引言2023年國家財(cái)政部頒布《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)匯集處理暫行規(guī)定》，認(rèn)可企業(yè)數(shù)據(jù)資源可作為“無形資產(chǎn)”或“存活”入表，第一次以會計(jì)制度的形式明確了數(shù)據(jù)資源的資產(chǎn)屬性，加速了數(shù)據(jù)資源向數(shù)據(jù)資產(chǎn)的轉(zhuǎn)型，有利于向數(shù)據(jù)要素市場轉(zhuǎn)化。數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心生產(chǎn)要素，正在從概念走向現(xiàn)實(shí)，呈現(xiàn)出強(qiáng)大的生命力和發(fā)展勢能。尤其是隨著我國“數(shù)字中國”戰(zhàn)略的推進(jìn)，深化數(shù)據(jù)要素市場化配置改革，推動數(shù)據(jù)資產(chǎn)化發(fā)展進(jìn)入制度創(chuàng)新與實(shí)踐探索階段。進(jìn)程已進(jìn)入制度創(chuàng)新與實(shí)踐探索并行的關(guān)鍵階段。隨著相關(guān)政策的出臺、企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的蓬勃發(fā)展，研究者從制度、技術(shù)、市場、組織、社會等維度協(xié)同考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的影響因素，并積極嘗試企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定價(jià)方法，王小黎等（2025）以企業(yè)未來多階段盈利預(yù)測及現(xiàn)金流量折現(xiàn)的思想，建立了數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值方法；周旭（2024）以O(shè)hlson模型為基礎(chǔ)，運(yùn)用AHP建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值劃分系統(tǒng)，并對其進(jìn)行評價(jià)。但是從企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的研究現(xiàn)狀可以發(fā)現(xiàn)，雖然圍繞企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估已產(chǎn)出許多有價(jià)值的成果，然而真正將數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為表內(nèi)資產(chǎn)計(jì)入企業(yè)報(bào)表的還不普遍，并且結(jié)合企業(yè)相關(guān)行業(yè)發(fā)展特點(diǎn)，如何確定企業(yè)整體價(jià)值、如何將企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值合理從企業(yè)整體價(jià)值中劃分，仍然需要進(jìn)一步探索。本文將在探討上述方法不足的基礎(chǔ)上，將AHP方法與Schwartz-Moon模型相結(jié)合，構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估方法，以長城汽車2024年12月31日企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估的實(shí)例為應(yīng)用案例，探討該評估方法的可行性與可靠性，通過本文的研究，對于企業(yè)而言，長城汽車可以更為清晰的認(rèn)識自身的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值狀況，并據(jù)此制定更合理的經(jīng)營與投資計(jì)劃。對于投資者而言，對長城汽車股份有限公司進(jìn)行投資能夠?yàn)槠涮峁┮环N科學(xué)合理的評估投資方式，從而降低其投資風(fēng)險(xiǎn)，提升其投資效益。本文的研究成果也可為其他企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估提供參考，從而推動整個行業(yè)的發(fā)展。1相關(guān)概念1.1數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定義我國從20世紀(jì)初開始對數(shù)據(jù)資產(chǎn)研究興起，張?jiān)伱?