重庆理工大学, 经济金融学院, 重庆 400054
| 摘 要: | 大数据赋能已成为推动企业数字化转型和产业变革的重要动力,然而,数据资产价值的核算方式对于目前来说并没有一个科学统一的评估体系,如果数据资产的定价标准不合理将容易造成数据市场混乱进而引起的数据资产价值亏损。可见,对数据资产价值进行研究是有积极的意义的,有助于数据资产的良性发展。一方面,本文以互联网社交媒体平台新浪微博为研究对象,综合运用多期超额收益模型和B-S实物期权模型进行数据资产价值评估,在数据预测部分,引入时间序列模型以提高预测的平滑性,减少偶然波动;另一方面,通过深入研究企业年报等相关资料,对企业的部分数据进行合理调整,使其能够反映实际情况,减少预测的误差。最后,对评估结论进行总结分析,分析研究的收获与不足,同时针对企业目前存在的风险和问题给出一些问题和建议,希望能够有助于评估实务发展。 |
| 关 键 词: | 数据资产; 互联网企业; 价值评估; 多期超额收益法; B-S实物期权模型 |
| DOI: | 10.57237/j.wjeb.2025.01.001 |
School of Economics and Finance, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054,
| Abstract: | Empowering big data has become an important driving force to promote the digital transformation of enterprises and industrial transformation. However, there is no scientific and unified evaluation system for the accounting method of data assets. If the pricing standard of data assets is unreasonable, it will easily lead to chaos in the data market, which will lead to the loss of data assets. It can be seen that it is of positive significance to study the value of data assets and contribute to the benign development of data assets. On the one hand, this paper takes Sina Weibo, an Internet social media platform, as the research object, and comprehensively uses multi-period excess return model and B-S real option model to evaluate the value of data assets. In the data forecasting part, time series model is introduced to improve the smoothness of forecasting and reduce accidental fluctuations. On the other hand, through in-depth study of the annual report and other related materials, some data of enterprises are reasonably adjusted to reflect the actual situation and reduce the prediction error. Finally, the conclusion of the evaluation is summarized and analyzed, and the gains and shortcomings of the research are analyzed. At the same time, some problems and suggestions are given for the current risks and problems of the enterprise, hoping to help the development of the evaluation practice. |
| Keywords: | Data Assets; Internet Enterprise; Value Evaluation; Multi-period Excess Return Method; B-S Physical Option Model |
| 1. | 基于监督学习理论的互联网企业数据要素价值评估研究 (基金号: gzlcx20233293) |
| [1] | 袁锐.物流企业的数据资产价值评估研究——以顺丰为例[J]. 商展经济, 2023(4): 112-114. |
| [2] | 刘玉. 浅论大数据资产的确认与计量 [J]. 商业会计, 2014, 18: 3-4. |
| [3] | 谭明军. 论数据资产的概念发展与理论框架 [J]. 2021. |
| [4] | 王跃武.论数据及其价值评估的层次性[J].中国资产评估, 2024, (03): 27-32. |
| [5] | 黄乐, 刘佳进, 黄志刚. 大数据时代下平台数据资产价值研究 [J]. 福州大学学报 (哲学社会科学版), 2018, 32(04): 50-54. |
| [6] | 赵丽, 李杰. 大数据资产定价研究 —— 基于讨价还价模型的分析 [J]. 价格理论与实践, 2020(8): 124-127+178. |
| [7] | 王笑笑, 郝红军, 张树臣, 等. 基于模糊神经网络的大数据价值评估研究 [J]. 科技与管理, 2019, 21(02): 19. |
| [8] | 任建宇. 基于集成机器学习的数据资产定价模型及系统设计 [J]. 中国管理信化, 2022, 25(14): 80-82. |
| [9] | 王静, 王娟. 互联网金融企业数据资产价值评估——基于 B-S 理论模型的研究 [J]. 技术经济与管理研究, 2019, (07). |
| [10] | 翟丽丽, 王佳妮. 移动云计算联盟数据资产评估方法研究 [J]. 情报杂志, 2016, 35(6): 130-136. |
| [11] | 陈芳, 余谦. 数据资产价值评估模型构建——基于多期超额收益法 [J]. 财会月刊, 2021, (23): 21-27. |
| [12] | 闫坤. 互联网媒体企业数据资产价值评估研究 [D]. 广西科技大学, 2022. |
| [13] | 邱玉静. 基于超额收益法的物流企业数据资产价值评估研究 [D]. 中国矿业大学, 2023. |
| [14] | 肖雪娇, 杨峰. 互联网企业数据资产价值评估 [J]. 财会月刊, 2022(18): 126-135. |
| [15] | 刘洋. 基于改进FCFF模型的商业大数据资产评估 [D]. 江西财经大学, 2021. |