细菌纤维素项目规划咨询分析.docx
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1、细菌纤维素项目规划咨询分析目录第一章 行业背景分析4第二章 项目简介6一、 项目名称及项目单位6二、 项目建设地点6三、 建设规模6四、 项目建设进度6五、 建设投资估算6六、 项目主要技术经济指标7第三章 现代工程咨询方法9一、 逻辑框架法的概念及模式9二、 层次分析法概述及优缺点11第四章 数据采集分析与知识管理15一、 数据分析与挖掘概述15二、 时间数据分析方法17第五章 工程咨询信息及其管理21一、 工程咨询信息及其管理概述21二、 工程咨询信息类型及来源22第六章 资源环境承载力影响因素识别及评价指标27一、 生态承载力影响因素识别及评价指标27二、 资源环境承载力评价综合指标体系
2、27第七章 规划咨询方法30一、 综合平衡方法30二、 调查方法31第八章 现金流量分析34一、 资金时间价值与资金等值34二、 现金流量分析指标应用37第九章 建设投资简单估算法39一、 建设投资中的增值税、进项税额39二、 建设投资汇总及建设投资合理性分析39第十章 建设期利息估算41一、 建设期利息的估算方法41二、 建设期利息估算的前提条件41第十一章 资金成本分析42一、 加权平均资金成本42二、 债务资金成本分析42第十二章 资金结构优化比选44一、 息税前利润每股利润分析法44二、 比较资金成本法45第十三章 财务现金流量的估算48一、 营业收入与补贴收入估算48二、 税费估算5
3、0第十四章 偿债能力分析和财务生存能力分析56一、 相关报表编制56二、 偿债能力分析57第十五章 投资项目经济影响分析方法63一、 经济影响分析模型简介63二、 重大项目的经济安全影响分析66第十六章 经济分析概述73一、 经济分析与财务分析的异同与联系73二、 经济分析的作用74第一章 行业背景分析细菌纤维素是一种由细菌产生的生物可降解天然纳米高分子聚合物,属于高附加价值生物质材料,具备高聚合度、高纯度、高透气、高保湿、高结晶度等优点,作为一种新型的多功能高分子材料,其被应用到食品、柔性显示、电子纸张、药物释放、人造皮肤等多种领域,其中在食品领域生产果冻、椰果、糖果,已经实现了产业化发展。
4、细菌纤维素是全球公认的使用价值较高的绿色纳米材料,近几年,随着科学技术的进步,我国对于细菌纤维素的研究也在不断深入,细菌纤维素也逐渐在化妆品、能源储存等领域进行尝试应用,且取得一定成果。目前越来越多的国家尝试将细菌纤维素应用到能源储存领域,未来该领域发展空间广阔。合成细菌纤维素的微生物通常为特定的菌属,常见的由醋酸菌属、气杆菌属、固氮菌属、木醋杆菌属、土壤杆菌属等,目前合成的细菌纤维素性能最高的为木醋杆菌属。在生产方面,我国细菌纤维素多集中在海南省,海南为椰子大省,拥有细菌纤维素丰富的原材料椰子水。海南省为了提高椰子附加价值,实现可持续发展,积极布局细菌纤维素的生产,目前海南省是用细菌纤维素年
5、产能将近20万吨。除了在食用方面,海南椰国食品有限公司还生产了细菌纤维素基面膜,并把细菌纤维素应用到了化妆品、美容业。山东纳美德生物科技有限公司联合齐鲁工业大学,实现了细菌纤维素干、湿膜产品的规模化生产。在造纸方面,细菌纤维素作为生物基材料,在改善纸张性能、特种纸的生产、老化纸的修复方面均有较好的表现,具有较高的商业价值。在医药领域的研究上,细菌纤维素具备形状可塑性强、生物亲和性高等有点,在人造皮肤、人造血管、药物缓释载体等多个领域有着较大的应用价值。细菌纤维素作为一种高附加价值的生物素纤维,应用领域广阔,未来发展前景较好。但在生产方面,细菌纤维素生产的技术难度较高,当前实现产业化的只有食品领
6、域以及日化产品领域,在高附加价值的医药、造纸、环保等领域尚未实现产业化发展,未来以上领域存在较大发展空间。第二章 项目简介一、 项目名称及项目单位项目名称:细菌纤维素项目项目单位:xx(集团)有限公司二、 项目建设地点本期项目选址位于xx,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),预计场区规划总建筑面积23750.49。其中:主体工程16455.66,仓储工程2750.80,行政办公及生活服务设施2733.51,公共工程1810.52。四、
7、 项目建设进度结合该项目建设的实际工作情况,xx(集团)有限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7990.93万元,其中:建设投资6421.25万元,占项目总投资的80.36%;建设期利息160.57万元,占项目总投资的2.01%;流动资金1409.11万元,占项目总投资的17.63%。(二)建设投资构成本期项目建设投资6421.25万元,包括工程费用、工程建设其他费用和预备费
8、,其中:工程费用5646.80万元,工程建设其他费用610.68万元,预备费163.77万元。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13100.00万元,综合总成本费用10337.40万元,纳税总额1338.72万元,净利润2018.44万元,财务内部收益率18.19%,财务净现值909.50万元,全部投资回收期6.25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14667.00约22.00亩1.1总建筑面积23750.49容积率1.621.2基底面积9093.54建筑系数62.00%1.3投资强度万元/亩288.
