关键词:
电子信息产业
BP神经网络
非财务指标
EVA法
摘要:
近年来,电子信息产业在国内的地位显著提升,其发展速度之快、影响范围之广,使其成为现代社会经济体系下不可或缺的关键驱动力。电子信息产业中的上市公司不仅在消费者电子产品领域发挥着关键作用,更以其革新性的技术进步和广阔的应用前景吸引了大量资本的引入,形成了复杂的投资生态,然而投资需要面临诸多不确定性,价值评估是其中非常重要的环节,但现有文献中对其价值评估的研究却存在明显滞后,尚未形成系统性的研究体系。因此,期望能够填补现有研究的不足、为投资者提供更为科学、可靠的决策依据,从而帮助他们在复杂的投资环境中更为准确地把握电子信息产业上市公司价值,进而促进其健康高速发展。
主要研究内容是为电子信息产业上市公司构建合理的价值评估指标体系以及探索准确的价值评估方法,通过大量分析借鉴现有文献,主要采用定量和案例分析相结合的研究方法,按照提出问题、分析问题、解决问题的思路开展研究。首先,通过对电子信息产业特征分析并梳理相关文献,发现创新能力是企业价值的一个重要影响因素,基于此,建立了包含创新能力、盈利能力等方面的价值评估指标体系;其次,根据已经建立的指标体系搜集数据,使用MATLAB27.0软件建立BP神经网络模型;再次,分别使用该模型和传统估值方法中的EVA法对案例公司进行价值评估,结果表明EVA法的误差率大于BP神经网络模型误差率,初步证明模型的有效性;最后,为了避免偶然性的发生,又使用其他有代表性的企业数据进一步验证结论。
本文主要有以下几个方面的结论和建议:第一,BP神经网络对电子信息产业上市公司进行价值评估结果更加精确;第二,BP神经网络模型具有很强的学习泛化能力,相比于EVA方法而言,操作简单,价值评估结果更加客观;第三,电子信息产业行业参与者必须不断增强研发能力以满足市场的未来需求。本文创新点在于建立价值评估模型时引入了非财务指标,不足之处在于传统价值评估方法中仅计算了EVA方法、样本量有限,这都是值得进一步探索的方向。