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1、CMC.泓域咨询/工程前期准备方案皮草公司工程前期准备方案目录第一章 行业背景分析4第二章 现代工程咨询方法概述7一、 现代工程咨询方法框架7二、 现代工程咨询方法的特点8第三章 现代工程咨询方法11一、 逻辑框架矩阵的编制11二、 层次分析法的基本步骤21第四章 公司简介26一、 基本信息26二、 公司简介26三、 公司主要财务数据27第五章 数据采集分析与知识管理29一、 时间数据分析方法29二、 大数据系统和数据挖掘技术32第六章 资源环境承载力概述37一、 资源环境承载力分析的类型37二、 资源环境承载力分析框架40第七章 规划咨询方法44一、 宏观分析方法44二、 调查方法47第八章
2、 市场分析49一、 弹性系数法49二、 企业竞争能力分析50第九章 现金流量分析54一、 资金时间价值与资金等值54二、 基准收益率的测算和选取57第十章 建设期利息估算62一、 建设期利息的估算方法62二、 建设期利息估算的前提条件62第十一章 建设投资简单估算法63一、 建设投资汇总及建设投资合理性分析63二、 比例估算法64第十二章 并购融资及债务重组65一、 并购融资方式65二、 公允价值估值方法73第十三章 资金结构优化比选79一、 比较资金成本法79二、 息税前利润每股利润分析法80第十四章 偿债能力分析和财务生存能力分析83一、 偿债能力分析83二、 财务生存能力分析88第十五章
3、 财务盈利能力分析91一、 动态指标分析91二、 改扩建项目盈利能力分析的特点101第十六章 经济分析概述104一、 经济分析的基本方法104二、 经济分析与财务分析的异同与联系104第十七章 投资项目经济影响分析方法107一、 重大项目的经济安全影响分析107二、 定量指标分析方法112第一章 行业背景分析皮草是指利用动物的皮毛所制成的服装，正规皮草原料主要来自于人工养殖场，狐狸、貂、貉、獭兔等动物都是皮草的主要原料来源。皮草制成的服装美观度高、保暖效果好，作为奢侈产品受到了较多消费者的青睐，推动了皮草行业规模持续扩大。我国是全球最大的皮草制品生产国和消费国，在全球皮草贸易中起到重要作用，同
4、时我国也是全球最大的皮草服装加工国和出口国，我国居民消费能力快速提升以及国际市场需求不断增长，拉动了我国皮草行业销售收入持续上升。2016年，我国皮草行业销售收入为960.2亿元，达到顶峰；2017年，我国皮草行业销售收入为938.1亿元，同比下降2.4%。皮草行业营收规模开始下滑。我国皮草行业经过长期发展，产业链完善，逐步由原材料供给、粗加工向深加工、毛皮制品研发设计方向转变，出现了一批具有影响力的品牌企业，这些企业发展稳定，口碑与市场占有率均在不断提升，我国皮草行业整体竞争实力不断增强。皮草产业链包括毛皮动物养殖、原皮采购、鞣制、染色、加工、皮草服饰设计、制造和营销。毛皮动物养殖是以貂、狐
5、、貉、獭兔等驯养动物为对象，通过人工饲养和繁殖的方式获取毛皮产品。2017年，我国主要毛皮种类中，水貂取皮数量约为2061万张，同比下降21.3%；狐狸取皮数量为1412万张，同比增长11.5%；貉子取皮数量为1241万张，同比下降15.6%。2013年以来，我国毛皮动物取皮数量增降波动幅度较大，其中，水貂取皮数量大幅下滑。皮草加工行业是轻工行业中污染最大的产业之一，水污染是皮草行业的主要污染领域。随着我国环保政策日益严厉，环保部门对皮草行业的督查日益严格。小型皮草加工企业往往以牺牲环境为代价换取眼前利益，且企业资金实力较弱，没有能力升级设备或添加污水处理设施。在此背景下，一大批污染严重的小型
6、皮草加工企业被关停。随着人类对于动物保护意识观念的加深，众多国际知名奢侈品品牌先后宣布停止使用天然动物皮草，使得皮草市场需求下滑。在毛皮动物取皮数量波动较大、落后产能出清、市场需求下滑等多重因素的推动下，2017年我国皮草行业营收规模开始下降。尽管我国皮草行业营收下降，但纵观全球市场，使用皮草的品牌占比依然较高，皮草市场仍有较大需求量。不过，随着涤纶纤维等化学纤维生产的人造皮草的仿真度、奢华度不断提升，仿皮草织物对天然皮草的替代性将不断增加，我国皮草行业发展仍面临挑战。第二章 现代工程咨询方法概述一、 现代工程咨询方法框架（一）现代工程咨询方法体系现代工程咨询方法体系包括哲学方法、逻辑方法和学
