膨润土项目前期分析与调研.docx
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1、膨润土项目前期分析与调研xx集团有限公司目录第一章 现代工程咨询方法概述5一、 现代工程咨询方法的特点5二、 现代工程咨询方法框架7第二章 现代工程咨询方法9一、 PEST分析9二、 层次分析法概述及优缺点11第三章 行业背景分析15第四章 数据采集分析与知识管理17一、 大数据系统和数据挖掘技术17二、 数据统计分析21第五章 工程咨询信息及其管理24一、 工程咨询信息类型及来源24二、 “互联网+”背景下的工程咨询信息管理28第六章 资源环境承载力概述36一、 资源环境承载力分析框架36二、 资源环境承载力的特征39第七章 规划咨询方法42一、 调查方法42二、 综合平衡方法43第八章 现
2、金流量分析46一、 现金流量分析的原则46二、 资金时间价值与资金等值48第九章 建设投资简单估算法52一、 系数估算法52二、 工程建设其他费用估算52第十章 建设期利息估算64一、 建设期利息估算的前提条件64二、 建设期利息的估算方法64第十一章 资产证券化方案分析65一、 资产证券化定价模型及其应用65二、 PPP项目资产证券化69第十二章 资金成本分析76一、 加权平均资金成本76二、 债务资金成本分析76第十三章 偿债能力分析和财务生存能力分析78一、 偿债能力分析78二、 财务生存能力分析83第十四章 财务现金流量的估算86一、 营业收入与补贴收入估算86二、 项目计算期的分析确
3、定88第十五章 经济分析概述91一、 经济分析的基本方法91二、 经济分析与财务分析的异同与联系91第十六章 投入产出经济价格的确定94一、 政府调控价格货物经济价格确定94二、 特殊投入经济价格确定95第一章 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
4、。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
5、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
6、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、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
7、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
8、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。第二章 现代工程咨询方法一、 PEST分析(一)政治环境分析政治环境是指一个国家或地区的政治制度、行政体制、法律法规等,具体指标包括政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、政府补贴水平、民众对政治的参与度等。随着全球经济一体化和“一带一路”倡议的深入实施,我国大量企业“走出去”在“一带一路”沿线国家和其他区域国家设厂投资,在进行投资项目可行
9、性研究时,要加强所在国的政治环境分析,高度重视各国政治环境的特殊性,因为不同的国家有不同的社会制度,不同的社会制度对组织活动有不同的限制和要求,即使在同一国家,由于执政党的不同,其政府的施政方针对组织活动的态度和影响也是不断变化的。由此可以看出,政治环境对企业的影响具有直接性、难预测性和不可控制等特点,这些因素常常制约、影响企业的经营行为,尤其是影响企业较长期的投资行为。因此,在制定企业发展战略或进行境外投资时,需要掌握大量的、充分的相关资料,对政治环境的长期性和短期性的判断与预测十分重要。(二)经济环境分析经济环境主要包括宏观和微观两个方面的内容。宏观经济环境主要指一个国家的人口数量及其增长
10、趋势,国民收入、国民生产总值及其变化情况以及通过这些指标能够反映的国民经济发展水平和发展速度。微观经济环境主要指企业所在地区或所服务地区的消费者的收入水平、消费偏好、储蓄情况、就业程度等因素。这些因素直接决定着企业目前及未来的市场大小。(三)社会自然环境分析社会自然环境包括社会环境和自然环境。社会环境包括一个国家或地区的居民教育程度和文化水平、宗教信仰、风俗习惯、审美观点、价值观念等,其中文化水平会影响居民的需求层次;宗教信仰和风俗习惯会禁止或抵制某些活动的进行;价值观念会影响居民对组织目标、组织活动以及组织存在本身的认可与否;审美观点则会影响人们对组织活动内容、活动方式以及活动成果的态度。自
11、然环境包括土地、生物、矿产、能源、水资源以及生态环境。(四)技术环境分析技术环境对企业的生存和发展具有直接而重大的影响,不断的技术进步提高了生产效率,降低了生产成本,极大地影响了市场竞争的格局。随着技术更新速度的加快,新产品层出不穷,产品生命周期愈来愈短,越来越多的企业把技术研发作为企业的生存之道。技术环境分析是要分析本企业的产品有关的科学技术的现有水平、发展趋势及发展速度,跟踪掌握新技术、新材料、新工艺、新设备,分析对产品生命周期、生产成本以及竞争格局的影响。二、 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
12、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
13、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
14、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
15、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
16、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。第三章 行业背景分析膨润土也叫斑脱岩,皂土或膨土岩。膨润土是以蒙脱石为主要矿物成分的非金属矿产,蒙脱石的性质和它的化学成分和内部结构有关。膨润土在铸造、冶金、钻井、环保、工程、造纸、化工等领域均具有广泛的用途。随着我国经济的不断发展,这些下游行业也不断发展,对膨润土的需求不断增加。同时,随着环保政策趋严,膨润土下游行业对其产品质量、性能有了更高的要求,对绿色环保产品的需求不断增加,促进了膨润土产品
17、结构的调整。供给侧结构性改革政策的推动下,我国膨润土行业技术不断进步,产品结构不断丰富,不仅开发了有机膨润土,还有水性膨润土以及油漆油墨用有机膨润土、油基钻井液用有机膨润土、润滑脂用有机膨润土、聚合物用纳米有机膨润土等。膨润土是一种重要的非金属矿产。目前,世界上膨润土资源丰富,分布广泛,世界各大洲都有膨润土矿,其中环太平洋带、印度洋带和地中海一黑海带是全球主要的膨润土分布带。从现有膨润土产地的分布来看,美国、中国的膨润土储量巨大,其中中国膨润土储量居世界第一位,为31.4亿吨,美国储量为8.7亿吨。另外,俄罗斯、意大利、希腊、德国、巴西、印度和土耳其等国家也有一定规模的膨润土储量。中国是全球最
18、大的膨润土生产国家,国内矿产企业数百家,加工企业数量超过1000家。目前,国内规模较大膨润土企业主要有:建平慧营化工有限公司、潍坊华潍膨润土集团股份有限公司、浙江丰虹新材料股份有限公司、新疆中非夏子街膨润土有限责任公司等。膨润土具有良好的物理化学性能,是一种用途广泛的天然矿物材料,广泛应用于冶金、农业、机械、轻工业、化妆品、药品、钻井、建筑、环保、化工、食品等24个领域100多个部门,产品开发数以千计。中国膨润土的开发应用起步较晚,近年来已开发出不少新产品,其市场需求潜力很大。随着膨润土在新兴应用领域的拓展,高附加值深加工膨润土研发加强,市场需求将呈现持续增长态势,带动行业产量持续增加。第四章
19、 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,计算机存储、处理
20、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)数据挖掘步骤按挖掘对
21、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,对规约数据的挖掘结果,与对
22、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。并非所有的数据挖掘都要走上述的
23、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。网络信息挖掘沿用
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