[发明专利]一种基于大数据的无形资产评估方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于大数据的无形资产评估方法及系统，包括基于大数据监管的资产评估流程优化、基于大数据的资产评估模型设计以及基于大数据的无形资产评估系统设计，基于大数据监管的资产评估流程优化包括单评估方的视角下资产评估流程优化、基于招标形式的多评估方资产评估流程优化以及大数据下资产评估处理流程；基于大数据的资产评估模型设计包括大数据下资产评估体系的分析、大数据下资产评估指标权重设计以及大数据下资产评估模型的建立。本发明提升了无形资产的评估结果可靠性，降低评估差异风险，提升无形资产评估准确性，开发的模块和数据结构可以为无形资产的评估提供更多的参考价值，进一步规范无形资产评估市场。

技术领域

本发明涉及到计算机软件技术领域，特别涉及一种基于大数据的无形资产评估方法及系统。

背景技术

大数据的研究起源于国外，最早由Laney(2001)提出了大数据的“3V”特征：容量大(Volume)、多样化(Variety)、速度快(Velocity)。国外针对资产评估相关领域研究比较早，在Glazer(1993)提出企业信息的总体价值已经包括信息资产，Neil Crosby等(2003)指出无形资产由于时间迟滞导致估价结果出现偏差较大。大数据与资产评估结合的研究也起源于国外，比较突出的有Lucio Cassia and Silvio Vismara(2009)通过使用2003－2005年间784 份欧洲公司卖方分析师的权益报告，侧重于研究公司估值领域内的有关无穷水平预测假设的问题；Syed Umar Farooq(2010)等运用大数据主要研究现金流折现估值模型和股利折现模型；Moffitt(2013)通过企业数据生态扩展图分析评估数据，从传统的结构化小数据到现在联结了结构化、非结构化数据在内的大数据。以大数据思路，对无形资产评估起到两方面的影响和相关研究背景有：

(1)大数据技术提升了资产评估的公平性、科学性：在大数据背景下如何运用数据挖掘技术提高资产评估的公平性、科学性及资产价格预测(尤其是无形资产)合理性对资产评估风险管理、监督机制都至关重要。同时大数据技术在价格研究领域，和传统经济学理论的结合是资产定价研究领域的新趋势，国内外学者对此也作了很多研究。如：Hutehisont首先将神经网络算法引入欧式期权定价模型中用于对期权资产的定价研究；也有学者应用AMIRA 工具对数据展开分析(ARIMA(P，d，q)模型)进行金融资产方面的预测管理，用数据预测未来的做法已经很普遍；国内学者也研究了许多关于大数据技术对法律资产、企业资产的衡量，也包括基于大数据对项目、个人资产、无形资产的评估。

(2)大数据在资产评估过程中体现了自身的价值，大数据本身价值的衡量，属于无形资产的评估范畴。早在1980年，美国的未来学家Alvin Toffler 已经提出大数据概念，在2011年麦肯锡公司发布的《大数据：下一个创新、竞争和生产率前沿》的报告后大数据在各行各业都成为一个研究热点，其特点从起初的多样(Variety)、大量(Volume)发展到高速(Velocity)(Grobelink， Dumbill，2012)和易变(Variability)(Hopkins&Evelson，2012)。最近几年开始发现大数据的价值，虽然前期研究中互联网上的大数据99％对99％的用户是没用的，但随着云计算、大数据产业的发展，2016至2018年全球著名的信息技术提供商International Data Corporation(IDC)对大数据市场规模估计每年以40％同比增长。2015年贵阳大数据交易所成立，当年就与深圳一家物流贸易企业签署每年1000万元的数据采购框架协议，截至2017年10月，交易所交易额累积突破1.2亿元，交易框架协议近3亿元等这些都表示大数据在我国的价值体现。国内外学者对大数据的价值研究中提出了大数据的财产权问题及数字资产说，根据国内外的大数据交易市场实践，大数据的财产属性也逐渐明确。