，穆文娟?015）將數(shù)據(jù)資產(chǎn)界定為一種新的無形資產(chǎn)，目前國內(nèi)很多學(xué)者都是以《企業(yè)會計(jì)準(zhǔn)則》中的“資產(chǎn)”為基礎(chǔ)，并在此基礎(chǔ)上對其進(jìn)行擴(kuò)展與補(bǔ)充。朱曉琴，王宣童（2023）對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行了界定，提出了數(shù)據(jù)資產(chǎn)是指由某個機(jī)構(gòu)或個人所擁有或掌控的、具有價(jià)值和價(jià)值增值的互聯(lián)網(wǎng)空間數(shù)據(jù)資源集合。本文對數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義是基于以上學(xué)者的研究得出的，指由特定主體依法持有或者控制，存在于一定的載體中，能以貨幣單位計(jì)量，并能夠帶來直接或者間接經(jīng)濟(jì)利益的數(shù)據(jù)資源。1.2數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特點(diǎn)本文將數(shù)據(jù)資產(chǎn)與企業(yè)其他資產(chǎn)的特征進(jìn)行比較，從如下角度歸納出數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特征：。(1)無實(shí)體、無消耗性：與傳統(tǒng)實(shí)物資產(chǎn)相對，是一種無形的、不可消耗的物資。有形的財(cái)產(chǎn)一般是一次性的，只能由某一使用者使用。比如一臺機(jī)器，使用的次數(shù)越多，就越容易磨損，壽命就越短；原料經(jīng)過加工后，就變成了新的產(chǎn)品。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值，并不隨著日常的重復(fù)使用而損耗與消耗。同時(shí)，在數(shù)據(jù)資產(chǎn)的估值當(dāng)中也要考慮其重復(fù)使用性。(2)表現(xiàn)形式多元化，可以通過各種不同的數(shù)據(jù)處理方法來實(shí)現(xiàn)對不同類型的數(shù)據(jù)的表達(dá)、應(yīng)用和轉(zhuǎn)化，從而滿足不同用戶的不同需要。例如，將各類報(bào)表中的財(cái)務(wù)資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，方便財(cái)務(wù)管理與會計(jì)核算；而各項(xiàng)管理指標(biāo)數(shù)據(jù)，也可以通過各種可視化工具，以圖形等方式，讓管理者更好地理解企業(yè)的整體狀況。(3)多層級衍生，同一個數(shù)據(jù)對象可以經(jīng)過多層次多角度的處理，產(chǎn)生不同的數(shù)據(jù)價(jià)值。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的多重衍生化有利于從多層級多角度對數(shù)據(jù)資源進(jìn)行有效利用，豐富整個企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)生態(tài)鏈，有助于企業(yè)真正實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)先導(dǎo)”。2評估方法的選擇2.1傳統(tǒng)評估方法的局限性2.1.1市場法的局限性所謂市場法，是指通過比較已經(jīng)發(fā)生或近期發(fā)生的同類數(shù)據(jù)資產(chǎn)(相同或相似的)交易價(jià)格對其進(jìn)行估價(jià)。運(yùn)用市場法對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行估價(jià)，應(yīng)在準(zhǔn)確、全面了解被評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)(相同或相似的)的前提下，收集和篩選交易價(jià)格、交易條件等方面具有可比性的同類案例進(jìn)行估價(jià)。這就需要有大量的交易信息和交易案例作為參考，但在我國，對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的評價(jià)還處于初始階段，尚未完善，存在場外交易多于場內(nèi)交易、可參考的標(biāo)的物少于標(biāo)的物等現(xiàn)象。另外，該種估價(jià)方法也僅僅著眼于即時(shí)市場價(jià)值，沒有考慮到數(shù)據(jù)資產(chǎn)可能具有的潛在價(jià)值。2.1.2成本法的局限性成本法是按照數(shù)據(jù)資產(chǎn)的成本構(gòu)成作為重置成本，減去各種減值后再以合理的成本和利潤加上相關(guān)稅費(fèi)進(jìn)行估算。