科创企业估值方法研究范文

科创企业估值方法研究范文第1篇

关键词：高科技企业 价值评估 方法 全方位综合价值评估指标体系 测算模型

高科技及高新技术产业是当前经济社会发展的主要动力之一，促进国家或区域经济增长、提高产业竞争力，优化产业结构，保护生态环境等都要通过其优化来实现。但大量的、很有发展前景的中小高科技企业无法有效地与社会资金资源相结合，从而严重影响到中小高科技企业的发展壮大。因此，本文寻求根据高科技企业的成长模式、发展特点、及评估目的，从系统的角度分析构成和影响高科技企业价值的因素，探讨一种建立适合高科技企业的价值评估方法和测算模型，使高科技企业的评估价值更趋于企业的客观价值，促进资金资源与中小高科技企业相结合，这对促进中小高科技企业的快速成长与发展具有十分重要的意义。

现代企业价值评估方法综述

企业价值评估在国内外早已不是一个新课题。价值评估的方法很多，现在国际上通用的有四大类：成本法、市场比较法、收益法、以及期权定价法。

成本法是把被评估企业的各项资产按照其成本单独评估后,将各项资产的评估值相加得到。成本法的优点是能较好地反映企业的有形投入，但它却不能很好地反映企业的无形投入，包括人的智力、管理能力和知识。高科技企业是智力密集型和知识密集型企业，其核心资产是无形资产。传统有形资源在高科技企业中的地位下降，技术资产、知识资产、智能型人力资产在高科技企业资产中占主要地位，所以，成本法无法完全反映高科技企业的发展潜力和真实价值。

市场比较法是将被评企业与已知企业进行比较,根据已知企业的整体价值得出被评估企业的整体价值。优点是评估价值能反映现时的市场价值。但由于高科技企业多属创新型企业，企业间差异较大，如创意不同、创业人员的经历不同、研发团队的结构不同等等，于是市场比较法很难找到可比较的已知整体价值的高科技企业，因而如果用市场比较法来评估高科技企业价值，评估结果的可信度就会很低。

收益法是将企业现实情况下的实际收益以及未来净收益折现的评估方法。其优点是反映了企业的未来盈利能力和发展机会,是比较理想的一种价值评估方法。但由于高科技更新速度愈来愈快、生命周期不断缩短、市场环境的愈加动荡和不确定，以及高科技企业的R&D投入与产出的“非线性”特征，风险较大，因此很难准确评估R&D活动的生产率和预测未来盈利。

期权定价法具体的思路步骤是：把项目的未来收益机会看成一个买方期权，项目未来收益的现值即为标的资产的现价，未来的投资额即为期权的约定价格，投资时间即为期权的到期期限。然后运用期权定价公式求出项目未来收益机会这个买方期权的价值V。

此式中：S—标的资产的当前价值；X—期权的执行价格；t—距期权到期日的时间；r—期权有效期内的无风险利率；N(d1)和 N(d2)为正态分布积分函数的值；σ2 为标的资产价格的自然对数方差。

期权定价法是标准现金流贴现模式的变异，它融合了净现值和决策树形图两种方法的优点：从净现值方法中借用了估计风险值的观点；从决策树形图分析方法借用了决策结点以模拟灵活性。有期权特征的高科技企业科技成果可用期权定价法进行估价，但操作起来有一定复杂性。

由于高科技企业具有不同于传统企业的特点和成长发展模式，即有形资产少、无形资产多、成长性好、风险大、投入产出的“非线性”等等。现在国际上通用的四大类价值评估方法在高科技企业价值评估上都有些缺陷。

高科技企业全方位综合价值评估指标及方法

从系统的角度分析，高科技企业是一个系统，是由资产、人才、技术等有形资产和无形资产，按一定的方式组织和结合起来的有机体，其产品是科技成果。高科技企业科技成果产出的数量与质量主要取决于其科技创新和产出能力。科技创新和产出能力是高科技企业成长的基础，也是价值创造和转移的基础。科技创新和产出能力越强，科技成果产出的数量与质量越高，其潜在的价值增值就越大，成长性越好。因此，高科技企业的价值不仅表现在企业现有的资产和科技成果价值，更重要的是要反映高科技企业科技创新和产出能力的价值。所以高科技企业价值评估应从企业资产、产品和能力这三个方面全面着手，根据全面性、可测度、精炼性原则，建立能反映高科技企业成长性的综合全方位价值评估方法。

根据上述原则，分析构成和影响高科技企业价值的因素，建立高科技企业全方位价值评估指标体系（见表1）。

（一）资产层的价值评估指标与评估方法

资产层的价值评估对象是高科技企业所拥有的所有有形资产和无形资产。

1.有形资产价值评估方法：有形资产主要包括固定资产和流动资产。有形资产价值评估方法采用重置成本法。重置成本法是基于重置某有形资产为假设前提，其基本公式为：

固定资产评估价值Vm11=重置成本-实体性损失-功能性贬值-经济性贬值

高科技企业的流动资产Vm12主要包括短期投资、现金及存款。

2.无形资产价值评估方法：科技企业无形资产价值主要包括其所拥有的专利和专有技术的价值、以及正在研究的新技术价值。

关于专利技术价值评估方法有确定专利价值要区分自行研发出来的专利和购买的专利两大类。

对于自行研发出来的供企业自己使用的专利，可有两种方法：第一种方法是将研发费用视为为取得未来收益所进行的投资，直接进行资本化，即按自行研发过程中实际发生的成本数核算价值；另一种方法是如果能找到类比专利，则运用相对比较法，按计算购买类比专利价值的方法来对比求出。

对于购买的专利，按照缴纳的专利年费，专利距离保护期届满的时间，利用以下公式计算：

其中：Vm21专利价值，Ft为第t年缴纳的专利年费，k为贴现率，n为专利距离保护期满的年限。

专有技术和正在研究的新技术的潜在价值评估方法。为了较为准确地评估专有技术和正在研究的新技术的潜在价值，我们选取一个子评价指标体系（见表2）。根据Delphi法确定各指标权重（见表2）。具体评价过程是：对于上述指标，在分别得出各指标的具体描述后，利用专家评分法，通过等级评分制使各指标给出评价分值。再对各指标进行加权求和，得出综合评分值。找一个已知价值的具有代表性的类比技术对象，设正在探讨的新技术的综合评价值为P，类比技术对象的综合评价值为P’，价值为V’，则正在探讨的新技术的价值Vm22为：

（二）产品层面的价值评估指标及评估方法

高科技企业产品层的价值评估包括现有科技成果价值和正在研究的科技成果价值。

1.现有科技成果价值包括已转化为生产力在一定时期内所能带来的已知未来净收益现值、现有科技成果一定时期内可能转换为生产力所能带来的未来未知净收益现值。

现有科技成果已转化为生产力的部分所带来的已知未来净收益现值采取净现金流折现法计算公式：

其中：VP11为科技成果的收益现值，R(t)为第t年净收益，k为贴现率。

对于现有科技成果未来的未知收益现值，由于科技成果未来未知收益很难直接估价，我们也选取一个子评价指标体系（见表3）。技术的先进性、鲁棒性、简约性、不可替代性指标含义与前面相同。有效市场容量大小可以用潜在科技成果的潜在市场规模及潜在市场份额来决定。市场亲和力可由同类产品群进入市场的障碍和竞争情况来决定。市场中其他新技术导入的频率越大，市场竞争越激烈，该技术的市场亲和力越差。科技成果市场转化能力可用类比科技成果转化率表示。

对于上述指标，同样在分别得出各指标的具体描述后，可以利用专家评分法对他们给出评价分值。然后加权求和，得出综合评价值。该综合评价值即可看成作为现有科技成果所能带来的已知未来收益现值的调整系数E1，则现有科技成果所能带来价值的计算公式为：Vp12 =Vp11•E1。

如果现有科技成果还没有已知收益,则选择一个可比科技成果。设可比科技成果的综合评价值为E1′， 可比科技成果价值为V′，则现有科技成果未来的未知收益价值为：

2.正在研究的科技成果价值：由于正在研究的科技成果的未来收益也是很难直接进行估价。我们仍采用与现有科技成果未来的未知收益现值的求解方法，利用表3的评价指标体系，计算出正在研究的科技成果价值系数E2。与现有科技成果的价值比较，则正在研究的科技成果价值计算公式为：

高科技企业产品层的价值计算公式为：Vp= VP11 +Vp12 +Vp2=(1+E2/E1)(1+E1)Vp11

（三）能力层面的价值评估与评估方法

能力层面的价值评估实际上是评价科技企业的成长能力。然后在其成长性的基础上预测出未来可能的价值增长。评价科技企业的成长能力主要从企业家素质与能力和技术创新能力两方面入手。

1.企业家素质与能力。企业家是高科技创业企业的核心领袖人物。他的素质与能力对高科技创业企业的可持续发展起着决定的作用。具有素质高的企业家就意味着未来较高的价值增值。企业家的素质与能力7个指标，包括道德素质、勤奋精神、创新与洞察力、行业经验、教育背景、管理战略前瞻性和可行性以及管理方法先进性。

2.技术创新能力。持续技术创新是高科技企业可持续发展的重要驱动力。它可由科研人员比重、科研团队素质、R&D的生产效率等3个指标来衡量。科研人员比重用科研人员人数与全体职员人数的比值来表示。科研团队是科技企业创新的主要力量。科研团队素质可以从科研团队的学历结构、职称结构、知识结构、团队精神等几方面来考察。R&D的生产效率是评价技术创新能力的一个重要指标。R&D的生产效率一般可针对R&D科技成果预计能带来的收益与R&D支出之间的关系，通过绘图、选择非线性拟合曲线、参数估计等方法来确定。

对于高科技企业能力层的价值评估：首先根据Delphi法确定各指标权重（见表4）和各指标综合评分，然后使用模糊综合评价法计算出其能力价值系数Sc。能力价值系数Sc作为企业成长能力参数和预期收益的调整系数，对企业的科技成果价值进行调整。即能力价值Vc=Sc•Vp。

全方位价值评价的数量化综合测算模型

综上所述，因为资产价值不能代表高科技企业的整体价值，高科技企业产品—科技成果的价值虽然是企业收益的主要来源，但它只能代表高科技企业现有的产出能力和产品获利能力，而不能完全代表高科技企业未来收益增长的潜力。按照企业能力理论，企业的能力是企业最具战略意义的基础。企业的产品只是企业能力的外在表现。企业的能力是企业价值创造和价值转移的基础。因此，高科技企业价值评估要落在以资产和产品为基础的评估价值基础上，再以其能力价值系数Sc作为企业成长能力参数和预期收益的调整系数，对企业的科技成果价值进行调整，以更好地体现高科技企业的良好的成长型。

因此，全方位价值评价的数量化综合测算模型为：

科创企业估值方法研究范文第2篇

关键词：高科技企业 价值评估 方法 全方位综合价值评估指标体系 测算模型

高科技及高新技术产业是当前经济社会发展的主要动力之一，促进国家或区域经济增长、提高产业竞争力，优化产业结构，保护生态环境等都要通过其优化来实现。但大量的、很有发展前景的中小高科技企业无法有效地与社会资金资源相结合，从而严重影响到中小高科技企业的发展壮大。因此，本文寻求根据高科技企业的成长模式、发展特点、及评估目的，从系统的角度分析构成和影响高科技企业价值的因素，探讨一种建立适合高科技企业的价值评估方法和测算模型，使高科技企业的评估价值更趋于企业的客观价值，促进资金资源与中小高科技企业相结合，这对促进中小高科技企业的快速成长与发展具有十分重要的意义。

现代企业价值评估方法综述

企业价值评估在国内外早已不是一个新课题。价值评估的方法很多，现在国际上通用的有四大类：成本法、市场比较法、收益法、以及期权定价法。

成本法是把被评估企业的各项资产按照其成本单独评估后，将各项资产的评估值相加得到。成本法的优点是能较好地反映企业的有形投入，但它却不能很好地反映企业的无形投入，包括人的智力、管理能力和知识。高科技企业是智力密集型和知识密集型企业，其核心资产是无形资产。传统有形资源在高科技企业中的地位下降，技术资产、知识资产、智能型人力资产在高科技企业资产中占主要地位，所以，成本法无法完全反映高科技企业的发展潜力和真实价值。

市场比较法是将被评企业与已知企业进行比较，根据已知企业的整体价值得出被评估企业的整体价值。优点是评估价值能反映现时的市场价值。但由于高科技企业多属创新型企业，企业间差异较大，如创意不同、创业人员的经历不同、研发团队的结构不同等等，于是市场比较法很难找到可比较的已知整体价值的高科技企业，因而如果用市场比较法来评估高科技企业价值，评估结果的可信度就会很低。

收益法是将企业现实情况下的实际收益以及未来净收益折现的评估方法。其优点是反映了企业的未来盈利能力和发展机会，是比较理想的一种价值评估方法。但由于高科技更新速度愈来愈快、生命周期不断缩短、市场环境的愈加动荡和不确定，以及高科技企业的R&D投入与产出的“非线性”特征，风险较大，因此很难准确评估R&D活动的生产率和预测未来盈利。

期权定价法具体的思路步骤是：把项目的未来收益机会看成一个买方期权，项目未来收益的现值即为标的资产的现价，未来的投资额即为期权的约定价格，投资时间即为期权的到期期限。然后运用期权定价公式求出项目未来收益机会这个买方期权的价值V。

此式中：S—标的资产的当前价值；X—期权的执行价格；t—距期权到期日的时间；r—期权有效期内的无风险利率；N(d1)和 N(d2)为正态分布积分函数的值；σ2 为标的资产价格的自然对数方差。

期权定价法是标准现金流贴现模式的变异，它融合了净现值和决策树形图两种方法的优点：从净现值方法中借用了估计风险值的观点；从决策树形图分析方法借用了决策结点以模拟灵活性。有期权特征的高科技企业科技成果可用期权定价法进行估价，但操作起来有一定复杂性。

由于高科技企业具有不同于传统企业的特点和成长发展模式，即有形资产少、无形资产多、成长性好、风险大、投入产出的“非线性”等等。现在国际上通用的四大类价值评估方法在高科技企业价值评估上都有些缺陷。

