消费级存储产品公司企业风险衡量(范文).docx
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1、泓域/消费级存储产品公司企业风险衡量消费级存储产品公司企业风险衡量xxx有限责任公司目录一、 产业环境分析3二、 半导体存储器行业未来发展趋势3三、 必要性分析10四、 损失程度的估计10五、 概率的基本概念15六、 风险衡量的理论基础17七、 风险衡量的作用19八、 变动程度的测定20九、 中心趋势测量21十、 公司简介23十一、 项目风险分析24十二、 项目风险对策27十三、 发展规划分析28法人治理35(一)股东权利及义务35股东按其所持有股份的种类享有权利,承担义务;持有同一种类股份的股东,享有同等权利,承担同种义务。35一、 产业环境分析实现“十三五”时期的发展目标,必须全面贯彻“创
2、新、协调、绿色、开放、共享、转型、率先、特色”的发展理念。机遇千载难逢,任务依然艰巨。只要全市上下精诚团结、拼搏实干、开拓创新、奋力进取,就一定能够把握住机遇乘势而上,就一定能够加快实现全面提档进位、率先绿色崛起。二、 半导体存储器行业未来发展趋势1、下游需求多点开花,半导体存储器市场有望持续扩容存储器产业链下游涵盖智能手机、平板电脑、计算机、网络通信设备、可穿戴设备、物联网硬件、安防监控、工业控制、汽车电子等行业以及个人移动存储等多个领域,其中多个细分市场需求爆发式增长,从而带动整个存储器行业的持续扩容。(1)智能手机&平板电脑市场随着移动通信技术的发展和移动互联网的普及,作为半导体存储器行
3、业下游最重要的细分市场之一,智能手机和平板电脑市场的景气度对半导体存储器的行业发展有重要的影响。受益于5G时代来临带来的新一轮换机潮,以及疫情期间线上办公场景应用的推动,智能手机和平板电脑行业均迎来了需求侧的市场扩容。在智能手机行业方面,手机出货量在2017年创出新高后在2018年与2019年分别下降4%和1%,出货量在2019年下滑速度已经减缓,在2020年走出反弹趋势。2020年主要由两波驱动因素带来换机潮,一方面2017年手机出货量最高,到2020年已经3年,而多数手机的使用寿命为2-3年,新旧手机更换将驱动产生换机潮。另一方面,2020年5G机型正式开启走量阶段,5G商用不断成熟,5G
4、机型下放至千元段位,由5G驱动的换机潮已经来临。除了智能手机本身出货量的增长带来的存储芯片行业需求扩张之外,智能手机行业的另一个发展趋势是单机存储容量的不断增加,根据美光公告,2021年手机闪存容量平均值预计达到142G,相较于2017年的43G实现了2倍以上的增长,2020年旗舰手机的闪存规格也已经达到了TB级别。5G通信技术的发展极大提高了信息传输的速率,也带动了信息存储容量的扩增,未来5G手机的平均存储容量将进一步提升。(2)可穿戴设备市场智能可穿戴设备是综合运用各类识别、传感、数据存储等技术实现用户交互、生活娱乐、人体监测等功能的智能设备。智能可穿戴设备行业按照应用领域可以划分为医疗与
5、保健、健身与健康及信息娱乐等。智能可穿戴设备的功能覆盖健康管理、运动测量、社交互动、休闲游戏、影音娱乐等诸多领域,主要品类包括TWS蓝牙耳机、智能手表、智能眼镜、AR/VR设备等。根据IDC发布的全球可穿戴设备季度跟踪报告,2013-2020年,全球可穿戴设备出货量呈快速增长的趋势。2019年,全球可穿戴设备出货量为3.37亿部,较上年同比增长81.2%,可穿戴设备市场扩张迅速。受疫情影响,2020年的可穿戴设备出货量为4.447亿,较2019年同比增长32%。智能手表和TWS耳机将持续推动可穿戴设备普及率的提升。一方面,身体健康数据监测和运动监测功能的需求带动智能手表的市场持续扩大;另一方面
6、,由于轻巧、连接稳定的优质特性,市场对TWS耳机的需求增长强劲。可穿戴设备将不断改进人们的运动、健康、休闲娱乐等生活方式,市场现在普遍预期穿戴式装备的成长空间将超过手机和平板,将迎来广阔的发展前景。根据IDC报告,2021年,全球可穿戴设备终端销售市场规模可达到777.8亿美元,到2025年,全球可穿戴设备终端销售市场规模将达到1,063.5亿美元,年均复合增长率达8.14%。存储器是可穿戴设备的重要组成部分,很大程度上影响穿戴设备的性能、尺寸和续航能力。伴随智能可穿戴设备行业在各垂直领域应用程度的加深,智能可穿戴设备行业将持续扩容,可穿戴设备对存储器的需求也将显著增长;同时,可穿戴设备因为功