數(shù)據(jù)資產(chǎn)生成時(shí)往往涉及公司其他業(yè)務(wù)，很難將應(yīng)歸入數(shù)據(jù)資產(chǎn)的成本費(fèi)用獨(dú)立區(qū)分，且各生命周期階段應(yīng)考慮的費(fèi)用也不盡相同。在對其進(jìn)行貶值分析時(shí)主要考慮了功能貶值和經(jīng)濟(jì)性貶值，這就要求估價(jià)人員對數(shù)據(jù)生命周期、數(shù)據(jù)使用價(jià)值、數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行綜合考慮。此外，由于未考慮市場因素，數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值成本法不能很好地反映出真實(shí)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。2.1.3收益法的局限性收益法，乃是依據(jù)預(yù)計(jì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)所能帶來的收益來估量其價(jià)值。于運(yùn)用收益法進(jìn)行估值之際，需全面考量折現(xiàn)率以及預(yù)測未來收益風(fēng)險(xiǎn)等諸多因素的影響。諸如企業(yè)經(jīng)營狀況、市場環(huán)境的波動以及用戶需求的轉(zhuǎn)變等，均有可能對未來收益的判斷產(chǎn)生作用。與此同時(shí)，在判定收益期限時(shí)，不得逾越產(chǎn)品和服務(wù)的合理收益期，這便要求充分斟酌數(shù)據(jù)資產(chǎn)的時(shí)效性、產(chǎn)生時(shí)間、更新時(shí)間以及權(quán)利狀況等因素。另外，收益法較多地聚焦于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益，進(jìn)而忽視了戰(zhàn)略價(jià)值、品牌價(jià)值等非經(jīng)濟(jì)效益。2.2AHP與Schwartz-Moon模型的適用性分析Schwartz－Moon定價(jià)模型主要適用于高風(fēng)險(xiǎn)、高回報(bào)和高不確定性的公司，因而對高科技公司的估值也是適用的。高新技術(shù)企業(yè)作為成長型企業(yè)，在技術(shù)創(chuàng)新、市場培育等過程中，面臨很多的不確定性。然而，隨著行業(yè)技術(shù)成熟度的提高和穩(wěn)增長的市場需求的形成，高新技術(shù)企業(yè)有望在未來更穩(wěn)健的發(fā)展。該模型假定在企業(yè)的長期經(jīng)營中，企業(yè)關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)是隨機(jī)波動收斂到穩(wěn)態(tài)的。模型通過對這些風(fēng)險(xiǎn)過程的模擬，可以實(shí)現(xiàn)對企業(yè)相關(guān)要素銷售收入，研發(fā)投入，生產(chǎn)成本等的動態(tài)性和隨機(jī)性的同時(shí)收斂。通過模擬模型的結(jié)果可以更準(zhǔn)確地評估企業(yè)價(jià)值，離散模型結(jié)合蒙特卡洛模擬。層次分析法通過構(gòu)建遞階層次的結(jié)構(gòu)模型、判斷矩陣、分層排序和判斷矩陣的合成排序、一致性檢驗(yàn)對復(fù)雜問題的決策過程進(jìn)行數(shù)學(xué)描述，為決策制定提供科學(xué)依據(jù)。目前多數(shù)企業(yè)還未將數(shù)據(jù)資產(chǎn)列入報(bào)表，針對數(shù)據(jù)資產(chǎn)無實(shí)物、無損耗、多衍生等特征，從財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中直接抽取其價(jià)值存在困難，對該問題運(yùn)用AHP方法測算數(shù)據(jù)資產(chǎn)對于表外無形資產(chǎn)的綜合權(quán)重，并對其進(jìn)行評價(jià)。3AHP與Schwartz-Moon模型的評估思路3.1整體評估思路首先，利用Schwartz-Moon模型，結(jié)合蒙特卡洛模擬，估算出企業(yè)的整體價(jià)值；其次，對該企業(yè)的流動資產(chǎn)、固定資產(chǎn)及表內(nèi)無形資產(chǎn)的貢獻(xiàn)進(jìn)行了測算，最后，用AHP提取出數(shù)據(jù)資產(chǎn)權(quán)重。