稀土项目工程咨询分析(模板).docx
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1、CMC.泓域咨询/工程咨询分析稀土项目工程咨询分析目录第一章 行业背景分析4第二章 项目基本情况6一、 项目名称及投资人6二、 结论分析6第三章 现代工程咨询方法9一、 逻辑框架法的概念及模式9二、 SWOT分析法模型11第四章 数据采集分析与知识管理14一、 信息鉴别常用方法14二、 大数据系统和数据挖掘技术16第五章 工程咨询信息及其管理21一、 “互联网+”背景下的工程咨询信息管理21二、 工程咨询信息类型及来源28第六章 资源环境承载力概述33一、 资源环境承载力分析的类型33二、 资源环境承载力的特征36第七章 规划咨询方法39一、 综合平衡方法39二、 调查方法40第八章 现金流量
2、分析43一、 现金流量分析指标应用43二、 现金流量分析指标计算43第九章 流动资金估算54一、 流动资金估算应注意的问题54二、 分项详细估算法54第十章 建设投资简单估算法58一、 预备费估算58二、 估算步骤59第十一章 资金成本分析60一、 债务资金成本分析60二、 加权平均资金成本61第十二章 资金结构优化比选62一、 息税前利润每股利润分析法62二、 比较资金成本法63第十三章 财务盈利能力分析66一、 静态指标分析66二、 动态指标分析66第十四章 财务现金流量的估算77一、 税费估算77二、 项目计算期的分析确定82第十五章 经济分析概述84一、 经济分析的适用范围84二、 经
3、济分析与财务分析的异同与联系86第十六章 经济分析基本方法89一、 项目费用效益分析89二、 项目费用效果分析95第一章 行业背景分析稀土是化学周期表中镧系元素和钪、钇共十七种金属元素的总称。稀土可广泛应用于军事、冶金、石油化工、电子、玻璃陶瓷、农业等领域,特别是在新材料、电子等高精尖产业和军事领域具有不可替代的重要作用,被全球各国列为战略性资源。我国是全球唯一能够提供全部17种稀土金属的国家,稀土储量、产量、出口量、消费量均位居全球第一,是全球稀土市场的重要参与者。截止到2018年底,全球已探明稀土储量为1.2亿吨,中国储量为4400万吨,占比为37%,位居全球第一。2018年,全球稀土冶炼
4、分离产量为15万吨,中国产量为13万吨,占比为86%,位居全球第一,其中,40%左右的产量出口到海外市场,中国是全球最大的稀土出口国。20世纪60年代,中国稀土分离技术落后,美国等发达国家严密封锁稀土分离技术,因此我国出口的稀土产品基本为稀土矿,利润空间小。随着国内稀土分离技术突破,稀土行业利润开始提升。20世纪90年代,在利润的吸引下,我国稀土生产企业数量迅速增长,稀土产量和出口量快速扩张,成为全球稀土资源主要供给国。20世纪90年代,我国对稀土资源的重要性和战略性认识不足,稀土行业混乱发展,稀土资源被大肆开挖,导致短期内我国稀土资源储量快速下降。我国稀土储量最多时在全球总储量中的占比达到7
5、0%,在1996年至2009年间,我国稀土储量大幅下降,年产量在全球总产量中的占比达到80%-90%,其中60%-70%出口到海外市场,稀土资源被严重消耗。我国稀土产能尤其是冶炼分离产能严重过剩,并且,稀土属于重污染行业。随着我国政府对稀土资源的战略性认知不断增强,对稀土私挖盗采、违法生产打击逐步落实,再加上环保政策趋严,我国稀土产量处于下行通道。2019年6月,国家发改委召开稀土行业专家座谈会,提出要加强出口管控、推动稀土产业高质量发展。我国稀土行业秩序整顿、企业整合速度将加快。在稀土行业野蛮无序发展的同时,我国稀土产业链日益完善。现阶段,我国稀土上中游产业链在全球市场中具有显著优势,在稀土
6、的采掘、冶炼、分离提纯等方面占据绝对领先地位。由于国际市场长期对中国稀土较为依赖,其他大部分国家稀土产业链不完善,产出的稀土矿需进入中国市场进行分离提纯,短期内想建立完善的生产体系存在较大困难。第二章 项目基本情况一、 项目名称及投资人(一)项目名称稀土项目(二)项目投资人xxx有限责任公司(三)建设地点本期项目选址位于xx(以最终选址方案为准)。二、 结论分析(一)项目选址本期项目选址位于xx(以最终选址方案为准),占地面积约52.00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20052.0