高科技企业全方位综合价值评估指标及方法

从系统的角度分析，高科技企业是一个系统，是由资产、人才、技术等有形资产和无形资产，按一定的方式组织和结合起来的有机体，其产品是科技成果。高科技企业科技成果产出的数量与质量主要取决于其科技创新和产出能力。科技创新和产出能力是高科技企业成长的基础，也是价值创造和转移的基础。科技创新和产出能力越强，科技成果产出的数量与质量越高，其潜在的价值增值就越大，成长性越好。因此，高科技企业的价值不仅表现在企业现有的资产和科技成果价值，更重要的是要反映高科技企业科技创新和产出能力的价值。所以高科技企业价值评估应从企业资产、产品和能力这三个方面全面着手，根据全面性、可测度、精炼性原则，建立能反映高科技企业成长性的综合全方位价值评估方法。

根据上述原则，分析构成和影响高科技企业价值的因素，建立高科技企业全方位价值评估指标体系（见表1）。

（一）资产层的价值评估指标与评估方法

资产层的价值评估对象是高科技企业所拥有的所有有形资产和无形资产。

1.有形资产价值评估方法：有形资产主要包括固定资产和流动资产。有形资产价值评估方法采用重置成本法。重置成本法是基于重置某有形资产为假设前提，其基本公式为：

固定资产评估价值Vm11=重置成本-实体性损失-功能性贬值-经济性贬值

高科技企业的流动资产Vm12主要包括短期投资、现金及存款。

2.无形资产价值评估方法：科技企业无形资产价值主要包括其所拥有的专利和专有技术的价值、以及正在研究的新技术价值。

关于专利技术价值评估方法有确定专利价值要区分自行研发出来的专利和购买的专利两大类。

对于自行研发出来的供企业自己使用的专利，可有两种方法：第一种方法是将研发费用视为为取得未来收益所进行的投资，直接进行资本化，即按自行研发过程中实际发生的成本数核算价值；另一种方法是如果能找到类比专利，则运用相对比较法，按计算购买类比专利价值的方法来对比求出。

对于购买的专利，按照缴纳的专利年费，专利距离保护期届满的时间，利用以下公式计算：

其中：Vm21专利价值，Ft为第t年缴纳的专利年费，k为贴现率，n为专利距离保护期满的年限。

专有技术和正在研究的新技术的潜在价值评估方法。为了较为准确地评估专有技术和正在研究的新技术的潜在价值，我们选取一个子评价指标体系（见表2）。根据Delphi法确定各指标权重（见表2）。具体评价过程是：对于上述指标，在分别得出各指标的具体描述后，利用专家评分法，通过等级评分制使各指标给出评价分值。再对各指标进行加权求和，得出综合评分值。找一个已知价值的具有代表性的类比技术对象，设正在探讨的新技术的综合评价值为P，类比技术对象的综合评价值为P’，价值为V’，则正在探讨的新技术的价值Vm22为：

（二）产品层面的价值评估指标及评估方法

高科技企业产品层的价值评估包括现有科技成果价值和正在研究的科技成果价值。

1.现有科技成果价值包括已转化为生产力在一定时期内所能带来的已知未来净收益现值、现有科技成果一定时期内可能转换为生产力所能带来的未来未知净收益现值。

现有科技成果已转化为生产力的部分所带来的已知未来净收益现值采取净现金流折现法计算公式：

其中：VP11为科技成果的收益现值，R(t)为第t年净收益，k为贴现率。

对于现有科技成果未来的未知收益现值，由于科技成果未来未知收益很难直接估价，我们也选取一个子评价指标体系（见表3）。技术的先进性、鲁棒性、简约性、不可替代性指标含义与前面相同。有效市场容量大小可以用潜在科技成果的潜在市场规模及潜在市场份额来决定。市场亲和力可由同类产品群进入市场的障碍和竞争情况来决定。市场中其他新技术导入的频率越大，市场竞争越激烈，该技术的市场亲和力越差。科技成果市场转化能力可用类比科技成果转化率表示。

对于上述指标，同样在分别得出各指标的具体描述后，可以利用专家评分法对他们给出评价分值。然后加权求和，得出综合评价值。该综合评价值即可看成作为现有科技成果所能带来的已知未来收益现值的调整系数E1，则现有科技成果所能带来价值的计算公式为：Vp12 =Vp11E1。

如果现有科技成果还没有已知收益，则选择一个可比科技成果。设可比科技成果的综合评价值为E1′， 可比科技成果价值为V′，则现有科技成果未来的未知收益价值为：

2.正在研究的科技成果价值：由于正在研究的科技成果的未来收益也是很难直接进行估价。我们仍采用与现有科技成果未来的未知收益现值的求解方法，利用表3的评价指标体系，计算出正在研究的科技成果价值系数E2。与现有科技成果的价值比较，则正在研究的科技成果价值计算公式为：

高科技企业产品层的价值计算公式为：Vp= VP11 +Vp12 +Vp2=(1+E2/E1)(1+E1)Vp11

（三）能力层面的价值评估与评估方法

能力层面的价值评估实际上是评价科技企业的成长能力。然后在其成长性的基础上预测出未来可能的价值增长。评价科技企业的成长能力主要从企业家素质与能力和技术创新能力两方面入手。

1.企业家素质与能力。企业家是高科技创业企业的核心领袖人物。他的素质与能力对高科技创业企业的可持续发展起着决定的作用。具有素质高的企业家就意味着未来较高的价值增值。企业家的素质与能力7个指标，包括道德素质、勤奋精神、创新与洞察力、行业经验、教育背景、管理战略前瞻性和可行性以及管理方法先进性。

2.技术创新能力。持续技术创新是高科技企业可持续发展的重要驱动力。它可由科研人员比重、科研团队素质、R&D的生产效率等3个指标来衡量。科研人员比重用科研人员人数与全体职员人数的比值来表示。科研团队是科技企业创新的主要力量。科研团队素质可以从科研团队的学历结构、职称结构、知识结构、团队精神等几方面来考察。R&D的生产效率是评价技术创新能力的一个重要指标。R&D的生产效率一般可针对R&D科技成果预计能带来的收益与R&D支出之间的关系，通过绘图、选择非线性拟合曲线、参数估计等方法来确定。

对于高科技企业能力层的价值评估：首先根据Delphi法确定各指标权重（见表4）和各指标综合评分，然后使用模糊综合评价法计算出其能力价值系数Sc。能力价值系数Sc作为企业成长能力参数和预期收益的调整系数，对企业的科技成果价值进行调整。即能力价值Vc=ScVp。

全方位价值评价的数量化综合测算模型

综上所述，因为资产价值不能代表高科技企业的整体价值，高科技企业产品—科技成果的价值虽然是企业收益的主要来源，但它只能代表高科技企业现有的产出能力和产品获利能力，而不能完全代表高科技企业未来收益增长的潜力。按照企业能力理论，企业的能力是企业最具战略意义的基础。企业的产品只是企业能力的外在表现。企业的能力是企业价值创造和价值转移的基础。因此，高科技企业价值评估要落在以资产和产品为基础的评估价值基础上，再以其能力价值系数Sc作为企业成长能力参数和预期收益的调整系数，对企业的科技成果价值进行调整，以更好地体现高科技企业的良好的成长型。

因此，全方位价值评价的数量化综合测算模型为：

V=Vm+Vp+Vc= (Vm11+Vm12+Vm21+Vm22) + (1+E2/E1)(1+E1)Vp11+Sc x Vp

=(Vm11+Vm12+Vm21+Vm22) + (1+Sc) (1+E2/E1)(1+E1)Vp11

参考文献

科创企业估值方法研究范文第3篇

【关键词】 高科技企业； 价值评估； 定价

截止到2010年12月31日，创业板已上市一年多，上市企业达153家，平均市盈率高达78.53倍，最高甚至达到106.04倍，发行价普遍过高，企业市场价值与企业内在价值偏离过多，这不仅损害了投资人的经济利益，同时也影响了创业板的正常运作，企业也会因此面临一定的经营风险。正确评估高科技企业内在价值，使企业股票价格围绕评估价值上下波动，有助于企业的可持续发展和创业板的有序运营。

一、高科技企业进行价值评估与定价的意义

在管理学 领域，企业价值被定义为企业作为一种特殊商品，遵循价值规律，通过以价值为核心的管理，使所有与企业利益相关者（包括股东、债权人、管理者、普通员工、政 府等）均能获得满意回报的能力。企业价值通过企业在市场中保持较强的竞争力，体现在可持续发展过程中获得的未来盈利能力。

企业价值评估是指 投资者或者证券公司采用科学的评估方法，对企业的公平市场价值进行分析和衡量。企业进行价值评估的意义重大，具体体现在以下两方面：在企业内部，企业价值 评估作为公司战略与公司财物的交汇点，是企业进行价值管理的前提；在企业外部，譬如在金融市场中，企业价值评估可以为投资者的投资活动，如合并、并购、收 购、资产出售、资产重组和股份重构、上市等重要交易提供合理的参考价格，是投资者进行投资决策的基础。

创业板的成立给高科技企业融资拓宽了 渠道，截止到2010年9月，前23批已上市的120只创业板股票首发合计融资854.62亿元，平均每只股票首发募资7.12亿元。创业板上市是高科技 企业寻求发展、解决资金瓶颈的有效措施。但是，创业板成立一年多，发行价和市盈率过高，企业的市场价值严重偏离企业内在价值，给创业板市场以及企业自身都 带来了负面的影响，正确评估高科技企业价值成为消除负面影响的有效途径。高新科技企业在创业板上市公开之前，对企业价值进行评估，从而制定合理的股票发行 价格，得到投资者的认可，获得更多的资金，是创业板市场有效运行的基础。在创业板上市之后，企业的购买方和转让方需要估计企业公平合理的价值，以便双方在各自对同一企业的不同估计结果基础上进行协商谈判，从而达成最终的产权转让或兼并收购要约。高科技企业定价为企业融资活动提供了运行帮助，为投资活动奠定了决策基础。

二、高科技企业价值评估的难点

高科技企业之所以溢价过多，主要原因在于其异于传统企业的自身特性，导致了企业价值评估难度系数较大，评估价值与企业实际价值误差较大。高科技企业价值评估的难点具体体现在以下几个方面：

1.高科技企业中无形资产的比重远远大于有形资产，而无形资产的评估相对有形资产较为困难。作为知识密集型企业，高科技企业主要以技术、专利、商誉、科 研人员的创新能力等无形资产为价值核心，无形资产的重要性要远远超过有形资产与实物资产。同时，由于其自身的不可复制性以及不确定性，无形资产的评估成为 高科技企业价值评估的重点以及难点。

2.对于高科技企业来讲，在市场中很难找到具有可比性的企业。一方面由于高科技千差万别，一般很难找到行业、技术、规模、环境及市场都相当且可比的企业；另一方面，我国的产权市场还未发育成熟，交易数量有限，要进行全面的比较还缺乏条件。这会给评估师利用可比企业信息进行企业价值评估带来更大的难度。

3.创业板对于高科技企业持续经营要求至少3年，很多高科技企业经营周期比较短，历史财务数据有限。而在企业价值评估中，往往是利用企业过去的数据来估计当前的输入变量，比如说估算企业的风险系数和预期收益率。对高科技企业而言，缺乏历史信息是评估的一个难点。

4.创业板对于高科技企业的盈利能力要求较低，因此上市的高科技企业大部分目前未盈利或者盈利甚微。高科技企业由于面临的市场不稳定，加之成功率较低， 现金流量在一定的时期内波动会比较大，高科技企业创业初期可能只有负的现金流。但高科技一旦转化为生产力，产品的高附加值就会给企业带来巨大的经济效益， 此时正现金流量的数值也会较大。除了少数企业成立后就有盈利外，大部分高科技企业(包括大部分网络企业)目前没有盈利或是盈利甚微。这对评估人员来说，意味着无法根据现在的盈利估算出未来的盈利。实际上，由于利润是负数，由历史数据计算出的增长率也是没有意义的。

5.高科技企业的收入确认方面还存在问题。由于高科技企业产品销售和服务的特殊性可能导致账面收入与实际收入不符，尤其是软件企业和互联网企业，它们的收入确认问题在会计界引起很多争论，从而也给评估时对企业历史或现有的收入进行确认增加了难度。

6.高科技企业的不确定性太大，对风险缺乏有效测量，难以估计企业的未来收益，即使进行估计，主观因素也占据着主导地位，这也使得企业的价值评估面临一定的难度。

三、企业价值评估方法应用对比

目前国际上通用的企业价值评估方法共包括四大类：成本法、市场法、收益法和期权法。

成本法的原理是指通过重置成本扣除各项损耗值来确定企业的资产价值的。成本法测定所有者的未来利益是通过确定替换被评估资产未来服务能力所需的货币量， 因此又被称为重置成本法。这种方法的假设依据是：新的资产价格与该资产在其寿命期所能提供的服务经济价值是相当的。直接以重置成本对评估对象进行评估和调 整，具有评估准确性高等特点。对于上市的高科技企业而言，其创立时间短暂，缺乏历史数据，且更注重企业未来收益状况，所以目前成本法在创业板的使用并不广 泛。

市场法，也被称为相对估值法和可比公司法，其原理是指通过被评企业与已知企业进行比较，根据已知企业的整体价值得出被评估企业的整体价 值。其内在假设是：同行业中的企业之间存在较大的可比性，相关指标符合正态分布。市场法在上市公司股票估价中经常应用，具有代表性的模型主要有：市盈率模 型、价格销售比模型、市值销售比模型、经济附加值模型、市值比访问量模型、营销回报模型等。

对于高科技企业来讲，一方面企业之间的差异性较 大，人员不可同一，技术不可复制，因此也很难找到可进行对比的企业，历史数据少，用修正指标来进行比较也比较困难。另一方面高科技企业创始时间短，部分企 业可能还没有盈利，这种情况也难以用市场法进行估值。但是目前市场法在创业板的应用还是比较广泛，尤其是市盈率倍数法。

收益法的原理是通过 企业未来可预测的每年预期收益进行收益还原以及折现处理。收益法假设企业的价值是由未来的收益额决定的。采用收益法评估企业价值必须解决三个问题：一是确 定收益额为何种形式的现金流量；二是确定企业的增长生命周期；三是确定相应的折现率。收益法的主要模型有：自由现金流量折现法、利润折现模型、股权现金流 量折现法、红利折现模型、资金现金流量折现法等。对于高科技企业来讲，由于技术更新速度越来越快，高科技企业的不确定性越来越高，企业的未来预期收益、生 命周期和贴现率就越来越难以做到科学预测，收益法面临着一定程度的挑战。但是目前经过相关系数的调整，自由现金流量方法在创业板高科技企业的定价中应用还 是比较普遍的。