7、科方法。哲学方法一般是辩证地分析事物的两面性，包括它的优点和缺点、正面效应和反面效应；逻辑方法是用概念、判断、推理、假说等逻辑思维形式，对事物进行归纳、演绎、综合；学科方法是利用各种学科中常用的研究方法，包括文献法、观察法、访谈法、问卷法、测量法和实验法、价值工程方法、网络控制方法、市场调查研究方法、战略规划研究方法、财务评价方法、经济评价方法、风险分析方法等。（二）常用现代工程咨询方法基于咨询工程师的基本能力要求，以项目周期的全过程咨询服务为主线，重点集中于投资项目前期咨询服务领域，常用的现代工程咨询方法包括综合分析、规划咨询、市场分析、项目评价、项目管理等五大类，每一大类中又包括若干具体方
8、法。需要说明的是，虽然我们将某一具体方法归于某一大类名下，但其并不是仅限应用于此类项目咨询领域，亦可应用于其他项目咨询中。如利益相关者分析法，经常应用于规划咨询，同时也常用于社会评价；如德尔菲法，不仅应用于市场预测，同时也应用于规划咨询、社会评价等。二、 现代工程咨询方法的特点现代工程咨询方法的特点是，定性分析和定量分析相结合，重视定量分析；静态分析与动态分析相结合，重视动态分析；统计分析与预测分析相结合，重视预测分析。定性分析与定量分析1定性分析定性分析是通过研究事物构成要素间的相互联系来揭示事物本质的方法，它是在逻辑分析、判断推理的基础上，对客观事物进行分析与综合，从而找出事物发展内在规律
9、性，确定事物的本质。在工程咨询研究中，许多难以用计量表达的场合，定性分析方法可以发挥重要作用。2定量分析定量分析是依据统计数据，选择建立合适的数学模型，计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。它是通过反映一定质的事物量的关系来揭示事物内在规律的方法，在数学、统计学、运筹学、计量学、计算机等学科基础之上，通过方程、数学图表和模型等方式来研究事物的本质。在工程咨询工作中采用定量分析的方法，对复杂事物进行数据处理，进行比较分析，可以使问题更为清晰，解决方案更精确。静态分析与动态分析1静态分析静态分析是观测和评价事物某一时点状态的一种方法。如项目评价中通过计算静态投资回收期、总投资收益率、资本金净
10、利润率等指标，可以对项目的财务效益得出初步的判断。2动态分析在工程咨询服务的各个阶段，特别是在项目决策评价阶段，要树立动态观念，如考虑资金时间价值、市场供求变化、技术发展变化、社会经济环境的变化等。现代项目财务评价一般以动态分析为主，主要进行项目现金流量分析，计算财务净现值、内部收益率等指标，并进行风险概率分析等。统计分析与预测分析1统计分析统计分析是对分析对象过去和现在的信息进行收集、整理、统计和分析。在现代工程决策研究咨询中经常需要采取多种方法和渠道，收集大量的统计数据，包括行业、区域、市场、技术、企业等的统计资料和信息，从而分析、归纳和总结事物的发展规律，把握发展动向；在项目执行阶段，也
11、需要对项目的执行情况进行监控，对投资、质量、进度等进行统计分析，并与计划进行比较，判断项目的进展情况，以便采取有针对性的应对措施，促进项目的顺利进行。2预测分析预测分析是依据分析对象过去和现在的信息，采用一定的方法，对事物未来发展趋势进行分析、推测、判断的方法。预测分析是现代工程咨询的重要方法，尤其是在投资前期决策阶段，预测分析是项目咨询的重要工作。投资项目决策是建立在对未来预测的基础上的，需要对未来的社会经济环境、产业政策走向、技术发展趋势、市场需求变化、原材料供应、配套条件约束、资金市场等进行预测。第三章 现代工程咨询方法一、 逻辑框架矩阵的编制逻辑框架的编制过程，同时也是对项目各要素的不