7、耗、空间的限制,对存储器的能耗比、尺寸、稳定性等多个特性指标的要求也将不断提高,为掌握存储器研发设计和制造测试的优质存储器厂商带来发展优势。(3)智能汽车市场随着汽车消费升级、新能源汽车的推广以及相关政策推动,汽车电动化和智能化将成为新趋势。随着智能化程度的不断加深,汽车正逐步完成由交通工具到移动终端的转变,同时也给存储行业带来新的市场机遇。当前,汽车产品中主要是信息娱乐系统、动力系统和高级驾驶辅助(ADAS)系统中需要使用存储设备,随着智能化程度提高,所需的存储容量也随之增长。美国、欧洲、日本等国家和地区较早开始发展智能网联汽车,各国政府出台了一系列政策以推进智能网联汽车产业发展。根据美国I
8、HS的预测,2022年全球联网汽车的市场保有量将达3.5亿台,市场占比达到24%,具有联网功能的新车销量将达到9,800万台,市场占比达94%;到2035年全球智能驾驶汽车销量将超过1,000万辆。近年来,我国政府也开始重视智能网联汽车发展,2020年2月,国家发改委、中央网信办、科技部、工信部等11部门联合印发智能汽车创新发展战略,提出到2025年将实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产,实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用,这为“十四五”期间,我国辅助驾驶系统(ADAS)的发展提供了良好的政策环境。随着国家政策扶持力度的不断加大以及相关技术的日趋成熟,我国智能网联汽车将进入
9、快速发展通道,从而带动存储器产业实现进一步发展。根据Gartner的数据显示,2019年全球ADAS中的NANDFlash存储消费达到2.2亿GB,同比增长214.29%,预计至2024年,全球ADAS领域的NANDFlash存储消费将达到41.5亿GB,2019年-2024年复合增速达79.9%。另外,由于存储芯片的性能关乎整车行驶的安全性,车载存储器在响应速度、抗振动、可靠性、纠错机制、Debug机制、可回溯性以及数据存储的高度稳定性等方面相比消费类产品要求更为严苛,单位产品附加值也较消费级产品有明显提升。在汽车智能化快速发展的趋势下,未来车载存储芯片市场容量有望快速扩容。(4)数据中心及
10、服务器市场近年来,云计算、大数据、物联网、人工智能等市场规模不断扩大,数据量呈现几何级增长,数据中心及服务器等企业级应用市场固定投资不断增加。2022年2月,国家发改委等部门印发关于印发促进工业经济平稳增长的若干政策的通知实施“东数西算”工程,通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系,将东部算力需求有序引导到西部,优化数据中心建设布局,促进东西部协同联动。长期看,在未来增量需求及替代需求驱动下,服务器出货量仍将长期保持增长态势:“十四五”规划纲要提出打造数字经济新优势,新基建政策持续推进,率先布局智算新基建已经成为数字经济转型升级的产业共识,中国各地掀起人工智能计算中心“落地潮
11、”,智算中心所承载的AI算力将是驱动智慧时代发展的核心动力,为服务器市场带来巨大的增长空间。未来,5G时代云计算将加速普及,边缘计算、物联网等新增应用将会带来巨量的数据流量,井喷的数据流量需要更强算力的服务器支持,运营商、云服务厂商将进入大量建设数据中心的阶段,服务器需求将持续增长;由于产品老化、性能升级等原因,服务器更换周期一般为3-5年,2017、2018年采购的大量服务器将于未来几年进行更换,带动服务器需求。依据DIGITIMESResearch数据,2025年全球服务器出货量将增长至2,210.7万台,服务器市场未来数年的出货量提升将带动半导体存储器市场的繁荣发展。同时,半导体存储器,
12、尤其是NANDFlash具有特定的寿命限制,在数据中心应用中拥有海量的更换需求。2、半导体存储器行业在波动中增长随着全球电子信息产业的迅速发展和需求的脉冲式爆发,全球半导体行业在增长中呈现出一定的价格波动性。存储器行业作为半导体行业中最重要的分支之一,其行业特征具有上游产能集中、下游需求多变的特点,上游厂商的竞合、技术的快速更迭及下游应用需求的多变等因素导致存储器价格具有一定的波动性。存储晶圆规格趋同,供应集中,下游电子产品发展日新月异,需求多样、多变,供需之间无法完全匹配,因此存在短期性的供需失衡,导致阶段性和结构性的供给过剩/不足,从而导致存储器价格的短期波动。从长期来看,信息技术发展带来
