1、nce, we see that if any limit law holds, the normalization must scale with . We now ask whether any counterpart to the central limit theorem holds.To answer this question, we created a spreadsheet that calculates the probability distribution for the payoff from a portfolio of two-period loans. We se
2、t and determined the distribution for the portfolios net present value. We assume that is sufficiently large to very closely approximate the asymptotic limit distribution. Since the individual loan payoffs are conditionally independent given Z, the central limit theorem can be applied to the sum of
3、the conditional loan payoffs. Asymptotically for large N then, the portfolio payoff distribution is well-approximated as a weighted sum of Gaussian distributions, where the density for Z determines the weights. The density corresponding to this weighted sum of Gaussians can be determined using numer
4、ical integration, so Monte Carlo simulation can be avoided. Our results show how highly non-Gaussian this weighted sum of Gaussians can be. We also looked at the “normalized net present value,” meaning the deviation from the portfolios mean NPV divided by . This represents the unexpected portfolio g
5、ain or loss measured in units of standard deviation. We use this normalized variable to quantify portfolio value at risk. We analyzed a two-year loan under the following assumptions:A rating system with seven non-default rating grades (Aaa, Aa, A, Baa, Ba, B, and Caa)One-year rating grade transition
6、 matrix taken from Moodys Report (see 4)Constant risk-free interest rate = 4.5%No loan origination or holding cost Fixed loss in the event of default (LIED) = Credit risk premiums (unexpected loss) with a flat forward term structure: Aaa: 3.0 bps, Aa: 4.8 bps, A: 10.0 bps, Baa: 16.0 bps, Ba: 120.0 b
7、ps, B: 150.0 bps, Caa: 300.0 bps One of two values for credit migration correlation: . The values .15 and .25 are intended to be representative low and high credit migration correlations for companies with rated debt. We obtain a highly skewed value-at-risk distribution with long lower tail (see Fig
8、ure 1). We illustrate this by examining the limit density for the normalized portfolio value at risk in the case where (i) each borrower is rated Ba at loan origination, (ii) the correlation parameter r has the value .25, and (iii) each loan has a coupon of LIBOR + 171.9 bps (which represents par at
9、 origination). The calculation of the par credit spreads is done separately for each initial rating grade. A trial-and-error search is performed until the expected net present value of the loan cash flows (including the disbursement and repayment of the loan principal) is zero under the risk-neutral
10、 rating migration measure. In determining , we translated the portfolio payoff by its mean value and then scaled the result by the portfolio payoff standard deviation . For comparison, we have also displayed the limit density that results if one assigns a two-period loan the value $1 (par value) at