12、断分析和加深认识的过程，按照因果关系进行逻辑分析，理顺项目的层次，找出问题的关键，提出解决问题的方案和对策。在逻辑框架的分析过程中，应重点解决以下问题：1为什么要进行这一项目，如何度量项目的宏观目标；2项目要达到什么具体目标，不同层次的具体目标和宏观目标之间有何联系；3怎样达到这些具体目标；4有哪些外部因素在项目具体目标的取得上是必须考虑的；5项目成功与否的测量指标是什么，如何进行检测；6验证项目指标的数据从哪里得到；7项目实施中要求投入哪些资源，需要的费用是多少；8项目计划的内容及实施的主要外部条件是什么；9如何检查项目的进度。（一）逻辑框架的编制步骤逻辑框架矩阵表的编制，可以按照以下步骤进
13、行：1确定项目的具体目标；2确定为实现项目具体目标所要实现的产出成果；3确定为达到每项产出成果所需要投入的活动；4确定项目的宏观目标；5用“如果，那么”的逻辑关系自下而上检验纵向逻辑关系；6确定每一层次目标的实现所需要的重要假设和外部条件；7依次确定项目的直接目标、产出成果和宏观目标的可验证的指标；8确定指标的客观验证方法；9确定各项投入活动的预算成本和验证指标及方法；10对整个逻辑框架的设计进行对照检查和核对。（二）目标层次的逻辑关系表述目标层次的逻辑关系表述，目的是要确定各层次的目标关系，分析项目的宏观目标、具体目标和产出成果及其逻辑关系。主要做法是：1宏观目标构成项目逻辑框架的最上层次，
14、其他项目也可能为此目标做出贡献。要对项目进行目标体系的分解和分析，可借助目标树的方法进行分析，确定项目的宏观目标和具体目标。项目宏观目标的分析表述要尽量做到具体化。2项目具体目标是达到宏观目标的分目标之一，也是该项目希望达到的目标，是用以评价某一项目最后是否取得成功的判断依据。项目规划的使命就是要努力保证项目具体目标的实现。3各项产出成果是为实现项目具体目标必须达到的结果。它们从其效果来看应是合适的、必要的、足够的。4项目必要的投入活动的表述，应注意简洁明了，不要列举太多的具体活动，只要使项目的基本结构和方案能够得到清晰表达就足够了。5将各项投入活动和产出成果逐一编号，表示时间顺序或优先顺序。
15、6项目概述应有严密的逻辑性：为了达到产出成果而开展相应的投入活动各项产出成果是达到项目直接目标所必需的条件，与重要假设及外部条件结合构成项目具体目标的先决条件；项目具体目标是达到宏观目标的条件之一。（三）重要假设的表述逻辑框架矩阵中的“重要假设”，是由外部条件即项目之外的影响因素转化而来的。项目之外的影响因素指在项目的控制范围以外但对项目的成功有影响的条件。在确定重要假设时，一般要回答这样的问题，即“哪些外部因素对项目的实施显得特别重要，但项目本身又不能加以控制？”一旦发现上述这些外部条件或项目之外的影响因素存在，就要进行认真分析，并放入逻辑框架矩阵表内，提醒项目管理者注意监视此类条件的变化。
16、如有可能，应施加一定的影响，使其尽可能向有利于项目实施的方向转变。重要假设条件的存在，是由多种原因造成的。首先是项目所在地的特定自然环境及其变化。例如农业项目，管理者无法控制的一个主要外部因素是气候，变化无常的天气可能使庄稼颗粒无收，计划彻底失败。这类风险还包括地震、干旱、洪水、台风、病虫等自然灾害。其次，政府在政策、计划、发展战略等方面的失误或变化给项目带来严重影响。例如，一些发展中国家的产品价格极不合理，农产品价格很低，那么即使项目的设计和实施完成得再好，仍然逃脱不了经济上的失败。另外，管理体制也是项目无法控制的因素。僵化的管理体制往往造成项目投入产出与其具体目标和宏观目标的分离。例如，一
17、些国家的农田灌溉设施由水资源部门管理，一个具体的农业项目（包括良种、化肥、农药、农机设施、农技服务、水利灌溉等多项内容）可能因为水资源部门不合理的水量分配而大大降低效益。列入逻辑框架矩阵表的重要假设条件要具备3个条件：对项目的成功很重要项目本身无法对之进行控制；有可能发生。重要假设可以描述自然条件，如保证一定期间范围内的降水量是多少、粮食价格保持稳定、农民愿意采纳新技术、农民愿意使用新的信贷系统等；也可以描述与此项目有关的其他项目，如世界银行灌溉项目一定要按时完成，或者施肥项目届时结束等。这里需要强调的是“可能发生的”这一点，即不确定的程度，例如我们假定将有充足的降雨量，没有这个条件，新的品种