期权法是在收益法的基础上进一步完善的。期权是一种证券化契约，该契约赋予其持有者或买方具有在期权到期日或到期日之前任一时间向其卖方按预先约定的价 格(执行价格)购买或出售契约所规定的一定数量标的资产的权利。为取得该权利，期权购买者需在购买期权时向其卖方支付一定金额的保险金，称其为期权价格。在期权定价模型中，最著名的是Black-Scholes模型。

高科技企业具有期权性质，因为高新技术企业能产生机会价值。由于市场对其某些经营活动有良好的预期，愿意为获得未来的利益承担风险，所以机会价值属于买 权价值，其中空头方为高新技术企业原有的所有者，多头方为高新技术企业潜在的投资者。期权的发生，是风险从高新技术企业所有者到潜在投资者的转移。

但是，基于上市的新股定价的高科技企业价值评估，标的资产交易也比较困难，专利技术的预期收益仁者见仁、智者见智，无法得到统一的期权价值，作为收益法的新阶段——期权法也有着诸多的局限性。

四、高科技企业进行定价需要注意的事项

首先，企业上市的股票必须以企业内在价值为基础。脱离企业内在价值过高的股价难以使投资者认同，会给企业的融资带来一定的阻碍；脱离企业内在价值过低的股价虽然容易形成市场，但是会损害原始股东的利益。

其次，要意识到正确评估企业内在价值的重要性，尤其是选择合适的企业价值评估方法的重要性。国际通用的四种估值方法在理论上都存在着一定的局限性，但是可以通过修正模型来完善传统的模型。

根据王忠波老师在《高科技企业估值方法研究》中提到的，目前高科技企业采用的修正模型主要有以下七类：第一类是对研究开发费用的调整，如EVA法和成长 流量比法；第二类是利用收入指标，如价格销售比模型、营销回报模型等；第三类是对传统估值指标的调整，主要是借助企业的历史数据以及可比企业的数据对估值 指标进行推算，以解决部分高科技企业缺乏估值数据的问题；第四类是对传统估值方法的修正，如修正的市盈率模型、市净率模型、理论盈利倍数法和边际利润率保 障倍数估值模型；第五类是利用非财务指标，有关研究发现对于高科技企业，非财务信息的有用性要大于财务信息；第六类是多元回归模型，即通过引入多个价值指 标对可比公司进行回归以确定目标企业价值；第七类是逆向估值法，是用未来数据推算当前对高科技企业的估值结果是否合理的方法。高科技企业价值评估方法较 多，应针对不同行业不同发展阶段的高科技企业慎重选择。

最后，需要注意的是股票定价不仅必须与企业内在价值挂钩，还要关注企业外部环境对股票定价的影响。国家的相关政治经济政策的变动、企业所在行业的成长空间、证券市场的发展现状等外部因素对股票的定价都有一定的影响，因此在定价的过程中应适当考虑这些因素。不忽视不夸大这些因素的影响，可以限定一定的股票定价与外部环境的相关系数，这样有助于股票价值围绕企业内在价值上下波动。

【参考文献】

［1］ 李军，何红.资产评估基础教程［M］.北京：清华大学出版社，2004.

［2］ 王少豪.高新技术企业价值评估［M］.北京：中信出版社，2002.

［3］ 李娅琳，关明坤.工业制造企业价值判断及评估方法研究［D］.辽宁石油化工大学，2008.

［4］ 王忠波.高科技企业估值方法研究［M］.深圳：深圳证券交易所综合研究所，2001.

科创企业估值方法研究范文第4篇

一、论文名称、课题来源、选题依据

论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据：技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估， 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握， 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据， 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下， 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中， 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运， 为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

(1) 趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息， 分析技术发展趋势和规律， 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下， 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家Raymond Pearl提出的Pearl曲线(数学模型为： Y=L?[1+A?exp(-Bt)] )及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为： Y=Lexp(-Bt))皆属于生长曲线， 其预测值Y为技术性能指标， t为时间自变量， L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法， 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比， 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息， 建立预测对象与影响因素的因果关系模型， 预测技术的发展变化。相关分析法认为， 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的， 这样， 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种： 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源， 通过系统的调查、征询专家的意见， 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有： 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等， 其中， 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处， 避免了其缺点， 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据， 在进行产品技术创新预测时， 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势， 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中， 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推， 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测， 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式， 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素， 略去了许多未考虑的因素， 所以， 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确， 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法，依靠的是预测者的知识和经验， 往往带有主观性， 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献， 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论， 但在新的经济和市场环境下， 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展， 以克服自身的不足， 更进一步适应时展的需要， 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前，在我国企业技术创新评估中， 一般只考虑如下四个方面的因素： (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性， 在对此四方面内容逐个分析后， 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有： Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等， 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统， 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性， 同时， 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素，目前所使用的原理和方法， 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究， 在我国的历史还不长， 无论是指标体系还是评估方法， 均处于研究之中， 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是： (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

这种情况下， 神经网络技术就有其特有的优势， 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能， 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题， 它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础， BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成， 各层的神经元数目不同， 由正向传播和反向传播组成， 在进行产品技术创新预测和评估时， 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息， 经隐含层处理后传入输出层， 其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置， 考虑了概括性和动态性， 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素， 尽管是黑匣子式的预测和评估， 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合， 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

据文献查阅， 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究，如文献[08]、[09]、[11]等， 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究， 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下， 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型， 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在： (1) 探索新的技术创新预测和评估技术， 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 将神经网络技术引入技术创新的预测和评估， 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在： (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术， 有利于提高预测的正确性; (2)提供一种基于BP神经网络的综合评估方法， 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

研究目标：

以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型， 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法， 结合企业的具体实际， 对指标和模型体系进行实证分析， 使研究具有一定的理论水平和实用价值。

研究内容：

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手， 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响， 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素， 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系， 并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时， 需要一组决定其相对重要性的初始权重， 权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点， 以BP神经网络为基础， 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点， 设计其相应的计算方法。

5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料， 构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本， 对预测和评估模型进行自学习和训练， 使模型适合实际情况。

6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景， 对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

创新点：

1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前，在技术创新的预测和评估指标体系方面， 一种是采用传统的指标体系， 另一种是采用国外先进国家的指标体系， 如何结合我国实际当前经济形势， 参考国外先进发达国家的研究工作， 建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系， 此为本研究要做的首要工作， 这是一项创新。

2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能， 能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题， 本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估， 这也是一项创新。

五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证

1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素， 并研究影响因素间的内在联系， 确定其相互之间的重要度， 探讨其量化和规范化的方法， 将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合， 建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中， 发现问题、分析问题， 归纳和总结出具有共性的东西， 探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究， 先从某一行业出发， 定义模型的基本输入因素， 然后， 逐步扩展， 逐步增加模型的复杂度。

4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合， 进行实证研究， 在实践中丰富和完善， 研究出具有科学性和实用性的成果。

六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作， 编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作， 发表了企业技术创新与营销管理创新、企业技术创新与营销组织创新及企业技术创新与营销观念创新等与技术创新相关的学术研究论文， 对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础， 也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作， 具有一定的实践经验， 与许多企业有密切的合作关系， 同时， 对神经网络技术也进行过专门的学习和研究， 所以， 本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备， 能顺利完成本课题的研究， 取得预期的研究成果。

七、论文研究的进展计划

2003.07-2003.09：完成论文开题。

2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

[01] 傅家骥、仝允桓等。 技术创新学。 北京： 清华大学出版社 1998

[02] 吴贵生。 技术创新管理。 北京： 清华大学出版社 2000

[03] 柳卸林。 企业技术创新管理。 北京： 科学技术出版社 1997

[04] 赵志、陈邦设等。 产品创新过程管理模式的基本问题研究。 管理科学学报。 2000/2.

[05] 王亚民、朱荣林。 风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究。 风险投资。 2002/6

[06] 赵中奇、王浣尘、潘德惠。 随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用。 控制与决策。 2002/6

[07] 夏清泉、凌婕。 风险投资理论和政策研究。 国际商务研究。 2002/5

[08] 陈劲、龚焱等。 技术创新信息源新探。 中国软科学。 2001/1. pp86-88

[09] 严太华、张龙。 风险投资评估决策方法初探。 经济问题。 2002/1

[10] 苏永江、李湛。 风险投资决策问题的系统分析。 学术研究。 2001/4

[11] 孙冰。 企业产品开发的评价模型及方法研究。 中国管理科学。 2002/4

[12] 诸克军、杨久西、匡益军。 基于人工神经网络的石油勘探有利性综合评价。 系统工程理论与实践。 2002/4

[13] 杨力。 基干BP 神经网络的城市房屋租赁估价系统设计。 中国管理科学。 2002/4

[14] 杨国栋、贾成前。 高速公路复垦土地适宜性评价的BP神经网络模型。 统工程理论与实践。 2002/4

[15] 楼文高。 基于人工神经网络的三江平原土壤质量综合评价与预测模型。 中国管理科学。 2002/1

[16] 胥悦红、顾培亮。 基于BP神经网络的产品成本预测。 管理工程学报。 2000/4

[17] 陈新辉、乔忠。 基于TSA-BP神经网络的企业产品市场占有率预测模型。 中国农业大学学报。 2000/5

[18] 刘育新。 技术预测的过程与常用方法。 中国软科学。 1998/3

[19] 温小霓、赵玮。 市场需求与统计预测。 西安电子科技大学学报。 2000/5

[20] 朱振中。 模糊理论在新产品开发中的应用。 科学管理研究。 2000/6

[21]Kim B. Clark Takahiro Fujimoto. Product Development Performance Strategy、Organization and Management in Industry. Harvard Business School Press. Boson 1993

[22] Gobeli D H, Brown D J. Improving the process of product innovation. Research, Technology Management, 1993. 36(2)：46-49

[23]Simon J.Towner. Four ways to accelerate new product development. Long Rang Planning 1994. 27(2)：57-65

[24]Abdul Ali,et al. Product innovation and entry strategy. Journal of Product Innovation Management 1995. 12(12)：54-69

[25]Eric Vin Hippel. The sources of Innovation. Oxford University Press. 1988

[26] Shtub A, Zimerman Y. A neural-network-based approach for estimating the cost of assembly. International Journal of Production Economics, 1993. 32: 189-207

[27] Wee-Liang Tan, Dattarreya G. Allampalli, Investment Criteria of Singapore Capitalists, 1997 International Council for Small Business, San Francisco, California, June 1997

[28]Michael Henos, The Road to Venture Financing: Guidelines for Entrepreneuts, RD Straregist Magazine,Summer 1991

[29]Chow GC, The Largrange Method of optimization with applications to portfoli and investment decisions. J of Economic Dymamics and Control 1996

[30]Jensen, R Information Cost and Innovation Adoption Policies, Management Science. Vol.34, No.2, Feb, 1988

[31]R.K. Zutshi, T.W.Liang, D.G.Allampulli, Singapore Venture Capitalists Investment Evaluation Criteria: A Reexamination. Small Business Economics 13:9-26(1999)

科创企业估值方法研究范文第5篇

论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据：

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握,从而为企业的技术创新决策提供科学的依据,以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下,企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中,企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息,分析技术发展趋势和规律,在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下,将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家RaymondPearl提出的Pearl曲线(数学模型为:Y=L∕[1+A?exp(-B·t)])及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为:Y=L·exp(-B·t))皆属于生长曲线,其预测值Y为技术性能指标,t为时间自变量,L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法,但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比,主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息,建立预测对象与影响因素的因果关系模型,预测技术的发展变化。相关分析法认为,一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的,这样,通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种:导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源,通过系统的调查、征询专家的意见,分析和整理出预测结果。专家预测法主要有:专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等,其中,德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处,避免了其缺点,被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据,在进行产品技术创新预测时,只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势,并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中,对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推,而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测,但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式,而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素,略去了许多未考虑的因素,所以,所建模型对实际问题的表达能力也不够准确,预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验,往往带有主观性,难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献,为企业技术创新的预测提供了科学的方法论,但在新的经济和市场环境下,技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展,以克服自身的不足,更进一步适应时展的需要,为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前,在我国企业技术创新评估中,一般只考虑如下四个方面的因素:(1)技术的先进性、可行性、连续性;(2)经济效果;(3)社会效果;(4)风险性,在对此四方面内容逐个分析后,再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有:Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等,但技术创新的评估是一个非常复杂的系统,其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性,同时,还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法,难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究,在我国的历史还不长,无论是指标体系还是评估方法,均处于研究之中,我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是:(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

这种情况下,神经网络技术就有其特有的优势,以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能,可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题,它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础,BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成,各层的神经元数目不同,由正向传播和反向传播组成,在进行产品技术创新预测和评估时,从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息,经隐含层处理后传入输出层,其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置,考虑了概括性和动态性,力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素,尽管是黑匣子式的预测和评估,但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合,输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

据文献查阅,虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等,但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究,在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下,以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型,是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在:(1)探索新的技术创新预测和评估技术,丰富和完善技术创新预测和评估方法体系;(2)将神经网络技术引入技术创新的预测和评估,有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在:(1)提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术,有利于提高预测的正确性;(2)提供一种基于BP神经网络的综合评估方法,有利于提高评估的科学性;(3)为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

研究目标：

以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型,并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法,结合企业的具体实际,对指标和模型体系进行实证分析,使研究具有一定的理论水平和实用价值。

研究内容：

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手,密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响,系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素,建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系,并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时,需要一组决定其相对重要性的初始权重,权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。根据技术创新预测的特点,以BP神经网络为基础,构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点,设计其相应的计算方法。

5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料,构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本,对预测和评估模型进行自学习和训练,使模型适合实际情况。

6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景,对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

创新点：

1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面,一种是采用传统的指标体系,另一种是采用国外先进国家的指标体系,如何结合我国实际当前经济形势,参考国外先进发达国家的研究工作,建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系,此为本研究要做的首要工作,这是一项创新。

2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能,能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题,本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估,这也是一项创新。

五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证

1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素,并研究影响因素间的内在联系,确定其相互之间的重要度,探讨其量化和规范化的方法,将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合,建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中,发现问题、分析问题,归纳和总结出具有共性的东西,探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究,先从某一行业出发,定义模型的基本输入因素,然后,逐步扩展,逐步增加模型的复杂度。

4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合,进行实证研究,在实践中丰富和完善,研究出具有科学性和实用性的成果。

六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作,编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作,发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文,对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础,也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作,具有一定的实践经验,与许多企业有密切的合作关系,同时,对神经网络技术也进行过专门的学习和研究,所以,本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备,能顺利完成本课题的研究,取得预期的研究成果。

七、论文研究的进展计划

2003.07-2003.09：完成论文开题。

2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998

[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社2000

[03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997

[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报.2000/2.

