一种企业数据资产溢价指数预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种企业数据资产溢价指数预测方法及装置，通过对研究周期内每年对应的多个第一企业并购事件数据进行类别分类，以使将多个第一企业并购事件数据分类为数据类第一企业并购事件数据和非数据类第一企业并购事件数据；分别将研究周期内每年的数据类第一企业并购事件数据和非数据类第一企业并购事件数据输入到预设的理论模型中，以使理论模型对应输出数据类整体并购溢价和非数据类整体并购溢价；将数据类整体并购溢价和非数据类整体并购溢价输入预设的数据资产溢价计算公式中，得到研究周期内每年对应的数据资产溢价指数；与现有技术相比，本发明专利技术的技术方案基于获取的企业数据资产溢价指数，方便后续对企业数据资产的估算。据资产的估算。据资产的估算。

【技术实现步骤摘要】
一种企业数据资产溢价指数预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及价值评估处理的
，特别是涉及一种企业数据资产溢价指数预测方法及装置。

技术介绍

[0002]数据资产无实物形态且具有非货币性，现有数据资产价值评估研究多类比无形资产，采用成本法、收益法、市场法；成本法是根据数据资产形成过程中所花费的成本对其价值进行评估，操作相对简单，易于理解。收益法是基于数据资产预期的应用情况，对相应产生的未来收益现金流的折现，又可具体分为权利金节省法、多期超额收益法和增量收益法，收益法相比成本法能够更好体现数据资产真实价值，更容易为市场接受；市场法是基于已有公开、活跃市场，类比相关交易数据，选取可比案例进行资产评估，进行一定修正。
[0003]但对于成本法：由于存在部分伴生数据资产投入成本难以区分分摊，数据资产、知识产权等成本度量具有一定难度和不完整性，且价值和成本常具有相对较弱的对应性，与其实际价值差异较大；对于收益法：存在数据资产的使用期限不易确定、数据资产直接产生的收益不易区分等局限性，运用收益法进行数据资产评估在实操上具有较大难度；对于市场法：需要有较为完善有效的数据资产交易市场，但是在全球范围内大型交易市场依然匮乏，对于相关评估、交易等配套法律、规则、标准等尚不健全，尚未建立起完善有效的数据资产市场。
[0004]总体而言，数据的估值定价尚缺乏科学、标准的评价方法，目前还没有一种完整的数据资产评估体系或评估模型，企业难以对数据的成本以及其对业务的贡献进行评估。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题是：提供一种企业数据资产溢价指数预测方法及装置，基于获取的企业数据资产溢价指数，方便后续对企业数据资产的估算。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种企业数据资产溢价指数预测方法，包括：获取研究周期内每年对应的历史企业并购事件数据集，对所述历史企业并购事件数据集中的每个历史企业并购事件数据进行数据处理，得到研究周期内每年对应的多个第一企业并购事件数据；获取用户选取的资产评估方式，其中，所述资产评估方式为总体资产评估方式、领域资产评估方式和区域资产评估方式；当确定所述用户选取的资产评估方式为总体资产评估方式时，对所述多个第一企业并购事件数据进行类别分类，以使将所述多个第一企业并购事件数据分类为数据类第一企业并购事件数据和非数据类第一企业并购事件数据；分别将研究周期内每年的所述数据类第一企业并购事件数据和所述非数据类第一企业并购事件数据输入到预设的理论模型中，以使所述理论模型对应输出数据类整体并
购溢价和非数据类整体并购溢价；将所述数据类整体并购溢价和所述非数据类整体并购溢价输入预设的数据资产溢价计算公式中，得到研究周期内每年对应的数据资产溢价指数。