13、的数据存储和交互需求不断增长,整个存储器市场亦随之不断增长。总体而言,随着下游应用场景的不断拓展,终端应用存储容量需求的持续提升,半导体存储器行业呈现出在波动中增长的显著特点。以DRAM产业为例,2020年全球DRAM的供需规模已接近20,000PB,近十年持续保持了高速增长趋势。当前新一代信息技术蓬勃发展,数据的存储需求与日俱增,叠加半导体存储器行业资本开支已经回落至低点,市场整体产能趋紧,行业整体预计将迎来新一轮的景气行情。3、国内半导体存储器厂商迎来发展机遇目前,国产DRAM和NANDFlash芯片市场份额低于5%,发展前景较大。在中国“互联网+”、大力发展新一代信息技术和不断加强先进制
14、造业发展的战略指引下,国内信息化、数字化、智能化进程加快,用户侧的视频、监控、数字电视、社交网络等应用和制造侧的工业智能化逐渐普及,刺激存储芯片的市场需求快速增长。2014年以来,中国成为全球最大的消费电子市场,并开始扮演全球消费电子行业驱动引擎的角色。此外,5G、物联网、数据中心等新一代信息技术在中国大规模开发及应用,也催生了我国对半导体存储器的强劲需求。以长江存储和长鑫存储为代表的本土存储晶圆原厂依托中国市场广阔需求,市场份额逐步增长,但与国际存储晶圆厂商仍有显著差距。随着国内存储器产业链的逐步发展和完善,以佰维存储为代表的存储晶圆封测应用厂商也迎来了发展机遇。三、 必要性分析1、提升公司
15、核心竞争力项目的投资,引入资金的到位将改善公司的资产负债结构,补充流动资金将提高公司应对短期流动性压力的能力,降低公司财务费用水平,提升公司盈利能力,促进公司的进一步发展。同时资金补充流动资金将为公司未来成为国际领先的产业服务商发展战略提供坚实支持,提高公司核心竞争力。四、 损失程度的估计风险损失程度是指风险事故可能造成的损失值,即风险价值。在衡量风险损失程度时,除了需要考虑风险单位的内部机构、用途、消防设施等以外,还需要考虑以下几方面的因素:损失形态、损失频率、损失金额和损失的时间。(一)同一原因所致各种形态的损失同一原因导致的多形态的损失,不仅要考虑风险事件所致的直接损失,而且还要考虑风险
16、事件引起的其他相关的间接损失。一般来说,间接损失比直接损失更严重。例如,尽管汽车碰撞发生的次数大于因碰撞所致的潜在损失,但是因责任诉讼所致的责任损失往往大于汽车因碰撞所致的损失,因此,一般来说,汽车责任风险的所致损失大于财产损失风险。(二)单一风险事件所涉及的损失单位数单一风险事件所引起损失的单位越多,其损失就越严重,损失程度和风险单位数大多呈正相关关系。(三)损失的时间一般来说,风险事件发生的时间越长,损失频率越大,损失的程度也就越大。估计损失程度不仅要考虑损失的金额,还要考虑损失的时间价值。(四)损失金额一般情况下,损失金额直接显示损失程度的大小,损失金额越大,损失程度就越大。在一些特殊的
17、情况下,损失金额的大小使损失频率、损失时间的估计变得微不足道。1、单次风险事故所致损失金额单次风险事故所致的损失金额一般来说不能全部列举出来,它可以在某一区间内取值,因此它是连续型随机变量。对于损失金额的概率分布,很多经验数据表明可以利用正态分布、对数正态分布、帕累托分布等来进行拟合估计。2、一定时期总损失一定时期总损失是指在已知该时期内损失次数概率分布和每次损失金额概率分布的基础上所求的损失总额。一定时期总损失金额为发生一次损失时的损失额,加上2次损失发生时的损失额,等等。为简单起见,以例子说明。3、随机模拟法的应用现实中,企业财产损失次数的分布和损失程度的分布可能是比较复杂的,所以以上逐个
18、分析各种可能的方法太烦琐,甚至是不可能的。在这种情况下,就要应用到随机模拟的方法。随机模拟法是一种仿真的方法,通过产生随机数的方法,模拟企业财产在较长时间内(如100年)发生损失的情况,从中得到年总损失额的分布。具体过程是:首先规定随机数大小与损失次数的关系、随机数大小与损失程度的关系,然后开始第一轮模拟。产生一个随机数,看其代表的损失次数,假如这个随机数代表该年发生N次损失,则再生成N个随机数,对应于每次损失中的损失额,把这N个损失额累加起来,就得到了第一轮模拟中的损失额。接下来开始第2轮,第3轮,一直模拟下去,直到达到要求的轮数。这样就可以得到年总损失额的概率分布。当然,由于总的模拟轮数偏