[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究.风险投资.2002/6

[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策.2002/6

[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究.2002/5

[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学.2001/1.pp86-88

[09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题.2002/1

[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究.2001/4

<11>孙冰.企业产品开发的评价模型及方法研究.中国管理科学.2002/4

[12]诸克军、杨久西、匡益军.基于人工神经网络的石油勘探有利性综合评价.系统工程理论与实践.2002/4

[13]杨力.基干BP神经网络的城市房屋租赁估价系统设计.中国管理科学.2002/4

[14]杨国栋、贾成前.高速公路复垦土地适宜性评价的BP神经网络模型.统工程理论与实践.2002/4

[15]楼文高.基于人工神经网络的三江平原土壤质量综合评价与预测模型.中国管理科学.2002/1

[16]胥悦红、顾培亮.基于BP神经网络的产品成本预测.管理工程学报.2000/4

[17]陈新辉、乔忠.基于TSA-BP神经网络的企业产品市场占有率预测模型.中国农业大学学报.2000/5

[18]刘育新.技术预测的过程与常用方法.中国软科学.1998/3

[19]温小霓、赵玮.市场需求与统计预测.西安电子科技大学学报.2000/5

[20]朱振中.模糊理论在新产品开发中的应用.科学管理研究.2000/6

[21]KimB.Clark&TakahiroFujimoto.ProductDevelopmentPerformance–Strategy、OrganizationandManagementinIndustry.HarvardBusinessSchoolPress.Boson1993

[22]GobeliDH,BrownDJ.Improvingtheprocessofproductinnovation.Research,TechnologyManagement,1993.36(2):46-49

[23]SimonJ.Towner.Fourwaystoacceleratenewproductdevelopment.LongRangPlanning1994.27(2):57-65

[24]AbdulAli,etal.Productinnovationandentrystrategy.JournalofProductInnovationManagement1995.12(12):54-69

[25]EricVinHippel.ThesourcesofInnovation.OxfordUniversityPress.1988

[26]ShtubA,ZimermanY.Aneural-network-basedapproachforestimatingthecostofassembly.InternationalJournalofProductionEconomics,1993.32:189-207

[27]Wee-LiangTan,DattarreyaG.Allampalli,InvestmentCriteriaofSingaporeCapitalists,1997InternationalCouncilforSmallBusiness,SanFrancisco,California,June1997

[28]MichaelHenos,TheRoadtoVentureFinancing:GuidelinesforEntrepreneuts,R&DStraregistMagazine,Summer1991

[29]ChowGC,TheLargrangeMethodofoptimizationwithapplicationstoportfoliandinvestmentdecisions.JofEconomicDymamicsandControl1996

[30]Jensen,R..InformationCostandInnovationAdoptionPolicies,ManagementScience.Vol.34,No.2,Feb,1988

[31]R.K.Zutshi,T.W.Liang,D.G.Allampulli,SingaporeVentureCapitalistsInvestmentEvaluationCriteria:AReexamination.SmallBusinessEconomics13:9-26(1999)

科创企业估值方法研究范文第6篇

论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握, 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据, 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下, 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中, 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运, 为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息, 分析技术发展趋势和规律, 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下, 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家Raymond Pearl提出的Pearl曲线(数学模型为: Y=L∕[1+A?exp(-B·t)] )及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为: Y=L·exp(-B·t))皆属于生长曲线, 其预测值Y为技术性能指标, t为时间自变量, L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法, 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比, 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息, 建立预测对象与影响因素的因果关系模型, 预测技术的发展变化。相关分析法认为, 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的, 这样, 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源, 通过系统的调查、征询专家的意见, 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有: 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等, 其中, 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处, 避免了其缺点, 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据, 在进行产品技术创新预测时, 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势, 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中, 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推, 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测, 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式, 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素, 略去了许多未考虑的因素, 所以, 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确, 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验, 往往带有主观性, 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献, 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论, 但在新的经济和市场环境下, 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展, 以克服自身的不足, 更进一步适应时展的需要, 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前,在我国企业技术创新评估中, 一般只考虑如下四个方面的因素: (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性, 在对此四方面内容逐个分析后, 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有: Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等, 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统, 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性, 同时, 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法, 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究, 在我国的历史还不长, 无论是指标体系还是评估方法, 均处于研究

之中, 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是: (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

这种情况下, 神经网络技术就有其特有的优势, 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能, 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题, 它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础, BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成, 各层的神经元数目不同, 由正向传播和反向传播组成, 在进行产品技术创新预测和评估时, 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息, 经隐含层处理后传入输出层, 其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置, 考虑了概括性和动态性, 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素, 尽管是黑匣子式的预测和评估, 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合, 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

据文献查阅, 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等, 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究, 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下, 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型, 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在: (1) 探索新的技术创新预测和评估技术, 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 将神经网络技术引入技术创新的预测和评估, 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在: (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术, 有利于提高预测的正确性; (2)提供一种基于BP神经网络的综合评估方法, 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型, 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法, 结合企业的具体实际, 对指标和模型体系进行实证分析, 使研究具有一定的理论水平和实用价值。

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手, 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响, 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素, 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系, 并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时, 需要一组决定其相对重要性的初始权重, 权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点, 以BP神经网络为基础, 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点, 设计其相应的计算方法。

5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料, 构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本, 对预测和评估模型进行自学习和训练, 使模型适合实际情况。

6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景, 对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面, 一种是采用传统的指标体系, 另一种是采用国外先进国家的指标体系, 如何结合我国实际当前经济形势, 参考国外先进发达国家的研究工作, 建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系, 此为本研究要做的首要工作, 这是一项创新。

2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能, 能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题, 本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估, 这也是一项创新。

五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证

1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素, 并研究影响因素间的内在联系, 确定其相互之间的重要度, 探讨其量化和规范化的方法, 将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合, 建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中, 发现问题、分析问题, 归纳和总结出具有共性的东西, 探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究, 先从某一行业出发, 定义模型的基本输入因素, 然后, 逐步扩展, 逐步增加模型的复杂度。

4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合, 进行实证研究, 在实践中丰富和完善, 研究出具有科学性和实用性的成果。

科创企业估值方法研究范文第7篇

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握, 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据, 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下, 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中, 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运, 为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家*测法三大类。

(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息, 分析技术发展趋势和规律, 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下, 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家Raymond Pearl提出的Pearl曲线(数学模型为: Y=L∕[1+A?exp(-B·t)] )及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为: Y=L·exp(-B·t))皆属于生长曲线, 其预测值Y为技术性能指标, t为时间自变量, L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法, 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比, 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息, 建立预测对象与影响因素的因果关系模型, 预测技术的发展变化。相关分析法认为, 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的, 这样, 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家*测法。以专家意见作为信息来源, 通过系统的调查、征询专家的意见, 分析和整理出预测结果。专家*测法主要有: 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等, 其中, 德尔菲法吸收了前几种专家*测法的长处, 避免了其缺点, 被认为是技术预测中最有效的专家*测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据, 在进行产品技术创新预测时, 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势, 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中, 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推, 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测, 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式, 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素, 略去了许多未考虑的因素, 所以, 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确, 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家*测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验, 往往带有主观性, 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献, 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论, 但在新的经济和市场环境下, 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展, 以克服自身的不足, 更进一步适应时展的需要, 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前,在我国企业技术创新评估中, 一般只考虑如下四个方面的因素: (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性, 在对此四方面内容逐个分析后, 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有: Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等, 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统, 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性, 同时, 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法, 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究, 在我国的历史还不长, 无论是指标体系还是评估方法, 均处于研究之中, 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是: (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

这种情况下, 神经网络技术就有其特有的优势, 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能, 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题, 它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础, BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成, 各层的神经元数目不同, 由正向传播和反向传播组成, 在进行产品技术创新预测和评估时, 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息, 经隐含层处理后传入输出层, 其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置, 考虑了概括性和动态性, 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素, 尽管是黑匣子式的预测和评估, 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合, 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

据文献查阅, 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等, 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究, 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下, 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型, 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在: (1) 探索新的技术创新预测和评估技术, 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 将神经网络技术引入技术创新的预测和评估, 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在: (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术, 有利于提高预测的正确性; （2）提供一种基于BP神经网络的综合评估方法, 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四 、课题研究的主要内容

研究目标：

以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型, 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法, 结合企业的具体实际, 对指标和模型体系进行实证分析, 使研究具有一定的理论水平和实用价值。

研究内容：

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手, 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响, 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素, 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系, 并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时, 需要一组决定其相对重要性的初始权重, 权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点, 以BP神经网络为基础, 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点, 设计其相应的计算方法。

5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料, 构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本, 对预测和评估模型进行自学习和训练, 使模型适合实际情况。

6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景, 对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

创新点：

1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面, 一种是采用传统的指标体系, 另一种是采用国外先进国家的指标体系, 如何结合我国实际当前经济形势, 参考国外先进发达国家的研究工作, 建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系, 此为本研究要做的首要工作, 这是一项创新。

2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能, 能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题, 本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估, 这也是一项创新。

五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证

1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素, 并研究影响因素间的内在联系, 确定其相互之间的重要度, 探讨其量化和规范化的方法, 将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合, 建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中, 发现问题、分析问题, 归纳和总结出具有共性的东西, 探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究, 先从某一行业出发, 定义模型的基本输入因素, 然后, 逐步扩展, 逐步增加模型的复杂度。

4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合, 进行实证研究, 在实践中丰富和完善, 研究出具有科学性和实用性的成果。

六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作, 编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作, 发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文, 对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础, 也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作, 具有一定的实践经验, 与许多企业有密切的合作关系, 同时, 对神经网络技术也进行过专门的学习和研究, 所以, 本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备, 能顺利完成本课题的研究, 取得预期的研究成果。

七、论文研究的进展计划

2003.07-2003.09：完成论文开题。

2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

[01] 傅家骥、仝允桓等. 技术创新学. 北京: 清华大学出版社 1998

[02] 吴贵生. 技术创新管理. 北京: 清华大学出版社 2000

[03] 柳卸林. 企业技术创新管理. 北京: 科学技术出版社 1997

[04] 赵志、陈邦设等. 产品创新过程管理模式的基本问题研究. 管理科学学报. 2000/2.

[05] 王亚民、朱荣林. 风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究. 风险投资. 2002/6

[06] 赵中奇、王浣尘、潘德惠. 随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用. 控制与决策. 2002/6

[07] 夏清泉、凌婕. 风险投资理论和政策研究. 国际商务研究. 2002/5

[08] 陈劲、龚焱等. 技术创新信息源新探. 中国软科学. 2001/1. pp86-88

[09] 严太华、张龙. 风险投资评估决策方法初探. 经济问题. 2002/1

[10] 苏永江、李湛. 风险投资决策问题的系统分析. 学术研究. 2001/4

孙冰. 企业产品开发的评价模型及方法研究. 中国管理科学. 2002/4

科创企业估值方法研究范文第8篇

一、论文名称、课题来源、选题依据

论文名称：基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据：

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估，可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握，从而为企业的技术创新决策提供科学的依据，以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下，企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中，企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运，为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息，分析技术发展趋势和规律，在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下，将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家raymondpearl提出的pearl曲线(数学模型为:y=l∕[1+a?exp(-b·t)])及英国数学家和统计学家gompertz提出的gompertz曲线(数学模型为:y=l·exp(-b·t))皆属于生长曲线，其预测值y为技术性能指标，t为时间自变量，l、a、b皆为常数。ridenour模型也属于生长曲线预测法，但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比，主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息，建立预测对象与影响因素的因果关系模型，预测技术的发展变化。相关分析法认为，一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的，这样，通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种:导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源，通过系统的调查、征询专家的意见，分析和整理出预测结果。专家预测法主要有:专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等，其中，德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处，避免了其缺点，被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据，在进行产品技术创新预测时，只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势，并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中，对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推，而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测，但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式，而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素，略去了许多未考虑的因素，所以，所建模型对实际问题的表达能力也不够准确，预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法，依靠的是预测者的知识和经验，往往带有主观性，难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献，为企业技术创新的预测提供了科学的方法论，但在新的经济和市场环境下，技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展，以克服自身的不足，更进一步适应时展的需要，为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前，在我国企业技术创新评估中，一般只考虑如下四个方面的因素:(1)技术的先进性、可行性、连续性;(2)经济效果;(3)社会效果;(4)风险性，在对此四方面内容逐个分析后，再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有:delphi法(专家法)、ahp法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等，但技术创新的评估是一个非常复杂的系统，其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性，同时，还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素，目前所使用的原理和方法，难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究，在我国的历史还不长，无论是指标体系还是评估方法，均处于研究之中，我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是:(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

这种情况下，神经网络技术就有其特有的优势，以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能，可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题，它能克服上述各方法的不足。本项目以bp神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础，bp神经网络由输入层、隐含层和输出层构成，各层的神经元数目不同，由正向传播和反向传播组成，在进行产品技术创新预测和评估时，从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息，经隐含层处理后传入输出层，其输出值y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置，考虑了概括性和动态性，力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素，尽管是黑匣子式的预测和评估，但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合，输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。据文献查阅，虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究，如文献[08]、[09]、[11]等，但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究，在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下，以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型，是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在:(1)探索新的技术创新预测和评估技术，丰富和完善技术创新预测和评估方法体系;(2)将神经网络技术引入技术创新的预测和评估，有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在:(1)提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术，有利于提高预测的正确性;(2)提供一种基于bp神经网络的综合评估方法，有利于提高评估的科学性;(3)为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

研究目标：

以bp神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型，并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法，结合企业的具体实际，对指标和模型体系进行实证分析，使研究具有一定的理论水平和实用价值。

研究内容：

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手，密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响，系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素，建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系，并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时，需要一组决定其相对重要性的初始权重，权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型研究。根据技术创新预测的特点，以bp神经网络为基础，构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点，设计其相应的计算方法。

5、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料，构建基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本，对预测和评估模型进行自学习和训练，使模型适合实际情况。

6、基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景，对基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

创新点：

1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前，在技术创新的预测和评估指标体系方面，一种是采用传统的指标体系，另一种是采用国外先进国家的指标体系，如何结合我国实际当前经济形势，参考国外先进发达国家的研究工作，建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系，此为本研究要做的首要工作，这是一项创新。

2、研究基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能，能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题，本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估，这也是一项创新。

五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证

1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素，并研究影响因素间的内在联系，确定其相互之间的重要度，探讨其量化和规范化的方法，将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合，建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中，发现问题、分析问题，归纳和总结出具有共性的东西，探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的研究，先从某一行业出发，定义模型的基本输入因素，然后，逐步扩展，逐步增加模型的复杂度。

4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合，进行实证研究，在实践中丰富和完善，研究出具有科学性和实用性的成果。

六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作，编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作，发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文，对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础，也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作，具有一定的实践经验，与许多企业有密切的合作关系，同时，对神经网络技术也进行过专门的学习和研究，所以，本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备，能顺利完成本课题的研究，取得预期的研究成果。七、论文研究的进展计划

xx.07-xx.09：完成论文开题。

xx.09-xx.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

xx.11-xx.01：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

xx.01-xx.03：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

xx.03-xx.04：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

xx.04-xx.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998

[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社xx

[03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997

[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报.xx/2.