計(jì)算公式為：數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值=（企業(yè)整體價(jià)值-流動資產(chǎn)貢獻(xiàn)值-固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)值-表內(nèi)無形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值）×數(shù)據(jù)資產(chǎn)權(quán)重3.2基于Schwartz-Moon模型的企業(yè)價(jià)值評估3.2.1基本公式企業(yè)價(jià)值分為最后一年的累計(jì)可使用現(xiàn)金、終值現(xiàn)金兩個部分。其中，終值用M×RVo=EQ{Xt其中，Vo代表企業(yè)價(jià)值，EQ表示風(fēng)險(xiǎn)中性假設(shè)下的期望值，e?rt為連續(xù)復(fù)利折現(xiàn)系數(shù)，Rt表示第t期的收入，Costt表示第t期的成本，3.2.2模型假設(shè)Schwartz-Moon模型是在一系列假設(shè)條件下建立起來的。這些假設(shè)條件或者叫假設(shè)規(guī)定，它們是使模型得以成立并正確應(yīng)用該模型的重要基礎(chǔ)。這些假設(shè)條件如下。（1）營業(yè)收入服從隨機(jī)游走過程，且會從高速增長回到行業(yè)平均水平；（2）營業(yè)收入增長率最后收斂回行業(yè)水平；（3）各指標(biāo)之間具有一定的獨(dú)立性；（4）在該模型中，僅考慮了收益不確定引起的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)；（5）稅后凈利潤很容易轉(zhuǎn)化成現(xiàn)金形式，很容易滿足公司的各種經(jīng)營需要。公司不支付股息；（6）無風(fēng)險(xiǎn)利率是固定的。3.2.3參數(shù)確定方法（1）收入R(t)將企業(yè)在t時(shí)點(diǎn)的營業(yè)收入記為R(t)，營業(yè)收入在后續(xù)時(shí)間內(nèi)的變化遵循隨機(jī)游走模型，就得到：公式中，表示在t時(shí)點(diǎn)的收入波動率，表示在t時(shí)點(diǎn)的收入預(yù)期增長率，d隨著企業(yè)發(fā)展逐漸成熟，期初較高的收入增長率會漸漸收斂至行業(yè)平均水平即μ，這一過程被稱為均值回復(fù)過程，公式如下：dμt=k1(公式中，k1表示均值回歸系數(shù)，反應(yīng)收入增長率的平均收斂的速度。η(t)表示在t時(shí)間點(diǎn)收入增長的波動率。dz（2）成本Cost(t)企業(yè)的總成本由為固定成本F和可變成本構(gòu)成，其中可變成本與企業(yè)收入存在γ倍的關(guān)系，公式表示如下：Costt=γtRt+F企業(yè)發(fā)展進(jìn)入成熟期，企業(yè)結(jié)構(gòu)趨向于穩(wěn)定，會逐漸收斂至平均水平dγt=k2（3）稅后凈收益Y(t)根據(jù)上述的成本與收入，假設(shè)企業(yè)稅率為TcYt=[Rt?Costt其中，Dep(t)表示企業(yè)在t時(shí)點(diǎn)固定資產(chǎn)的折舊值。（4）資本性支出Capx(t)和折舊Dep企業(yè)固定資產(chǎn)p(t)由資本性支出Capx(t)和折舊Dep(t)共同決定。假設(shè)企業(yè)后續(xù)資本支出與收入呈現(xiàn)CR倍的比例關(guān)系，折舊為固定資產(chǎn)的DR倍，dpt=[Capx(t)?Dep(t)]dt（5）可用現(xiàn)金X(t)假設(shè)企業(yè)經(jīng)營活動賺取的全部現(xiàn)金，投入于公司的運(yùn)營中，不存在股利的分配，則可用現(xiàn)金的公式為：dxt=rXt其中，r為無風(fēng)險(xiǎn)利率，Yt表示企業(yè)在t3.2.4初始數(shù)據(jù)獲取方法具體參數(shù)以及來源如下：3.1Schwartz-Moon模型參數(shù)以及來源參數(shù)符號參數(shù)含義參數(shù)確定方法R期初收入利潤表期初營業(yè)收入μ期初收入增長率2020—2024年平均營業(yè)增長率σ期初收入波動率2020—2024年?duì)I業(yè)收入增長率的標(biāo)準(zhǔn)差η期初收入增長波動率2020—2024年?duì)I業(yè)收入增長率差額的標(biāo)準(zhǔn)差μ長期收入增長率同行業(yè)企業(yè)2020—2024年收入增長率的均值σ長期收入波動率同行業(yè)企業(yè)2020—2024年收入增長率標(biāo)準(zhǔn)差的均值γ期初變動成本率企業(yè)2020—2024期間變動成本率的均值φ期初變動成本波動率企業(yè)2020—2024年期間變動成本率標(biāo)準(zhǔn)差的均值γ長期變動成本率同行業(yè)企業(yè)2020-2024年變動成本率的均值φ長期成本波動率同行業(yè)企業(yè)2020—2024年變動成本率標(biāo)準(zhǔn)差的均值p期初固定資產(chǎn)凈值企業(yè)2024年資產(chǎn)負(fù)債表中的期初固定資產(chǎn)X期初可用現(xiàn)金企業(yè)2024年現(xiàn)金流量表中現(xiàn)金和現(xiàn)金等價(jià)物的總和DR折舊率企業(yè)2020—2024年期間折舊率的均值CR資本支出率企業(yè)2020—2024年期間資本支出率的均值τ公司所得稅國家規(guī)定的企業(yè)所得稅率r無風(fēng)險(xiǎn)利率我國2022年十年期國債利率λ收入因素的風(fēng)險(xiǎn)收益率λ=rκ隨機(jī)過程的均值回復(fù)平均速度κΔ時(shí)間間隔財(cái)務(wù)報(bào)表期間Τ估計(jì)區(qū)間預(yù)計(jì)公司收益波動較大區(qū)間3.2.5蒙特卡洛模擬法輔助計(jì)算單次模型運(yùn)算結(jié)果具有顯著的隨機(jī)性特征，難以作為有效決策依據(jù)。在實(shí)際操作中，借助蒙特卡羅模擬通過數(shù)萬次迭代運(yùn)算實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)中性概率測度下的期望值收斂。對企業(yè)未來五年的自由現(xiàn)金流進(jìn)行模擬，進(jìn)而計(jì)算企業(yè)價(jià)值的分布情況。它會模擬各指標(biāo)隨機(jī)波動情況，算出每年的自由現(xiàn)金流量并折現(xiàn)，最終得到企業(yè)價(jià)值的均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差以及95%置信區(qū)間，繪制出企業(yè)價(jià)值的分布圖。3.3剝離其他資產(chǎn)的貢獻(xiàn)3.3.1流動資產(chǎn)貢獻(xiàn)值的確定流動資產(chǎn)變現(xiàn)能力強(qiáng)，周轉(zhuǎn)快，即使在周轉(zhuǎn)的過程中形式有所變化，但價(jià)值基本上是可以收回的。所以，在對流動資產(chǎn)貢獻(xiàn)價(jià)值的測算中，能夠采用流動資產(chǎn)投資回報(bào)率來進(jìn)行測算。以下是計(jì)算公式：流動資產(chǎn)貢獻(xiàn)值=流動資產(chǎn)年平均余額×流動資產(chǎn)投資回報(bào)率3.3.2固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)值的確定企業(yè)必須按照會計(jì)制度對固定資產(chǎn)進(jìn)行折舊，固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)按以下公式計(jì)算：固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)值=固定資產(chǎn)的折舊補(bǔ)償+固定資產(chǎn)的年平均余額×固定資產(chǎn)的投資回報(bào)率3.3.3表內(nèi)無形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值的確定根據(jù)會計(jì)準(zhǔn)則，在計(jì)算表內(nèi)的無形資產(chǎn)時(shí)，要考慮到攤銷補(bǔ)償。表內(nèi)的無形資產(chǎn)貢獻(xiàn)計(jì)算如下：表內(nèi)無形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值=表內(nèi)無形資產(chǎn)的攤銷補(bǔ)償+表內(nèi)無形資產(chǎn)的年平均余額×表內(nèi)無形資產(chǎn)的投資回報(bào)率。3.4基于AHP計(jì)算表外無形資產(chǎn)中數(shù)據(jù)資產(chǎn)的貢獻(xiàn)基于層次分析法的基本原理，將復(fù)雜決策問題逐層分解，然后根據(jù)人的判斷和評價(jià)，構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣，將兩兩比較判斷矩陣轉(zhuǎn)化為權(quán)重，采用特征值法判定各層要素的重要程度；最后進(jìn)行CR＜0.1的檢驗(yàn)，若符合要求，則決策矩陣成立，從而形成一個遞階層次結(jié)構(gòu)模型。該方法通過數(shù)學(xué)化思維將主觀判斷與客觀分析相結(jié)合，顯著提升決策過程的透明性與系統(tǒng)性。3.4.1建立層次結(jié)構(gòu)模型根據(jù)決策目標(biāo)、考慮因素和目標(biāo)間的內(nèi)在聯(lián)系，把決策過程劃分為三個層級。最高層次制定決策，解決問題，在做決定時(shí)，最小的級別就是所作的選擇，中層是需要考慮的因素。