18、就不会达到增产的目标。如果你想测定这种不确定性的程度，仍要了解这种假设变成现实的可能性有多大。（四）客观验证指标和验证方法的表述逻辑框架法要求，项目的每一个要素都应是可以测定的，包括投入、产出、具体目标和宏观目标，以及重要假设和外部条件。因此，项目的评价指标及其检验方法在逻辑框架分析中占有重要位置。1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。为了验证层次目标实现的程度，逻辑框架采用的验证指标应具备下列条件：（1）清晰的量化
19、指标，以测定项目目标的实现程度；（2）必须针对项目主要具体目标，突出重点指标；（3）验证指标与对应目标的关系明确合理；（4）验证指标与层次目标一一对应，是唯一的、单独的；（5）验证指标必须是完整的、充分的、定义准确的；（6）验证指标必须是客观的，不是人为可以变动的；（7）间接指标的采用。有时项目很难找到直接的验证指标，需要采用间接指标。间接指标与验证对象的关系必须是明确的，如一个卫生项目的目的是降低婴死亡率，但在较短时间内很难验证这个比例，那么只能用家长受过专门训练的比例和医疗卫生设施的使用比例作为间接指标。（8）验证指标的准确性。准确的指标应该包括明确的定义、定量和定性的数据以及规定的时间。
20、确定指标时，要尽可能选择简易可行、成本较低的信息收集途径。如要了解农民收入，可能需要很复杂的调查研究，但有时通过对一个村农户电视机、自行车拥有量调查便可有所了解。如果发现所确定的指标不足以准确的说明宏观目标、具体目标或产出成果，就应该以其他指标来代替。2客观验证方法某项指标被作为检验某个目标层次的标准，它来源于哪本书、哪个统计报表或文件，必须提出明确的验证方法。这里所指的统计报表或文件应该具有权威性。此外，也可在此注明验证指标的具体形式。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（1）数据收集类型。数据收集应符合验证指标的要求，每个层次的指标都有
21、不同的数据收集要求，因此数据收集必须有针对性，简明扼要。（2）咨询信息来源。验证方法需要说明资料信息来源的可靠性，找出省钱省时的途径。一般的信息来自建设单位、当地群众和官方文件等3个方面。（3）数据收集技巧。在数据类型和来源明确之后，要确定是否符合信息管理的数据质量要求，再编制表格。如果采用抽样调查的方法，应对取样规模、内容、统计标准等进行充分考虑和安排。简单的抽样调查或案例分析是不够的，验证指标一般都有一些比较常用的数据收集和处理方法与技巧，可根据要求和条件加以选择。（五）确定项目的投入形式和投入量项目投入是项目计划的重要组成部分。投入形式和投入数量体现了项目规模，直接影响到项目的效果。认真
22、做好这项工作是项目成功的重要保证。确定项目投入形式和投入数量的具体做法如下1根据逻辑框架内所列出的每项投入活动，确定所需要的人、财、物的数量；2明确投资者和受益者；3人员投入以人月为计算单位；4对所投入的设备、物资应登记清楚，并要注明所指的具体投入活动；5计算投入总量；6计算每个产出成果的投入总量；7在效益风险分析的基础上估计可能附加的投入量以及逻辑框架内反映不出来的隐性投入（如组建办公室、秘书及司机等的费用负担），并通过讨论加以落实；8当资金提供单位限定了资金数量时，项目设计必须从量化方面考虑，计划要说明多少投入量能够取得什么结果。总之，应根据实际可能性和必要性来计算投入量，其结果应能反映出
23、不同层次的利益和责任。最后将研究和估算结果填入逻辑框架表内。（六）最后的复查项目的投入形式和投入量确定后，逻辑框架矩阵表至此已全部完成。这时需要进行通盘检查。应包括如下内容：1垂直逻辑关系（目标层次）是否完善、准确；2客观验证指标和验证方法是否可靠，所需信息是否可以获得；3前提条件是否真实，符合实际；4重要假设是否合理；5项目的风险是否可以接受；6成功的把握是否很大；7是否考虑了持续性问题，这种持续性是否反映在成果、活动或重要假设当中；8效益是否远远高于成本；9是否需要辅助性研究。为保证逻辑框架各项内容表述的准确性，还要对所制定的逻辑框架进行进一步核实。核实的内容包括:1项目具有一个宏观目标；