[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目ecv评估指标与决策模型研究.风险投资.xx/6

[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策.xx/6

[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究.xx/5

[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学.xx/1.pp86-88

[09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题.xx/1

[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究.xx/4

<11>孙冰.企业产品开发的评价模型及方法研究.中国管理科学.xx/4

科创企业估值方法研究范文第9篇

硕士开题报告 一、论文名称、课题来源、选题依据

论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据：

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估，可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握，从而为企业的技术创新决策提供科学的依据，以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下，企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中，企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运，为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息，分析技术发展趋势和规律，在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下，将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家RaymondPearl提出的Pearl曲线(数学模型为：Y=L∕[1+A?exp(-Bt)])及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为：Y=Lexp(-Bt))皆属于生长曲线，其预测值Y为技术性能指标，t为时间自变量，L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法，但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比，主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息，建立预测对象与影响因素的因果关系模型，预测技术的发展变化。相关分析法认为，一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的，这样，通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种：导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源，通过系统的调查、征询专家的意见，分析和整理出预测结果。专家预测法主要有：专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等，其中，德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处，避免了其缺点，被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据，在进行产品技术创新预测时，只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势，并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中，对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推，而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测，但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式，而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素，略去了许多未考虑的因素，所以，所建模型对实际问题的表达能力也不够准确，预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法，依靠的是预测者的知识和经验，往往带有主观性，难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献，为企业技术创新的预测提供了科学的方法论，但在新的经济和市场环境下，技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展，以克服自身的不足，更进一步适应时展的需要，为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前，在我国企业技术创新评估中，一般只考虑如下四个方面的因素：(1)技术的先进性、可行性、连续性;(2)经济效果;(3)社会效果;(4)风险性，在对此四方面内容逐个分析后，再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有：Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等，但技术创新的评估是一个非常复杂的系统，其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性，同时，还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素，目前所使用的原理和方法，难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究，在我国的历史还不长，无论是指标体系还是评估方法，均处于研究之中，我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是：(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

这种情况下，神经网络技术就有其特有的优势，以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能，可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题，它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础，BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成，各层的神经元数目不同，由正向传播和反向传播组成，在进行产品技术创新预测和评估时，从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息，经隐含层处理后传入输出层，其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置，考虑了概括性和动态性，力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素，尽管是黑匣子式的预测和评估，但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合，输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

据文献查阅，虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究，如文献[08]、[09]、[11]等，但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究，在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下，以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型，是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在：(1)探索新的技术创新预测和评估技术，丰富和完善技术创新预测和评估方法体系;(2)将神经网络技术引入技术创新的预测和评估，有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在：(1)提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术，有利于提高预测的正确性;(2)提供一种基于BP神经网络的综合评估方法，有利于提高评估的科学性;(3)为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

研究目标：

以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型，并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法，结合企业的具体实际，对指标和模型体系进行实证分析，使研究具有一定的理论水平和实用价值。

研究内容：

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手，密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响，系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素，建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系，并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时，需要一组决定其相对重要性的初始权重，权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。根据技术创新预测的特点，以BP神经网络为基础，构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点，设计其相应的计算方法。

5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料，构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本，对预测和评估模型进行自学习和训练，使模型适合实际情况。

6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景，对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

创新点：

1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前，在技术创新的预测和评估指标体系方面，一种是采用传统的指标体系，另一种是采用国外先进国家的指标体系，如何结合我国实际当前经济形势，参考国外先进发达国家的研究工作，建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系，此为本研究要做的首要工作，这是一项创新。

2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能，能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题，本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估，这也是一项创新。

五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证

1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素，并研究影响因素间的内在联系，确定其相互之间的重要度，探讨其量化和规范化的方法，将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合，建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中，发现问题、分析问题，归纳和总结出具有共性的东西，探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究，先从某一行业出发，定义模型的基本输入因素，然后，逐步扩展，逐步增加模型的复杂度。

4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合，进行实证研究，在实践中丰富和完善，研究出具有科学性和实用性的成果。

六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作，编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作，发表了企业技术创新与营销管理创新、企业技术创新与营销组织创新及企业技术创新与营销观念创新等与技术创新相关的学术研究论文，对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础，也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作，具有一定的实践经验，与许多企业有密切的合作关系，同时，对神经网络技术也进行过专门的学习和研究，所以，本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备，能顺利完成本课题的研究，取得预期的研究成果。

七、论文研究的进展计划

2003、07-2003、09：完成论文开题。

2003、09-2003、11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003、11-2004、01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2004、01-2004、03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2004、03-2004、04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2004、04-2004、06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

[01]傅家骥、仝允桓等。技术创新学。北京：清华大学出版社1998

[02]吴贵生。技术创新管理。北京：清华大学出版社2000

[03]柳卸林。企业技术创新管理。北京：科学技术出版社1997

[04]赵志、陈邦设等。产品创新过程管理模式的基本问题研究。管理科学学报。2000/2、

[05]王亚民、朱荣林。风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究。风险投资。2002/6

[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠。随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用。控制与决策。2002/6

[07]夏清泉、凌婕。风险投资理论和政策研究。国际商务研究。2002/5

[08]陈劲、龚焱等。技术创新信息源新探。中国软科学。2001/1、pp86-88

[09]严太华、张龙。风险投资评估决策方法初探。经济问题。2002/1

[10]苏永江、李湛。风险投资决策问题的系统分析。学术研究。2001/4

[11]孙冰。企业产品开发的评价模型及方法研究。中国管理科学。2002/4

科创企业估值方法研究范文第10篇

在高新科技企业产权转让及兼并收购中，企业的购买方和转让方都需要估计企业公平合理的价值，以便双方在各自对同一企业的不同估计结果基础上进行协商谈判，从而达成最终的产权转让或兼并收购要约。对于一家高新科技企业而言，能够公开上市意味着企业能够获取更多的资金、企业的发展前景被市场认可而有更大的发展潜力。公开上市前必须对企业价值进行评估，从而合理的制定股票发行价格。

二、高新科技企业与传统企业的不同特点

由于新技术、新产业不断涌现，知识更新速度加快，产品的生命周期缩短，高新科技产品的生命周期中伴随着多代产品的更新换代过程，在产品、技术更迭频繁的情况下，企业前期的大量投入往往由于技术发展或创新上的时滞而失败，企业的失败率比较高。在收益方面，由于高新科技企业一般具有较强的垄断力，产品在得到市场的认可之后，将产生很强的扩张能力。因此，“高投入、高风险、高收益”成为高新科技企业一个显著特点。

高新科技企业发展阶段性明显、决策具有动态序列性。高新科技企业的创新活动一般要经过研究开发、中间试验、商品化等阶段，每一阶段的风险水平、特征差别都很大。高新科技企业的研究开发是一个动态决策的过程，科研成果研究开发成功后，如果市场有利，追加科技成果商品化所需的后续投资；如果市场前景不看好，则暂时不追加后续投资，而是等待投资时机的到来，这样就可以把风险锁定在研究开发费用的范围内。投资者可以根据前一阶段的研究成果和对最新市场信息的把握，不断地调整预期现金流，重新对科研成果的经济价值进行评估并做出新的决策。

三、高新科技企业价值评估方法选择及调整

采用期权定价法对初创期企业进行价值评估。创立阶段的高新科技企业由于其产品的独创性，难以找到类似的企业进行比较，因而不适宜运用市场法。同时创立阶段的高新科技企业不一定具有成型的产品，而往往只是具有某一方面的技术，有时甚至只是基于一种理念。创立阶段的企业往往没有取得销售收入或销售收入数量很小，净现金流为负，以单一的技术或产品为主，用普通的现金流贴现模型无法得出客观的结果。因此，科学技术人员的知识和能力成为该阶段高新技术企业价值的主要驱动因素。期权定价法和折现现金流量法相结合，对成长期企业进行价值评估。创意期的技术转化为产业发展和具体的产品形态，需要投入大量的资金用于建造厂房、购买设备、开拓销售渠道等，因此，资金需求便成为创业成长前期最主要的问题。如果高新技术企业采用恰当的融资渠道解决了资金的需求问题，企业接踵而来面临的就是经营风险，特别是顾客市场的风险。企业已经投入大量无法收回的资金，但产品的市场前景并不清楚。创业成长期的融资需求和经营风险便成为影响高新技术企业发展的关键因素，而融资需求能否恰当地解决，经营风险能否很好地化解取决于企业的财务管理能力和创新能力。因此，企业整体的财务管理能力和创新能力成为该阶段高新技术企业价值的主要驱动因素。企业的财务管理能力表现在企业现有的获利能力，企业的创新能力表现在其未来成长的期权价值。所以，此阶段的高新技术企业价值要从企业现有获利能力和未来投资机会两方面来评估。相对于初创期，高新技术企业在此阶段已有一定的获利能力并迅速提升，现有的获利能力价值逐步增大，但现金流仍很不稳定，未来的投资机会成长期权价值仍然占据高新技术企业价值的主要部分。因此，此阶段仍然要利用期权定价模型来评估高新技术企业的未来成长价值，同时适当考虑利用折现现金流量法评估现有的获利能力价值。

期权定价法和折现现金流量法相结合，对成熟蜕变期企业进行价值评估。在成熟阶段，高新技术企业已经具有了一定的市场基础，企业的经营现金流也趋于正值并且稳定。但这一美好景象的背后却隐含着高新技术企业最大的危机：阻碍创新。创新是高新技术企业不断发展的动力，但很多高新技术企业却往往被成熟期的企业盛况所误导。其实，企业成熟期是企业蜕变转型的前提，正是在成熟期大量稳定的现金流前提下，企业才有可能成功地进行二次创业转型。所以，成熟蜕变期是高新技术企业发展的关键阶段，它直接决定着企业寿命的长短。从发展的眼光看，此阶段的高新技术企业价值很明显的由两部分组成：企业现有的获利能力价值和未来的转型机会价值。一方面，高新技术企业在此阶段具有稳定的收入和现金流，现有资产的获利能力价值进一步增大；另一方面，二次创业发展转型的机会价值构成了未来的期权转换价值。而现有的获利能力价值和未来的期权转换价值又分别取决于企业的持续经营管理能力和企业是否具有战略眼光抓住转型机会的能力。根据这两个关键驱动因素，在此阶段高新技术企业价值评估可以采用综合评估的方法，用折现现金流量法评估出高新技术企业现有经营业务的价值。

科创企业估值方法研究范文第11篇

关键词：高新科技；高新科技企业；价值评估；期权定价法

一、高新科技企业价值评估的意义

在高新科技企业产权转让及兼并收购中，企业的购买方和转让方都需要估计企业公平合理的价值，以便双方在各自对同一企业的不同估计结果基础上进行协商谈判，从而达成最终的产权转让或兼并收购要约。对于一家高新科技企业而言，能够公开上市意味着企业能够获取更多的资金、企业的发展前景被市场认可而有更大的发展潜力。公开上市前必须对企业价值进行评估，从而合理的制定股票发行价格。

二、高新科技企业与传统企业的不同特点

由于新技术、新产业不断涌现，知识更新速度加快，产品的生命周期缩短，高新科技产品的生命周期中伴随着多代产品的更新换代过程，在产品、技术更迭频繁的情况下，企业前期的大量投入往往由于技术发展或创新上的时滞而失败，企业的失败率比较高。在收益方面，由于高新科技企业一般具有较强的垄断力，产品在得到市场的认可之后，将产生很强的扩张能力。因此，“高投入、高风险、高收益”成为高新科技企业一个显著特点。

高新科技企业发展阶段性明显、决策具有动态序列性。高新科技企业的创新活动一般要经过研究开发、中间试验、商品化等阶段，每一阶段的风险水平、特征差别都 很大。高新科技企业的研究开发是一个动态决策的过程，科研成果研究开发成功后，如果市场有利，追加科技成果商品化所需的后续投资；如果市场前景不看好，则暂时不追加后续投资，而是等待投资时机的到来，这样就可以把风险锁定在研究开发费用的范围内。投资者可以根据前一阶段的研究成果和对最新市场信息的把握，不断地调整预期现金流，重新对科研成果的经济价值进行评估并做出新的决策。

三、高新科技企业价值评估方法选择及调整

采用期权定价法对初创期企业进行价值评估。创立阶段的高新科技企业由于其产品的独创性，难以找到类似的企业进行比较，因而不适宜运用市场法。同时创立阶段的高新科技企业不一定具有成型的产品，而往往只是具有某一方面的技术，有时甚至只是基于一种理念。创立阶段的企业往往没有取得销售收入或销售收入数量很小，净现金流为负，以单一的技术或产品为主，用普通的现金流贴现模型无法得出客观的结果。因此，科学技术人员的知识和能力成为该阶段高新技术企业价值的主要驱动因素。期权定价法和折现现金流量法相结合，对成长期企业进行价值评估。创意期的技术转化为产业发展和具体的产品形态，需要投入大量的资金用于建造厂房、购买设备、开拓销售渠道等，因此，资金需求便成为创业成长前期最主要的问题。如果高新技术企业采用恰当的融资渠道解决了资金的需求问题，企业接踵而来面临的就是经营风险，特别是顾客市场的风险。企业已经投入大量无法收回的资金，但产品的市场前景并不清楚。创业成长期的融资需求和经营风险便成为影响高新技术企业发展的关键因素，而融资需求能否恰当地解决，经营风险能否很好地化解取决于企业的财务管理能力和创新能力。因此，企业整体的财务管理能力和创新能力成为该阶段高新技术企业价值的主要驱动因素。企业的财务管理能力表现在企业现有的获利能力，企业的创新能力表现在其未来成长的期权价值。所以，此阶段的高新技术企业价值要从企业现有获利能力和未来投资机会两方面来评估。相对于初创期，高新技术企业在此阶段已有一定的获利能力并迅速提升，现有的获利能力价值逐步增大，但现金流仍很不稳定，未来的投资机会成长期权价值仍然占据高新技术企业价值的主要部分。因此，此阶段仍然要利用期权定价模型来评估高新技术企业的未来成长价值，同时适当考虑利用折现现金流量法评估现有的获利能力价值。

