市场投资分析模型
《投资分析模型》课件
06 未来投资分析模 型的发展趋势
大数据与人工智能技术的应用
பைடு நூலகம்
大数据技术
利用大数据技术对海量数据进行处理和分析，挖掘数据 中的潜在价值，为投资决策提供更准确的信息。
人工智能技术
通过机器学习和深度学习技术，对历史数据进行分析和 预测，提高投资决策的准确性和效率。
混合型投资分析模型的发展
混合型模型
结合多种投资分析模型的优势，形成更加全面和准确 的投资分析方法。
利率风险分析
评估市场利率变动对债券价格的影响，以及债券到期时市场利率的预 测。
信用风险分析
对目标债券发行方的信用状况进行评估，包括财务状况、行业地位、 管理层素质等方面。
流动性风险分析
评估债券市场的交易活跃度和买卖差价，以确定债券的流动性风险和 交易成本。
期货与期权投资分析
期货与期权投资分析
期货与期权投资分析主要涉及对期货 或期权合约的价格走势、波动率、到 期日等因素进行预测和评估，以制定 相应的投资策略。
技术分析模型
总结词
基于市场价格和交易量的历史 数据，预测未来价格走势。
详细描述
技术分析模型通过研究图表模 式、趋势线和交易量等指标， 判断市场的走势和买卖时机。
总结词
包括移动平均线、相对强弱指 数等。
详细描述
技术分析模型通过量化分析市 场价格和交易量的关系，提供
买卖信号和止损点。
量化分析模型
01
02
03
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总结词
运用数学、统计学和计算 机科学的方法进行投资决 策。
详细描述
量化分析模型通过建立数 学模型和算法，对大量历 史数据进行分析，以识别 市场趋势和交易机会。
总结词
《投资分析模型》课件
投资分析模型用于解析投资机会并支持决策制定。在本课程中，将介绍常用 的投资分析工具，以及如何使用它们来减少风险，增加回报。
理解投资分析模型的重要性
1 定量决策
帮助投资者把握机会，做出理性的决策。
3 优化投资组合
明智地分配投资组合中的资源。
2 拒绝盲目投资
减少可能出现的风险。
常用的投资分析模型
评估潜在机会
使用投资分析工具评估潜在 机会，并将其与组合的其他 项目进行比较。
案例分析：使用投资分析模型评估潜在 投资机会
股票市场分析
使用基本和技术分析，以及市 场趋势来评估股票潜在价值。
房地产市场分析
通过比较估值和重置成本法来 确定一个潜在投资的收益。
初创企业分析
使用基本财务指标（例如盈利 和现金流）来评估开支和潜在 风险。
结束投资
在适当的时候退出投资以 避免亏损或减少风险。
总结和结论
在投资决策中，投资分析模型是理性地选择投资机会的关键。选择适当的模 型和工具是提高回报和减少风险的基础。
基本财务模型
财务报表和分析实现普遍的投 资决策。
比较估值模型
时序分析模型
使用类似企业的比较估值方法， 计算投资价值。
技术分析和基本分析是大多数 交易员使用的两种方法。
如何使用投资分析模型进行投资决策
Hale Waihona Puke 了解资产类型不同投资需要不同的分析模 型。了解投资的种类是决策 制定的先决条件。
形成投资组合
基于资产的关系，创建一个 多元化的投资组合，将有助 于缓解风险。
金融数学工具
1
贴现现金流量
通过折现机会成本，计算现在值，使
内部收益率
2
invest模型原理与方法
invest模型原理与方法Invest模型是一种用于投资决策的原理与方法。
它基于投资者对资产的预期回报和风险的评估，以及市场的现状和未来走势，帮助投资者制定投资策略和决策。
Invest模型的原理主要包括以下几个方面：1. 风险与回报的权衡：Invest模型认为，投资者在追求高回报的同时必须承担相应的风险。
