DEVA模型在互联网企业估值中的应用研究

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1、答辩委员会成员主席:王建国成员:李路安玉莲致谢光阴似箭,两年的研究生学习生涯即将结束,除了在专业知识方面得以继续学习和研究外,也在老师和同学的帮助下,在其他方面得到了很大的提升。首先要感谢我的导师,从毕业论文选题的确定、开题报告、中期答辩以及论文体系等方面都给予了很多的指导意见。在研究生阶段的学习生活中,老师严谨的学术风格深深的感染着我,也对我个人成长提供了很多宝贵的建议。其次要感谢各位授课老师与徐冰老师,在学习与成长方面给予了我很大的指导与帮助。同时还很感谢朝夕相处的室友与同学,能彼此在学习与生活上的支持,留下很多美好的回忆。最后,我很感谢论文评阅老师们在答辩中提出的修改意

2、见,在他们的指导和帮助下才能顺利完成此论文;同时,还要感谢参考文献中的作者们,他们的研究成果很好的启发了我。即将踏入社会,结束学生时代,衷心地感谢我的父母、老师、朋友、同学一路来对我的关心和帮助。学生时代的结束是另一个人生阶段的开始,我会继续努力。I摘要互联网诞生于上世纪,截至2017年底,全球互联网用户数己经由2008年的15亿人增加至40亿人,其中仅中国互联网用户就多达7.72亿人,我国已是全球第一大互联网用户市场。互联网行业的快速发展也使得行业相关的资本运作日益频繁,如并购重组、挂牌新三板、A股上市甚至海外上市,因此机构和个人投资者对于互联网企业估值的需求也逐渐增多。然

3、而,互联网公司与传统的实体企业有很大不同,而且大多数互联网企业在最初的快速发展时期没有稳定盈利模式和盈利能力。因此,传统的估值方法得到的结果可能与企业的市场价值或有资本活动的交易价格相差很大。本文希望通过理论与实际案例相结合,探索企业的估值贴现股票估值分析中的应用,在前人的基础上,寻找可用于未有稳定的盈利能力的互联网企业估值方法。本文以梅特卡夫定律为基础,论证了传统估值方法难以适用于大部分互联网企业,并通过对DEVA模型进行修正,引入了活跃用户数、每用户平均贡献值、付费率三个参数,得到了适用于互联网企业的修正的DEVA模型。之后,使用传统收益法和修正的DEVA模型分别对欢聚时

4、代等公司为研究样本进行了估值分析验证了模型的有效性。最后则通过研究结论指出了一些问题和改进意见,并给出了未来潜在的研究方向。关键词:互联网企业梅特卡夫定律DEVA模型企业估值IIABSTRACTBytheendof2017,thenumberofInternetusersintheworldhadincreasedfrom1.5billionin2008to4billion.Thereareasmanyas722millionInternetusersinChina.WiththerapiddevelopmentoftheInterneteconomy,thecapitalo

5、perationrelatedtotheInternetindustryisbecomingmoreandmorefrequent.ThereisagrowingdemandforInternetvaluationbecauseoftheproliferationofmarketsandevenoverseaslistings.ButtraditionalmethodsofcorporatevaluationhavenotbeeneffectiveenoughinthefaceoftheInternetindustry.MostInternetcompanies,especi

6、allythoseintheirinfancy,oftenfacethedilemmaofcontinuingtolosemoneyormakingunstableprofits,andareoftenunabletousetraditionalmethodsforvaluation.However,thispartoftheenterprisesisanimportantpartofthecapitaloperationoftheInternetindustry.Therefore,howtomakeareasonableandeffectivevaluationofthe

7、seenterpriseshasbecomeacommonconcernoftheownersandinvestors.ThispaperisbasedonMetcalfe'slawandprovesthatthetraditionalvaluationmethodisdifficulttobeappliedtomostInternetenterprises,andthelimitationofthetraditionalDEVAmodel.BymodifyingtheDEVAmodel,thepape

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