7、0万元,其中:建设投资15642.60万元,占项目总投资的78.01%;建设期利息386.52万元,占项目总投资的1.93%;流动资金4022.88万元,占项目总投资的20.06%。(四)资金筹措项目总投资20052.00万元,根据资金筹措方案,xxx有限责任公司计划自筹资金(资本金)12163.73万元。根据谨慎财务测算,本期工程项目申请银行借款总额7888.27万元。(五)经济评价1、项目达产年预期营业收入(SP):34900.00万元。2、年综合总成本费用(TC):26114.59万元。3、项目达产年净利润(NP):6441.40万元。4、财务内部收益率(FIRR):25.13%。5、全
8、部投资回收期(Pt):5.53年(含建设期24个月)。6、达产年盈亏平衡点(BEP):10343.47万元(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34667.00约52.00亩1.1总建筑面积61425.90容积率1.771.2基底面积20106.86建筑系数58.00%1.3投资强度万元/亩295.152总投资万元20052.002.1建设投资万元15642.602.1.1工程费用万元13582.032.1.2工程建设其他费用万元1641.872.1.3预备费万元418.702.2建设期利息万元386.522.3流动资金万元4022.883资金筹措万元
9、20052.003.1自筹资金万元12163.733.2银行贷款万元7888.274营业收入万元34900.00正常运营年份5总成本费用万元26114.596利润总额万元8588.537净利润万元6441.408所得税万元2147.139增值税万元1640.6810税金及附加万元196.8811纳税总额万元3984.6912工业增加值万元13276.5013盈亏平衡点万元10343.47产值14回收期年5.53含建设期24个月15财务内部收益率25.13%所得税后16财务净现值万元8505.30所得税后第三章 现代工程咨询方法一、 逻辑框架法的概念及模式(一)LFA的基本概念LFA是一种概念化
10、论述项目的方法,即用一张简单的框图来清晰地分析一个复杂项目的内涵和各种逻辑关系,以便给人们一个整体的框架概念。LFA是将几个内容相关、必须同步考虑的动态因素组合在一起,通过分析各种要素之间的逻辑关系,从设计策划到目标实现等方面来评价一项活动或工作。LFA为项目策划者和评价者提供一种分析框架,用以确定工作的范围和任务,并对项目目标和达到目标所需的手段进行逻辑关系分析。LFA的核心是项目的各种要素之间的因果关系,即“如果”提供了某种条件,“那么”就会产生某种结果。这些条件包括事物内在的因素及其所需要的各种外部条件。(二)LFA的基本模式逻辑框架分析方法的结果是要形成一个逻辑框架表。由于该表能够充分
11、体现表内包含的各项内容之间的逻辑关系,而且这种逻辑关系构成了一个矩阵式框架结构,因此,逻辑框架表又称为逻辑框架矩阵表。LFA的模式是一张4X4的矩阵。1目标层次逻辑框架表汇总了项目实施活动的全部要素,并按宏观目标、具体目标、产出成果和投入的层次归纳了投资项目的目标及其因果关系。(1)宏观目标。项目的宏观目标即宏观计划、规划、政策和方针等所指向的目标,该目标可通过几个方面的因素来实现。宏观目标一般超越了项目的范畴,是指国家、地区、部门或投资组织的整体目标。这个层次目标的确定和指标的选择一般由国家或行业部门选定,一般要与国家发展目标相联系,并符合国家产业政策、行业规划等的要求。(2)具体目标。具体
12、目标也叫直接目标,是指项目的直接效果,是项目立项的重要依据。一般应考虑项目为受益目标群体带来的效果,主要是社会和经济方面的成果和作用。这个层次的目标由项目实施机构和独立的评价机构来确定,目标的实现由项目本身的因素来确定。(3)产出。这里的“产出”是指项目“干了些什么”,即项目的建设内容或投人的产出物。一般要提供可计量的直接结果,要直截了当地指出项目所完成的实际工程(如港口、铁路、输变电设施、气井、城市服务设施等),或改善机构制度、政策法规等。在分析中应注意,在产出中,项目可能会提供的一些服务和就业机会,往往不是产出而是项目的目的或目标。(4)投入和活动。该层次是指项目的实施过程及内容,主要包括