投资者需要根据自身的风险承受能力和投资目标，权衡风险与回报的关系，选择适合自己的投资组合。
2. 市场分析：Invest模型强调对市场的分析和判断。
通过研究市场的基本面和技术面指标，投资者可以了解市场的现状和未来走势，从而做出更准确的投资决策。
3. 资产配置：Invest模型建议投资者根据不同资产类别的特点和相关性，进行资产配置。
通过将投资组合中的资产进行分散化配置，可以降低整体风险，并提高回报。
4. 长期投资：Invest模型鼓励投资者采取长期投资策略。
长期投资可以有效降低短期市场波动对投资组合的影响，并获得更稳定的回报。
Invest模型的方法主要包括以下几个方面：1. 基本面分析：通过研究公司的财务状况、经营业绩、行业竞争等基本面指标，评估公司的价值和潜力，从而决定是否投资。
2. 技术分析：通过研究市场的价格走势、交易量等技术指标，预测市场的未来走势，制定买入和卖出的时机。
3. 风险管理：Invest模型强调风险管理的重要性。
投资者可以通过分散投资、设置止损点、控制仓位等方法，降低投资风险。
4. 绩效评估：Invest模型建议投资者定期评估投资组合的绩效，以便及时调整投资策略和决策，提高投资回报。
总之，Invest模型是一种基于风险与回报权衡、市场分析、资产配置和长期投资的原理与方法，帮助投资者制定更准确的投资策略和决策。
通过基本面分析、技术分析、风险管理和绩效评估等方法，投资者可以更好地把握市场机会，实现投资目标。
投资学中的投资决策模型和决策分析
投资学中的投资决策模型和决策分析投资决策是指在满足风险和回报要求的前提下，通过分析和选择投资项目，选择最佳的投资策略。
在投资学中，有许多经典的投资决策模型和决策分析方法，它们对投资者在决策过程中提供了有益的参考。
一、现金流量模型现金流量模型是一种常见的投资决策模型，它是基于现金流量的预测和现金流量的时间价值进行投资决策的。
在这个模型中，投资者首先需要预测投资项目的未来现金流量，并根据现金流量的时间价值进行贴现，然后计算出该项目的净现值。
如果净现值为正，则表示该项目有投资价值，投资者可以考虑进行投资。
二、风险-收益模型风险-收益模型是另一种常见的投资决策模型，它将投资的风险和收益进行了有机地结合。
在这个模型中，投资者首先需要对投资项目的预期收益进行估计，并计算出该项目的风险。
然后，投资者可以通过构建风险-收益的权衡关系图来选择最佳的投资组合，即在给定风险水平下，可以获得最高收益的投资组合。
三、敏感性分析和场景分析敏感性分析和场景分析是投资决策中常用的决策分析方法。
敏感性分析是通过对关键变量进行变动，观察其对投资决策结果的影响程度，以评估投资决策的敏感性。
场景分析是根据不同的经济、行业和市场情景，对投资决策方案进行评估和比较。
通过这两种分析方法，投资者可以更全面地了解投资项目的风险和回报，从而作出更加明智的决策。
四、投资组合理论投资组合理论是对多个投资项目进行组合，以达到降低整体风险、提高整体回报的目的。
投资组合理论依据资产间的相关性和投资者的风险偏好，构建出最优投资组合。
通过投资组合理论，投资者可以有效地分散风险，优化投资组合，从而降低整体风险。
五、决策树决策树是一种常用的决策分析工具，在投资决策中也能得到应用。
决策树通过将决策过程和结果以树状图形式表示出来，便于投资者对每个决策点和可能结果进行分析和评估。
通过构建决策树，投资者可以清晰地理解投资决策的不同选择和可能结果，从而做出最佳决策。
在投资学中，投资决策模型和决策分析方法给予了投资者科学和理性的决策指导。
投资决策的模型和分析方法
投资决策的模型和分析方法在商业世界中，投资决策是每个企业和投资者都需要面对的重要任务。
