皮鞋项目前期工作手册(参考).docx
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1、CMC.泓域咨询/前期工作手册皮鞋项目前期工作手册xx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8一、 SWOT分析法的基本步骤8二、 层次分析法概述及优缺点9第三章 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、 数据统计分析20第五章 工程咨询信息及其管理23一、 工程咨询信息及其管理概述23二、 “互联网+”背景下的工程咨询信息管理24第六章 资源环境承载力影响因素识别及评价指标32一、 资源承载力影响因素识别及评价指标32二、 环境承载力影响因素识别及评价指标33第七章 规划咨询方
2、法35一、 综合平衡方法35二、 模拟预测方法36第八章 市场分析38一、 类推预测法38二、 简单移动平均法39第九章 现金流量分析41一、 现金流量分析的原则41二、 常用的资金等值换算公式43第十章 建设期利息估算46一、 建设期利息估算的前提条件46二、 建设期利息的估算方法46第十一章 流动资金估算47一、 流动资金估算应注意的问题47二、 扩大指标估算法47第十二章 并购融资及债务重组49一、 并购融资方式49二、 公允价值估值方法57第十三章 资金结构优化比选63一、 息税前利润每股利润分析法63二、 比较资金成本法64第十四章 财务盈利能力分析67一、 改扩建项目盈利能力分析的
3、特点67二、 静态指标分析69第十五章 偿债能力分析和财务生存能力分析71一、 偿债能力分析71二、 相关报表编制76第十六章 经济效益与费用的识别与计算78一、 间接效益与间接费用的识别与计算78二、 经济效益与费用的估算原则82第十七章 经济分析基本方法83一、 项目费用效果分析83二、 项目费用效益分析87第一章 行业背景分析随着我国居民收入水平不断提升、消费能力逐步增强,我国皮鞋市场需求持续增长。在市场需求的推动下,我国皮鞋产业链逐步完善,现已成为全球最大的皮鞋生产国和出口国。皮鞋的购买群体主要是上班族,随着消费观念的升级,市场对皮鞋的品牌、设计、品质要求不断提高,我国皮鞋市场已经进入
4、品牌竞争阶段。2014-2016年,我国皮鞋产量增速放缓;2016年,全国皮鞋产量为46亿双,同比小幅增长1.2%;2017年,我国皮鞋产量为45亿双,较2016年下降2.9%。皮鞋行业的发展与消费者的购买需求密切相关,随着我国休闲理念越来越盛行,休闲鞋业发展势头较好,在一定程度上对皮鞋市场需求造成影响。在全球市场中,欧洲和美国的皮鞋产业发达,在高端及奢侈品市场中处于主导地位。皮鞋产业属于劳动密集型产业,且在加工生产过程中会对环境和人体造成一定危害,发达国家将污染较重的生产环节转移到发展中国家,带动了发展中国家皮鞋产业的发展。在产业转移的过程中,我国皮鞋产业链逐步完善,但产品主要集中在中低端领
5、域。随着我国原材料及劳动力成本上升,全球制鞋业开始向东南亚地区转移,但该地区主要为加工型市场,品牌建设尚处于初级阶段。经过不断发展,我国皮鞋行业中企业数量众多,主要集中在华东地区。2017年,我国华东地区皮鞋产量份额占比达到72%,占据大部分市场份额。其中,福建省的皮鞋产量占比为42%,位居第一;浙江省皮鞋产量占比为18%,位列第二;广东省皮鞋产量占比为15%,排名第三;其他省市皮鞋产量占比均在5%以下。我国皮鞋产业区域集中度较高。受企业及品牌数量众多的影响,我国皮鞋市场格局较为分散。在高端皮鞋市场,百丽、达芙妮、奥康、红蜻蜓等知名品牌占据一半以上的市场份额;在中端皮鞋市场,四大品牌份额占比不
6、足45%;在低端皮鞋市场中,由于品牌众多,市场格局极为分散,竞争异常激烈。在中低端皮鞋市场中,消费者对皮鞋价格敏感度较高,皮鞋行业盈利空间较小;在高端皮鞋市场中,消费者对价格的敏感度较低,行业盈利空间较大。我国皮鞋市场中,中低端产品占据较大份额,行业整体盈利能力较弱。在消费观念升级的情况下,我国消费者对皮鞋的品牌、品质、设计要求不断提高,对品牌的认知度和忠诚度也在不断上升,我国皮鞋市场逐步进入品牌竞争阶段。我国是全球最大的皮鞋消费国,但人均皮鞋消费量与消费额与发达国家相比仍存在较大差距,随着我国城镇化进程加快、居民可支配收入提升,皮鞋市场需求逐步向中高端领域转移,皮鞋行业未来仍有较大发展潜力。
7、在欧美老牌皮鞋市场以及东南亚新兴市场的双重压力下,为提高国际竞争力,我国皮鞋行业研发设计水平需不断提升,产品应向时尚化、科技化、高舒适度方向发展。第二章 现代工程咨询方法一、 SWOT分析法的基本步骤运用SWOT分析法大体上分成三个步骤:分析环境因素;构造SWOT矩阵;制定行动计划。(一)分析环境因素运用各种调查研究方法,分析出企业或组织所处的各种环境因素,即外部环境因素和内部能力因素。外部环境因素包括机会因素和威胁因素,它们是外部环境对企业或组织的发展直接有影响的有利和不利因素,属于客观因素,一般归属为经济、政治、社会、人口、产品和服务、技术、市场、竞争等不同范畴。内部环境因素包括优势因素和
