专家对话和科学民主的决策,因此规划的可行性和实用价值亦大大提高。波特钻石模型、德尔菲法等是专家系统法诊断中的常用方法。二、 综合平
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