基于用户价值视角的新兴互联网企业价值评估研究

发布时间：2020-10-31 13:50

　　 在“互联网+”概念盛行的大环境下,互联网行业迎来了全面升级,传统互联网行业盈利增长缓慢,需要谋求新的盈利增长点,一大批新兴互联网企业应运而生。虽然新兴互联网行业诞生时间不长,但是发展势头迅猛,遍布日常生活中的各个方面,一系列吸引用户注册的“新人福利”营销模式的出现,使新兴互联网企业的注册用户数量能够在短时间内达到很大的规模。用户数量快速增长的实现需要大量资本的支撑,新兴互联网企业发展前期需要多轮融资以支撑企业发展到开始盈利,部分企业在资金出现问题时甚至会被并购。由于行业处于发展初期,没有出现一家独大的情况,所有企业都会竭尽所能去争取行业领导地位,竞争激烈,所以新兴互联网行业融资、并购行为十分频繁,但是目前并没有针对新兴互联网企业较好的评估方法。为了对新兴互联网企业进行较为准确的估值,本文对新兴互联网企业的概念和特性进行界定,并分析了影响互联网企业价值的影响因素,希望能够寻找一种适合新兴互联网企业的评估方法。通过对各种现有估值方法的对比分析,最终决定采用以用户价值为基础的DEVA模型作为评估新兴互联网企业的基本模型。在对模型进行分析后发现原始模型中用户数量和企业价值之间的平方关系已经不适合现在互联网行业的实际状况,于是引入齐普夫定律对关系进行修正。在参数修正方面,本文对原模型中定义模糊的参数给出了较为清晰的定义,使模型更加实务化,可以运用于实际评估中。首先,本文引入用户生命周期模型和互联网企业常用指标单位用户平均收入对折现因子进行修正,使模型更适合新兴互联网企业。其次,对于用户数量的定义,本文认为企业的付费用户比活跃用户更能体现用户对企业价值的贡献,使用付费用户数量作为节点数量能更准确得到企业价值。最后,对于原模型中没有明确定义的节点距离参数,本文将会使用影响用户满意度的企业非财务指标使用层次分析法确定权重,再利用用户满意度与节点距离的反比关系量化节点距离。在本文的最后部分,选择斗鱼直播企业做为评估对象,使用修正后的模型对其进行价值评估,对评估结果进行敏感性分析以验证上文参数改进的合理性,使其符合实务标准。本文以用户价值做为切入点,在传统评估方法失灵的情况下,为新兴互联网企业估值展开了一种新的思路。虽然本文初步验证了方法的可行性,但仍存在不足之处,比如财务信息的披露和缺乏实践基础,需要后续深入研究。
【学位单位】：江西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：F274;F49;F275
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究的理论意义
        1.1.3 研究的实践意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
        1.2.3 相关研究述评
    1.3 研究内容与研究方法
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究方法
    1.4 本文的主要贡献
2 新兴互联网企业价值评估概述
    2.1 新兴互联网企业的概念界定和特征
        2.1.1 新兴互联网企业概念界定
        2.1.2 新兴互联网企业特征
    2.2 新兴互联网企业价值的影响因素
        2.2.1 影响新兴互联网企业价值的外部因素
        2.2.2 影响新兴互联网企业价值的内部因素
    2.3 新兴互联网企业价值评估的方法分析
        2.3.1 互联网企业传统评估方法分析
        2.3.2 互联网企业新兴估值方法分析
3 基于用户价值视角的新兴互联网企业价值评估模型及改进
    3.1 用户价值评估模型基本原理及改进
        3.1.1 用户价值评估模型的基本原理
        3.1.2 用户价值评估模型的改进
    3.2 模型参数确定
        3.2.1 确定折现因子
        3.2.2 确定溢价因子
        3.2.3 确定节点数量
        3.2.4 定义及量化节点距离
4 基于用户价值评估模型的新兴互联网企业价值评估案例分析
    4.1 斗鱼直播公司的背景介绍
        4.1.1 直播行业背景介绍
        4.1.2 斗鱼直播发展状况
    4.2 案例概况及适用性分析
    4.3 模型评估过程及结果
        4.3.1 计算折现因子
        4.3.2 计算溢价因子
        4.3.3 付费用户数量
        4.3.4 计算节点距离
        4.3.5 计算企业价值并进行敏感性分析
5 研究结论与不足
    5.1 本文的主要结论
    5.2 本文的不足之处
参考文献
致谢

【参考文献】

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本文编号：2864028