航空新材料项目市场分析.docx
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1、泓域/航空新材料项目市场分析航空新材料项目市场分析xxx集团有限公司目录一、 征兆指标预测2二、 行业竞争结构分析4三、 环境承载力影响因素识别及评价指标7四、 生态承载力影响因素识别及评价指标8五、 大数据系统和数据挖掘技术9六、 数据统计分析13七、 产业环境分析15八、 新材料：多种材料首次大规模应用于民机，复合材料比例大幅提升17九、 必要性分析19十、 公司基本情况19十一、 项目实施进度计划21项目实施进度计划一览表21十二、 投资方案分析23建设投资估算表25建设期利息估算表25流动资金估算表27总投资及构成一览表28项目投资计划与资金筹措一览表29一、 征兆指标预测征兆指标预测
2、法就是根据事物的指标联系，从征兆指标判断可能引起的某种事物的出现和变化。或者更贴切地说，要求预测者能熟悉被预测事物与征兆指标之间的这种联系，并通过合理的分析和推断来正确预测事物的变化趋势。许多市场因素都可以成为征兆指标，如商品价格是预计市场销售量的征兆指标，物价指数是市场繁荣的征兆指标等。而一个事物也有可能同时有多个征兆指标。通常可以从以下三个层次来进行分析：1内在因果关系根据事物之间的因果联系，分析影响事物发生变化的内在联系的因素指标，这些因素指标作为征兆指标往往能带来预测事件的必然性。如产品的制造成本、销售量和销售价格构成了与企业当期利润存在着内在联系的征兆指标。2外在因果关系根据事物之间
3、的外在因果联系，分析影响事物发生变化的外在影响指标。这类指标是事物的影响因素，而非构成因素。如中国改革开放、全球经济一体化、产业分工等多种因素促成我国对外贸易额持续高速发展，外贸顺差再创新高。3外在现象关系这类现象关系是经验的总结和现象的归纳，其征兆指标也只能带来预测事件的可能性。如根据城市建设预测其富裕文明的程度，根据出口产品的多少判断一国产业的竞争力等。征兆指标法使用简单，判断快捷，充分利用个人经验，有较高的准确度，是企业把握商机，创造效益的有用工具。二、 行业竞争结构分析行业竞争结构是指行业内企业的数量和规模的分布。一般按市场集中程度、进人和退出障碍、产品差异和信息完全程度等方面体现的不
4、同特征分为完全竞争、寡头垄断、双头垄断、完全垄断四种类型。（一）五因素分析模型20世纪80年代，哈佛大学教授迈克尔波特在其名著竞争策略中，提出了一种结构化的竞争能力分析法。波特认为一个行业中的竞争存在五种基本的竞争力量，即潜在的进入者、替代品的威胁、客户讨价还价的能力、供应商讨价还价的能力以及现有竞争对手之间的抗衡。供应商和购买者之间讨价还价可视为来自“纵向”的竞争，其他三种力量视为“横向”的竞争。1行业新进入者的威胁指行业新进入者对行业已有企业的威胁，行业新进入者可能会挤占一部分现有企业的市场份额，减少原有的市场集中度；或是带来了行业原有资源供应的竞争，引起行业生产成本的上升，导致现有企业利
5、润下降。威胁的大小取决于行业的进入障碍和可能遭遇的现有企业的反击策略。2供应商讨价还价的能力指供应商通过提高投入要素价格与降低单位价值质量的能力来影响行业中现有企业的盈利能力与产品竞争力。影响企业与供应商之间关系及其竞争优势的因素，包括供应商的数量、品牌、产品特色和价格，企业在供应商的战略地位，供应商之间的关系，从供应商中间转移的成本，购买者采购的部件或原材料产品占其成本的比例，各买方之间是否有联合等。3替代品的威胁替代品是指能够满足客户需求的其他产品或服务，新技术或社会需求的变化往往导致新产品的出现，替代原有的产品，缩短了原有产品的生命周期，也影响了原有产品的定价与盈利水平。替代品的威胁主要
6、包括三个方面：替代品在价格上的竞争力、替代品质量和性能的满意度、客户转向替代品的难易程度。替代品对企业不仅有威胁，也可以带来新机会。如果企业技术创新能力强，能够率先推出性价比高的新产品，就可以在竞争中保持领先优势。4现有企业的竞争这是五因素中最重要的竞争力量。包括行业内竞争者的数量、均衡程度、增长速度、固定成本比例、产品或服务的差异化程度、退出壁垒等，现有企业的竞争决定了一个行业内的竞争激烈程度。同时，还要考虑竞争者目前的战略及未来可能的变化、竞争者对风险的态度、竞争者的核心竞争力等方面。5客户讨价还价的能力客户要求企业降低价格，提供更高质量的产品和服务。并使行业内的企业相互独立，从而导致行业
7、盈利水平的降低。客户讨价还价的能力取决于客户的集中程度、产品市场的集中程度、客户自身垂直整合能力、客户对产品的了解、市场供求情况等因素。从战略形成的角度看，五种竞争力量共同决定行业的竞争力和获利能力。对同一行业或不同行业的不同时期，各种力量的作用是不同的。显然，最危险的环境是进入壁垒低、存在替代产品、由供应商或者客户控制、行业内竞争激烈的市场环境。行业的领先企业可以通过战略调整来改变行业的竞争格局，谋求相对优势地位，从而获得更高的盈利。（二）行业吸引力分析行业吸引力是企业进行行业比较和选择的价值标准，也称为行业价值。行业四引力取决于行业的发展潜力、平均盈利水平等因素，同时也取决于行业的竞争结构
