玉米项目前期分析与调研(范文).docx
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1、CMC.泓域咨询/前期分析与调研玉米项目前期分析与调研目录第一章 行业背景分析4第二章 现代工程咨询方法概述7一、 现代工程咨询方法框架7二、 现代工程咨询方法的特点8第三章 公司基本情况11一、 公司简介11二、 核心人员介绍11第四章 项目基本情况13一、 项目名称及投资人13二、 结论分析13第五章 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、 网络信息搜索和提取方法20第六章 工程咨询信息及其管理24一、 工程咨询信息及其管理概述24二、 “互联网+”背景下的工程咨询信息管理25第七章 规划咨询方法33一、 调查方法33二、 宏观分析方法34第八章 资源环境承载力概
2、述38一、 资源环境承载力分析的类型38二、 资源环境承载力的内涵41第九章 市场分析44一、 弹性系数法44二、 行业竞争结构分析45第十章 建设期利息估算49一、 建设期利息的估算方法49二、 建设期利息估算的前提条件49第十一章 建设投资简单估算法50一、 工程建设其他费用估算50二、 估算步骤60第十二章 资金成本分析62一、 加权平均资金成本62二、 权益资金成本分析62第十三章 并购融资及债务重组64一、 并购融资方式64二、 公允价值估值方法72第十四章 财务盈利能力分析78一、 动态指标分析78二、 静态指标分析88第十五章 财务分析概述89一、 财务分析的内容89二、 财务分
3、析的基本原则90第十六章 经济分析概述93一、 经济分析的作用93二、 经济分析的适用范围95第十七章 投资项目经济影响分析方法99一、 定量指标分析方法99二、 经济影响分析模型简介103第一章 行业背景分析玉米(ZeamaysL.)是禾本科的一年生草本植物。又名苞谷、苞米棒子、玉蜀黍、珍珠米等。原产于中美洲和南美洲,它是世界重要的粮食作物,广泛分布于美国、中国、巴西和其他国家。玉米与传统的水稻、小麦等粮食作物相比,玉米具有很强的耐旱性、耐寒性、耐贫瘠性以及极好的环境适应性。玉米的营养价值较高,是优良的粮食作物。作为中国的高产粮食作物,玉米是畜牧业、养殖业、水产养殖业等的重要饲料来源,也是食
4、品、医疗卫生、轻工业、化工业等的不可或缺的原料之一。由于玉米资源极为丰富、廉价且易于获得,它们还具有许多生物活性,如抗氧化、抗肿瘤、降血糖、提高免疫力和抑菌杀菌等,其具有广阔的开发及应用前景。玉米的品种类型很多,按用途分,有粮用饲用品种、菜用品种(包括糯质型、甜质型、玉米笋型)、加工品种(甜玉米、玉米笋)、爆粒型品种(爆米花专用品种)等。玉米是关系中国粮食安全的第一大粮食作物,在农业农村经济发展中占据着举足轻重的作用,2021年中国玉米播种面积平稳增长,2021年中国玉米播种面积达43324.1千公顷,较2020年增加了2059.84千公顷,同比增长4.99%。随着中国玉米播种面积的增加,产量
5、也随之增长,2021年中国玉米产量达27255.2万吨,较2020年增加了1188.68万吨,同比增长4.56%。目前,玉米是当之无愧的第一大粮食作物,近年来中国玉米产量长期占据粮食总产量三成以上的比例,2021年中国玉米产量占粮食总产量的39.91%,较2020年增长了0.98%。随着栽培技术的不断提升,中国玉米单位面积产量快速提升,2020年中国玉米单位面积产量达6317公斤/公顷,较2019年增加了0.30公斤/公顷,2021年较2020年小幅下滑,2021年中国玉米单位面积产量为6291公斤/公顷,较2020年减少了26公斤/公顷,同比减少0.41%,提高玉米单产水平是提高玉米产量的重
6、要途径。随着中国经济的发展,中国玉米需求增长比生产增长更为强劲,每年仍然需要大量进口,2020年中国玉米需求量达27195.68万吨,较2019年增加了641.26万吨,同比增长2.41%,预计2021年中国玉米需求量将达到31032.75万吨,较2020年增加了3837.07万吨,同比增长14.11%,未来,受饲料需求增长以及深加工等因素影响,中国玉米需求量还将持续增长,玉米供需缺口还将进一步扩大。中国玉米进口数量明显大于出口数量,中国是全球玉米重要的进口国之一,2020年中国玉米进口数量达1129.42万吨,较2019年增加了650.31万吨,2021年1-10月中国玉米进口数量为2623
7、.71万吨;出口数量为0.25万吨,较2019年减少了2.32万吨,2021年1-10月中国玉米出口数量为0.42万吨。随着玉米净进口的不断增加,国际市场对国内玉米产业的影响不断加深。从进口来源国来看,2021年1-10月中国主要从美国、乌克兰、俄罗斯联邦进口玉米,进口金额分布为526134.8万美元、204608.1万美元和1934.9万美元。从出口目的地来看,2021年1-10月中国玉米主要出口至赞比亚和越南,出口金额分别为128.69万美元和92.32万美元。第二章 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
8、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。
9、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,
10、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
11、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
