收益法中企业净现金流量值的组合预测研究大学论文 .doc

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1、硕士学位论文题目收益法中企业净现金流量值的组合预测研究姓名专业资产评估研究方向企业价值评估所属学院管理科学与工程学院指导教师二〇一六年三月十日ThesisforMaster’sDegreeTitleResearchonthecombinationforecastingofnetcashflowvalueofenterprisesintheincomeapproachName　　MajorAssetValuationResearchOrientationBusinessValuation　　School　SchoolofManagementScienceand

2、EngineeringTutor　March.10,2016学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究所做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保管、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权山西财经大

3、学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于保密□，不保密□。在年解密后适用本授权书。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日收益法中企业净现金流量值的组合预测研究摘要虽然应用收益法对企业价值的评估起源于西方资本主义国家，我国资本市场不断的发展和完善，收益法对我国的很多企业进行价值评估越来越重要。收益法在我国市场的应用也因特定的经济环境和参数预测的偏差而遇到一些阻力，对收益法的应用的完善，是非常必要和紧迫的。我国资本市场的发展速度越来

4、越快，同时收益法的评估体系也不断完善，因此收益法对企业的评估与发展提供了非常好的条件。选择运用收益法评估企业的整体价值时，最重要的是对预期收益、收益年限、折现率这三个参数的预测，本文的研究主要针对的是数据“灰化”的前提下对企业收益的预测。本文首先理论阐述了收益法在企业价值评估中的重要地位，并从收益法原理角度阐述了企业在整体价值评估中选取企业净现金流量作为企业的预期收益指标。本文还从理论方面研究了多元线性回归在企业净现金流量预测中的不足之处，分别探讨了灰色预测模型、支持向量机回归和组合预测在数据“灰化”的情形下对企业净现金流量预测的合理性。本文创新性的提出了在

5、企业净现金的预测过程中采用GM（2,1）模型与支持向量机回归组合预测的方法对企业的净现金流量进行预测。这种预测方法不仅可以解决数据贫乏下的预测误差，同时还可以通过两种方法的综合运用消除单项预测方法所带来的系统误差。本文以东风汽车为例，选取企业年度报告中的相关数据，分别运用多元线性回归和组合预测的方法对该企业的净现金流量进行预测，年度报告的数据量有限，多元回归的方法只有在基于大数据背景下的预测精度才会高，因此在本文在案例数据贫乏的条件下引入的GM（2,1）模型和支持向量机模型所得出的预测结果均比多元线性回归的预测精度要高，将两种模型组合预测剔除个别因素的影响之

6、后的预测精度也比多元线性回归的精度要高，因此，将该种数据贫乏条件下的预测方法引入到评估过程中存在一定的合理性。本文主要采用了查阅文献法和统计分析法，通过查阅文献来了解学者在相关领域的研究与观点，进而确定论文的选题与创新点，在具体分析案例时，选择多元回归分析方法、GM(2,1)模型、支持向量机回归与组合预测。关键词：企业价值评估，收益法，企业净现金流量，组合预测59收益法中企业净现金流量值的组合预测研究摘要虽然应用收益法对企业价值的评估起源于西方资本主义国家，我国资本市场不断的发展和完善，收益法对我国的很多企业进行价值评估越来越重要。收益法在我国市场的应用也因

7、特定的经济环境和参数预测的偏差而遇到一些阻力，对收益法的应用的完善，是非常必要和紧迫的。我国资本市场的发展速度越来越快，同时收益法的评估体系也不断完善，因此收益法对企业的评估与发展提供了非常好的条件。选择运用收益法评估企业的整体价值时，最重要的是对预期收益、收益年限、折现率这三个参数的预测，本文的研究主要针对的是数据“灰化”的前提下对企业收益的预测。本文首先理论阐述了收益法在企业价值评估中的重要地位，并从收益法原理角度阐述了企业在整体价值评估中选取企业净现金流量作为企业的预期收益指标。本文还从理论方面研究了多元线性回归在企业净现金流量预测中的不足之处，分别探

8、讨了灰色预测模型、支持向量机回归和组合预测在数据“灰