10.3969/j.issn.1007-0265.2020.08.011
基于BP神经网络方法的股东权益价值评估案例
本案例描述了BP神经网络方法在股东权益价值评估中的应用.BP神经网络借助神经网络算法,在设定激活函数,并确定输入层的14个参数指标、隐藏层8个节点后和输出层市净率PB参数指标后,通过计算机正向演算和反向推算的训练学习,不断迭代以获得最优的非线性关系模型,然后对该模型进行检验,确定训练学习结果的可靠性和合理性,再将被评估单位的输入层参数代入模型,即可获得输出层的市净率参数,最后再通过企业股权价值与市净率关系测算得到股东权益价值.该技术方法对企业股权价值评估提供了新的评估技术思路,对评估实务具有较好的参考借鉴作用.
BP神经网络、股东权益、价值评估、案例研究
2020-09-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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