9、352总投资万元7990.932.1建设投资万元6421.252.1.1工程费用万元5646.802.1.2工程建设其他费用万元610.682.1.3预备费万元163.772.2建设期利息万元160.572.3流动资金万元1409.113资金筹措万元7990.933.1自筹资金万元4714.003.2银行贷款万元3276.934营业收入万元13100.00正常运营年份5总成本费用万元10337.40""6利润总额万元2691.25""7净利润万元2018.44""8所得税万元672.81""9增值税万元594.56
10、""10税金及附加万元71.35""11纳税总额万元1338.72""12工业增加值万元4660.52""13盈亏平衡点万元5317.28产值14回收期年6.25含建设期24个月15财务内部收益率18.19%所得税后16财务净现值万元909.50所得税后第三章 现代工程咨询方法一、 逻辑框架法的概念及模式(一)LFA的基本概念LFA是一种概念化论述项目的方法,即用一张简单的框图来清晰地分析一个复杂项目的内涵和各种逻辑关系,以便给人们一个整体的框架概念。LFA是将几个内容相关、必须同步考虑的动态因素组合在一起,通过分
11、析各种要素之间的逻辑关系,从设计策划到目标实现等方面来评价一项活动或工作。LFA为项目策划者和评价者提供一种分析框架,用以确定工作的范围和任务,并对项目目标和达到目标所需的手段进行逻辑关系分析。LFA的核心是项目的各种要素之间的因果关系,即“如果”提供了某种条件,“那么”就会产生某种结果。这些条件包括事物内在的因素及其所需要的各种外部条件。(二)LFA的基本模式逻辑框架分析方法的结果是要形成一个逻辑框架表。由于该表能够充分体现表内包含的各项内容之间的逻辑关系,而且这种逻辑关系构成了一个矩阵式框架结构,因此,逻辑框架表又称为逻辑框架矩阵表。LFA的模式是一张4X4的矩阵。1目标层次逻辑框架表汇总
12、了项目实施活动的全部要素,并按宏观目标、具体目标、产出成果和投入的层次归纳了投资项目的目标及其因果关系。(1)宏观目标。项目的宏观目标即宏观计划、规划、政策和方针等所指向的目标,该目标可通过几个方面的因素来实现。宏观目标一般超越了项目的范畴,是指国家、地区、部门或投资组织的整体目标。这个层次目标的确定和指标的选择一般由国家或行业部门选定,一般要与国家发展目标相联系,并符合国家产业政策、行业规划等的要求。(2)具体目标。具体目标也叫直接目标,是指项目的直接效果,是项目立项的重要依据。一般应考虑项目为受益目标群体带来的效果,主要是社会和经济方面的成果和作用。这个层次的目标由项目实施机构和独立的评价
13、机构来确定,目标的实现由项目本身的因素来确定。(3)产出。这里的“产出”是指项目“干了些什么”,即项目的建设内容或投人的产出物。一般要提供可计量的直接结果,要直截了当地指出项目所完成的实际工程(如港口、铁路、输变电设施、气井、城市服务设施等),或改善机构制度、政策法规等。在分析中应注意,在产出中,项目可能会提供的一些服务和就业机会,往往不是产出而是项目的目的或目标。(4)投入和活动。该层次是指项目的实施过程及内容,主要包括资源和时间等的投入。2客观验证指标逻辑框架垂直各层次目标,应有相对应的客观且可度量的验证指标,包括数量、质量、时间及人员等,来说明层次目标的结果,验证每一个目标的实现程度,这
14、种指标的确立应该是客观的,不能凭主观臆断,同时又是可以被验证的。3客观验证方法在逻辑框架水平逻辑层次上,对应验证指标的是验证方法。验证方法就是主要资料来源和验证所采用的方法。主要资料来源(监测和监督)和验证方法可按照数据收集的类型、信息的来源渠道和收集方法进行划分。4重要的假定条件在逻辑框架的4个目标层次之间有一些重要的限制条件,称为假定条件,即必要的外部条件或风险。重要的假定条件主要是指可能对项目的进展或成果产生影响,而项目管理者又无法控制的外部条件,即不可控风险或限制条件。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
15、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
16、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
17、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
18、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
19、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。第四章 数据采集分析与知识管理一、 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
20、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
21、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、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
22、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检索能力。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,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
23、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。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
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