论文题目：互联网金融企业大数据资产价值评估 ——基于层次分析法和灰色关联分析法的研究
摘要：二十一世纪以来,互联网技术得到了快速的应用,全球数据产业实现了爆发式增长,成为推动经济迅速发展的新力量。互联网金融企业拥有大量的数据信息,能够为企业带来巨大的价值,但是如何评估数据资产目前尚未有一个完善的方法体系,那么如何合理的评估大数据资产的价值就成为了亟待解决的问题。首先,本文梳理了近期评估数据资产的国内外相关文献,综合性概括了各类评估方法的优缺点。在前人研究的基础上,结合互联网金融企业自身的定义和特点以及大数据资产的特点,得到影响互联网金融企业大数据资产价值的影响因素主要有数据覆盖面、企业用户数量、数据的受关注程度、企业的规模、企业的人才资源、数据信息的处理能力六个方面。建立层次分析模型,计算得到各部分影响因素对互联网金融企业大数据资产的影响权重,然后利用灰色关联分析法,计算待评估企业和可比对象之间的关联程度,得到灰色关联系数,通过加权得到关联排布,最后根据灰色关联系数排布结合市场法对互联网金融企业的大数据资产进行评估。本文选取了同花顺作为待评估标的,选取东方财富、大智慧、拉卡拉三家企业作为评估可比对象。在评估模型的基础上,所获得的大数据资产的价值与预期较为一致。因此,将互联网金融企业大数据资产的影响价值分为数据覆盖面、企业用户数量、数据的受关注程度、企业的规模、企业的人才资源、数据信息的处理能力六个方面是合理的,利用层次分析法和灰色关联分析法这一模型也可以用来评估互联网金融企业大数据资产价值,同时能够较好地解决其影响因素在评估过程中难以量化的问题。
关键词：互联网金融企业;大数据资产评估;层次分析法;灰色关联分析法
学科专业：资产评估（专业学位）
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
1.2.2 现实意义
1.3 文献综述
1.3.1 关于大数据资产的基本界定
1.3.2 数据资产评估的相关方法
1.3.3 基于层次分析法的资产评估研究现状
1.3.4 基于灰色关联分析法的资产评估研究现状
1.3.5 概括性评论
1.4 研究内容和研究方法
1.4.1 研究内容
1.4.2 研究方法
1.5 技术路线
1.6 研究创新点
1.6.1 研究方法创新
1.6.2 研究对象的创新
2 互联网金融企业大数据资产的主要特征及影响因素
2.1 互联网金融企业综述
2.1.1 互联网金融的概念
2.1.2 互联网金融企业的特点
2.2 互联网金融企业大数据资产的主要特征
2.2.1 大数据资产的主要特征
2.2.2 互联网金融企业大数据资产特征
2.3 互联网金融企业大数据资产的影响因素
2.3.1 企业的规模
2.3.2 数据信息的受关注度
2.3.3 企业的人才资源
2.3.4 企业的用户规模
2.3.5 数据的覆盖程度
2.3.6 数据信息的处理能力
3 基于层次分析法和灰色关联分析法的评估模型构建
3.1 传统互联网金融企业的大数据资产传统评估方法适用性评价
3.1.1 市场法评估大数据资产的适用性评价
3.1.2 收益法评估大数据资产的适用性评价
3.1.3 成本法评估大数据资产的适用性评价
3.2 基于层次分析法的权重计量
3.2.1 层次分析法的定义
3.2.2 层次分析法的应用
3.3 基于灰色关联分析法的可比对象选择
3.3.1 灰色关联分析法的定义
3.3.2 灰色关联分析法的运用
3.4 基于市场法的互联网金融企业的大数据资产评估
4 案例分析
4.1 案例选择
4.2 待评估企业的简介
4.3 基于层次分析法和灰色关联分析法的价值评估
4.3.1 基于层次分析法的权重值计算
4.3.2 参照企业概况
4.3.3 构建计算灰色关联系数的比较矩阵
4.3.4 参考数列和比较数列进行无量纲化处理
4.3.5 待评估企业和可比对象的灰色关联系数
4.3.6 基于市场法的互联网金融企业的大数据资产评估
4.4 案例研究结论
5 结论与分析
5.1 研究结论
5.2 研究不足
5.3 改进空间
参考文献
致谢