11、the end of period 1 if that loan does not default during period 1 and the value if the loan defaults (see again Figure 1). A loan which is originated at par but which is not grid priced can become significantly mispriced if the (non-default) rating grade of the borrower subsequently changes. However
12、, absent the analytics to revalue the loan to account for the rating change (and possible further rating changes), a common accounting practice is for the lender to continue to carry the loan on his books at par. This collapses the migration process to two states: default and non-default. Under this
13、 default/no default model, the mean portfolio payoff is $10,116.25, quite close to the value of $10,116.10 obtained under the full-state model. However, the portfolio payoff standard deviation is $83.26, substantially below the $96.00 value for the full-state model. The density as plotted in Figure
14、1 is based on the same location and scale change as that used to plot , so that the two densities can be directly compared. In the particular case shown, it would have made essentially no difference whether the density was located relative to the default/non-default model mean or the full-state mode
15、l mean. However, which scaling is used is important. Finally, we show the density , the unit Gaussian density that would obtain for normalized value at risk if the migration processes of the borrowers were statistically independent. In that case, the central limit theorem would apply unconditionally
16、 and the density for the normalized portfolio payoff would closely resemble the unit normal. Both and are markedly asymmetric and have modes that are skewed to the right. The mode of is more narrowly peaked than that of . The upper tail of falls off smoothly, while that of is sharply truncated. The
17、lower tails of the two densities differ in ways not discernible in the diagram. Consider, for example, the probability of a portfolio loss. The expected portfolio profit of $116.10 corresponds to . Thus, portfolio losses occur if the payoff falls short of the mean by more than . Under such an outcom
18、e occurs with probability .080. The corresponding probability under is .065. So if we were to use to approximate , we would understate the probability of a portfolio loss. In most loan agreements, the borrower has the right to prepay at par. If prepayment is allowed, there would be less variability
19、in the loan payoffs. The approximation to the multinomial payoffs provided by the two-state model would be closer than that shown in the text for the no prepayment case. We of course observe a much more striking disparity between and the unit normal density . The unit normal density ignores systemat
20、ic risk, so it comes as no surprise that it poorly approximates . The density is asymmetric, whereas the Gaussian density is symmetric. The density has a heavier lower tail. Under , a portfolio loss occurs with probability .113. Thus, if we were to use the Gaussian as a proxy for , we would overesti
