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摘要： 2024年6月24日，第十四届全国政协经济委员会副主任、中国资产评估协会（以下简称中评协）会长余蔚平带队赴青海省开展资产评估行业发展与生态资源资产评估调研并召开座谈会。中评协党委书记、秘书长张更华等陪同调研。

关键词： RF-GA-BP模型   芯片上市企业   价值评估  

摘要： 党的二十大报告提出,加快构建新发展格局,着力推动高质量发展。推动芯片国产化、高端化进程,对于高质量发展的安全与稳定来说至关重要。芯片行业也是新质生产力的重要组成部分,在推动数字中国的建设过程中具有重要作用。芯片企业作为科技创新和资本驱动的双加持型企业,研发投入占比高、未来收益不明确、现金流极其不稳定且面临严重的技术封锁,但未来发展潜力巨大,现行的评估方法针对芯片上市公司的自洽性较弱,忽略了企业的非财务数据以及未来发展潜力,造成估值不准确,难以为芯片企业提升价值,破局技术封锁提供建议。因此,研究芯片上市公司特征,探索新的企业价值评估方法具有重要意义。 本文收集整理了2018-2022年61家芯片上市企业的相关数据,依据机器学习与企业价值评估相关理论,构建了RF-GA-BP模型并实证验证了模型的可行性和有效性。本文主要内容为:第一章绪论,分析研究芯片行业的背景及其意义,介绍本文的研究内容、研究方法和技术路线。第二章国内外文献综述,系统梳理了国内外关于芯片企业价值评估的相关理论,以及机器学习方法在资产评估领域的应用。第三章理论基础,首先对芯片企业的概念进行界定并深入分析了芯片企业的行业特征;其次,根据芯片企业的特征分析传统评估方法在进行企业价值评估时所面临的局限性;最后,简述RF-GA-BP模型,并分析其在芯片上市企业价值评估中的适应性。第四章RF-GA-BP模型构建,阐述模型的基本原理、基础算法和评估过程。第五章案例分析,选择ZX公司作为评估对象,2022年12月31日为评估时点,收集整理近五年企业财务数据并利用传统的DCF模型进行企业价值评估,最后再与使用RF-GA-BP模型的企业价值评估结果进行对比分析,计算不同评估方法结果与市值的偏离度,并最终确认RF-GA-BP模型所测算出的价值更符合实际情况。第六章研究结论与对策建议。 本文得出结论,芯片上市公司资金需求量大、成本控制难、具备高度的成长性,传统评估方法在进行企业价值评估时难以适用,采用RF-GA-BP模型充分的考虑了财务因素和非财务因素的影响,同时避免了人工选择参数对评估结果的干扰,针对芯片上市企业价值评估具有高度的适用性。本文提出相关对策如下:建议芯片上市企业通过强化现金流管理以增强营运资金抗风险能力、加大核心专有技术可持续开发以增强核心竞争力、实施精细化管理以降低经营成本、规范销售流程以加快总资产周转率等措施来提升芯片企业的内在价值。

关键词： 企业价值评估   灰色预测模型   主成分分析法  

摘要： 在最近几年中,伴随着我国国民经济的飞速发展,人们的收入水平经历了显著的提升。并且,越来越多的人们开始寻求绿色且健康的生活方式,将其视为理想的生活状态,这样的转变也带动了消费模式的升级转型。长久以来,中国一直重视其深厚的饮食文化以及如何将其发扬光大。作为人们日常饮食中必不可少的元素,调味品行业在近几年呈现出显著的增长势头。目前,调味品行业已进入到一个竞争尤为剧烈的成熟阶段。伴随着消费群体需求多样化的发展趋势、市场细分程度的继续加深,以及线上电子商务和社区团购等新型销售途径的广泛开辟,调味品行业迈入了一个充满机遇和挑战的新阶段。与此同时,随着行业向更高层次的发展,调味品行业对于专业的企业价值评估需求日益增加。 精确地评估企业价值对于资本市场的投资与融资活动至关重要,因为投资者可以依靠企业价值评估结果洞见公司的市场价值。另一方面,公司管理层可以根据评估结果规划将来的经营策略和发展方向。因而,对调味品企业精确的价值评估不单为投资者审慎地进行决策分析提供有力支撑,还有助于企业管理层以高效的方式捕捉新一轮的发展机遇。 本文选择调味品行业中真实的评估案例,探索对调味品企业有效的价值评估方法。首先,对评估案例的基本情况进行详细介绍,介绍分析了评估基本要素、委托方与被委托方概况、调味品行业的现状等。进而,详细分析案例的评估过程,包括营业收入、营业成本、企业自由现金流、折现率的确定等测算过程;并且分析发现案例的评估过程中存在以下问题:一、在预测镇江恒顺未来营业收入时存在主观性与不确定性因素的影响;二、本案例中评估人员认为镇江恒顺在永续期的增长率为0,考虑到企业在未来会面对外部市场经济环境和内部自身因素的影响,其在未来有实现增长的可能,所以该做法并不合理;三、计算折现率选择可比上市公司时,未作严谨分析与探讨,仅简单选择6家上市的调味品企业,可比上市公司选择的结果受评估人员主观因素影响较大。然后,针对本案例中出现的问题,提出以下解决方案:一、介绍引入灰色预测模型重新预测企业营业收入,尽量避免测算过程受到主观性与不确定性因素的影响;二、本文重新预测永续期增长率,分别从正常、乐观、悲观三种情况考虑,并对每种情况设置不同的概率,最后加权平均得到企业永续期的增长率,使评估结果更加合理;三、运用主成分分析法重新选择8家可比上市公司,使计算得出的β系数更具合理性。最后,得出结论:本文认为灰色预测模型能够有效减小财务信息不完全、不确定性因素的影响,同时还能避免主观性因素的干扰;在选择可比上市公司时,主成分分析法能够将复杂的财务指标归因到提取的主成分因子上,从而使选择过程更加客观严谨。

