自动售货机公司工程前期工作方案.docx
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1、自动售货机公司工程前期工作方案xx(集团)有限公司目录第一章 现代工程咨询方法概述5一、 现代工程咨询方法框架5二、 现代工程咨询方法的特点6第二章 行业背景分析9第三章 现代工程咨询方法11一、 层次分析法概述及优缺点11二、 逻辑框架法中的逻辑关系14第四章 数据采集分析与知识管理17一、 信息鉴别及必要性17二、 大数据系统和数据挖掘技术18第五章 规划咨询方法23一、 宏观分析方法23二、 综合平衡方法26第六章 资源环境承载力概述28一、 资源环境承载力分析框架28二、 资源环境承载力的内涵31第七章 市场分析34一、 行业竞争结构分析34二、 市场需求预测37第八章 流动资金估算4
2、0一、 流动资金估算应注意的问题40二、 扩大指标估算法40第九章 建设投资简单估算法42一、 预备费估算42二、 工程费用估算43第十章 资产证券化方案分析50一、 资产证券化定价模型及其应用50二、 PPP项目资产证券化54第十一章 资金结构优化比选61一、 比较资金成本法61二、 息税前利润每股利润分析法62第十二章 偿债能力分析和财务生存能力分析65一、 偿债能力分析65二、 财务生存能力分析70第十三章 财务分析的价格及选取原则73一、 财务分析的价格体系73二、 财务分析的取价原则75第十四章 经济分析基本方法78一、 项目费用效益分析78二、 项目费用效果分析84第十五章 经济效
3、益与费用的识别与计算89一、 经济效益与费用识别的基本要求89二、 直接效益与直接费用的识别与计算90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
4、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。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
5、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、数学图表和模型等方式来研究事物的本质。在工程咨询工作中
6、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。统计分析与预测分析1统计分析统计分析是对分析对象过去和现
7、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,预测分析是项目咨询的重要工作。投资项目决策是建立在
8、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 行业背景分析自动售货机是一种能根据投入的钱币自动付货的机器,不受时间地点限制,能节省人力物力,方便交易。目前常见的自动售货机有饮料自动售货机、食品自动售货机、化妆品自动售货机以及综合自动售货机四种类型。随着互联网和移动支付的发展,自动售货机的支付方式得到极大改善,用户体验进一步增强,在一二线发达城市越来越受消费者欢迎。现阶段,我国自动售货机市场正处于起步阶段,市场渗透率极低,不足5.2%。但近年来,我国自动售货机的保有量在缓慢上升,2016年我国自动售
9、货机的保有量接近20万台,2017年增长至28万台左右,2018年我国自动售货机保有数量超过30万台。总体来看,我国自动售货机的市场增长空间较大,发展态势良好。从自动售货机的市场规模来看,我国自动售货机的市场规模增长较快,2016年我国自动售货机的市场规模为76亿元,2018年我国自动售货机市场规模增长到191亿元左右,复合年增长率达58.53%。从自动售货机的产品结构来看,饮料自动售货机的市场份额占比较高,2017年我国饮料自动售货机的数量占自动售货机总量的55%左右,且有不断上升趋势。从市场分布区域来看,我国自动售货机的市场需求区域性差异大,在一二线城市扩散较快,三四线城市市场尚未真正形成
10、。目前我国自动售货机的市场主要分布在珠三角地区、长三角地区、环渤海地区,具体城市主要有深圳、上海、北京、河北、山东、江苏、浙江等,这三大其地区的市场份额占比超过79%,市场发展较其他地区成熟,其他区域的市场拓展空间较大。就区域内分布地点而言,我国自动售货机主要分布在办公楼、工厂、机场、商圈、医院、学校等地点,未来分布的地点会更加广泛。随着自动售货机市场和技术不断发展成熟,自动售货机将朝着智能化、多元化方向发展。2017年以来,我国自动售货机的品类不断丰富创新,未来随着自动售货机行业与大数据技术的不断融合,其产品类型会更加因地制宜,以满足不同区域消费者的多样化需求。我国自动售货机行业属于新兴行业
11、,市场发展还不成熟,区域性差异较大,伴随着新零售行业以及移动支付行业的快速发展,自动售货机将得到更广泛的应用,市场渗透率进一步提高,呈现规模化、差异化发展趋势。第三章 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
12、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
13、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
14、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
15、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
16、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;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
17、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
18、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
19、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。第四章 数据采集分析与知识管理一、 信息鉴别及必要性(一)信息鉴别数据与信息鉴别,可称信息识别,就是将信息与具有特定属性的“模式”进行比较,进而判断信息的类别或属性。具体而言,就是信息收集或使用者运用已有的知识和经验,在对获取的信息进行初步分析之后,按照一定原则和目的,辨认与甄别信息的真伪、轻重主次、是否完整、是否有用,以及用途大小等。(二)信息鉴别的必要性互联网时代,信息极为丰富,大大开阔了人们的眼界。然而,蜂拥而至,难辨真假的信息掺杂
20、在一起,常常使人们陷入另一种迷茫,甚至成了海量信息的奴隶。过量的信息若不筛选,会使决策者无所适从。现在,互联网上充斥着伪造、篡改缺失、无代表性、误传、以及过时等信息。有些信息背后隐藏着各种政治、经济社会的利益团体正当或不正当的目的和企图。信息识别及时与否决定了决策是否正确而又及时,决定了企业、事业、项目和其他活动的命运。对于工程咨询,信息识别同样十分必要。信息识别并非简单工作,对从事者有很高的要求。决策者固然应高瞻远瞩,但决策的基础是真实、可靠的信息。决定信息识别成败的主要因素有:对服务目标的正确认识及其深刻程度;识别者实事求是的态度和已有的知识、推理与判断能力。二、 大数据系统和数据挖掘技术
21、(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
22、,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
23、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,与对规约前数据的挖掘结果相同或几乎相同。(4)数据清理。有
24、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每一步。若只有一个数据源,则可以省略数据集成。数据规约
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