为了确保投资的成功和回报，采用科学的模型和分析方法是至关重要的。
本文将探讨几种常见的投资决策模型和分析方法，帮助读者更好地理解和应用于实际投资中。
一、财务分析模型财务分析是投资决策中最常用的模型之一。
它通过对企业的财务报表进行分析，评估其财务状况和潜在风险。
常见的财务分析方法包括比率分析、财务比较分析和现金流量分析。
1. 比率分析比率分析是通过计算不同财务指标之间的比率来评估企业的财务状况。
常见的比率包括流动比率、速动比率、负债比率和利润率等。
通过比较这些比率与行业标准或竞争对手的数据，投资者可以判断企业的偿债能力、盈利能力和运营效率等。
2. 财务比较分析财务比较分析是通过比较不同期间或不同企业的财务数据，发现其差异和趋势，从而评估企业的财务表现。
常见的财务比较方法包括水平分析和垂直分析。
水平分析比较同一企业在不同期间的财务数据，而垂直分析比较不同企业在同一期间的财务数据。
3. 现金流量分析现金流量分析是通过评估企业的现金流量状况，判断其经营活动是否健康和可持续。
投资者可以通过现金流量表中的经营活动、投资活动和筹资活动的数据，分析企业的现金流入和流出情况，以及现金流量的稳定性和可预测性。
二、风险评估模型投资决策涉及到风险和回报的权衡。
为了评估投资项目的风险，可以采用风险评估模型。
常见的风险评估模型包括CAPM模型、VAR模型和敏感性分析。
1. CAPM模型CAPM模型是一种常用的风险评估模型，用于计算投资项目的预期回报率。
该模型基于市场风险溢价和投资项目的贝塔系数，通过计算预期回报率和风险溢价之间的关系，评估投资项目的风险和回报。
2. VAR模型VAR模型是一种用于评估投资项目风险的统计模型。
该模型通过计算投资项目在不同置信水平下的最大可能损失，评估投资项目的风险水平。
投资者可以根据VAR模型的结果，制定相应的风险管理策略。
投资分析BlackScholes期权定价模型
st xt , a(st ,t) st ,b(st ,t) st dst stdt stdwt
省略下标t，变换后得到几何布朗运动方程
ds dt dw
s
证券的预期回报与其价格无关。
（13.6）
2024/6/27
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▪ ITO定理：假设某随机变量x的变动过程可由ITO 过程表示为（省略下标t）
价格波动率σ和无风险利率r有关，它们全都是客观
变量。因此，无论投资者的风险偏好如何，都不会 对f的值产生影响。
在对衍生证券定价时，可以采用风险中性定价，即 所有证券的预期收益率都等于无风险利率r。
只要标的资产服从几何布朗运动，都可以采用B-S微
分方程求出价格f。
2024/6/27
22
13.4 几何布朗运动与对数正态分布
2024/6/27
4
wt t t
（13.1）
这里，wt wt wt1,t iidN (0,1)
2. 在两个不重叠的时段Δt和Δs, Δwt和Δws是独立的， 这个条件也是Markov过程的条件，即增量独立！
cov(wt , ws ) 0
（13.2）
其中，wt wt wt1, ws ws ws1
Ct St N (d1) Xer N (d2 )
其中，d1
ln(St
/
X
)
(r
2
/
2)
d2 d1 t [0,T ], T t
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B-S买权定价公式推导
▪ （1）设当前时刻为t，到期时刻T，若股票 价格服从几何布朗运动，若已经当前时刻t 的 值股 为票价格为St,则T时刻的股票价格的期望
2024/6/27
投资组合分析方法