科创企业估值方法研究范文第12篇

关键词：高新科技；高新科技企业；价值评估；期权定价法

一、高新科技企业价值评估的意义

在高新科技企业产权转让及兼并收购中，企业的购买方和转让方都需要估计企业公平合理的价值，以便双方在各自对同一企业的不同估计结果基础上进行协商谈判，从而达成最终的产权转让或兼并收购要约。对于一家高新科技企业而言，能够公开上市意味着企业能够获取更多的资金、企业的发展前景被市场认可而有更大的发展潜力。公开上市前必须对企业价值进行评估，从而合理的制定股票发行价格。

二、高新科技企业与传统企业的不同特点

由于新技术、新产业不断涌现，知识更新速度加快，产品的生命周期缩短，高新科技产品的生命周期中伴随着多代产品的更新换代过程，在产品、技术更迭频繁的情况下，企业前期的大量投入往往由于技术发展或创新上的时滞而失败，企业的失败率比较高。在收益方面，由于高新科技企业一般具有较强的垄断力，产品在得到市场的认可之后，将产生很强的扩张能力。因此，“高投入、高风险、高收益”成为高新科技企业一个显著特点。

高新科技企业发展阶段性明显、决策具有动态序列性。高新科技企业的创新活动一般要经过研究开发、中间试验、商品化等阶段，每一阶段的风险水平、特征差别都很大。高新科技企业的研究开发是一个动态决策的过程，科研成果研究开发成功后，如果市场有利，追加科技成果商品化所需的后续投资；如果市场前景不看好，则暂时不追加后续投资，而是等待投资时机的到来，这样就可以把风险锁定在研究开发费用的范围内。投资者可以根据前一阶段的研究成果和对最新市场信息的把握，不断地调整预期现金流，重新对科研成果的经济价值进行评估并做出新的决策。

三、高新科技企业价值评估方法选择及调整

采用期权定价法对初创期企业进行价值评估。创立阶段的高新科技企业由于其产品的独创性，难以找到类似的企业进行比较，因而不适宜运用市场法。同时创立阶段的高新科技企业不一定具有成型的产品，而往往只是具有某一方面的技术，有时甚至只是基于一种理念。创立阶段的企业往往没有取得销售收入或销售收入数量很小，净现金流为负，以单一的技术或产品为主，用普通的现金流贴现模型无法得出客观的结果。因此，科学技术人员的知识和能力成为该阶段高新技术企业价值的主要驱动因素。期权定价法和折现现金流量法相结合，对成长期企业进行价值评估。创意期的技术转化为产业发展和具体的产品形态，需要投入大量的资金用于建造厂房、购买设备、开拓销售渠道等，因此，资金需求便成为创业成长前期最主要的问题。如果高新技术企业采用恰当的融资渠道解决了资金的需求问题，企业接踵而来面临的就是经营风险，特别是顾客市场的风险。企业已经投入大量无法收回的资金，但产品的市场前景并不清楚。创业成长期的融资需求和经营风险便成为影响高新技术企业发展的关键因素，而融资需求能否恰当地解决，经营风险能否很好地化解取决于企业的财务管理能力和创新能力。因此，企业整体的财务管理能力和创新能力成为该阶段高新技术企业价值的主要驱动因素。企业的财务管理能力表现在企业现有的获利能力，企业的创新能力表现在其未来成长的期权价值。所以，此阶段的高新技术企业价值要从企业现有获利能力和未来投资机会两方面来评估。相对于初创期，高新技术企业在此阶段已有一定的获利能力并迅速提升，现有的获利能力价值逐步增大，但现金流仍很不稳定，未来的投资机会成长期权价值仍然占据高新技术企业价值的主要部分。因此，此阶段仍然要利用期权定价模型来评估高新技术企业的未来成长价值，同时适当考虑利用折现现金流量法评估现有的获利能力价值。

科创企业估值方法研究范文第13篇

[关键词]中小企业；　创新型；　融资；　知识产权

创新型企业是在制度、管理、知识、技术、文化等方面具有强大创新活力、具有本行业关键技术和知识产权优势、能够对市场环境变化作出灵敏反应的企业。创新型企业的高风险、高收益和信息不对称特征，成为制约中小企业融资发展的瓶颈，引起国内外理论界与实务界的广泛关注。

财务学对创新型中小企业融资的持续研究，在理论构建方面，从资金缺口理论、天使资本到R＆D融资理论、融资约束理论等构成融资理论不可或缺的部分；市场实践方面，中小企业尤其是创新型企业成长的关键在于通过融资获得发展所需要的资源，加快科技成果的产业化。各国政府推出的创业基金、科技贷款、知识产权质押、知识产权证券化等金融创新模式，从客观上反映了创新型中小企业融资的需求、供给及实现路径。

一、创新型中小企业融资的国外研究现状

国外对创新型中小企业融资的理论研究，是建立在不断发展和完善的资本结构理论的基础上，运用数理统计和现代计量技术分析方法做了大量的实证研究。研究内容集中于考察：融资约束理论、知识产权融资和融资风险管理。

(一)融资约束理论：企业融资行为及其运营后果

资金缺口理论阐释了中小企业融资的信贷约束。Macmillan(1931)提出了中小企业的融资缺口问题，在信贷市场上是指贷方提供的资金少于借方需求，从而留下融资有效供给不足的缺口。资金缺口理论能够解释中小企业融资难的问题。Colombo,and Grilli(2007)对初创高新技术公司的资金缺口作出了新的探索，以意大利386家高新技术公司为样本，探讨了可能影响银行贷款追索权的特征，得出了信贷市场不完善、融资存在层次结构的结论。

Mu rray Glickman等经济学家发现根据新古典主义理论应该进行投资的项目可能会受到金融市场的约束。而无法获得满足投资项目的全部资金。从1970年西方学者开始重视研究企业投资与企业融资约束之间的关系。Myers(1977)、FazzarI(1988)、Worthington(1995)、Cuminins，Hasset andIlinet(1 999)、Berger，Ofek，and Swary(1996)、Bernanke GertIer，and GiIchrist(1996)、Hovakimlan，and Titman(2003)等众多学者对融资约束进行了研究，成果丰富。融资约束对中小企业融资的抑制尤其明显i企业的融资约束程度越高，增长速度越慢；发达的金融业有助于缓解企业的融资困难；逆向选择和道德风险是融资约束成因的主流解释。

(二)知识产权融资：企业价值评估与融资实现路径

知识产权是创新型中小企业的核心资产，而创新型中小企业的发展壮大离不开金融资本的支持。为解开创新型中小企业的融资约束难题，政府创造性地制定了知识产权融资相关政策，从而使知识产权融资成为理论界研究的热点问题。

1.知识产权与企业价值关系的研究

国外大量实证研究表明，知识产权资产与企业价值呈正相关，为知识产权融资奠定了理论基础。Bruce Berman(1999)运用潜藏价值的概念，说明企业从知识产权经济中获取利益，并验证了知识产权与企业增值之间的数量关系；Mann，and Sager(2007)研究了公司创立时的专利行为与后来的业绩之间的关系，发现了其间的6组正相关关系。MarkBlaxill，and Ralph Eckardt(2009)论证了知识产权“无与伦比的优势”，拥有恰当的知识产权和正确的管理战略，公司会产生溢价、增加市场份额、维持低成本、甚至直接产生收入；如果没有知识产权优势，公司的产品会失去独特性，只能通过价格手段来竞争。Constance LutoIf-carrollet af(2009)阐述了通过高新技术联盟的方式，如何使创新借助知识产权的形式实现增值，并且形成企业的现金流。

2.知识产权融资实现的一个前提：价值评估

知识产权估价是知识产权从财产权利转化为特定融资方式表征之权利的技术前提，是知识产权融资的制度保障，也是有效防范金融风险的前置措施。虽然美国评估准则委员会(ASB)、欧盟评估师协会(TEGOVA)和国际评估准则委员会(1VSC)都制定了评估准则，但由于知识产权价值存在无形-性、动态性和不确定性的特点，知识产权的评估仍然存在技术性困难。因此近期的研究文献也大量集中于评估技术方法和模型创新的研究。

Won，Sung，and GJ.Lobo(2000)从会计政策和财务报告角度研究无形资产的市场估价问题，提供了披露的无形资产、相关摊销费用和公司权益的市场价值之间关系的经验数据，结果表明金融市场对报告的无形资产价值有积极的估价作用，而且无形资产的市场价值低于其他资产的评估价值。Chiu，and Chen(2007)利用企业吱付专利费用保证可持续发展能力的行为，来判断专利价值及其寿命，从而站在知识产权许可角度运用层次分析法，设计出基于客观的专利价值评分体系的估值模型；Jeffrey(2007)介绍了名为nested logit的市场占有率模型，用于评估品牌消费产品的许可证持有人的价值；Sohn，KIm，and Moon(2007)则研究了结构方程模型在预测中小企业科技基金财务绩效中的运用，他们的成果可以运用于收益法等知识产权价值评估方法。Lai，and Che(2009)则从负面角度考察专利的价值，认为专利侵权诉讼赔偿是专利的法律价值，他们从美国地区法院检索的4289件专利侵权诉讼中提出65个有效样本，用17项指标对专利规模加以量化，通过反向传播神经网络建立专利估价模型，随后通过改变专利估价模型输出的z评分确定了专利综合评价程序。

3.知识产权融资的实现路径

知识产权融资如何实现?通过对大量成果文献的研究，可以发现一条研究脉络，从政府政策支持，到融资特性(指内源融资还是外部融资)、知识产权的资产基础，构成知识产权融资的实现路径。Lofsten，and Lindelof(2003)从创业氛围考察成长型企业的融资特性，指出自筹资金是小企业的主要融资特征；Folta，and Janney(2004)在对新兴技术公司的研究中指出，由于新技术信息不对称和不确定性，使其融资成本较

高。，DouglasCumming(2005)分析了1982―2005年间澳大利亚的风险资金和私募基金在创业投资中的业绩表现，得出政府创业投资基金项目(1lF)不仅能给刚刚成立、在创业初期或者高科技企业解决融资困难，还能给投资提供管理建议。CoIombo，and Grilli(2005)以意大利的高科技企业为样本，得出在帮助企业扩大规模方面，外部融资与内源融资相比事实上并不具有更大的作用。Svensson R(2007)以瑞典中小企业和个人的专利数据为基础，指出外部融资对专利商业化及其商业化的速度有重要的影响，建议政府在制定贷款政策时，既要关注融资的项目，更要重点关注借款者(公司)的情况，贷款的偿还应取决于公司的盈利而非周转率；Minola，andGiorgino(2008)认识到意、美两国在高科技初创公司之间的融资差异，建立并使用模糊方法分析影响意大利公司财务结构的因素，得出企业家的形象、项目的性质、财务情况和市场特点是影响投资意愿的第一层次因素。

(三)融资风险管理：决策的重要事项

创新型中小企业知识产权资产的权属风险、估值风险和变现风险进一步加大了融资风险，因而风险管理备受关注。Boer(2002)指出融资环境的变化，导致对风险和价值评估更为复杂，融资分析工具也发生了变化；研发价值的定量评估、风险因素剖析、实物期权的应用都是变化导致的具体成果；Michel，Mark，Robert，and Sandeepshah(2007)评估了将一个基于期权的风险管理框架和相关的理论、方法应用于现实的连续信息技术投资问题的可行性，从而帮助人们认识投资风险管理对企业来说是有价值的。Gordon，Leob，and Tseng(2007)根据美国112个公司样本研究认为，企业风险管理和公司绩效的关系是建立在企业风险管理与环境的不确定性、行业竞争、企业规模、企业的复杂性以及董事会成员的监督5种因素的恰当性匹配基础上。Wong¨mpi ryarat(2007)以泰国中小企业发展银行(SME银行)最近转向帮助技术型创新企业，指出技术融资给SME银行带来严峻挑战，进而提出风险资本管理的模型，利用EVA主动检测银行提供风险资本的效率与风险回报；Klm，and Sohn(2010)以韩国的技术型中小企业为研究对象对银行信贷风险进行了研究，得出SVM模型与传播神经网络模型、后勤网络神经回归模型相比，在风险的技术评估环节和技术型中小企业贷款的投资决策中的精确性表现更优。Brown，Steen，and Foreman(2009)以澳大利亚生物技术公司为例，讨论了高科技公司的公司治理和风险管理之间的关系，指出传统风险管理模式需要改变，董事会的责任应包含风险管理和监督；资本市场监管机构应要求企业报告风险管理或创造单独的风险管理程序。

二、创新型中小企业融资的国内研究现状

国内研究一方面集中在中小企业融资理论创新和融资实践问题上；另一方面体现在对西方融资理论的中国化应用和创新方面；龚凯颂(2009)就对我国企业融资理论研究进行了回顾与展望，田晓霞(2004)则从规范与实证两个方面，对小企业融资需求、信贷配给及宏观经济政策冲击的研究作了综述。本文仅就具有中国元素的中小企业融资和知识产权融资问题作一简要回顾和总结。

(一)中小企业融资：理论与实践问题

1.中小企业集群融资理论研究

集群融资理论是国内学者在中小企业融资理论上的创新，由于创新型企业是典型的具有集群经济动力的企业类型，因此所有的研究成果都涵盖了创新型企业因素。陈晓红，杨怀东(2008)将中小企业融资理论与中小企业集群理论结合起来，从社会资本和信息传递的视角，深八剖析了中小企业集群提高中小企业融资能力的经济机理，提出了中小企业集群融资的基本模式框架，并针对中小企业集群融资体系建立过程中所涉及到的中小企业信用行为特征、中小企业集群融资模式、风险度量以及政府的作用等诸多问题进行了实证分析和理论阐述，为发展中小企业集群融资体系提出了对策和建议。彭芳春(2008)通过文献研究表明中小企业集群融资具有理论依据，指出我国的融资有共性也有自身的特点，并从融资的微观基础、融资渠道、公共政策方面提出加快中小企业集群融资的建议。

