科技型中小企业专利质押价值评估研究

发布时间：2017-07-30 02:04

  本文关键词：科技型中小企业专利质押价值评估研究

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【摘要】：科技型中小企业是经济发展的重要推动力,也是科技创新领域最为活跃和最具潜力的群体,但同时科技型中小企业发展过程中往往会遭遇融资困境,制约企业发展。专利质押融资是为了缓解科技型中小企业融资压力、适应科技型中小企业特点发展起来的新的融资方式。目前,国内外都在积极开展专利质押融资实践,也得到政府政策的广泛支持,但我国专利质押融资发展的还是比较慢,原因之一是专利质押价值比较难确定。专利价值评估是专利质押融资流程中最关键的一个环节,相对于传统专利价值评估方法,实物期权方法考虑了不确定性的价值,认为经营的灵活性和管理的弹性都能给投资决策带来收益。现有文献中,对专利价值评估的研究也多是运用实物期权法,针对不同研究对象,对期权定价模型进行优化,但鲜有对模型参数的研究。因此,本文也选择运用实物期权方法对专利价值进行评估,并选择反映专利不确定性及潜在价值的参数波动率进行研究。 科技型中小企业质押融资情境下的专利价值评估相对于一般的专利价值评估,由于评估目的及情境的不同,需考虑更多影响因素,如科技型中小企业经营管理方面的因素、专利质押情境带来的因素等。在以往的研究中,虽然对专利价值影响因素有很多研究,但很少有考虑到专利质押融资价值评估背景及目的的。并且,在研究影响因素时,多是研究对专利价值的影响。本文通过对期权定价模型的分析,认为影响因素是通过对模型参数产生影响,进而影响专利价值的。所以,本文将影响专利质押波动率的因素利用因子分析法降维及分类,建立了针对波动率的科技型中小企业专利质押波动率评估指标体系。 为了反映波动率评估指标与波动率之间的复杂关系,本文选取BP神经网络作为计算波动率的方法。通过构建模型,训练仿真得到适合专利质押波动率评估的BP神经网络。通过BP神经网络得到的波动率可以较全面真实的反映质押专利未来收益的不确定性,结合期权定价模型,可以得到准确、可操作的专利价值评估方法,避免了过去通过主观经验估计波动率的不准确性。为了方便快捷地实现期权定价模型、避免复杂的算法计算,本文设计了模型的VBA实现代码。 本文通过对实际质押专利的研究,验证了实物期权方法的优越性,得到了适合专利质押波动率评估的BP神经网络,并通过与蒙特卡洛模拟方法得到的波动率进行比较,验证BP神经网络计算波动率的正确性与优越性。最后针对本文建立的波动率评估指标体系和基于BP神经网络的期权定价模型,对未来的专利质押融资实践提供一些有建设性的对策建议。
【关键词】：科技型中小企业 专利质押 价值评估 实物期权 蒙特卡洛模拟 BP神经网络
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F276.44;TP183;F832.4
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-15
• 1 引言15-29
• 1.1 研究背景15-18
• 1.1.1 相关理论概念界定15-16
• 1.1.2 研究的社会背景与现实需要16-18
• 1.2 国内外研究现状分析18-24
• 1.2.1 科技型中小企业知识产权质押融资研究现状18-21
• 1.2.2 专利价值评估研究现状21-23
• 1.2.3 实物期权模型参数确定研究现状23-24
• 1.3 研究意义24-25
• 1.4 研究内容与可能创新点25-27
• 1.4.1 研究内容25-26
• 1.4.2 本文研究可能的创新点26-27
• 1.5 研究方法与技术路线27-29
• 1.5.1 研究方法27
• 1.5.2 论文研究技术路线27-29
• 2 相关理论与方法概述29-47
• 2.1 专利质押评估相关理论研究29-31
• 2.1.1 专利的特征29
• 2.1.2 专利质押的内涵29-30
• 2.1.3 传统专利价值评估方法30-31
• 2.2 实物期权理论31-37
• 2.2.1 期权与实物期权31-33
• 2.2.2 实物期权法的固有特征33
• 2.2.3 实物期权法评估专利质押价值的适用性33-34
• 2.2.4 常用期权定价模型34-37
• 2.3 实物期权模型参数波动率确定方法37-47
• 2.3.1 蒙特卡洛模拟方法37-39
• 2.3.2 BP神经网络方法39-43
• 2.3.3 BP神经网络方法与蒙特卡洛模拟方法的优缺点43-47
• 3 科技型中小企业专利质押波动率评估指标体系的建立47-63
• 3.1 科技型中小企业专利质押价值评估的特殊之处47-48
• 3.2 专利价值影响因素与波动率影响因素48-49
• 3.3 专利质押波动率影响因素及问卷设计49-54
• 3.3.1 专利质押波动率影响因素49-53
• 3.3.2 专利质押波动率影响因素问卷设计53-54
• 3.4 问卷结果的因子分析54-60
• 3.4.1 因子分析概述54-55
• 3.4.2 因子分析检验55-60
• 3.5 科技型中小企业专利质押波动率评估指标体系60-63
• 4 科技型中小企业专利质押价值评估模型构建63-69
• 4.1 模型构建的思路及步骤63
• 4.2 模型参数研究63-64
• 4.3 BP神经网络方法估算模型参数波动率64-66
• 4.3.1 BP神经网络波动率估算模型训练样本的选取和处理64-65
• 4.3.2 BP神经网络波动率估算模型参数研究65-66
• 4.4 科技型中小企业专利质押价值评估模型66-67
• 4.5 基于BP神经网络的期权定价模型的实现67-69
• 4.5.1 二项式模型的VBA实现67-68
• 4.5.2 B-S模型的VBA实现68-69
• 5 案例研究69-85
• 5.1 专利背景介绍69-70
• 5.2 传统方法与实物期权方法对比70-73
• 5.2.1 传统收益法评估71
• 5.2.2 基于期权定价的专利价值评估71-72
• 5.2.3 方法比较及分析72-73
• 5.3 蒙特卡洛模拟估算波动率73-75
• 5.4 BP神经网络估算波动率75-84
• 5.4.1 训练样本的选取和处理75-76
• 5.4.2 BP神经网络模型参数设定76-78
• 5.4.3 BP神经网络模型的实现78-82
• 5.4.4 BP神经网络模型的仿真82-83
• 5.4.5 专利质押价值估算83-84
• 5.5 方法比较与分析84-85
• 6 我国科技型中小企业专利质押融资发展的对策和建议85-87
• 6.1 发展评估机构,培养专业评估人才85
• 6.2 建立专利质押价值评估体系85
• 6.3 加强专利质押融资的信用担保85-86
• 6.4 规范专利质押交易市场86
• 6.5 健全专利质押相关政策法规86-87
• 7 结论与展望87-89
• 7.1 研究结论87
• 7.2 研究展望87-89
• 参考文献89-92
• 附录A92-95
• 附录B95-98
• 附录C98-99
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果99-101
• 学位论文数据集101

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：592013