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1、泓域/智能制造装备项目市场分析智能制造装备项目市场分析xxx投资管理公司目录一、 市场需求预测4二、 类推预测法5三、 时间数据分析方法7四、 信息鉴别常用方法10五、 资源承载力影响因素识别及评价指标12六、 资源环境承载力评价综合指标体系14七、 公司简介15公司合并资产负债表主要数据17公司合并利润表主要数据17八、 产业环境分析17九、 半导体封装行业近年的发展情况和未来发展趋势18十、 必要性分析27十一、 经济效益27营业收入、税金及附加和增值税估算表28综合总成本费用估算表29利润及利润分配表31项目投资现金流量表33借款还本付息计划表36十二、 项目投资计划37建设投资估算表3
2、9建设期利息估算表40流动资金估算表41总投资及构成一览表42项目投资计划与资金筹措一览表43一、 市场需求预测（一）市场预测方法分类市场预测的方法一般可以分为定性预测和定量预测两大类。1定性预测定性预测是根据掌握的信息资料，凭借专家个人和群体的经验、知识，运用一定的方法，对市场未来的趋势、规律、状态做出主观的判断和描述。定性预测方法主要包括类推预测法、专家预测法、征兆指标预测法和点面联想法等。2定量预测定量预测是依据市场的统计数据资料，选择或建立合适的数学模型，分析研究其发展变化规律并对未来作出预测。可归纳为因果性预测、延伸性预测和其他方法三大类。（1）因果性预测方法是通过变量之间的因果关系
3、，分析自变量对因变量的影响程度，进而对未来进行预测的方法。一个事物的发展变化，经常与其他事物存在直接或间接的关系。如居民收入水平的增加会引起多种物品销售量的增加。这种变量间的相关关系，要通过统计分析才能找到其中的规律，并用确定的函数关系来描述。通过寻找变量之间的因果关系，从而对因变量进行预测，这是广泛采用的因果分析法，包括回归分析法、弹性系数法、消费系数法和购买力估算法，主要适用于存在关联关系的数据预测。（2）延伸性预测是根据市场各种变量的历史数据的变化规律，对未来进行预测的定量预测方法。主要包括移动平均、指数平滑、成长曲线分析等，适用于具有时间序列关系的数据预测。它是以时间为自变量，以预测对
4、象为因变量，根据预测对象的历史数据，找出其中的变化规律，从而建立预测模型并进行预测。（3）其他方法则包括投入产出分析、系统动力模型、计量经济分析、马尔科夫链等，这些预测法主要借助复杂的数学模型模拟现实经济结构，分析经济现象的各种数量关系，从而提高人们认识经济现象的深度、广度和精确度，适用于现实经济生活中的中长期市场预测。（二）市场预测方法选用不同的市场预测方法具有不同的适用条件、应用范围和预测精度。咨询工程师可根据预测周期、产品生命周期、预测对象、数据资料、精度要求、时间与费用限制等因素选择适当的方法。也可以采用几种方式进行组合预测，相互验证或修正。在实践中，多采用定性预测与定量预测相结合的方
5、法。二、 类推预测法类推预测法是根据市场及其环境的相似性，从一个已知的产品或市场区域的需求和演变情况，推测其他类似产品或市场区域的需求及其变化趋势的一种判断预测方法。它是由局部、个别到特殊的分析推理方法，具有极大的灵活性和广泛性，适用于新产品、新行业和新市场的需求预测。根据预测目标和市场范围的不同，类推预测法可以分为产品类推预测、行业类推预测和地区类推预测三种。（一）产品类推预测法产品类推预测法是依据产品在功能、结构、原材料、规格等方面的相似性，推测产品市场发展可能出现的某些相似性。如平板电视机的需求，可以依据彩色电视机的市场发展来推断。（二）行业类推预测法行业类推预测法是依据相关和相近行业的
6、发展轨迹，推测行业的发展需求趋势。如数码相机的市场需求预测，就可以参照家用计算机和照相机的需求发展过程来推测其生命周期发展曲线。（三）地区类推预测法通常产品的发展和需求经历了从发达国家和地区，逐步向欠发达的国家和地区转移的过程。这在服装需求的市场变化上更为显著，一款服装的流行，通常先是在沿海，再到内地；先城市，然后再到农村。类推结果存在非必然性，运用类推预测法需要注意类别对象之间的差异性，特别是地区类推时，要充分考虑不同地区政治、社会、文化、民族和生活方面的差异，并加以修正，才能使预测结果更接近实际。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
7、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
8、（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：（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
9、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。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
10、。（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
11、模型四、 信息鉴别常用方法（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；
12、来自从事钢铁、汽车行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
13、真模拟计算的数据比一般推理的数据准确。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
14、信息，逻辑判断必不可少。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。五、 资源承载力影响因素识别及评价指标（一）土地资源承载力土地资源承载力的影响因素包括主要用地类型、面积及其分布，土地资源利用上线及开发利用状况，土地资源重点管控区域等。土地资源承载力的分析需要考虑土地对人口的承载、土地对经济社会的承载，以及土地与人口和经济发展之间的匹配协调程度。主要评价指标包括
15、：人均可利用土地资源、人均耕地面积、人均建设用地、土地利用率、单位土地产出、规划人均城乡建设用地规模、禁建区比例等。（二）水资源承载力水资源承载力的主要影响因素包括水资源总量及其时空分布，水资源利用上线及开发利用状况和耗用状况（包括地表水和地下水），海水与再生水利用状况，水资源重点管控区等。主要评价指标包括：人均水资源量、单位土地水资源量、水资源开发强度、水资源可利用量、地下水开采率、人均供水量、万元GDP用水量、万元工业产值取水量、耕地灌溉率、生态用水率等，分别表示了水资源的丰沛程度和水资源对居民生活用水、工业用水、农业用水、生态用水、经济发展等方面的承载水平。（三）矿产资源承载力矿产资源承载力的主要影响因素包括矿产资源类型与储量、生产和消费总量、资源利用效率等。主要评价指标包括：单位用地矿产量、单位用地实际采矿能力、单位用地矿产从业人员数量、矿业从业人员比率、矿业工业增加值比例等。六、 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
