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1、泓域/棉籽精深加工产品项目工程咨询棉籽精深加工产品项目工程咨询目录一、 资源环境承载力评价综合指标体系2二、 生态承载力影响因素识别及评价指标4三、 时间数据分析方法4四、 大数据系统和数据挖掘技术7五、 财务分析的价格体系11六、 财务分析的取价原则13七、 营业收入与补贴收入估算16八、 成本与费用估算18九、 产业环境分析32十、 行业竞争格局34十一、 必要性分析35十二、 项目简介35十三、 投资方案分析39建设投资估算表41建设期利息估算表42流动资金估算表43总投资及构成一览表45项目投资计划与资金筹措一览表46十四、 项目经济效益评价46营业收入、税金及附加和增值税估算表47综
2、合总成本费用估算表49利润及利润分配表50项目投资现金流量表52借款还本付息计划表55一、 资源环境承载力评价综合指标体系资源环境承载力评价是区域上各种因素对承载能力的综合体现，因而必然表现为各单一方面的资源、环境承载力作用效果的科学叠加，反映区域内资源环境承载力的总体状况。因此，资源环境承载力在综合评价指标是由上述的资源承载力、环境承载力和生态承载力等指标体系，根据评价对象功能要求和资源环境特征，选择相关指标构成的指标体系。该指标体系能够全面满足评价对象的资源环境承载力评价要求。在构建综合评价指标体系的时候，要注意几个原则：一是要注重科学性和可对比性相统一的原则。资源环境承载力评价要严格按照
3、资源环境的科学内涵，能够对资源环境的数量和质量作出合理的描述。同时评价方法要注重与国内外和区域间的可对比性，具有纵向、横向比较和可推广与应用。二是要注重描述性指标与评价性指标相统一原则。描述性指标即资源和环境两大系统的发展状态指标；评价性指标即评价各系统相互联系与协调程度的指标。二者的统一，将在时间上反映发展的速度和趋向，在空间上反映其整体布局和结构，在数量上反映其规模，在层次上反映功能和水平。三是要注重最大限制性和可操作性相结合原则。资源环境承载力是多种因素综合作用的结果，指标体系作为一个有机整体，不可能把所有的因素都列出，客观上对资源环境承载力所有因素全部用指标描述出来也是不可能的。所以，
4、指标体系要反映影响资源环境承载力主导因素的全貌，用对资源环境承载力产生最大限制性的主导因素的指标体系来描述和评价资源环境承载力，才能把握资源环境承载力最本质的、最基本的特征。同时，要达到指标体系的实用性和可操作性，避免以往在研究制定指标体系要么指标体系过于庞杂、无法操作，要么把握不了主要的因素，对资源环境承载力最本质的、最基本的特征缺乏全面反映、表征、度量。因此，研究和制定指标体系要注重最大限制性和可操作性相结合，根据水桶原理发挥决定性作用的指标有限，在选取最大限制性主导因素的前提下，尽量使指标少而精，资料易取得，方法易掌握，而不必面面俱到，使最大限制性和可操作性相互统一，这样才能够有利于研究
5、顺利进行。二、 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。三、 时间数据分析方法（一）时间数据时间数据也称时间序列（Timeseries）或动态数据，是按时序排列的一组来自同一现象的观察值。时间序列可按日、月、季度、年等收集，有
6、些呈现很强的季节性，建模时应给予反映。气象、水文、生态环境、经济及社会活动都能观察到周期性时间序列。实际观测并记录的时间序列，实际上是随机过程的样本，即，在产生时间序列的实际过程的每一时点上，人们看到的只是该时点随机变量的样本，并不能观察到母体。时间序列可分为平稳和非平稳序列，还可以分成线性和非线性时间序列。（二）时间序列分析1概述时间序列分析是根据随机过程理论，研究时间序列的统计规律。时间序列分析广泛应用于信息压缩、利用卫星照片识别地球资源、石油勘探、经营管理、预测（气象、水文、地震、地下水位、农作物病虫灾害）、控制（环境污染、生态平衡）（天文学和海洋学）等方面。时间序列预测的基本依据是：（
7、1）客观过程是连续的，有惯性，现在是过去的继续，过去的信息会传递到现在与未来，利用过去的数据或信息能推测未来。（2）偶然因素会影响到客观过程，使其行为与模式有随机性。预测要利用时间序列各时点随机量的相关关系。时间序列的趋势与波动称为“模式”，时间序列分析首要要识别其模式，然后用适当的曲线拟合。拟合模式的各种参数根据按“最优预测”原则估算出的时间序列数字特征（期望值、方差、协方差、自相关函数）等确定。2.时间序列成分时间序列常含有4种成分：趋势、季节变动、规则波动和不规则波动。所谓趋势，是长期持续向上或持续向下的倾向。季节变动，是实际过程受气候、市场状况、节假日或风俗习惯等影响而呈现的周期性波动
8、。规则波动，是周期不等的变动，呈涨落交替之状。波动的周期可能很长，但与趋势不同。不规则波动，是时间序列除去趋势、季节变动和周期波动之后的波动。不规则波动总是夹杂在时间序列中，致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。时间序列经常是各种周期成分的叠加，例如地震或人工地震波的记录。这样的序列要做频域分析。频域分析确定时间序列各周期成分称为“谱”或“功率谱”的能量分布形态。频域分析又称谱分析。谱分析的重要内容就是通过序列的周期图（）的极值点寻找各种分量的周期。3时间序列建模时间序列建模一般有如下几个步骤（1）取得时间序列样本。（2）将样本点画成图，进行相关分析。时间序列图形可显示出变化趋势和周期，并
9、发现离群点和转折点。若离群点确实为观测值，建模时应加以考虑，若非，应加以调整。转折点指时间序列趋势突变的点。如果发现转折拐点，则在建模时须分段用不同的模型拟合时间序列，例如用门限回归模型。（3）模式识别与拟合。时间序列模式众多。小样本可用趋势模型、季节模型加上随机误差拟合。对于样本容量（即观测值个数）大于50的平稳时间序列，可用ARMA（自回归移动平均）模型拟合。非平稳时间序列可经差分化为平稳时间序列，再用ARMA模型拟合。（4）预测未来。利用建成的模型预测时间序列未来值。4时间序列常用模型（1）ARMA模型（2）回归模型四、 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
10、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
11、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
12、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
13、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
14、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，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
15、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，将符合要求的信息交给用户。五、 财务分析的价格体系（一）影响价格变动的因素影响价格变动的因素很多，可归纳为两类：一是相对价格变动因素；二是绝对价格变动因素。相对价格是指商品间的价格比例关系。导致商品相对价格发生变化的因素很复杂，例如供应量的变化、价格政策的变化、劳动生产率变化等可能引起商品间比价的改变；消费水平变化、消费习惯改变、可替代产品的出现等引起供求关系发生变化，从而使供求均衡价格发生变化，引起商品间比价的改变等。绝对价格是指用货币单位表示的商品价格水平。绝对价格变动一般体现为物价总水平的变化，即因货币贬值（通货膨胀）引起的所有商品价格的普遍上涨，或因货币升值（通货紧缩）引起的所有商品价格的普遍下降。（二）财务分析涉及的三种价格及其间关系
