石油化工项目工程项目前期准备分析.docx
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1、石油化工项目工程项目前期准备分析xxx集团有限公司目录第一章 行业背景分析5第二章 现代工程咨询方法概述7一、 现代工程咨询方法的特点7二、 现代工程咨询方法框架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、 SWOT分析法模型14第四章 数据采集分析与知识管理16一、 大数据系统和数据挖掘技术16二、 信息鉴别及必要性20第五章 规划咨询方法22一、 综合平衡方法22二、 宏观分析方法23第六章 资源环境承载力概述27一、 资源环境承载力分析的类型27二、 资源环境承载力分析框架30第七章 现金流量分析34一、 常用的资金等值换算公式34二、 现金流量分析指标计算36第八
2、章 流动资金估算46一、 流动资金估算应注意的问题46二、 扩大指标估算法46第九章 建设期利息估算48一、 建设期利息估算的前提条件48二、 建设期利息的估算方法48第十章 资金成本分析49一、 加权平均资金成本49二、 债务资金成本分析49第十一章 资产证券化方案分析51一、 资产证券化概念和特点51二、 资产证券化定价模型及其应用55第十二章 偿债能力分析和财务生存能力分析61一、 财务生存能力分析61二、 相关报表编制63第十三章 财务分析概述65一、 财务分析的步骤65二、 财务分析的作用65第十四章 投入产出经济价格的确定68一、 特殊投入经济价格确定68二、 市场定价货物的经济价
3、格确定71第十五章 经济分析概述75一、 经济分析与财务分析的异同与联系75二、 经济分析的基本方法76第一章 行业背景分析石化行业是我国的支柱产业,包括石油石化和化工两个大部分。石油化工行业依据企业的主营业务收入划分,可分为3个竞争梯队。其中,营业收入大于10000亿元的企业有中国石油化工集团有限公司、中国石油天然气集团有限公司;营业收入在10000-100亿元之间的企业有:荣盛石化、恒力石化、浙江恒逸、万华化学、上海石化、中化国际等;其余企业的营业收入在100亿元以下。目前,中国石油化工行业两大龙头企业分别是中国石油、中国石化。按主营业务营收金额来看,2020年,中国石油化工集团以2万1千
4、多亿元的营业收入位列第一,中国石油的市场份额占全行业的比重高达19.01%,中国石油天然气集团排在第二位,营业没有超过两万亿元大关,以1万9千亿元占局中国石化的市场份额的17.45%。加上中国海洋石油总公司、中国中化集团有限公司、中国化工集团公司、陕西延长石油(集团)有限公司及荣盛石化五家特大型企业,销售收入总额约占全行业的50%。总体来看,我国石油化工行业的市场集中度较低,我国石油化工产业市场集中度仍然较低。按企业营业收入划分,2020年石油化工产业CR2、CR6、CR12分别为36.5%、48.9%和53.3%。2020年集中度较上年下降的原因是主要是由于中国石油与中国石化两家巨型公司20
5、20年营业收入大幅减少所导致。石油化工行业的上市公司中,中国石化、中国石油的石油化工业务类型布局最广,囊括石油开采、炼化、石化产品生产的产业链上中下游各个领域。从企业核电业务的竞争力来看,中国石化、中国石油的竞争力排名较强;其次是万华化学、恒力石化等炼化一体化或生产高附加值石化产品的企业。从五力竞争模型角度分析,石化产业上游为石油天然气开采,中国的石油体制基本上处于高度垄断状态,国家出于对能源开发的保护,基本上将国内所有的石油、天然气开采和炼制能力都纳入到中石油、中石化两大集团旗下。中下游行业现有竞争者竞争较为激烈、行业潜在进入者威胁较小,行业替代品威胁大、供应商议价能力强,购买者议价能力一般
6、。第二章 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。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
7、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
8、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
9、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
10、、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
11、,同时也应用于规划咨询、社会评价等。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
12、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
13、,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)
14、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
15、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、 SWOT分析法模型SWOT分析基于内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析,就是将与研究对象密切相关的各种主要内部优势、劣势和外部的机会和威胁等,通过调查列举出来,并依照矩阵形式排列,然后用系统分析的思想
16、,把各种因素相互匹配起来加以分析,从中得出一系列相应的结论。运用这种方法,可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究,从而根据研究结果制定相应的发展战略。根据优势、劣势与机会、威胁两两组合,SWOT分析可以形成SO、WO、ST、wT四种不同类型的组合战略。SO战略(优势一机会):是一种发展企业内部优势与利用外部机会的战略,是种理想的战略模式。当企业具有特定方面的优势,而外部环境又为发挥这种优势提供有利机会时,可以采取该战略。WO战略(劣势一机会):是利用外部机会来弥补内部劣势,使企业改劣势而获取优势的战略。存在外部机会,但由于企业存在一些内部劣势而妨碍其利用机会,可采取措施先克服这些劣
17、势。ST战略(优势一威胁):是指企业利用自身优势,回避或减轻外部威胁所造成的影响。WT战略(劣势一威胁):是一种旨在减少内部劣势,回避外部环境威胁的防御性技术。SWOT分析法在应用于企业发展战略制定时,首先应根据企业优劣势分析和机会威胁分析,画出SWOT分析图,然后根据SWOT分析结果,在SWOT分析图上找到企业相应的位置,从而进行相应的战略选择。SWOT分析图划分为4个象限,根据企业所在的不同位置,应采取不同的战略。SWOT提供了4种战略选择:在右上角的企业拥有强大的内部优势和众多的机会,企业应采取增加投资、扩大生产、提高市场占有率的增长性战略;在右下角的企业尽管具有较大的内部优势,但必须面
18、临严峻的外部挑战,应利用企业自身优势,开展多元化经营,避免或降低外部威胁的打击,分散风险,寻找新的发展机会;处于左上角的企业,面临外部机会,但自身内部缺乏条件,应采取扭转性战略,改变企业内部的不利条件;处于左下角的企业既面临外部威胁,自身条件也存在问题,应采取防御性战略,避开威胁,消除劣势。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
19、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
20、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,
21、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),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
22、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%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
23、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
24、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、 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
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