回归分析法在大量同类机器设备评估中的应用研究

发布时间：2017-10-06 09:04

  本文关键词：回归分析法在大量同类机器设备评估中的应用研究

  更多相关文章： 机器设备评估 大量同类机器设备 重置成本法 多元线性回归分析

【摘要】：伴随我国经济迅速发展各类交易活动日益频繁,资产评估作为一项专业咨询服务,也越来越多的在资本活动中得到应用。市场经济的不断发展对资产评估工作也提出了越来越多的要求,只有提高工作效率保质保量的完成评估工作才能满足市场不断发展的需求。机器设备评估作为资产评估的核心内容之一,在核定机器设备价值、促进交易进行、实现评估目的等方面发挥着重要作用。但是由于我国资产环境较为复杂,机器设备二手市场的交易管理还不完善,至今我国机器设备评估领域还未形成一套科学合理的评估体系,这些因素都给机器设备评估工作带来了一定的困难。资产评估实务中机器设备评估业务占据的比例较大,并且机器设备评估有着品种多、数量大、专业性强的特点,这些特点进一步增加了估价工作者在对机器设备进行评估时的工作难度。虽然机器设备的评估方法在不断地发展和进步,但受到国内资产环境的限制如今评估实务中仍以重置成本法做为机器设备评估的主要方法。在实际工作中机器设备评估涉及的设备数量都比较大,评估公司出于成本的考虑不会逐台对同类设备进行评估,而是先通过对这些机器设备进行抽样评估,再对总体的同类设备进行价值预测评估,但是实际操作中的具体抽样方式无标准可循,计算方式是取算术平均值对总体价值进行预测,这样的计算方法过于简单随意,容易造成估价误差。针对以上问题本文将机器设备价值评估与回归分析技术相结合,根据多元线性回归分析原理和机器设备评估中重置成本法的相关理论,采用回归分析技术预测评估大量同类机器设备的价值,对回归分析法在大量同类机器设备评估中的可行性和适用性进行了探讨。首先,本文对机器设备评估涉及的三大基本方法、步骤以及评估方法的选择标准进行了简单的介绍,同时对多元线性回归分析原理进行了简单概述。其次,结合实践和相关理论对大量同类机器设备评估的现状和问题进行了总结分析。然后,运用采集的评估数据对多元线性回归分析在大量同类机器设备评估中的可行性进行验证,通过数据收集筛选、多元线性回归模型构建和模型检验,证明了回归分析技术的可应用性。最后,通过实例检验回归分析法在大量同类机器设备评估中的适用性,计算出回归预测的评估结果和传统算术平均值预测的评估结果,然后将二者分别与详细单项评估结果的总和相比较,最终得出回归预测的结果更加接近详细评估结果总值,证明了上述方法的科学性和适用性。
【关键词】：机器设备评估 大量同类机器设备 重置成本法 多元线性回归分析
【学位授予单位】：重庆理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F273.4
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-21
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究目的和意义10-11
• 1.2.1 研究目的10
• 1.2.2 研究意义10-11
• 1.3 研究现状11-17
• 1.3.1 重置成本法在机器设备评估中的研究现状11-15
• 1.3.2 市场法在机器设备评估中的研究现状15-16
• 1.3.3 收益法在机器设备评估中的研究现状16
• 1.3.4 研究述评16-17
• 1.4 研究内容及方法17-20
• 1.4.1 研究内容17-19
• 1.4.2 研究方法19-20
• 1.5 本文可能的创新点20-21
• 2 理论基础21-27
• 2.1 机器设备评估基础理论21-23
• 2.1.1 机器设备评估的假设21-22
• 2.1.2 机器设备评估的主要方法22
• 2.1.3 机器设备评估方法的选择22-23
• 2.2 多元线性回归基本理论23-27
• 2.2.1 多元线性回归模型的一般形式23-24
• 2.2.2 多元线性回归模型参数的估计24-25
• 2.2.3 多元线性回归模型的显著性检验25-27
• 3 大量同类机器设备评估现状及存在的问题27-31
• 3.1 大量同类机器设备评估的现状27-28
• 3.1.1 估价方法的运用综合性强27
• 3.1.2 估价对象数量大种类趋同27-28
• 3.1.3 收集资料多勘察时间长28
• 3.2 大量同类机器设备评估中存在的问题28-31
• 3.2.1 大量同类机器设备评估效率较低28-29
• 3.2.2 估价人员主观影响因素较强29
• 3.2.3 传统预测评估的计算误差较大29-31
• 4 大量同类机器设备评估回归模型的构建31-41
• 4.1 数据收集整理及样本参数设定31-34
• 4.1.1 数据搜集与整理31-32
• 4.1.2 样本抽取及参数的设定32-34
• 4.2 模型构建34-37
• 4.2.1 回归分析模型选择34-35
• 4.2.2 机器设备评估回归模型分析35-37
• 4.3 机器设备评估回归模型统计检验37-41
• 5 案例分析41-49
• 5.1 实例回归模型的构建41-46
• 5.1.1 样本抽取41-43
• 5.1.2 回归模型预测43-45
• 5.1.3 模型检验45-46
• 5.2 回归模型预测结果与传统计算方法预测结果比较分析46-49
• 6 研究结论与展望49-51
• 6.1 研究结论49-50
• 6.2 研究展望50-51
• 致谢51-53
• 参考文献53-55
• 附录 155-58
• 附录 258-60
• 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果60

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本文编号：981888