投资组合分析方法1. 均值方差模型（Mean-Variance Model）：均值方差模型是由Harry Markowitz于20世纪50年代提出的，是一种基于风险和收益的投资组合优化模型。
该模型通过计算投资组合的预期收益率和方差，寻找投资组合最佳的风险收益平衡点。
它的核心思想是通过将不同标的的收益率与协方差考虑在内，寻找一组权重，使得投资组合的风险最小，同时达到期望的收益。
2. 黑-利曼投资组合理论（Black-Litterman Model）：黑-利曼投资组合理论是由Fischer Black和Robert Litterman于20世纪90年代提出的一种投资组合分析方法。
该模型采用贝叶斯推断的方法，将投资者的个人观点与市场均衡进行结合，通过反推隐含的市场收益率，进而评估投资组合的配置权重。
该方法能够充分利用市场信息与投资者个人观点的结合，提高投资组合的配置效果。
3. 市场模型（Market Model）：市场模型是一种基于资本资产定价模型（CAPM）的投资组合分析方法。
该模型通过对波动性的度量，评估投资组合在市场中的系统性风险与回报之间的关系。
市场模型主要利用回归分析方法，通过计算投资组合的贝塔系数，衡量投资组合相对于市场的敏感性。
投资者可以根据市场模型的结果，调整投资组合的权重，以实现风险与收益的平衡。
4. 下侧风险模型（Downside Risk Model）：下侧风险模型是一种相对于标准差（波动性）更加关注投资组合负向波动性的风险分析方法。
该模型通过计算下侧风险指标（如下侧标准差、价值-at-Risk等），对投资组合的下行风险进行度量和评估。
下侧风险模型更加注重投资组合在市场下行时的表现，能够帮助投资者更好地管理投资组合的风险。
除了以上介绍的方法，还有一些其他的投资组合分析方法，如收益风险模型（Return-Risk Model）、马科维茨投资组合优化模型（Markowitz Portfolio Optimization Model）等。
证券行业工作中的金融市场投资决策模型
证券行业工作中的金融市场投资决策模型随着金融市场的不断发展和证券行业的日益繁荣，投资决策成为金融从业者亟需解决的关键问题之一。
为了提高投资的有效性和降低风险，金融市场投资决策模型应运而生。
本文将介绍证券行业工作中常用的金融市场投资决策模型，以期提供给读者了解和应用的参考。
一、基本的金融市场投资决策模型在证券行业工作中，许多投资决策都是基于基本的金融市场投资决策模型进行的。
其中最常见的是资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model, CAPM）。
CAPM是一种均衡模型，通过将市场风险与个别资产风险相联系，估算预期回报和风险的关系。
该模型广泛应用于证券行业，有助于决策者在投资组合中选择资产。
二、技术分析模型除了基本的金融市场投资决策模型外，技术分析模型也在证券行业中被广泛采用。
技术分析模型以市场数据和图表为基础，通过分析价格和交易量来预测未来市场走势。
常见的技术指标包括移动平均线、相对强弱指标和MACD等。
这些模型主要用于短期投资决策，有助于投资者把握短期市场波动。
三、基本面分析模型与技术分析模型相对应的是基本面分析模型。
基本面分析模型通过研究公司的财务和经济数据，评估公司的真实价值和长期潜力。
这种模型认为市场价格会随着基本面的改变而变化，因此可以通过研究公司背后的基本面来进行投资决策。
常见的基本面指标包括盈利能力、成长潜力、市场份额等。
四、行为金融学模型行为金融学模型在证券行业中的应用逐渐受到重视。
行为金融学模型研究投资者在做出决策时的行为和心理偏差，以及这些行为对市场的影响。
这种模型认为，投资者的情绪和认知偏差会导致市场价格偏离其内在价值，从而造成投资机会。