[0007]在一种可能的实现方式中，以使所述理论模型对应输出数据类整体并购溢价和非数据类整体并购溢价后，还包括：获取研究周期内每年所述数据类第一企业并购事件数据的第一数据量，并获取研究周期内所有数据类第一企业并购事件数据的第二数据量；分别将计算研究周期内每年对应的所述第一数据量与所述第二数据量的第一比例，将所述第一比例作为第一权重，并基于所述第一权重，计算研究周期内每年对应的加权数据类整体并购溢价，并根据所述加权数据类整体并购溢价，得到加权平均数据类整体并购溢价；获取研究周期内每年所述非数据类第一企业并购事件数据的第三数据量；分别将计算研究周期内每年对应的所述第三数据量与所述第二数据量的第二比例，将所述第二比例作为第二权重，并基于所述第二权重，计算研究周期内每年对应的加权非数据类整体并购溢价，并根据所述加权非数据类整体并购溢价，得到加权平均非数据类整体并购溢价；将所述加权平均数据类整体并购溢价、所述加权平均非数据类整体并购溢价输入预设的数据资产溢价计算公式中，得到研究周期内的整体加权数据资产溢价指数。
[0008]本专利技术提供的一种企业数据资产溢价指数预测方法，还包括：当确定所述用户选取的资产评估方式为领域资产评估方式时，对所述多个第一企业并购事件数据进行领域分类，以使将所述多个第一企业并购事件数据分类为非数据领域第一企业并购事件数据和数据领域第一企业并购事件数据，其中，所述数据领域第一企业并购事件数据包括数字产品制造领域第一企业并购事件数据、数字产品服务领域第一企业并购事件数据、数字技术应用领域第一企业并购事件数据和数字要素驱动领域第一企业并购事件数据；分别将研究周期内每年的所述非数据领域第一企业并购事件数据、所述数字产品制造领域第一企业并购事件数据、所述数字产品服务领域第一企业并购事件数据、所述数字技术应用领域第一企业并购事件数据和所述数字要素驱动领域第一企业并购事件数据输入到预设的理论模型中，以使所述理论模型对应输出非数据领域整体并购溢价、数字产品制造领域整体并购溢价、数字产品服务领域整体并购溢价、数字技术应用领域整体并购溢价、数字要素驱动领域整体并购溢价；将所述非数据领域整体并购溢价、所述数字产品制造领域整体并购溢价、所述数字产品服务领域整体并购溢价、所述数字技术应用领域整体并购溢价和所述数字要素驱动领域整体并购溢价输入到预设的数据资产溢价计算公式中，得到研究周期内每年对应的数字产品制造领域数据资产溢价指数、数字产品服务领域数据资产溢价指数、数字技术应用领域数据资产溢价指数、数字要素驱动领域数据资产溢价指数。
[0009]本专利技术提供的一种企业数据资产溢价指数预测方法，还包括：当确定所述用户选取的资产评估方式为区域资产评估方式时，对所述多个第一企业并购事件数据进行区域分类，以使将所述多个第一企业并购事件数据分类为多个区域对
应的区域第一企业并购事件数据;并对每个区域对应的区域第一企业并购事件数据进行类别分类，以使将所述区域第一企业并购事件数据分类为数据类区域第一企业并购事件数据和非数据类区域第一企业并购事件数据；分别将每个区域在研究周期内每年的所述数据类区域第一企业并购事件数据和所述非数据类区域第一企业并购事件数据输入到预设的理论模型中，以使所述理论模型对应输出每个区域对应的数据类区域整体并购溢价和非数据类区域整体并购溢价；将所述数据类区域整体并购溢价、所述非数据类区域整体并购溢价输入预设的数据资产溢价计算公式中，得到每个区域在研究周期内每年对应的数据资产溢价指数。
[0010]在一种可能的实现方式中，对所述历史企业并购事件数据集中的每个历史企业并购事件数据进行数据处理，得到研究周期内每年对应的多个第一企业并购事件数据，具体包括：获取所述历史企业并购事件数据集中每个历史企业并购事件数据对应的净资产数据，将所述净资产数据小于零的历史企业并购事件数据进行去除，得到多个第一历史企业并购事件数据；获取所述多个第一历史企业并购事件数据中的并购交易价值和交易股权占比，根据所述净资产数据、所述并购交易价值和所述交易股权占比，计算每个第一历史企业并购事件数据对应的并购溢价；对所述多个第一历史企业并购事件数据对应的并购溢价按从大到小进行排序，基于预设百分比阈值，删除排列在所述预设百分比阈值前的所述并购溢价对应的所述第一历本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种企业数据资产溢价指数预测方法，其特征在于，包括：获取研究周期内每年对应的历史企业并购事件数据集，对所述历史企业并购事件数据集中的每个历史企业并购事件数据进行数据处理，得到研究周期内每年对应的多个第一企业并购事件数据；获取用户选取的资产评估方式，其中，所述资产评估方式为总体资产评估方式、领域资产评估方式和区域资产评估方式；当确定所述用户选取的资产评估方式为总体资产评估方式时，对所述多个第一企业并购事件数据进行类别分类，以使将所述多个第一企业并购事件数据分类为数据类第一企业并购事件数据和非数据类第一企业并购事件数据；分别将研究周期内每年的所述数据类第一企业并购事件数据和所述非数据类第一企业并购事件数据输入到预设的理论模型中，以使所述理论模型对应输出数据类整体并购溢价和非数据类整体并购溢价；将所述数据类整体并购溢价和所述非数据类整体并购溢价输入预设的数据资产溢价计算公式中，得到研究周期内每年对应的数据资产溢价指数。