對于兩個鄰接的水平，把上面的一層叫做對象層，下面的一層叫做元素層。3.4.2構(gòu)造成對比較陣本文采用專家問卷法實(shí)施層次要素的兩兩比較評估，運(yùn)用1-9標(biāo)度體系量化要素相對重要性。具體評估時(shí)，針對同層任意兩要素i,j，依據(jù)預(yù)設(shè)的9級比例標(biāo)度進(jìn)行強(qiáng)度賦值，通過構(gòu)建成對比較矩陣實(shí)現(xiàn)定性判斷的定量化轉(zhuǎn)換。其中1表示兩要素等價(jià)，9表示絕對優(yōu)勢，中間數(shù)值對應(yīng)不同強(qiáng)度的重要性差異。具體如表3.2所示：表3.2成對比較標(biāo)度值成對比較標(biāo)準(zhǔn)定義內(nèi)容1同等重要兩個要素具有相等的重要性3稍微重要一個要素比另外一個要素稍微重要5相當(dāng)重要強(qiáng)烈傾向于某一要素7明顯重要非常傾向于某一要素9絕對重要當(dāng)兩個因素進(jìn)行比較時(shí)，其中一個因素很重要，而且比其他因素的可控可能性更大2、4、6、8用于上述標(biāo)準(zhǔn)的折中值上述值的倒數(shù)在將一個元素A和一個元素B進(jìn)行對比時(shí)，如果給出上面的一個數(shù)值，那么B元素對A元素的重要性就是這個比例的倒數(shù)3.4.3合并專家矩陣在多專家群決策過程中，專家意見分歧導(dǎo)致綜合判斷矩陣構(gòu)建困難。本文引入矩陣合并的方法：首先由專家獨(dú)立構(gòu)建判斷矩陣A，在滿足個體矩陣一致性檢驗(yàn)前提下，對多矩陣進(jìn)行幾何平均集成處理，從而在保留專家獨(dú)立判斷的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)群體決策的收斂。設(shè)A(k)為z位專家中第k位專家的判斷矩陣k＝1,2...z：A(k)=(aij)n×n=通過對z位專家的判斷矩陣中對應(yīng)元素取幾何平均值，得到集成判斷矩陣I，公式如下：I=(iij)n×n 式中：iij為集成判斷矩陣中第i行，j列的數(shù)值，具體計(jì)算方式如下：iij=(k=1zaijk)1z3.4.4權(quán)重及一致性檢驗(yàn)第1步：將集成判斷矩陣I的行向量進(jìn)行相乘，得到一個新向量B=bi(i=1,2..n)，計(jì)算公式如下,其中i代表行序號，j代表列序號，i=1,2…n,j=1,2…n:B=b1b2…b第2步：將向量B的每個分量bi開n次方，得到特征向量M=mM=m1m2…mn第3步：將特征向量M進(jìn)行歸一化處理，得到權(quán)重向量W=wW=mii=1nmi=w1第4步：對整合判斷矩陣I作相容性測試，并求出其相容性指數(shù)CI與隨機(jī)相容性比率CR。當(dāng)CR值<0.1時(shí)，判定矩陣通過了驗(yàn)證，表明該數(shù)據(jù)是有效的。CR=CIRI (其中：一致性指標(biāo)CI，和判斷矩陣的最大特征根λmaxCI=λmax-n(n-1) λmax=1ni=1n(Iw)iw表3.3判斷矩陣平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI值矩陣階數(shù)123456789101112RI000.520.891.121.261.361.411.461.491.521.544長城汽車股份有限公司數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評估4.1企業(yè)整體發(fā)展?fàn)顩r長城汽車是中國最具代表性的自主汽車制造商之一，自1984年成立以來，逐步從地方車企發(fā)展為全球化企業(yè)?？偛课挥诤颖北６?，2022年銷量超106萬輛，2023年前三季度銷量約86萬輛，穩(wěn)居中國車企前五。長城汽車的發(fā)展模式以“垂直整合+多品牌矩陣+全球化布局”為核心，通過技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)型，逐步從傳統(tǒng)燃油車制造商向新能源與智能科技公司躍遷，形成了獨(dú)特的戰(zhàn)略路徑。4.2企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)發(fā)展?fàn)顩r長城汽車的數(shù)據(jù)資產(chǎn)在企業(yè)價(jià)值中發(fā)揮著多方面的作用，其企業(yè)專利申請量和授權(quán)量連續(xù)3年穩(wěn)居中國民營車企集團(tuán)第一。長城汽車的數(shù)據(jù)資產(chǎn)主要包括：（1）生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)能幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)流程、保證產(chǎn)品質(zhì)量和設(shè)備管理水平。