24、2项目具体目标不是对产出成果的重复描述；3项目具体目标是项目的管理责任（与产出是相对的），项目产出实现之后，项目的具体目标应该能够实现。这里的管理责任是指项目直接目标的客观性；4项目的具体目标应描述清楚；5所有产出成果都是完成具体目标的必要条件；6各项产出成果描述清楚；7各项产出成果描述为投入活动的结果；8所设计的投入活动都是完成某项产出的必要条件；9宏观目标应描述清楚；10宏观目标与具体目标之间具备“如果，那么”的逻辑相关性，没有忽略重要的步骤；11投入层重要假设不包括任何前提条件，因为前提条件是活动开始之前已经开展的工作；12在同一层次上，产出加上重要假设构成达到项目直接目标的必要及充分条
25、件；13项目直接目标加上重要假设构成实现宏观目标的关键条件；14投入与产出之间的关系是真实的；15产出与项目具体目标之间的关系是真实的；16投入、产出、项目具体目标和宏观目标的纵向逻辑关系是真实的；17项目具体目标的指标独立于产出。它们不是产出的总结，而是检测具体目标的尺度；18项目具体目标的测定指标能够恰当地反映项目具体目标的重要内容；19项目具体目标的指标可以检测数量、质量和时间标准；20产出的指标在数量、质量和时间上是客观可验证的；21宏观目标的指标在数量、质量和时间上客观可验证的；22在投入层所描述的投入能够反映完成项目的所需的资源；23验证方法应说明在哪里可获得验证每个指标的信息；2
26、4整个逻辑框架矩阵的内容，可以据以确定项目的评价计划。二、 层次分析法的基本步骤当一个决策者在对问题进行分析时，首先要将分析对象的因素建立起彼此相关因素的层次系统结构，这种层次结构可以清晰地反映出相关因素（目标、准则、对象）的彼此关系，使得决策者能够把复杂的问题顺理成章，然后进行逐一比较、判断，从中选出最优的方案。运用层次分析法大体上分成四个步骤：建立层次结构模型；构造比较判别矩阵；单准则下层次排序及其一致性检验；层次总排序及其一致性检验。（一）建立层次结构模型层次分析法先将决策的目标、考虑的因素（评价准则）和决策对象（行动方案）按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层，其中最高层称为目
27、标层，这一层中只有一个元素，就是该问题要达到的目标或理想的结果；中间层为准则层，层中的元素为实现目标所采用的措施、政策、准则等，准则层中可以不止一层，可以根据问题规模的大小和复杂程度，分为准则层、子准则层；最低层为方案层，这一层包括了实现目标可供选择的方案。据此绘出层次结构模型图，模型中，目标、评价准则和行动方案处于不同的层次，彼此之间关系用线段表示，评价准则可细分多层。在层次结构模型中，各层均由若干因素构成，当某个层次包含因素较多时，可将该层次进一步划分成若干子层次。通常应使各层次中的各因素支配的元素一般不超过9个，这是因为支配元素过多会给两两比较带来困难。一个好的层次结构模型对解决问题极为
28、重要，因此，在构建层次结构模型时，应注意以下四点：1自上至下顺序地存在支配关系，用直线段表示上一层次因素与下一层次因素之间的关系，同一层次及不相邻元素之间不存在支配关系；2整个结构不受层次限制；3最高层只有一个元素，每个元素所支配元素一般不超过9个，元素过多可进一步分层；4对某些具有子层次结构可引入虚元素，使之成为典型层次结构模型。（二）构造比较判别矩阵层次结构建立后，评价者根据自己的知识、经验和判断，从第一个准则层开始向下，逐步确定各层不同因素相对于上一层因素的重要性权数。层次分析法在确定各层不同因素相对于上一层各因素的重要性权数时，通常使用两两比较的方法。（三）单准则下层次排序及其一致性检
