基于BP神經網絡的企業(yè)股權價值評估研究.pdf

1、隨著改革的深入，我國企業(yè)的股權交易越來越頻繁，企業(yè)股權價值評估成為股權交易關注的重點。由于上市企業(yè)的股權價值可以在股權公開交易市場得出，而大量未上市企業(yè)由于沒有公開的股權交易市場，所以其股權價值需要用專業(yè)的方法來評估。我國現行的對未上市企業(yè)股權價值評估方法主要有成本法、市場法、收益法和實物期權法。在股權價值評估的具體實踐中發(fā)現，由于信息不充分等原因，上述幾種定價方法或準確性不高，或實際操作困難。為解決上述問題，需要一個更加完善的股權價值

2、評估方法。 人工神經網絡是一門新興的邊緣科學，在復雜系統的建模問題上表現出了它的優(yōu)越性。作為人工神經網絡的一種，BP神經網絡具有高速計算和學習的特性，具有理論上逼近任意非線性連續(xù)函數的能力，在信息不充分的條件下，在預測、評價等方面能取得很好的應用效果。采用BP神經網絡評估企業(yè)股權價值，能較好的克服現有估價方法缺乏相關信息、價格確定主觀化等方面的不足，使定價更客觀、更準確?；贐P神經網絡的股權價值評估方法的基本原理是：假設上市企

3、業(yè)與未上市企業(yè)的股權價值服從同一分布，上市企業(yè)的股權價值是已知的，未上市企業(yè)的股權價值是未知的，通過BP網絡對上市企業(yè)股權價值的變動進行模擬，得出企業(yè)股權價值的一般模型，然后通過得出的一般模型推斷出未上市企業(yè)的股權價值。上述程序通過Matlab6.5編程實現。同時，運用實例對該方法與其它的價值評估方法進行比較分析。結果表明，該方法能彌補現行定價方法的一些不足，并在一定程度上提高了股權價值評估的準確度。 基于BP神經網絡的企業(yè)股權