12、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。第三章 公司基本情况一、 公司简介公司秉承“诚实、信用、谨慎、有效”的信托理念,将“诚信为本、合
13、规经营”作为企业的核心理念,不断提升公司资产管理能力和风险控制能力。企业履行社会责任,既是实现经济、环境、社会可持续发展的必由之路,也是实现企业自身可持续发展的必然选择;既是顺应经济社会发展趋势的外在要求,也是提升企业可持续发展能力的内在需求;既是企业转变发展方式、实现科学发展的重要途径,也是企业国际化发展的战略需要。遵循“奉献能源、创造和谐”的企业宗旨,公司积极履行社会责任,依法经营、诚实守信,节约资源、保护环境,以人为本、构建和谐企业,回馈社会、实现价值共享,致力于实现经济、环境和社会三大责任的有机统一。公司把建立健全社会责任管理机制作为社会责任管理推进工作的基础,从制度建设、组织架构和能
14、力建设等方面着手,建立了一套较为完善的社会责任管理机制。二、 核心人员介绍1、李xx,中国国籍,无永久境外居留权,1971年出生,本科学历,中级会计师职称。2002年6月至2011年4月任xxx有限责任公司董事。2003年11月至2011年3月任xxx有限责任公司财务经理。2017年3月至今任公司董事、副总经理、财务总监。2、陈xx,中国国籍,无永久境外居留权,1961年出生,本科学历,高级工程师。2002年11月至今任xxx总经理。2017年8月至今任公司独立董事。3、吴xx,1957年出生,大专学历。1994年5月至2002年6月就职于xxx有限公司;2002年6月至2011年4月任xxx
15、有限责任公司董事。2018年3月至今任公司董事。4、万xx,中国国籍,1977年出生,本科学历。2018年9月至今历任公司办公室主任,2017年8月至今任公司监事。5、高xx,中国国籍,1976年出生,本科学历。2003年5月至2011年9月任xxx有限责任公司执行董事、总经理;2003年11月至2011年3月任xxx有限责任公司执行董事、总经理;2004年4月至2011年9月任xxx有限责任公司执行董事、总经理。2018年3月起至今任公司董事长、总经理。第四章 项目基本情况一、 项目名称及投资人(一)项目名称玉米项目(二)项目投资人xxx(集团)有限公司(三)建设地点本期项目选址位于xx。二
16、、 结论分析(一)项目选址本期项目选址位于xx,占地面积约57.00亩。(二)项目实施进度本期项目建设期限规划24个月。(三)投资估算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22068.11万元,其中:建设投资17101.57万元,占项目总投资的77.49%;建设期利息481.67万元,占项目总投资的2.18%;流动资金4484.87万元,占项目总投资的20.32%。(四)资金筹措项目总投资22068.11万元,根据资金筹措方案,xxx(集团)有限公司计划自筹资金(资本金)12238.24万元。根据谨慎财务测算,本期工程项目申请银行借款总额9829.87万
17、元。(五)经济评价1、项目达产年预期营业收入(SP):50400.00万元。2、年综合总成本费用(TC):38443.69万元。3、项目达产年净利润(NP):8765.82万元。4、财务内部收益率(FIRR):30.90%。5、全部投资回收期(Pt):5.13年(含建设期24个月)。6、达产年盈亏平衡点(BEP):15335.73万元(产值)。(六)主要经济技术指标主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积38000.00约57.00亩1.1总建筑面积58016.73容积率1.531.2基底面积24320.00建筑系数64.00%1.3投资强度万元/亩287.592总投资万元22068.
18、112.1建设投资万元17101.572.1.1工程费用万元14739.802.1.2工程建设其他费用万元1987.912.1.3预备费万元373.862.2建设期利息万元481.672.3流动资金万元4484.873资金筹措万元22068.113.1自筹资金万元12238.243.2银行贷款万元9829.874营业收入万元50400.00正常运营年份5总成本费用万元38443.696利润总额万元11687.767净利润万元8765.828所得税万元2921.949增值税万元2237.8810税金及附加万元268.5511纳税总额万元5428.3712工业增加值万元17817.5113盈亏平衡
19、点万元15335.73产值14回收期年5.13含建设期24个月15财务内部收益率30.90%所得税后16财务净现值万元21669.97所得税后第五章 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
20、。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
21、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,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
22、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
23、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
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