8、劣势因素,它们是企业或组织发展中自身存在的积极和消极因素,属主观因素,一般归类为管理、组织、财务、人力资源等不同范畴。在调查分析这些因素时,不仅要考虑到历史与现状,而且更要考虑未来发展问题(二)构造SWOT矩阵将调查得出的各种因素根据轻重缓急或影响程度等进行排序,构造SWOT矩阵。在此过程中,将那些对企业或组织发展有直接、重要、迫切、久远的影响因素优先排列出来,而将那些间接、次要、不急、短暂的影响因素排在后面。(三)制定行动计划在完成环境因素分析和SWOT矩阵的构造后,便可以制定出相应的行动计划。制定计划的基本思路是:发挥优势因素,克服劣势因素,利用机会因素,化解威胁因素;考虑过去,立足当前,
9、着眼未来;运用系统分析的综合分析方法,将排列与考虑的各种环境因素相互匹配起来加以组合,得出一系列企业或组织未来发展的可选择对策。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
10、,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
11、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
12、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
13、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。第三章 项目基本情况一、 项目名称及投资人(一)项目名称皮鞋项目(二)项目投资人xx集团有限公司(三)建设地点本期项目选址位于xx(待定)
14、。二、 结论分析(一)项目选址本期项目选址位于xx(待定),占地面积约84.00亩。(二)项目实施进度本期项目建设期限规划12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34074.82万元,其中:建设投资25739.48万元,占项目总投资的75.54%;建设期利息317.78万元,占项目总投资的0.93%;流动资金8017.56万元,占项目总投资的23.53%。(四)资金筹措项目总投资34074.82万元,根据资金筹措方案,xx集团有限公司计划自筹资金(资本金)21104.16万元。根据谨慎财务测算,本期工程项目申请银行借款总额12970
15、.66万元。(五)经济评价1、项目达产年预期营业收入(SP):77100.00万元。2、年综合总成本费用(TC):58820.74万元。3、项目达产年净利润(NP):13395.31万元。4、财务内部收益率(FIRR):31.03%。5、全部投资回收期(Pt):4.74年(含建设期12个月)。6、达产年盈亏平衡点(BEP):24768.59万元(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56000.00约84.00亩1.1总建筑面积75956.47容积率1.361.2基底面积30800.00建筑系数55.00%1.3投资强度万元/亩286.902总投资万元3
16、4074.822.1建设投资万元25739.482.1.1工程费用万元21863.782.1.2工程建设其他费用万元3054.842.1.3预备费万元820.862.2建设期利息万元317.782.3流动资金万元8017.563资金筹措万元34074.823.1自筹资金万元21104.163.2银行贷款万元12970.664营业收入万元77100.00正常运营年份5总成本费用万元58820.746利润总额万元17860.417净利润万元13395.318所得税万元4465.109增值税万元3490.3910税金及附加万元418.8511纳税总额万元8374.3412工业增加值万元27438.5
17、213盈亏平衡点万元24768.59产值14回收期年4.74含建设期12个月15财务内部收益率31.03%所得税后16财务净现值万元27759.15所得税后第四章 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,
18、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
19、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,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
20、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
21、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
22、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
23、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、 数据统计分析数据分析重要的一类是对具有随机性质的数据进行分析,在多数情况下是用于预测。本段仅介绍统计分析。统计分析不仅是计算样本的数字特征(期望值、方差、相关系数、协方差、离散度、概率分布等),还应当建立适当的模型,进而做出预测。统计分析一般有如下工作或阶段。1选择数字特征。统计分析,就是利用若干数字特征全面认识数据的统计规律。选择数字特征是统计分析研究问题的准备阶段,是统计过程的重要环节。数字特征应当:(1)能够客观地反映研究分析对象的性质、特点、内在
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