2.如权利要求1所述的一种企业数据资产溢价指数预测方法，其特征在于，以使所述理论模型对应输出数据类整体并购溢价和非数据类整体并购溢价后，还包括：获取研究周期内每年所述数据类第一企业并购事件数据的第一数据量，并获取研究周期内所有数据类第一企业并购事件数据的第二数据量；分别将计算研究周期内每年对应的所述第一数据量与所述第二数据量的第一比例，将所述第一比例作为第一权重，并基于所述第一权重，计算研究周期内每年对应的加权数据类整体并购溢价，并根据所述加权数据类整体并购溢价，得到加权平均数据类整体并购溢价；获取研究周期内每年所述非数据类第一企业并购事件数据的第三数据量；分别将计算研究周期内每年对应的所述第三数据量与所述第二数据量的第二比例，将所述第二比例作为第二权重，并基于所述第二权重，计算研究周期内每年对应的加权非数据类整体并购溢价，并根据所述加权非数据类整体并购溢价，得到加权平均非数据类整体并购溢价；将所述加权平均数据类整体并购溢价、所述加权平均非数据类整体并购溢价输入预设的数据资产溢价计算公式中，得到研究周期内的整体加权数据资产溢价指数。3.如权利要求1所述的一种企业数据资产溢价指数预测方法，其特征在于，还包括：当确定所述用户选取的资产评估方式为领域资产评估方式时，对所述多个第一企业并购事件数据进行领域分类，以使将所述多个第一企业并购事件数据分类为非数据领域第一企业并购事件数据和数据领域第一企业并购事件数据，其中，所述数据领域第一企业并购事件数据包括数字产品制造领域第一企业并购事件数据、数字产品服务领域第一企业并购事件数据、数字技术应用领域第一企业并购事件数据和数字要素驱动领域第一企业并购事件数据；分别将研究周期内每年的所述非数据领域第一企业并购事件数据、所述数字产品制造领域第一企业并购事件数据、所述数字产品服务领域第一企业并购事件数据、所述数字技术应用领域第一企业并购事件数据和所述数字要素驱动领域第一企业并购事件数据输入
到预设的理论模型中，以使所述理论模型对应输出非数据领域整体并购溢价、数字产品制造领域整体并购溢价、数字产品服务领域整体并购溢价、数字技术应用领域整体并购溢价、数字要素驱动领域整体并购溢价；将所述非数据领域整体并购溢价、所述数字产品制造领域整体并购溢价、所述数字产品服务领域整体并购溢价、所述数字技术应用领域整体并购溢价和所述数字要素驱动领域整体并购溢价输入到预设的数据资产溢价计算公式中，得到研究周期内每年对应的数字产品制造领域数据资产溢价指数、数字产品服务领域数据资产溢价指数、数字技术应用领域数据资产溢价指数、数字要素驱动领域数据资产溢价指数。4.如权利要求1所述的一种企业数据资产溢价指数预测方法，其特征在于，还包括：当确定所述用户选取的资产评估方式为区域资产评估方式时，对所述多个第一企业并购事件数据进行区域分类，以使将所述多个第一企业并购事件数据分类为多个区域对应的区域第一企业并购事件数据;并对每个区域对应的区域第一企业并购事件数据进行类别分类，以使将所述区域第一企业并购事件数据分类为数据类区域第一企业并购事件数据和非数据类区域第一企业并购事件数据；分别将每个区域在研究周期内每年的所述数据类区域第一企业并购事件数据和所述非数据类区域第一企业并购事件数据输入到预设的理论模型中，以使所述理论模型对应输出每个区域对应的数据类区域整体并购溢价和非数据类区域整体并购溢价；将所述数据类区域整体并购溢价、所述非数据类区域整体并购溢价输入预设的数据资产溢价计算公式中，得到每个区域在研究周期内每年对应的数据资产溢价指数。5.如权利要求1所述的一种企业数据资产溢价指数预测方法，其特征在于，对所述历史企业并购事...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹静，杨志伟，麦彬承，林梓煌，钟浩俊，陈嘉茵，袁璐，
申请(专利权)人：信通院广州科技创新有限公司，
类型：发明
国别省市：