因此，行为金融学模型在投资决策中可以作为一种补充，帮助投资者发现市场的非理性行为。
五、混合模型实际上，金融市场投资决策往往并非只依赖于单一的模型，而是综合运用多种模型进行决策。
这种综合应用被称为混合模型。
混合模型通过结合不同的模型优点，减少各个模型的局限性，提高投资决策的准确性和稳定性。
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市场投资分析采用ROLLCO PACKING公司由市场研究协会分析模式1、智网决策总结在对计划中Rollco packinging公司进行经济可行性分析时，存在四个主要的考虑因素。
三个市县的市场是否存在对牛肉和猪肉的足够需求使得兴建一个新的屠宰场可行将三个市县的现有屠宰场的产量和该地区的人口及消费模式进行比较后表明，该地区还存在一部分消费需求未被满足。
对未来市场需求的预测也表明该地区对牛肉和猪肉存在上升的趋势。
因此，可以断定在新的屠宰场投入生产以后会又很大的市场需求。
新屠宰场可以达到每年屠宰93750头猪和93750头牛的产量水平。
在该地区是否有足够的猪和牛的供应以满足屠宰场的生产需求尽管目前这三个州的猪和牛的存栏数很大，但能达到屠宰场要求的却不很多。
屠宰场需求量的20%要从外地进口，即有约15000头质量等级较高的牛要进口。
该地区目前的猪、牛市场状况与哥伦比亚的销售状况表明在相邻州存在大约75000头等级较低的牛市场需求。
而该地区的猪存栏数可以满足屠宰场的需求。
拟建的屠宰场可否在目前的市场价格、计划生产量和计划投资水平上获利年销售额预计为美元，年销售费用为美元。
这样拟建的屠宰场每年可获税后净利润为1028817美元。
这些数字是按1985年的猪、牛购入和售出的价格计算得出的。
经营所得的收益能否补偿总投资额总投资额为5784282美元时，投资收益率只能达到％。
采用净现值法将整个项目存续期间内获得的收益的折现值与初始投资额进行比较，得出结论是拟建的屠宰场在经济上是可行的。
年现金流量包含15％以上的收益。
2、引言目的本项调研的目的是确定在哥伦比亚进行屠宰场经营在经济上是否可行，研究的重点放在该经营的经济可行性分析上。
研究的内容包括对该地区该种经营的投入和产出市场的初步评价、对收入和经营成本进行预算、对投资收益进行分析。
假设前提在对大量信息材料进行分析得出最终结论之前，我们先制定了几条基本的假设。
鉴于对经营的预期规模的考虑，我们假设该工厂产品是由联邦政府有关部门检查的，其产品将在跨州商品市场上进行销售。
对该工厂的检验工作将由美国农业部所属的农业研究服务组织的检验部门完成。
所有跨州销售的肉类都要经过联邦政府的检验。
第二点假设是该工厂将会集中在这三个州市场上进行销售。
本报告将会对这三个州的市场潜力及满足这一市场需求需要该工厂建成多大规模给予预测。
第三点假设与工厂的经营性质有关，我们假设该工厂不是整体经营，即经营中不存在饲养这一环节（除了必要的维护库存的需要），也没有对屠宰的牲畜进行再加工这一程序。
这一假设是基于投资人提供的信息做出的。
这点假设在进行经营收入和成本测算的时候至关重要。
最后一点假设是该工厂在预定的生产水平生产，并能够将所有的产出销售掉。
工厂投入经营，需要准备一定的基础性设施。
市场中猪牛供应量的变化和对肉类产品的需求变化都会引起工厂的经营在季节上的变化。
基于这些因素我们可以做出该地区平均每天可以屠宰300头猪和牛的预测。
如果我们采用一年250个工作日这一标准，该地区的年产量就是93750头牛和93750头猪的水平，或者说年屠宰量为7187500，（这类工厂的平均产量为22500）这一生产和销售水平对后面进行分析来说很重要。