2.关系型融资研究

虽然关系型融资的概念源于国外研究文献(Boot，2000)，但关系型融资的理论与实践均在中国得到了长足的发展。早在2004年，彭文平就对关系型融资作了理论述评，分析了关系型融资的优势和对金融环境变化的适应能力，以及在中国的特有运用前景。谢沛善，翁呜(2009)运用博弈论分析方法，对科技型中小企业的融资行为进行了研究，认为银行在与中小企业的重复博弈中减轻了逆向选择；吴群(2009)从机制创新角度，孙亚云(2008)在指出关系型融资有助于解决中小企业融资难题的同时，也对其局限性加以分析。

3.再融资问题研究

再融资是中小企业创立以后，实现规模发展和可持续发展必须面对的问题；与大企业相比中小企业的再融资能力较弱，创新型(科技型)企业再融资有其自身的特点。周运兰，蔡根女(2008)立足股权融资对中小企业的再融资研究作了回顾，得出了中小公司股权再融资发行方式和长期负效应的结论，认为我国中小企业上市公司股权再融资应该多选择配股方式；谢沛善(2009)针对广西科技型企业高成长性、高风险性、高收益性的特点，分析指出存在的再融资规模小等七个问题，提出加强政府对科技型上市公司再融资行为的政策引导四项对策。虽然负债再融资是企业融资实践中的普遍现象，但相关的研究成果却不多。岳续华(2008)提及负债融资与企业成长之间的关系，梁杰，石旭男(2009)则基于我国249家上市科技型企业的财务数据，提出我国科技型上市公司调整负债率的三个最优区间。

(二)知识产权融资：理论与实践问题

国内研究自《担保法》提出知识产权财产权质押后，虽然实践中有些成功案例，但没有引起理论研究的广泛关注，直到对2008《国家知识产权战略》和2009《知识产权质押融资试点》政策实施后，相关研究才开始受到关注并渐成热点。

1.知识产权融资理论与创新研究

基础理论方面的研究。彭湘杰(2007)总结了国内外知识产权融资实践，分析了知识产权质押融资的理论基础(担保物权理论的发展)、法律地位(物权法的实施、担保法的不断完善)，指出制约知识产权质押融资发展的瓶颈，并提出登记制度、电子公示、集合财产担保、简化程序、多渠道融资等推动知识产权质押融资发展的几个关键环节的论述。

融资创新研究视角。赵昌文，王晓东(2002)提出要通过微观的融资方式创新降低中小企业融资的高风险性和通过宏观的融资环境创新降低中小企业融资的高成本性。蒋志芬(2008)借鉴发达国家解决中小企业融资难问题的一些成功

经验，指出在借鉴国外经验时要建立符合我国中小企业特点的融资机制。发挥政府的作用进行金融创新。

知识产权融资方式问题。汤珊芬，程良友(2006)介绍了知识产权证券化定义、流程和特点，详细评述了它在发展中所遇到的制约因素及其融资的优点，并提出了在我国应由政府介入开展知识产权证券化的主张；袁晓东，李晓桃(2008)提出开展专利质押贷款业务的金融机构可尝试专利质押贷款证券化，而具有专利许可未来收益的企业也可以尝试专利许可应收款证券化。陆志明(2004)指出知识产权担保融资需要金融机构转换传统的经营观念，知识产权的担保价值并非完全仅仅是担保品的可转换性，而是基于知识产权担保品的未来现金流入；梁冰(2006)指出要构建现代担保物权以此来提升中小企业融资能力，认为能产生未来现金流入的知识产权能作为一项财产，利用知识产权作为担保物融资需要企业、金融机构和政府提高意识并付诸实践。

2.知识产权融资的价值评估研究

知识产权价值评估是实现知识产权融资的技术前提和保障。2008年11月中国资产评估协会重新修订《资产评估准则――无形资产》和《专利资产评估指导意见》对规范知识产权评估起到指导作用，同时也引起理论研究的兴趣。

评估方法与模型。张涛，杨晨(2007)提出通过建立知识产权价值定性评价指标体系与定量评价模型对知识产权进行评估，即依据知识产权盈利价值与知识产权战略价值来评估知识产权，提出知识产权价值定量评价模型――用收益现值法评价知识产权盈利价值，实物期权法评价知识产权战略价值；宋伟，彭小宝等(2008)利用知识集成的产权化定量分析方法，即集成创新的TlSEC评估模型、模糊因素评估模型和集成创新区间价格模型来评估知识产权。

基于融资目的的知识产权评估研究。杨松堂(2007)对三种传统的评估方法在使用时应考虑的因素进行了分析，同时提出应做到“三个结合”，即评估专业人员与相关行业专家相结合、评估价格与权利质量相结合、文献检索与研究分析相结合。王岩(2008)论述了创业板体系中应该合理设制知识产权程序要件，指出，现实中对价值评估有很大的主观性，严格程序可以有效降低评估中的主观性i认为在资本市场上，知识产权及其他无形资产的价值估量以及相应的风险控制问题，更多应该是程序性而不是实体性的。

3.知识产权融资风险研究

融资风险是中小创新型企业融资决策考虑的重要因素，知识产权自身的特点决定其融资风险的独特性。

关于知识产权自身的风险。苏世彬，黄瑞华等(2006)就知识转移中的知识产权风险；桂黄宝(2007)就技术创新中的风险识别和控制问题；宋艳，银路{2007)就新兴技术的风险识别问题分别进行了研究。

关于知识产权融资的风险。张伯友(2009)认为企业经营风险和知识产权风险是影响融资的主要因素，提出将中小企业经营风险与各类知识产权风险分类别、分梯次地分解，由相应的机构或部门分别加以把握和控制，得出高风险的交易成本制约着交易的顺利实现，完善担保制度有利于分散知识产权质押融资风险的结论；宋伟，胡海洋(2009)认为知识产权质押融资过高的风险和由高风险产生的高交易成本是制约发展的主要瓶颈，指出我国目前保证资产收购价格机制、联合担保机制、知识产权质押反担保机制和风险补偿机制这些风险分散的实践尝试都有缺陷，建议我国应该建立知识产权质押融资国家担保制度来有效分散风险，降低交易成本。

三、国内外研究述评

(一)国外研究的主要特点

1.研究内容特点

(1)重视融资基础理论的研究，在继承和扬弃中持续发展 　 以静态融资结构理论为例，从David Durant(1952)早期资本结构理论，到MM理论(1958)、权衡理论(1960、1970年代)等现代资本结构理论，再到信号传递理论(1977)、新优序融资理论(1984)、委托理论(1986)等新资本结构理论流派和控制学派、市场学派(20世纪80年代末至90年代)，融资理论研究的脚步并未停止，动态资本结构理论随后兴起。

(2)重视融资风险的研究

在研究创新型中小企业融资时。研究视野较为开阔，以融资风险的研究来支持融资决策的研究。除期权风险外，前述的Wong¨mpI ryarat(2007)和Klm，and Sohn(2010)关注的是创新型中小企业的信贷融资风险，B rown，Steel，andForeman(2009)则更关注科技公司的风险管理。

2.研究方法特点

(1)学科交叉研究的成果丰富

美国中小企业融资有“理论”(何剑，2005)，除会计学、财务学和计量经济学外，还涉及微观经济学、金融学、组织行为学、管理科学、贸易理论乃至经济地理等。例如在研究中小企业创新型企业融资规律时，就巧妙地结合企业生命周期理论和金融周期理论，把研究方向引导到融资约束上来，并形成资金缺口理论、天使资本、R＆D融资理论等阶段性理论成果。

(2)实证研究非常严谨

国外重视实证研究，同时实证研究很严谨，既构建了大量的融资模型，又能够对模型加以深刻的数据检验。本文提及的实证研究文献，大多数具有这样的特点。

(二)国内研究存在的差距

1.选题的动机：国内的研究更关注政策热点问题

我国学者对创新型中小企业融资的研究，对政策热点非常关注。以知识产权融资的研究为例，虽然知识产权已经作为一个整体，在经济全球化的竞争中举足轻重，但在我国，直到物权法实施后，才为学界所重视，而且在研究的过程中，明显受到专利、版权、商标、农业知识产权、地理标志等行政管理体制分割的影响，缺乏整体的研究视角。事实上，由于相关的研究工作也是多个有关的行政管理部门分别推动，因此研究的视野更受局限。

2.研究的侧重点：国内重应用型研究，轻基础理论研究

国内中小企业融资的研究，问题导向强烈，非常重视争取国家、企业有关的研究资金的支持，对个别问题和表象问题的研究较为集中，而对融资的一般问题、内在规律的研究较为缺乏。仍以知识产权融资的研究为例，物权理论是知识产权融资的基础，而研究相关问题的往往是法学专家，财务学专家则缺乏研究动力。又如项目融资的研究成果，大量集中在个案研究层次，同样缺少基础理论的研究。

3.研究的内容：国内对创新型中小企业的融资风险研究不够深入

中小企业融资，作为一个相对独立的研究课题提出。表面原因是融资难，内在原因则是投融资风险过高，对创新型企业尤其如此。而我国目前对创新型中小企业融资风险的研究，仍然停留在企业融资风险的层级，难以反映创新型中小企业自身的风险因素，解决对策的针对性不强。

(三)国内研究对策与展望

1.理论与方法的融合与统一

创新型中小企业融资研究的理论性和实践性都很强，需要理论方面的思想家，模型构建者和数据、实务检验者的共同努力。

(1)融资理论创新

已经有较为丰富的实证研究成果证明西方融资理论在中国的应用存在很强的局限性。中外理论界也已经就转型期、新兴经济体等的经济问题开展专门的理论研究和探讨。，学界迫切需要对融资理论进行创新，以适应并服务于中国这样复杂的、庞大的经济体的发展。如何实现创新，是经济学、财务学家等面临的艰巨课题。

(2)融资模型的创新

回顾融资理论的发展史，就是一部经济模型、管理模型的极大丰富史。每一个模型的创建，都是通过假设的研究来实现的，而实现每一个新的假设提出，都代表了融资理论在某个领域取得了新进展。要实现融资模型的创新，需要多学科领域的融会贯通，也需要边缘学科的不断发现；需要融资理论上的继承和扬弃，也需要深入的实践研究和探索。

(3)实务检验的发展

虽然理论创新是专家、学者追求的目标，但所有的理论，都要经得起实务的检验。我国不少财务学者把精力放在对融资理论和模型的数据检验上，这是非常好的起步与转变。但是，检验本身并不能直接实现理论的创新与进展。目前，中国的实证研究，有泛滥的趋势，虚假研究的例子也不鲜见。在中小创新型融资研究领域，实务检验要立足于“中小”和“创新”的基础上，研究融资问题；如果只是针对上市公司数据，进行泛泛的数据检验，难以实现有效的理论验证，更不用奢谈新的发现了。

2.研究内容的扩展与转变

创新型中小企业融资的研究，已经由融资结构等经典理论，向公司治理、业绩管理等方向发散。以知识产权融资为例，研究内容应朝如下方向转变：

一是知识产权融资如何适应全球化、和谐化的趋势；

二是知识产权体系不断扩大对融资的影响；

三是基于融资的知识产权价值评估理论；

科创企业估值方法研究范文第14篇

【关键词】 高新技术企业； 价值来源； 实物期权

一、高新技术企业的特点及价值来源

高新技术企业是指主要从事一种或者多种高新技术及其产品的研究开发、生产和经营业务并经省级科技行政部门按照国家和本省有关规定认定的企业。相对于一般企业，高新技术企业有其自身的特点和价值来源。

（一）高新技术企业具有高投入、高风险、高收益的特征

高新技术企业的产品一般建立在科学研究成果和新技术应用的基础之上，具有较高的风险。这种风险主要来自两个方面，一是技术开发和创新具有很高的风险性，投入很高，但能否开发成功，能否转化为新产品或新技术存在很大的不确定性；二是开发成功的产品或技术能否被市场广泛接受和认可，市场容量、竞争对手的状况等存在很大的不确定性。但是高新技术企业的投入一旦成功便可获取高额收益，因此高新技术企业在承担高风险和高额投入的同时，也获得了高额的回报。

据统计，医药、航空航天、电子及通讯设备、电子计算机及办公设备、医疗设备及仪器仪表设备等五类高技术企业的产出与投入比为1.7倍，即每投入1元科技开发费用，每年可以获得1.7元利税。其中医药类最高，每投入1元的科技开发费，每年可获得2.8元利税。由此可以看出，高技术企业的技术一旦转化为产品其收益非常丰厚。

（二）高新技术企业的发展呈现多阶段性，其价值评估具有动态性

高新技术企业的技术创新活动，一般要经过研究开发、中间实验、推向市场等阶段。根据技术创新的一般规律和高新技术企业的发展状况，高新技术企业的发展一般可以划分为种子期、创建期、成长期、扩张期和成熟期，每个阶段都对应不同的风险水平，其价值也呈现出不同的特征。在对高新技术企业进行价值评估的过程中，应注意不断获取其发展的最新信息，进行动态的评估。

（三）无形资产对高新技术企业价值有至关重要的作用

在高新技术企业，有形资产数额一般较小，企业的利润主要来自无形资产和技术创新活动。专利权、专有技术、科技人才等无形资产是高新技术企业主要的资产形态，创新能力和投资机会是高新技术企业生存和发展的基本条件，创新的结果是增加了企业的无形资产，而准确地把握投资机会则能够给企业带来高额的利润。

（四）增长速度快，不确定性也大

高新技术企业一旦被市场接受，便可以在短期内以极快的速度增长并迅速扩张。但是由于新技术的发展日新月异，原有的优势也可能在瞬间丧失，其发展前景具有极大的不确定性，因此，如何现实地分析高新技术企业未来的发展趋势，是价值评估的难点。

（五）高新技术企业价值具有期权特征

高新技术企业的决策者可以根据未来技术的发展空间、市场需求状况、竞争态势、国家产业政策等因素以及企业收益与成本的变化，灵活地选择投资时机和投资策略，决定是即时投资，还是延迟投资、暂停投资或者撤回投资。因此，高新技术企业的价值实际上包含了企业所拥有的选择权的价值，在对高新技术企业进行价值评估时，应充分考虑其价值的期权特性。

二、高新技术企业价值评估方法的选择

传统的企业价值评估方法主要有贴现现金流法和市场法。贴现现金流法建立在对现有项目未来收益预测的基础之上，对未来的投资机会则束手无策，因此贴现现金流法一般只适用于成熟期的高新技术企业价值评估。市场法的应用前提是企业之间具有可比性。但实际上完全具有可比性的两个公司是不存在的，尤其是高技术企业，很难找到行业、技术、规模、环境和市场都相似的可比公司，加之我国证券市场有效性比较差，因此市场法一般很难用于高新技术企业的价值评估。