29、验层次分析法的信息基础是比较判断矩阵。由于每个准则都支配下一层若干个因素，这样对于每一个准则及它所支配的因素都可以得到一个比较判断矩阵。因此，根据比较判断矩阵如何求出各因素对于准则的相对排序权重的过程称为单准则下的排序。计算权重的方法有多种，其中和法和根法是比较成熟并得到广泛应用的方法。1和法2根法3判断矩阵一致性检验由于客观事物的复杂性，会使我们的判断带有主观性和片面性，完全要求每次比较判断的思维标准一致是不大可能的。事实上，在构建比较判断矩阵时，我们虽然不要求判断具有一致性，但一个混乱的，经不起推敲的比较判断矩阵有可能导致决策的失误，所以我们希望在判断时应大体上的致。而上述计算权重方法，当
30、判断矩阵过于偏离一致性时，其可靠程度也就值得怀疑了，故对于每一层次作单准则排序时，均需要作一致性的检验。（四）层次总排序及其一致性检验1层次总排序计算同一层次中所有元素对于最高层（总目标）的相对重要性标度（又称排序权重向量）称为层次总排序。2总排序一致性检验人们在对各层元素作比较时，尽管每一层中所用的比较尺度基本一致，但各层之间仍可能有所差异，而这种差异将随着层次总排序的逐渐计算而累加起来，因此需要从模型的总体上来检验这种差异尺度的累积是否显著，检验的过程称为层次总排序的一致性检验。第四章 公司简介一、 基本信息1、公司名称：xxx（集团）有限公司2、法定代表人：龚xx3、注册资本：950万元
31、4、统一社会信用代码：xxxxxxxxxxxxx5、登记机关：xxx市场监督管理局6、成立日期：2013-9-127、营业期限：2013-9-12至无固定期限8、注册地址：xx市xx区xx9、经营范围：从事皮草相关业务（企业依法自主选择经营项目，开展经营活动；依法须经批准的项目，经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动；不得从事本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。）二、 公司简介公司自成立以来，坚持“品牌化、规模化、专业化”的发展道路。以人为本，强调服务，一直秉承“追求客户最大满意度”的原则。多年来公司坚持不懈推进战略转型和管理变革，实现了企业持续、健康、快速发展。未来我司将继续以“客户第
32、一，质量第一，信誉第一”为原则，在产品质量上精益求精，追求完美，对客户以诚相待，互动双赢。公司在发展中始终坚持以创新为源动力，不断投入巨资引入先进研发设备，更新思想观念，依托优秀的人才、完善的信息、现代科技技术等优势，不断加大新产品的研发力度，以实现公司的永续经营和品牌发展。三、 公司主要财务数据表格题目公司合并资产负债表主要数据项目2020年12月2019年12月2018年12月资产总额7276.545821.235457.40负债总额3213.462570.772410.10股东权益合计4063.083250.463047.31表格题目公司合并利润表主要数据项目2020年度2019年度20
33、18年度营业收入26418.6321134.9019813.97营业利润5915.574732.464436.68利润总额5545.124436.104158.84净利润4158.843243.902994.36归属于母公司所有者的净利润4158.843243.902994.36第五章 数据采集分析与知识管理一、 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
34、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：（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
35、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。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
36、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
37、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
