基于BP神经网络的互联网企业价值评估研究

发布时间：2017-08-02 07:18

  本文关键词：基于BP神经网络的互联网企业价值评估研究

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【摘要】：近年来,我国互联网经济呈现高速发展态势,互联网企业作为网络经济的组成单元,也在不断发展壮大。越来越多的互联网企业纷纷上市,积极参与各种投资、兼并、上市、重组等资本运作活动。这一系列的资本活动迫切需要对互联网企业进行估值,因此针对互联网企业自身的特殊性与新兴性,如何有效地评估企业价值成为当前研究的一项重要课题。目前,在对互联网企业价值评估的研究中,大部分学者采用的是市场法、收益法、实物期权法等基本的研究方法,这些常用的方法在评估应用中有一定的局限性,因此本文基于BP神经网络的视角,探讨BP神经网络在互联网企业价值评估中的适用性和有效性,为互联网企业的相关投资决策者提供一种参考和借鉴。本文以评估互联网企业价值为主线,分析了互联网企业的特点及其价值评估的特殊性,介绍了BP神经网络的评估原理;接着从互联网企业的商业模式和盈利模式两方面探究价值影响因素,构建了互联网企业价值评估指标体系;然后又设计了BP神经网络评估模型,以三家互联网企业微博、途牛和京东为实例对模型进行实证分析和应用,验证了BP神经网络在互联网企业价值评估中的可行性和有效性;最后根据模型进行影响因素的变量重要性分析,为如何着手提升互联网企业价值提供了方向和建议。
【关键词】：互联网企业 价值评估 影响因素 主成分分析 BP神经网络
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F275;F49;TP183
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 1 绪论10-14
• 1.1 研究背景10
• 1.2 研究目的和意义10-11
• 1.2.1 研究目的10-11
• 1.2.2 研究意义11
• 1.3 研究内容、研究方法与技术路线11-13
• 1.3.1 研究内容11-12
• 1.3.2 研究方法12
• 1.3.3 技术路线12-13
• 1.4 论文的创新之处13-14
• 2 相关概念界定和理论基础14-23
• 2.1 互联网企业的定义及特点14-15
• 2.1.1 互联网企业的定义14-15
• 2.1.2 互联网企业的特点15
• 2.2 互联网企业价值评估的特殊性15-16
• 2.3 互联网企业价值评估方法相关研究16-19
• 2.3.1 收益法16-17
• 2.3.2 成本法17
• 2.3.3 市场法17-18
• 2.3.4 其他评估方法18
• 2.3.5 互联网企业价值评估常用方法的局限性18-19
• 2.4 BP神经网络在评估中的适用性分析19-23
• 2.4.1 BP神经网络基本理论19-20
• 2.4.2 BP神经网络在评估领域中的应用研究20-21
• 2.4.3 BP神经网络在互联网企业价值评估中的适用性21-23
• 3 互联网企业价值的影响因素分析23-31
• 3.1 互联网企业价值的来源分析23-24
• 3.2 互联网企业价值的形成分析24-25
• 3.3 基于互联网企业商业模式的影响因素分析25-28
• 3.3.1 品牌影响力25
• 3.3.2 企业核心战略25-26
• 3.3.3 用户规模以及客户基础26-27
• 3.3.4 设备性能与服务27
• 3.3.5 持续创新能力27-28
• 3.4 基于互联网企业盈利模式的影响因素分析28-29
• 3.4.1 经营收入机制28
• 3.4.2 盈利潜力28-29
• 3.4.3 资金与融资能力29
• 3.5 互联网企业价值评估指标体系的构建29-31
• 4 BP神经网络在互联网企业价值评估中的实证研究31-46
• 4.1 BP神经网络评估模型的设计31-33
• 4.1.1 评估模型的结构设计31
• 4.1.2 评估模型中BP算法的优化措施31-32
• 4.1.3 评估模型中的基本函数和参数的确定32-33
• 4.2 评估模型在互联网企业中的实证分析33-44
• 4.2.1 微博、途牛和京东的公司概况33-34
• 4.2.2 样本选取和数据来源34-36
• 4.2.3 数据的处理与分析36-38
• 4.2.4 评估模型的训练程序38-41
• 4.2.5 评估模型的训练结果41-43
• 4.2.6 模型仿真及评估结果43-44
• 4.3 基于评估模型的变量重要性分析44-46
• 5 结论、建议与展望46-49
• 5.1 主要结论46
• 5.2 互联网企业价值提升政策性建议46-47
• 5.3 研究中存在的不足与展望47-49
• 致谢49-50
• 参考文献50-53
• 附录一：作者在读期间发表的学术论文53-54
• 附录二：BP神经网络matlab程序54-62
• 附录三：训练样本数据62-66

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本文编号：608139