21、mate the probability of a loss. To summarize, our results show that if one doesnt distinguish among different non-default grades or especially if one doesnt account for systematic credit risk, one will make important errors in estimating portfolio value-at-risk. Figure 1II. Systematic Credit Risk at
22、 the Loan Transaction Level In modeling credit risk, most analysts work with an ordered set of several non-default states as well as a single trapping default state. This multinomial framework creates a dilemma. One would like to apply arbitrage-free methods in pricing for credit risk. In applying t
23、he methods of arbitrage pricing, we make no claim that the actual secondary and syndicated loan markets are free of arbitrage opportunities. The loan markets lack the liquidity and produc部审计效率内部审计报告及时率 按时按质量提交内部审计报告次数/ 计划应提交内部审计报告次数100 % 审计部年度内部审计工作记录 178营营运运方方面面3.8.7提提高高业业务务运运作作效效率率 179营运方面3.8.7提高业
24、务运作效率内部服务满意度内部服务满意度 各职能部门年度 内部服务满意度调查报 告 180营运方面3.8.7提高业务运作效率主营事业部满意度主营事业部满意度 各支持性业 务部门 年度 主营事业部满意度调查 报告 181营运方面3.8.7提高业务运作效率 业务部门满意度业务部门满意度 各业务部后 台处理部门 年度 业务部门满意度调查报 告 182营运方面3.8.7提高业务运作效率报表提交准确及时率 准确及时提交的报表数/应提交的报 表数100 各业务部月度报表检查记录 183营营运运方方面面3.9 建建立立并并持持续续改改善善外外服服的的 流流程程及及制制度度 Page 10 序序号号方方面面编编
25、号号关关键键成成功功因因素素关关键键绩绩效效指指标标指指标标定定义义公公式式 建建议议评评估估对对 象象 建建议议评评 估估频频率率 信信息息来来源源 184营运方面3.9 建立并持续改善外服的 流程及制度 流程执行率 完全按照流程做(100分)；没有完全 证明按流程做，但违反不严重(80分) ；没有证明按流程做(0分) 流程负责人年度流程实施得分 185营运方面3.9 建立并持续改善外服的 流程及制度 制度/规范执行率 完全按照制度/规范做(100分)；没有 完全证明按制度/规范做，但违反不 严重(80分)；没有证明按制度/规范 做(0分) 各部门年度 制度/规范实施得分 186 1874
26、提提高高学学习习能能力力 188学学习习方方面面4.1提提高高劳劳动动生生产产率率 189学习方面4.1提高劳动生产率劳动生产率产值/总工时生产部年度生产统计报告 190学习方面4.1提高劳动生产率 平均每位职能部门人员 所服务的业务人员数量 业务人员数量/职能部门人员数量职能部门年度 人力资源部员工记录 191学学习习方方面面4.2提提高高员员工工满满意意度度 192学习方面4.2提高员工满意度员工满意度员工满意度分管高管年度员工满意度调查报告 193学习方面4.2提高员工满意度员工流失率员工流失人数/员工总数100% 分管高管， 人力资源部 年度人力资源部员工记录 194学习方面4.2提高
27、员工满意度关键岗位员工流失率 关键岗位人员流失人数/关键岗位人 员总数100% 分管高管， 人力资源部 年度人力资源部员工记录 195学学习习方方面面4.3提提高高员员工工技技能能水水平平 196学习方面4.3提高员工技能水平员工平均培训时间员工总培训时数/受培训员工人数 各业务部， 人力资源部 年度培训统计报告 197学习方面4.3提高员工技能水平培训计划达成率 按计划完成的培训时间/计划培训时 间100 各业务部， 人力资源部 年度培训计划得分 198学习方面4.3提高员工技能水平用户培训合格率用户培训合格率 人力资源部 ，信息中心 年度培训考试结果统计 199学学习习方方面面4.4创创建
28、建学学习习型型企企业业文文化化 200学习方面4.4.1创建学习型文化理念被采纳的建议数量被采纳的建议数量 分管高管， 各业务部 年度合理化建议报告 201学习方面4.4.2 企业制度及流程中体现 学习性 流程修改完善建议数 被采纳的对流程提出的修改完善建议 数 分管高管年度合理化建议报告 上上海海浦浦东东软软件件园园 关关键键绩绩效效指指标标体体系系 12/26/2003 园园区区业业务务事事业业部部副副总总 绩绩效效指指标标 方方面面关关键键绩绩效效指指标标指指标标定定义义公公式式定定性性/ /定定量量评评估估频频率率 财务方面销售收入租金收入，楼房、土地出售 收入 定量年度 财务方面园区
29、入住率房屋出租面积/房屋总面积 100 定量月度 财务方面 费用预算达成率 本部门实际费用/本部门预算 费用100 定量季度 财务方面 应收帐款周转率销售收入/平均应收帐款余额 定量 月度 客户方面品牌市场形象品牌第一提及率定量年度 客户方面企业客户服务满意度企业客户服务满意度指标定量年度 营运方面流程执行率完全按照流程做(100分)；没 有完全证明按流程做，但违 反不严重(60分)；证明没有 按流程做(0分) 定性年度 营运方面 工程计划投资完成率按进度完成计划投资情况定量 季度 学习方面员工满意度员工满意度定量年度 权权数数信信息息来来源源统统计计部部门门 财务报表、业务统计报 表 财务部
30、，招商 服务部 财务报表、业务统计报 表 财务部，招商 服务部 费用明细表及预算资料财务部 损益表财务部，招商 服务部 第三方公司专业调查报 告 财务部，市场 部 客户满意度调查报告招商服务部 流程负责人 与本部门相关 的若干流程 相关报表工程部，财务 部 员工满意度调查报告人力资源部 绩绩效效指指标标 Page 14 of 23 绩绩效效指指标标 方方面面关关键键绩绩效效指指标标指指标标定定义义公公式式定定性性/ /定定量量评评估估频频率率权权数数信信息息来来源源 财务方面 工程预算管理成效工程预算、决算的一致性及工 程实际投资额与下达投资计划 的一致性 定性季度工程预算、决算报告 财务方面