关键词： 企业价值评估   半导体企业   主成分分析法  

摘要： 近年来，人工智能、5G技术等数字经济高速发展，芯片在其中起到了不可或缺的作用。我国政府出台了一系列扶持半导体企业发展的政策，加快推进芯片制造自主化进程，导致半导体企业频繁发生并购重组以及上市融资等行为，找到一种合适半导体企业价值评估的方法尤为重要。经验证，对于半导体企业而言，市场法具有一定的适用性，因此，通过改进市场法对半导体企业进行价值评估，并验证其适用性。

关键词： 新能源动力电池   FCFF模型   B-S模型   企业价值评估  

摘要： 在双碳目标的背景下,环境保护压力不断增加,人们对环保意识逐渐加强。许多其他国家,已经明确了时间范围以禁止销售燃油汽车。新能源汽车作为一种环保交通工具,可以积极降低排放量。而新能源汽车的核心是电池技术,因此新能源动力电池行业起着重要作用。在新能源汽车的生产成本中,动力电池占比大约为30%到40%,这一比例显示了其对汽车的续航里程、安全特性及生产成本的显著影响,同时也关系到企业的市场价值。随着国家逐步退出对新能源汽车的补贴政策,动力电池市场洗牌加剧,导致许多企业的价值普遍偏低,投资者也持观望态度。因此,有必要发掘新能源动力电池企业的内在价值,促进行业的良性循环。这将为管理者和投资者提供更科学客观的参考,从而推动动力电池行业的可持续发展。 本文首先阐述了企业价值评估的理论基础和基本评估方法,通过对企业价值模型的构建,设计模型的基本思路,包括模型的选择依据、前提假设和适用性分析等,为了避免单一模型的局限性,本文分析了投资项目中实物期权价值的重要性,分析FCFF和B-S组合模型更适用于新能源动力电池企业,以应对该行业易受政策影响、技术壁垒高、投资期限长、投资金额大等特点。然后,将新能源动力电池企业价值划分为两部分:第一部分是企业的现有资产价值,采用收益法中的FCFF模型计算;第二部分是企业的潜在价值,采用实物期权理论的B-S模型确定,该模型在考虑分红因素的基础上进行了调整。此外,本研究采用了突变级数法来分析影响企业价值的财务因素,目的是为了准确地确定企业财务能力驱动指标的权重,从而综合考虑包含非财务因素的整体价值。最后,本文选择该行业龙头企业宁德时代作为案例研究对象,对上述理论框架进行量化,得出宁德时代在该框架下的企业价值,并与实际市场价值进行比较,结果差异率为-5.74%,评估结果略低于实际企业价值,具有一定的合理性和适用性。 通过对新能源动力电池上市公司价值的研究,采用FCFF和B-S组合估价模型,能够有效评估新能源动力电池企业的整体价值,同时全面考虑期权价值和非财务因素,避免单一模型所带来的不足。这一组合模型对新能源动力电池企业在资本市场上的投融资活动、上市过程以及并购重组策略提供了实践指导价值。

关键词： 互联网企业   数据资产   价值评估   多期超额收益法修正模型  

摘要： 随着全球经济进入新时代后,依托于互联网的信息产业获得了急速发展,尤其是互联网科技技术的广泛应用之后,基于互联网平台产生的大数据产业、AI产业、5G+产业等随即进入到经济社会的方方面面,从而在全球发展的浪潮中成为一大助力,由此掀起的科学技术革命标志着人类社会发展进入到全新的时期即数据时代。而其中新兴的数据资产及其评估将是未来发展的大方向。与此同时,国内的资产评估协会和相关法律部门也未制定出关于数据资产的明确范围和相应的法律法规,这就使得对数据资产做出科学合理的评估存在很大的难度。除此之外,数据的海量性、复杂性、可复制性等特点也影响着数据资产的评估。 本文首先对互联网企业及其数据资产价值评估展开研究,结合了对国内外相关文献的阅读和对无形资产评估以及数据资产价值评估的分析,发现国内外学者对于这一新型资产的评估方法多种多样,学界尚未存有统一的评估方法,这也是数据资产价值评估的难点。其次作者通过对数据资产概念的界定,结合互联网企业数据资产的特征、数据资产的影响因素,进而对传统三大类方法进行适用性分析,明确了多期超额收益折现法作为评估互联网企业数据资产的方法。通过对AHP——模糊综合评价法的相关介绍,构建本文评估模型,并通过互联网企业未来五年内自由现金流量的预测,应用层次分析法确定数据资产的权重,随后利用模糊综合评价法修正权重系数。最后结合本文的代表性案例企业—北京京东世纪贸易有限公司(以下简称京东集团)的财务数据,对京东集团的数据资产进行本文所用模型的测算,最终得出京东集团数据资产的评估结果。 根据多期超额收益法折现法及AHP-模糊综合评价法对京东集团数据资产价值评估的结果显示,本文采用方法可适用于评估互联网企业数据资产价值,并能够准确的评估出互联网企业数据资产价值。本文尚存一些不足之处,对于其他行业,如物流行业、电商行业等数据资产价值的评估该方法是否能适用尚不明确。在数字经济下,海量的用户群体与企业之间的互动会使得企业对数据资产评估的要求愈加严格精准。因此,对于数据资产的明确界定和对数据资产做到精确科学的价值评估,将会是今后资产评估发展的一个主要方向。