38、，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。
39、（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
40、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
41、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
42、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。（
43、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。第六章 资源环境承载力概述一、 资源环境承载力分析的类型根据承载主体的涵盖范围来划分，可将承载力分为两类：第一类是以某一具体的自然要素作为分析对象，又称为单要素承载力分析，如土地资源、水资源、矿产资源承载力等资源支持要素，或空气、水等环境约束
44、要素；另一类是从区域整体的角度出发进行的综合承载力分析，如区域承载力、生态承载力等。单要素承载力是宗合承载力分析的前提，综合承载力分析是对单要素承载力在区域尺度上的系统集成，因而必须是在作为其组成要素的主要资源环境承载力问题已经基本解决的基础上才能进行。（一）土地资源承载力分析土地资源承载力是承载力研究中较早开始且最为成熟的研究领域，目前“以多少土地、粮食，养活多少人口”仍是土地资源承载力分析的核心内容。在开放系统下，从区域资源、环境、生态与发展之间的关系出发进行实证分析成为土地资源承载力分析的重要发展方向。技术方法层面，借助3S技术等获取准确的资源空间信息并实现基础数据的空间化，提高了分析的
45、科学性和精确程度。（二）水资源承载力分析水资源承载力通常是指在一定的区域范围内，在确保社会发展处于良性循环条件下，以区域可利用水量为依据，能够维持工农业生产、城市规模、生活质量、生态需求的状况下，水资源所能持续的人口数量。水资源承载力的承载主体是区域的水资源量，即可供区域开发利用的各种形式、各种质地的水资源，其承载对象是所有与水相关联的人类活动，包括工农业生产、商业娱乐和人类生活。以水资源的可持续利用为中心，探讨影响区域水资源承载力的因素及其相互关系已成为水资源承载力分析的重点问题。同时，考虑到水资源具有动态性、随机性和不确定性等特点，在水资源承载力分析方法中逐步引入系统动力学、多目标情景规划
46、等动态分析方法。此外，水资源承载力分析还要充分考虑水资源的调入、调出以及跨区占用问题，在开放系统下对区域水资源承载力进行评价也是水资源承载力分析的重要问题。（三）矿产资源承载力分析矿产资源承载力是指在一个可预见的时期内，在当时的科学技术、自然环境和社会经济条件下，矿产资源的经济可采储量（或其生产能力）对社会经济发展的承载能力。矿产资源对社会经济发展的承载力也就是对社会物质生产、人口、环境的支持程度，可以从矿产资源对物质生产、人口生产和环境生产等方面建立承载力指标体系。（四）环境承载力分析环境承载力是指在一定时期内，在维持相对稳定的前提下，自然环境所能容纳的人口规模和经济规模的大小，一般用环境容
47、量进行衡量。环境容量是指区域自然环境和环境要素对人为干扰或污染物容纳的承受量或负荷量。环境承载力概念由环境容量概念演化而来，通过对区域大气、水、土壤、噪声、固废和辐射等环境要素的承载力开展分析，明确环境对各种污染物的容纳能力以及人类在不损害环境的前提下能够进行的最大活动限度。广义上，生态承载力和环境承载力在一起分析，统称生态环境承载力。由于生态环境承载力的动态性特点，生态环境承载力传统的数据获取与分析方法，通过将地面观测与遥感相结合，将生态环境承载力分析方法与GIS集成，促进生态环境承载力分析向模式化和动态化方向发展。（五）资源环境综合承载力分析20世纪70年代，随着世界范围内工业化和城市化进程的加速，传统的单要素资源环境承载力分析已难以解决社会发展所遇到的新问题，于是资源环境综合承载力分析