31、 工程项目费用预算控制 情况 （工程项目实际发生费用工 程项目费用预算）工程项目 费用预算100 定量月度工程预算、决算报告 客户方面 工程招投标工作的公正 性 工程招投标工作管理的规范性定性季度工程招投标相关外部 人员/单位的投诉、举 报及处理结果 客户方面 企业客户质量投诉解决 率 房屋质量投诉的解决数/当期 房屋质量总投诉数100 定量 年度客户投诉分析报告 内部营运方面 在建工程按期完工率 在建工程实际工期在建工程 计划工期 定量季度投资项目计划及实际 内部营运方面 工程计划投资完成率按进度完成计划投资情况定量 季度 相关报表 内部营运方面 固定资产按时入账率工程完工后，在规定期限内，
32、 高效、及时地配合财务部进行 竣工结算，并移交相关资料 定量季度固定资产交接清单 内部营运方面 工程项目质量检验达标 率 质量检验达标的工程项目数 工程项目总数100 定量季度 基建项目质量检验报 告 内部营运方面 流程执行率 完全按照流程做(100分)；没 有完全证明按流程做，但违反 不严重(60分)；证明没有按流 程做(0分) 定量半年度流程实施得分 学习和成长方 面 员工平均培训时间员工总培训时数/受培训员工 人数 定量年度培训统计报告 学习方面员工满意度员工满意度定量年度员工满意度调查报告 关关键键绩绩效效指指标标指指标标定定义义公公式式定定性性/ /定 胶合板建设项目申请报告胶合板建
33、设项目申请报告建设单位：X X生物科技有限公司编制日期：二一九年 目 录第一章 申报单位及项目概况5第一节项目申报单位概况5第二节 项目概况7第二章 发展规划、产业政策和行业准入分析39第一节 发展规划分析39第二节 产业政策分析41第三节 行业准入分析42第三章 资源开发及综合利用分析44第四章 节能方案分析45第一节 用能标准和节能规范45第二节 能耗状况和能耗指标分析47第三节 节能措施和节能效果分析48第四节 节能建议50第五节 节能分析结论51第五章 建设用地和征地拆迁分析52第一节 项目选址及用地方案52第二节 土地利用合理性分析53第三节 征地拆迁和移民安置规划方案54第六章 环
34、境和生态影响分析55第一节 项目所在地环境和生态现状55第二节 环保执行标准57第三节 主要污染工序60第四节 环境影响分析61第五节 项目拟采取的防治措施及预期治理效果62第六节 生态环境分析结论64第七章 经济影响分析65第一节 经济效益分析65第二节 行业影响分析71第八章 社会影响分析73第一节 社会影响效果分析73第二节 社会适应性分析74第三节 社会风险及对策分析75第九章 结论和建议79第一节 结论79第二节 建议79附表1 销售收入预测表81附表2 总成本费用表83附表3 外购原材料表84附表4 外购燃料及动力费表85附表5 工资及福利表86附表6 利润与利润分配表87附表7
35、固定资产折旧费用表88附表8 无形资产及递延资产摊销表89附表9 流动资金估算表90附表10 资产负债表91附表11 资本金现金流量表92附表12 财务计划现金流量表93附表13 项目投资现金量表95附表14 借款偿还计划表9796第一章 申报单位及项目概况第一节项目申报单位概况一、项目名称胶合板建设项目二、项目建设单位X X生物科技有限公司三、项目法人代表刘X四、联系电话五、通讯地址山东省X XX X六、建设地点本项目厂址选定在山东省滨州市X X七、建设单位概况建设单位名称：X X生物科技有限公司企业性质：民营股份制X X生物科技有限公司坐落于邹平明集经济开发区，是一家集研发、生产和销售氧化
36、铝特种陶瓷、高纯超细氧化铝粉体、环保设备、压力容器为一体的省级高新技术企业。坚持以科技为先导，通过大胆的市场开拓、创新的资本运作及高效率的资本市场融资，经营业务快速发展，资产规模迅速扩大，成为山东半岛地区极具竞争优势的企业。拥有专利54项，其中发明专利22项，先后取得重大科技成果6项，其中达国际先进水平3项。获山东省科技进步奖2项，国家重点新产品1项。多个产品开发项目获得国家火炬计划、省级中小型企业创新基金等项目资金支持。企业被评为“山东省高新技术企业”、“中国专利山东明星企业”“滨州市科技创新型企业”、 “十佳民营企业”、“守合同重信用企业”等称号。集团高度重视企业自身技术创新和研发能力建设
37、，先后与清华大学、山东大学、中国地质大学等科研院所建立了良好的合作关系，成为清华大学“产学研”教育实验基地和山东大学材料实验基地，加强了企业与科研院所的合作。第二节 项目概况一、项目申请报告的编制依据本项目申请报告的编制依据主要包括：（1）中华人民共和国国民经济和社会发展“十三五”规划纲要；（2）建设项目经济评价方法与参数及使用手册（第三版）；（3）化工投资项目可行性研究报告编制办法 中石化协产发200676号；（4）工业可行性研究编制手册；（5）现代财务会计；（6）工业投资项目评价与决策；（7）国家及山东省有关政策、法规、规划；（8）X X总体规划及控制性详规；（9）项目公司提供的有关材料及
38、相关数据；（10）国家公布的相关设备及施工标准。二、项目申请报告研究范围1、项目申报单位概况2、项目概况3、发展规划、产业政策和行业准入分析4、资源开发及综合利用分析5、节能方案分析6、建设用地、征地拆迁及移民安置分析7、环境和生态影响分析8、经济影响分析9、社会影响分析三、研究总结论1、建设规模本项目总占地面积401亩，总建筑面积226001.13M2。项目主要建设内容及规模如下：表1-1 主要建筑物、构筑物一览表工程类别工段名称长（m）宽（m）层数占地面积（m2）建筑面积（m2）1、主要生产系统车间一8024133333.533333.5车间一10024133333.533333.5车间一
39、9024116666.7516666.752、辅助生产系统分离车间1348615333.365333.36空压、制冷站803615333.365333.36供配电站1001012000.012000.01循环水站1213012000.012000.01无离子水工段403012000.012000.01仓库1213618666.718666.71机修车间1203016666.76666.7污水站20010013333.353333.353、辅助设施办公楼661535333.3616000.08研发中心401535333.3616000.08检测中心421532000.016000.03职工生活中心35333.3616000.08道路4015120000.120000.1绿化7960133333.533333.5合计190000.95226001.13同时购置发酵设备、提取设备、精制设备、原料贮罐等配套的生产设备237台/套。项目建成达产后，可产胶合板。2、建设地址该项目建设地点位于山东省滨州市X X