如果产量改变的话，收入和成本水平将会大为改变，本报告只对上面预计产量进行分析。
还应指出的是，我们没有对拟建工厂的管理人员的管理水平进行过分析。
这一点不属于本报告研究范畴。
但是，一个企业是否能在获利的基础上进行经营主要处决于企业决策人是否具有足够的管理才能。
其他假设我们还会在分析过程中陆续给出说明。
3、猪肉和牛肉市场的市场潜力消费需求美国目前的年平均牛肉需求量已创历史最高点，达到116磅。
这一数字表明在从1975-1982年7年间的人均消费量一直以每年6磅的速度在增加。
预计到1989年人均消费量将达到150磅。
猪肉的消费量也在逐年增加。
1975年人均消费量为63磅，1982年为67磅，预计到1989年年人均消费量将达到70磅。
表1和表2，分别给出了三个州的人口数字、年人均牛肉和猪肉的消费量、总消费量、以及与此消费量相对应的牛和猪的供应量。
可见，这两个表同时也表明了1985年这三个州牛和猪的消费数量。
表1 1985年三个州的牛肉消费数量情况州人口年人均牛肉消费量/磅牛肉消费总量/磅牛的消费量/千头州一州二州三44020004667000283687511611611600注：牛的消费量是采用60％转化系数和假定每头牛重900磅计算得来的表2 1985年三个州的猪肉消费数量情况州人口年人均牛肉消费量/磅牛肉消费总量/磅牛的消费量/千头州一州二州三4402000466700028368756767672021注：猪的消费量是采用70％转化系数和假定每头猪重208磅计算得来的市场潜力被定义为在特定时期内一个市场购买一种产品的最大能力。
正如两个表显示的那样，这三个州具有很大的市场潜力。
1985年这三个州对牛和猪的需求量分别达到200万和400万头以上。
这些预测结果是以1985人口数量和对消费所做出的预计为基础得出的，值得注意的是这只是一个很保守的市场潜力预计。
到新的工厂投入生产后，人口数量及对牛猪肉的消费量还会提高。
家畜供应情况拟建的工厂很可能不能在本市场范围内获得充足的家畜供应。
事实上，哥伦布的研究开发中心最近公布的一项资料表明，这三个州家畜屠宰量50％要由其他州来供应。
表3显示了1985年这三个州的家畜存栏数。
州1 州2 州3 总数256323843266821313743697502493尽管牛和小牛的存栏数超过了这一地区屠宰需求量，但在目前存栏家畜中要被运往西部进行饲养的小牛占了大部分比例。
因此有很大一部分家畜将从该市场中流失。
猪的情况也与此非常相似。
表4可以表明这一地区缺少可供屠宰的家畜的情况。
该表显示了这三个州的牛和猪的消费、屠宰以及需要进口的情况。
表4 1985年三个州对牛和猪的消费、屠宰和进口情况单位：千头州消费屠宰进口州1州2州3总数州1 2021 牛猪州2州3总数3091注：州3的猪的屠宰量超过了消费量可见，要满足该地区的消费需求，1985年需要进口1846750头牛和2373750头猪。
基于以上分析我们可以得出一下两个基本事实：①由于该地区的消费需求高于目前的屠宰能力，因此存在着为新建屠宰场提供市场需求的潜力；②由于该地区需要进口大量的牛才能满足市场需求，因此新建厂需要从该地区外部进口一部分屠宰牛满足生产需求。
从该地区外部购进的家畜由于质量等级较高，因此支付的价格也较高。
家畜进口的市场价格决定新建厂获利能力的一个主要因素是所需原材料―――牛和猪的成本。
为了便于分析，我们假定新建厂有20%的屠宰家畜需要从本地区外部进口。
这一假设是基于前面对本地区内可供家畜量的分析而提出的。
如果新建厂牛的屠宰量真的达到93750头，则要有18750头需从外部进口，而剩下的75000头可从本地区那购进。
本地区可以满足猪的屠宰量。