8、。行业吸引力分析是在行业特征分析和主要机会、威胁分析的基础上，找出关键性的行业因素。一般影响因素有市场规模、市场增长率、利润率、市场竞争强度、技术要求、周期性、规模经济、资金需求、环境影响、社会政治与法律因素等。从中识别出几个关键的因素，然后根据每个关键因素相对重要程度定出各自的权数再对每个因素按其对企业某项业务的经营的有利程度逐个评级，其中：非常有利为5，有利为4，无利害为3，不利为2，非常不利为1，最后加权得出行业吸引力值。权重表示了该因素的重要程度，分值在01之间。因为行业结构和行业分析因素提供的信息是局部和静态的，考虑到大多数情况下每个行业都处于不断地变化之中，所处的宏观环境也在不断变
9、化，给行业带来新的机会和威胁，因此，行业吸引力的大小应该把行业本身的特征和宏观环境的变化带来的主要机会和威胁结合起来进行评价，才能真正作为企业战略选择的依据。三、 环境承载力影响因素识别及评价指标（）水环境承载力水环境承载力是在一定经济社会和科学技术发展水平条件下，以生态、环境健康发展和社会经济可持续发展协调为前提，区域水环境系统能够支撑社会经济可持续发展的合理规模。主要影响因素包括水功能区划、海洋功能区划、近岸海域环境功能区划、保护目标及各功能区水质达标情况，主要水污染因子和特征污染因子、水环境控制单元主要污染物排放现状及允许排放量、环境质量改善目标要求，地表水控制断面位置及达标情况，主要水
10、污染源分布和污染贡献率（包括工业、农业和生活污染源）等。主要评价指标包括万元工业增加值废水排放量、工业废水达标排放率、污径比、主要水污染物排放强度等。（二）大气环境承载力大气环境承载力是在某一时期、某一区域，环境对人类活动所排放大气污染物的最大可能负荷的支撑阈值。主要影响因素包括大气环境功能区划、保护目标及各功能区环境空气质量达标情况，主要大气污染因子和特征污染因子、大气环境控制单元主要污染物排放现状及允许排放量、环境质量改善目标要求，主要大气污染源分布和污染贡献率（包括工业、农业和生活污染源）等。主要评价指标包括空气优良率和主要大气污染物排放强度等。（三）土壤环境承载力土壤环境承载力是在维持
11、土壤环境系统功能结构不发生变化的前提下，其所能承受的人类作用在规模、强度和速度上的限值。主要影响因素包括土壤主要理化特征，主要土壤污染因子和特征污染因子，土壤环境质量达标情况，土壤污染风险防控区及防控目标等。主要评价指标包括土壤环境质量达标率等。四、 生态承载力影响因素识别及评价指标生态承载力的主要影响因素包括生态保护红线与管控要求，生态系统的类型（森林、草原、荒漠、冻原、湿地、水域、海洋、农田、城镇等）及其结构、功能和过程，植物区系与主要植被类型，珍稀、濒危、特有、狭域野生动植物的种类、分布和生境状况，主要生态问题的类型、成因、空间分布、发生特点等。主要评价指标包括植被覆盖率、森林覆盖率、自
12、然保护区覆盖率、城市建成区绿化覆盖率、生物丰度指数、景观破碎度等。五、 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。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
13、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
14、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
15、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
16、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，
17、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
18、的信息交给用户。六、 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、内在联系和运动过程；（2）尽可能突出重点，反映分析对象的全貌；（3）应能反映分析对象的变化；（4）便于资料获取。2收集并整理
19、数据。确定了需用的数字特征之后，就要收集并整理所需的数据。样本的容量与质量对统计结果影响极大。3计算数字特征。利用整理后的样本计算必要的数字特征。这项工作可以同下面的建模合在一起，利用适当的软件进行。4建立模型。计算出样本数字特征后，应选择适合样本模式的模型。统计分析可用的模型很多，都有各自的特点及适用条件。选择模型时，应全面考虑研究对象与目的、到手的数据与资料、统计方法等各自的特点，以及咨询人员对方法的熟悉程度等。5检验模型误差。建模之后，可利用样本检验模型的误差，误差大小由样本与所选模型与方法所决定。根据经济学理论和研究对象的具体特点，分析和评价模型误差，以及模型和方法本身；若误差未达到要
20、求，应改进模型与方法。6利用模型预测。预测是咨询结论和建议的基本依据之一，应成为咨询及决策人员的高质量信息。7评价统计与预测结果。对统计与预测结果进行评价的任务是对初步统计结果（如离散程度、影响、走势等）进行概括，并寻找它们之间的联系。评价过程一般有：形成初步概念；对现象定性；提出主要观点；阐述所提观点的理由；提出论据；得出结论。咨询工程师在进行评价时，要在大局高度上全面、长远地看问题，多方面观察，不偏废任何一方；注意数据的衔接，当来源不同的数据矛盾时应弄清情况后再做取舍。七、 产业环境分析经济发展质量效益明显提升。全市经济保持稳定较快增长，地区生产总值年均增长9%左右，综合实力迈上新台阶，提
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