19、少,表中的结果是不准确的。在这种少轮次模拟中出现的损失额其概率是偏高的。在实践中,可以采用计算机进行模拟的计算,因而可以进行上万轮的模拟计算,以得到比较可靠的模拟结果。4、均值和标准差的估算有时人们只关心损失幅度的某个特征值,如均值和标准差。这时就可以直接对总体均值和标准差进行区间估算。不同的数据量,采用的方法也不同。(1)样本容量较大,已知样本均值和抽样误差,估计总体均值。(2)样本容量较小,总体为正态分布而o未知时,估计总体均值。(3)样本容量较小,总体为正态分布时,估计总体方差。(五)所需暴露单位数量的估算根据大数定律可知,随着暴露单位的数量趋于无穷大,实际的损失频率将会趋近于期望的真实
20、损失频率。但在实际中,一个组织的暴露单位的数量绝不可能无穷大,大多数情况下这是一个有限的数字。而且在很多情况下,这个数字几乎称不上“大”。因此,就存在这样一个问题:当样本不够充分大时,会导致多大的错误?也就是说,风险评估并不是百分之百地以一种概率的说法对未来进行预测,尽管概率就已经体现了不确定性,但实际中由于许多统计原理所需的条件不能满足,这种预测本身也带有一定的不确定性。对于这种情况,风险经理可能会有另一种问法:“为了有95%的把握使最大可能损失的估计值与真实值的差别不超过5%,必须有多少暴露单位?”或者说,如果风险管理者希望有(1a)的把握保证,企业面临的某种实际损失率与给定的预期损失率之
21、差的变动程度不超过E,则风险单位数要多大才能满足上述要求?在回答这个问题时,我们假设损失是以二项分布假定的方式发生的,即风险单位发生损失是相互独立的,并且每个风险单位损失发生的概率不变。这样,当n足够大时,损失近似服从正态分布。从以上影响损失的因素可以看出,风险的大小取决于损失的程度而不是损失发生的频率。风险是损失的不确定性,风险事件导致的损失频率和损失程度的大小具有随机性,损失频率和损失程度是衡量风险的两个重要指标。但是,风险的大小主要取决于损失的程度而不是损失的概率。五、 概率的基本概念随机事件可能导致不同的结果发生,各种结果发生的可能性可能相同,也可能不同。问题是如何度量随机事件中各种不
22、同结果发生可能性的大小。在统计学中,用“概率”这样一个概念来度量随机事件中某一结果发生的可能性大小。随机事件中某一结果发生的次数占所有结果发生的次数的比率就是该结果发生的概率。损失概率越高,表明事故发生越频繁;损失概率越低,表明事故很少发生。在运用概率衡量风险时,应该考虑以下几方面的因素。运用概率衡量风险是在假设风险发生事件的条件不变的情况下估算的。如果发生风险事故的条件发生变化,则根据以往发生事故统计资料预测的风险,就不一定代表未来风险事故发生的情况。确定风险事件的观察期。一般来说,观察现实风险事故发生的资料,需要确定一个考察期。考察期限越长,越能够说明发现事故发生的大致情况;考察期限越短,
23、越无法说明风险事故发生的大致情况。风险的衡量具有时间单位的限制。如果选择20年的风险事故统计资料作为观察期,估算每年发生风险事故的概率,则损失的概率就是每年损失的平均值。损失的大致范围。确定损失频率或者损失程度的大致范围,实际上是确定事故造成损失的大致范围,确定事故的期望损失和最大可能损失。概率有古典概率、试验概率和主观概率之分。古典概率的方法是当随机事件中各种可能发生的结果及其发生的次数都可以由演绎或外推法得知,因此无须任何统计试验即可计算各种可能发生结果的概率的一种方法。按古典概率方法计算的概率,称为古典概率。古典概率的基本特点是:可知性,即随机事件所有可能发生的结果及其发生的次数可以通过
24、演绎法或外推法得知;无须试验,即不必做统计试验即可计算各种可能发生结果的概率;准确性,即依古典概率方法计算的概率是没有误差的。试验概率的方法是根据大量的,重复的统计实验结果计算随机事件各种可能发生结果的频率,视频率为概率的一种方法。如上例某公司车队在过去一年发生事故的例子。试验概率的基本特点是:实验性,即必须经过统计试验结果才能计算各种结果出现的频率,即试验概率;大量重复性,即试验次数必须足够大,重复进行每次试验的条件和程序必须相同;误差性,即每做一轮(100次或1000次)试验,各种结果出现的频率都可能各不相同。这种现象表明频率只是概率的逼近值或估计值,因此存在误差。从理论上来说,当试验次数
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