在知识经济条件下，高科技企业既面临极大的发展潜力，同时又承受着极大的风险，其价值既包括未来收益的折现价值，又包括未来发展机会的价值，而如何评价未来发展机会所带给企业价值的增加额，便成为企业价值评估的重要课题。笔者认为，高新技术企业的生命力在于它们是否具有及时把握市场机遇的能力和充分利用机遇的实力，如果成功会取得极高的获利水平，如果不成功可能血本无归，这种状况与期权定价法适用的条件非常吻合。因此，20世纪70年代后出现的期权定价理论为企业价值评估提供了一条新的思路，将期权定价法应用于高新技术企业的价值评估，应该成为一种新的选择。需要说明的是，这里的期权定价法是指实物期权估价法，是对企业所拥有的选择权的估价。

三、高新技术企业实物期权的识别

实物期权是指决策者拥有的多种选择权利，其本质是“灵活性”。处于生命周期不同阶段的高新技术企业，其管理方式和发展前景以及风险控制等方面有很大差别，其实物期权的表现形式也各有不同。

（一）种子期

种子期是从创业者产生新设想到经过对产品的研究与开发和筹建企业的过程。在该阶段，其产品只有初始的构想和概念，仅仅进行了初步开发和测试，尚未真正进入市场，企业几乎没有收入，处于亏损状态。此时，高技术企业主要凭借其所拥有的人力资本、无形资产、产业环境以及企业所具有的未来获利机会来吸引大批的投资者。故种子期的高新技术企业价值应更多地根据其拥有技术的机会价值来估算。该阶段的企业估值主要由研发项目所具有的成长期权和尚未投入使用的专利权、专有技术等无形资产所赋予企业的延迟期权组成。

（二）创立期

创立期是指高新技术企业从取得营业执照，建设厂房和购置生产设备到研制和生产产品的阶段。此时，决定高新技术企业能否进入下一阶段的关键是企业能否开发和生产出符合市场需求的产品，并将这种产品销售出去。创立期的企业通常销售收入很少甚至尚未取得销售收入，净利润和净现金流均为负数。企业的价值主要来源于以专利权、专有技术为代表的有期权性质的无形资产所带来的成长机会。

（三）成长期

该阶段是高新技术企业发展的关键阶段。产品已经进入市场并被不断推广，企业开始获得销售收入，风险减小，发展潜力已经初步显现。但由于新技术的不确定性，企业现金净流量仍然很不稳定，同时需要大量资金来扩大生产和组织销售。

当技术创新项目研究开发成功，中试阶段结束后，如果市场有利，产品比预期有更大的吸引力，决策者可以扩大经营规模，追加投资，即存在扩张期权。与扩张期权类似，如果项目中试阶段完成后市场变得不利，比预期的要差，决策者可以缩减项目的规模，减少支出，这属于收缩期权。如果该项目可以用来生产别的产品（因为研究开发提高了生产的柔性），在市场不利的情况下决策者可以转产，这是一个转换期权。如果该项目产品价格低于变动成本，项目还可以暂停，如果将项目提前转卖还可以得到变价收入，这属于放弃期权。

（四）扩展期

在扩展阶段，企业现有的产品已经发展成熟，拥有了大量的客户群体，实现了批量销售，同时可能有新产品正处于研发过程中。此时高新技术企业的价值首先来源于高质量的产品；其次是新一轮的研发。企业价值既包括当前产品带来的现金流折现的价值，还包括企业生产经营中所创造和应用的扩张期权、收缩期权、转换期权和放弃期权等的价值。正在进行的新一轮研发，又涉及到研发或专利所带来的成长期权。

（五）成熟期

此时企业的生产销售、市场占有率、经营管理进入稳定发展的阶段，风险逐渐减小，产品价格稳定，市场趋于饱和，企业的发展已经有了比较坚实的基础，承担风险的能力进一步得以提高。一方面，潜在获利机会不断转变为现实的获利能力；另一方面，为了企业的长远发展，又需要不断寻找新的获利机会，创造新的期权。新的研发可能给企业带来新的成长期权，同时由于高新技术企业产品的生命周期都比较短，还应该注意原有投资中是否包括转换期权或是放弃期权。

四、高新技术企业实物期权的估价

（一）相关参数的确定

实物期权的估价，通常采用B-S模型和二项式模型。应用这两个模型的关键是五个参数的确定，即标的资产价值、期权执行价格、期权到期日、波动率和无风险利率。

1.标的资产价值

在实物期权中，标的资产价值是指标的资产预期现金流量的现值，应根据实物期权类型来确定。高新技术企业具有高成长性的特点，即包括成长期权，就某一特定项目的成长期权而言，标的资产就是该项目本身，该标的资产价值就是立即投资该项目所产生的期望现金流量的现值。

2.期权执行价格

实物期权的执行价格一般就是标的资产的投资成本。例如当高新技术企业对含有成长期权的项目进行投资时，该项目的成长期权得到了执行，其投资成本就是成长期权的执行价格。

3.期权到期日

实物期权的到期日是指对标的资产权利丧失的时间。若企业对标的资产的权利比较明确（如高新技术企业拥有的专利权等），期权到期日就可以比较准确地估计出来；若企业对标的资产的权利仅仅表现为拥有其竞争优势，期权到期日的估计就比较困难。

4.波动率

波动率是标的资产价值的方差，也是期权价值的主要来源。由于高新技术产品的目标市场规模有很大的不确定性，同时技术的发展也会改变成本结构和获利能力，因此导致标的资产的价值具有波动性。可以考虑采用下列几种方法来估计波动率：一是以过去类似项目的现金流量的方差作为标的资产现金流量的方差；二是估计在各种市场环境下项目的现金流量以及发生的概率，在此基础上计算现金流量的方差；三是利用同行业所有企业价值的方差。

5.无风险利率

在传统的价值评估中，一般认为无风险利率应该采用短期国库券利率。但对于实物期权的计算来说，由于投资项目的寿命较长，使用短期国库券利率就显得不够合理，而采用长期国债利率比较合适，这样与实物期权标的资产的寿命期限比较匹配。

（二）高科技企业专利权和研究开发支出中实物期权的估价

由于高新技术企业在其生命周期的不同阶段具有不同的实物期权特征，因此其估价方法也有所不同。限于篇幅，本文仅对专利权和研究开发支出中实物期权的估价进行探讨。

1.高科技企业专利权中实物期权的估价

专利权使企业具有开发和制造某种产品的权利，但只有当预期产品销售的现金净流入超过开发成本时企业才会使用此项专利，因此专利权被认为是看涨期权。

如果采用B-S期权定价模型对专利权进行估价，需要输入的变量包括：对该专利产品投资所产生的净现金流的贴现值；当环境和技术函数改变时现值的方差；为开发该专利产品所发生成本的现值；与专利权期限相等的无风险利率以及专利产品的有效期等。

假设某高新技术企业拥有一项专利权，期限20年，该专利产品要求初始投资为30万元，当前预期未来现金流的贴现值为20万元。经过测算，生产该专利产品在一系列的技术和竞争环境下的现金流贴现值的方差为0.04，目前20年期的国债利率为8%；模型的各项输入变量为：标的资产的价值为20万元，期权的执行价格为30万元，期权的有效期为20年，标的资产价格波动的方差为0.04，无风险利率为8%。带入B-S公式后计算（计算过程略）得到该专利权的价值为3.017万元。

2.高科技企业研究开发中的实物期权

企业在研究开发上的投入，决定其是否有良好的发展前景，因此研究开发中含有实物期权。研究开发费类似于期权成本，形成科研成果并投入使用后所发生的支出相当于买入期权的执行价格，使用该项科研成果所获得的收益相当于期权标的资产的价格。

研发项目通常包括研究开发阶段(包括基础研究、原型开发和测试阶段等)和市场化阶段(包括建造阶段和营销阶段等)。在每一个阶段，管理者都有延迟、放弃、扩大投资和生产等的权利，即包括一个以上的实物期权，属于多变量、多目标、多阶段的复合期权，因此应采用复合实物期权定价模型来评价研发项目的价值。另外，由于在研发项目各个不同阶段都只有两种可能的变动方向，即继续或放弃，因此也可以采用二项式期权定价模型来对其进行估价。

【参考文献】

[1] 廖理.实物期权理论与企业价值评估[J].数量经济技术经济研究，2001.3.

科创企业估值方法研究范文第15篇

关键词： 建筑企业；科技项目；后评估

中图分类号：[TU-9] 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2012）07-0034-03

0引言

随着现代高、新、特等建筑物的兴起，建筑企业施工的科技含量越来越大。在激烈的竞争市场中，科学技术的重要性体现在了建筑企业的各个环节，一些大的建筑企业通过制定科技发展战略、投入资金成立技术中心等方式来支持企业的科技项目研发。科技项目逐渐增加，科技项目完成情况及其所带来的经济、社会效益越来越受到建筑企业的重视。尤其随着我国科技项目管理体制的日臻完善，对科技项目的评估已成为提高项目决策者和管理者的专业技术水平、改进科技项目决策和管理的重要途径。

后评估是科技项目评估的一项重要内容，是在科技项目结项一段时间后项目成果的效益和影响逐步表现出来的时候进行的，是对科技项目的目的、执行过程、效益、作用和影响进行系统分析与评估。在科技项目后评估过程中，指标体系的构建是评估的关键。建筑企业科技项目主要为应用技术研究，如：超前或储备性科技研发项目；新产品、新技术、新材料、新工艺的研发项目；技术成果的推广应用与产业化项目等。因此，本文所指的科技项目是建筑企业的应用技术研究。

1建筑企业的特点

由于建筑产品具有不同于一般商品的技术及经济特点，决定了建筑企业存在许多行业特征，因此，建筑企业的科技项目后评估也应结合建筑企业的行业特点来进行。科技项目后评估中主要考虑建筑企业的以下几个特点：[1]

单件生产、订货生产决定了建筑产品具有单件性、多样性。每个建筑项目都有其独特的用途和功能，形成的外观、结构、形状都不尽相同，各具特点。因此每个建筑产品都有不同的规模、结构、造型和装饰，需要选用不同的材料和设备构成，施工的每一道工序又各不一样，产品的内容随着工程的不同，其复杂程度也不相同。

由于是露天作业且生产周期长，建筑产品在生产过程中会对环境产生影响。建筑产品体积大，施工周期长，依附于土地，不可移动。建筑施工会对周边的环境、周围居民造成一定影响，有些环境影响甚至是长期的、永久的。因此，建筑业是对环境造成负面影响比较明显和突出的行业。

建筑产品对能源的消耗性大，节能是实现经济利益的关键因素。施工项目的投资额随项目的不同而不同，少则几百万，多则上亿元，建筑产品需要消耗和长期占用大量的人力、物力、财力。建筑产品的这种不动产决定了产品的经济价值大，如果管理不善，容易造成工料的严重浪费，损失巨大。

建筑产品的社会性，时代性。一般的工业产品主要受当时的技术发展水平和经济条件的影响，建筑产品除此之外还受到当地的社会、政治、文化、风俗以及历史、传统因素的综合影响。产品社会性的特征，也决定了后评估社会性、动态性的要求，并且对产品的环保需求特征十分明显。[2]

2科技项目后评估原则

根据建筑企业的行业特点，设计建筑企业科技计划项目评价指标系统时，应该遵循以下基本原则[3]：

系统性原则。评估指标体系从不同侧面构成整体结构，这种结构体现出复杂、相关、递进的关系。形成的指标体系从系统的角度，能全面地、综合地反映评估项目的整体情况。指标的主要因素既能反映直接效果又反映间接效果，保证综合评估的全面和可信度。

可比性原则。对科技计划项目的综合评估只有通过科技项目之间、指标之间相互比较，才能更充分地体现出来。而建筑产品又具有单件性、多样性的特点。因此，必须考虑指标之间的可比性和通用性，还要考虑后评估与前评估、过程评估指标之间的可比性。

可行性原则。设计指标系统既要从理论上注意它的完整性与科学性，又要注意到它在现实中的可行性与适用性。所设计的指标系统应该能准确、可靠、简洁地描述评估对象和实现评估目的。

整体优化原则。对科技项目的综合评价也面临着多目标的决策，因此不能用局限性较大的单一指标进行评价，而要建立一套各有侧重，又相互联系的指标系统来反映科技项目的总体绩效。突出有限目标，尽量选择那些有代表性的综合指标，就是整体优化原则的核心。

动态完善原则。对科技项目的评估是一项长期的不断完善的动态任务，特别是针对社会性较强的建筑行业。坚持动态完善原则，根据科技项目管理的新要求和科技评估方法的变化，逐年修订指标系统和权重系数，就可能更准确地反映出各科技项目执行的总体绩效，就可以避免因仅仅关注某一年份的评价结果而出现的偶然性结果。

3指标体系[4][5]

通过对建筑企业的特点分析以及项目后评估原则分析，得出科技项目所涉及的组织、人员、资金、文档、科技成果及知识产权等内容是后评估的主要内容。同时，建筑企业科技项目成果有很强的社会性，社会效益也是考察重点。因此，建筑企业科技项目后评估体系应包括：技术价值、经济效益、社会效益、组织管理和人才培养这五个方面。具体内容如下：

3.1 技术价值[6]技术价值是反映项目成果价值的重要指标，技术价值的高低直接影响着成果的应用价值和经济、社会效益的大小。对应用技术成果而言，其技术水平的高低又集中体现在其创新程度和达到的技术经济指标的先进程度上。技术价值指标体系,主要是技术先进性、创新性、实用性、市场价值及应用推广前景、项目成果奖项等指标。

3.1.1 技术先进性技术的先进性主要从科技成果本身达到的水平、研究与实验方法的先进性上考察。包括项目起点水平，指项目在该技术领域的研究起点；技术指标水平，由该指标水平需与同类技术相比较得出；研究与实验方法先进性，指所采用的技术路线、研究方法及实验方法的先进程度，需与已知研究与实验方法相比较得出。技术的先进性水平可用国际领先、国际先进、国内领先、国内先进等来衡量。

3.1.2 创新性创新性主要从技术的创新深度、创新难度和创新广度三个方面来评估。

创新深度，指研究本身的新见解，考察成果本身新见解所占的份量。除研究成果本身的创新深度外，还包括研究方法创新深度，研究方法伴随着项目研究的始终，其创新程度往往影响成果的水平和研究效率等，该指标主要从对已有研究方法可借鉴的程度去评价。技术创新是国际首创、国内首创或是重大技术改进、一般技术改进，由此来反映技术创新的深度。