尽管猪和牛的市场在本研究进行时是如此的不稳定，但我们还是能够找到一种比较合理的方法来确定家畜的收购价格和肉类的出售价格的。
到新建厂真正运营时这些价格也许会改变，但投入和产出的价格差是会保持相对稳定的。
美国1985年每百磅的牛和猪的平均价格为美元和美元。
同一时期，这三个州的牛和猪的每百磅平均价格为美元和32美元。
在本研究中，对外部进口的牛进行计算时采用的价格是美元，对本地区内的牛进行计算时采用的价格是美元；对本地区内的猪进行计算时采用的价格是32美元。
由于进口牛的质量比本地区牛的质量要好，所以牛的进口价格高于本地区牛的价格也是合理的。
从州外进口家畜的运输成本也存在差异。
对当地的卡车公司和包装公司调查表明。
家畜的运输成本还有增加的趋势。
另外，计算费率的方法也存在着不同。
这两点会导致未来的运输成本还会提高这一结果。
在计算运输成本时，对本地区内购得得家畜使用的费用比率是美百磅美元，而对州外购得的家畜使用的费用比率是每百磅美元。
4、设施成本工地成本新建的屠宰场计划建在州3的7号高速公路旁哥伦布南10英里、贝敦东南54英里。
SAYTOWN北34英里处。
建在这一地点使该工厂处在了该地区人口比较集中的地区。
这一地区有充足的劳动力资源，是主要的牲畜生产地区，而且工业用地的土地价格较低―――每英亩2439美元。
尽管这一数字比哥伦布附近的类似土地价格每英亩高935-1250美元，但却比主要人口集中地区的土地价格低得多。
该屠宰场购买了100英亩土地，总价为243900美元，这些土地可以用来满足以下用的需求：至少750头牛和750头猪的畜栏用地、停车场和卡车装卸场用地、水井用地、屠宰设备用地、充足的企业扩张用地以及污水设备用地。
但所有这些用地需求总计不超过15英亩。
这样100英亩土地大大超过了实际的用地需求，这笔土地费用的支出会大为影响企业的投资效益率。
与此相反，还存在着几个观点可以支持这一大量购地行为。
第一，大量购地可以使公司控制周围的环境。
在经济情况允许时，企业可以采取扩张行为进行辅助加工生产或纵向饲养生产。
第二，在企业投产以后，附近的土地价格会提高。
最后，公司可以进行其他行业的开发生产，而拥有土地是很重要的一个促进因素，这样也会增加公司的收入。
但是我们没有对这些观点做进一步的论证。
建筑物成本表5 列示了屠宰场各种建筑物的分类成本。
这些数据由堪萨斯州堪萨斯市的MARTIN SUPPLIES公司提供。
尽管在建筑物成本预测过程中考虑建筑标准是必要的。
但平均美平方英尺美元的建筑成本还是有些高了，该工厂的投资者预计的建筑成本为每平方米25美元。
这一数字包含了达到联邦政府对屠宰场建筑物的特殊要求所需的成本耗用的一个平均数值。
根据这一成本预测计算，建筑物所需总成本为793850美元。
表5 建筑物的细分成本工作区面积/平方英尺每平方英尺成本/美元成本/美元地下室屠宰区90729072340200396900冷凝室牛肉冷藏区猪肉冷藏区食用肉冷藏区切分室烘干冷藏室装卸场办公室256026881600650230448076825604040112000117600700002844092160180003072080000对建筑物成本的预算是否准确将直接影响到该项目的初始投资量。
如果假设每平方英尺的建筑物成本是51美元，那么总成本就会变化40500美元。
因此，在没有制定建筑计划和没有订立工程承包合同之前，我们还是把MARTIN SUPPLIES公司的预测数据作为目前最佳的成本估计数字，原因是MARTINN SUPPLIES公司是在对现有屠宰场的建筑物成本进行分析后得出这一预计的。
这个成本预测包括了使用750头牛和750头猪的装卸场地和存储场的建筑成本预算，这些家畜存储量只能满足屠宰场两天的生产需求。