13、资源和时间等的投入。2客观验证指标逻辑框架垂直各层次目标,应有相对应的客观且可度量的验证指标,包括数量、质量、时间及人员等,来说明层次目标的结果,验证每一个目标的实现程度,这种指标的确立应该是客观的,不能凭主观臆断,同时又是可以被验证的。3客观验证方法在逻辑框架水平逻辑层次上,对应验证指标的是验证方法。验证方法就是主要资料来源和验证所采用的方法。主要资料来源(监测和监督)和验证方法可按照数据收集的类型、信息的来源渠道和收集方法进行划分。4重要的假定条件在逻辑框架的4个目标层次之间有一些重要的限制条件,称为假定条件,即必要的外部条件或风险。重要的假定条件主要是指可能对项目的进展或成果产生影响,而
14、项目管理者又无法控制的外部条件,即不可控风险或限制条件。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,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
15、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
16、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、 信息鉴别常
17、用方法(一)溯源法对到手信息涉及的问题应追根溯源,及时核对。例如,尽量找到现场和掌握第一手资料的人;核对原始资料,并查对主要参考文献;按其中叙述的方法、步骤,重做实验或演算,以便从来源上找到鉴别依据。鉴别和筛选在手信息,判断是否完整、适用与可靠,是咨询人员的重要工作。工程咨询所需信息十分广泛,不可能也不必均由咨询人员鉴别。为了确保信息可靠,应尽可能选用权威机构发布或已鉴定、批准的信息。例如,地质储量选用储量委员会批准的储量报告;地震带的分布用国家地震局的数据;历史数据用国家统计局的数据。一般来说,专业技术力量强的单位提供的信息较可靠。例如,国际金融组织的国际金融信息较可靠;来自从事钢铁、汽车行
18、业研究的机构的钢铁、汽车业信息较可靠。(二)比较法有些信息受主客观条件限制难以溯源,对此,可用比较法,即比较不同人、不同时间和其他方面的材料;对于某一事实,说法、结论是否一致。如果一致,则基本可辨真伪。若否,就需进一步核查。(三)佐证法任何事物都与其他事物有一定联系,并相互制约。找到这些联系和制约因素,便可判断事物的真伪。一般说来,口头材料不如文字材料可靠,文字不如实物可靠。分析信息产生的过程也是寻求信息佐证的办法。1普查数据一般比抽查数据全面、准确。2监测数据,长期比短期全面,监测范围大的数据比监测范围小的数据代表性强;勘探密度大的数据比勘探密度小的数据准确,科学实验和仿真模拟计算的数据比一
19、般推理的数据准确。3核对来源不同,收集方法不同的数据。如卫星图片、航测数据可用地面实测数据验证;了解来的市场需求量与行业协会、主要企业、国家统计局的数据对比。4对比不同时期、不同来源的数据,并适当修正其间的差距。同一对象的数据,在不同国家、不同历史时期,由于范围不同,计算的标准和口径可能有所不同,造成数据之间有很大的差异。在对比这些数据时,必须查明统计口径,否则就会出错。5由专家集体辨别信息是否准确,是否可靠。对于来自不同渠道的信息,可能因角度不同、口径不一、方法各异等而不一致,甚至矛盾。这时,可请专家集体讨论,弄清差异和矛盾的原因,去伪存真,取得一致意见。(四)逻辑法鉴别信息,逻辑判断必不可
20、少。不经缜密的逻辑思考容易出错。有些基本差错,例如语言或文字的前后矛盾,夸大其词,有悖情理,以及某些虚构,禁不起逻辑的推敲。当然,逻辑合理并不总能证明事物为真,从虚假的前提出发,经过合理的逻辑推断得出的结果不会真实。因此,鉴别信息,既要充分利用经验、认识和判断力,也要借助其他手段。二、 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
21、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,可以自动建立方程。(3)处理对象。数据分析往往是
22、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,必须选择合适的数据仓库。(2)数据集成。
23、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、属性与特点,选择合适的处理工具,例如统计方法、事
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