通過減少生產(chǎn)運(yùn)作成本，提高生產(chǎn)效率，提高生產(chǎn)環(huán)節(jié)的競爭能力，從而間接提高公司的價(jià)值。（2）通過對供應(yīng)商、采購、物流等各個方面的管理，供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)可以有效地減少供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)，保證原材料的供給。降低采購成本，提高物流配送效率，使企業(yè)運(yùn)營更加高效，確保企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造過程的穩(wěn)定性。（3）營銷數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)，讓公司能夠準(zhǔn)確地掌握市場動向、消費(fèi)者需求，從而進(jìn)行精確的營銷，并且能夠根據(jù)市場的需要，開發(fā)出符合市場需要的產(chǎn)品與服務(wù)。提高用戶滿意度與忠誠度，拓展市場，創(chuàng)造新的營收增長點(diǎn)，為企業(yè)價(jià)值提升注入動力。4.3企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估過程4.3.1企業(yè)整體價(jià)值評估（1）評估基準(zhǔn)日本文計(jì)算長城汽車企業(yè)價(jià)值的評估基準(zhǔn)日為：2024年12月31日（2）模型參數(shù)估計(jì)1）期初收入R0根據(jù)長城汽車2024年所披露的財(cái)務(wù)報(bào)表中，可以查詢得知長城汽車期初收入R0為20219547.23萬元。2）期初收入增長率μ查詢長城汽車所發(fā)布的財(cái)報(bào)信息，整理從2020到2024年間的營業(yè)收入增長變化數(shù)據(jù)，計(jì)算收入增長率，再取均值，得出長城汽車的期初收入增長率為：16.84%。表4.1長城汽車2020-2024年?duì)I業(yè)收入增長情況項(xiàng)目20202021202220232024營業(yè)收入（億元）1033.081364.051373.401732.122021.95營業(yè)收入增長率8.62%32.04%0.69%26.12%16.73%營業(yè)收入增長率均值16.84%營業(yè)收入增長率標(biāo)準(zhǔn)差0.1136營業(yè)收入增長率差額11.37%23.42%-31.35%25.43%-9.39%營業(yè)收入增長率差額標(biāo)準(zhǔn)差0.2165注：數(shù)據(jù)源于企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表。3）期初收入波動率σ整理長城汽車2020年到2024年公布的財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)，取該區(qū)間的營業(yè)收入增長率標(biāo)準(zhǔn)差用以表示長城汽車的期初收入波動率，計(jì)算得值為：11.36%。4）期初收入增長率的波動率η0將長城汽車在2020年至2024年發(fā)布的財(cái)務(wù)報(bào)告中的營業(yè)收入數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，得到這一段時(shí)間內(nèi)的營業(yè)收入增長率差異，并將其與營業(yè)收入增長率差異的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行比較，就可以知道，在此期間，收入增長率的波動是21.65%。5）長期收入增長率μ基于Schwartz-Moon模型假定營收增速將逐步趨近行業(yè)均值，基于同花順數(shù)據(jù)，選取吉利汽車，比亞迪，長安，上汽，寧德時(shí)代5個龍頭公司。并從其所公布的財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)中整理相關(guān)信息，分別計(jì)算出五家企業(yè)從2020年到2024年的收入增長以及變動成本相關(guān)值，以這五家企業(yè)的收入增長率均值來代表長期收入增長率，計(jì)算得長期收入增長率為21.32%，相關(guān)數(shù)據(jù)如表4.2所示：表4.2同行企業(yè)收入以及成本變動情況股票代碼企業(yè)名稱收入增長率均值收入增長率標(biāo)準(zhǔn)差變動成本率均值變動成本率標(biāo)準(zhǔn)差00175吉利汽車8.2%6.5%78.2%3.1%002594比亞迪35.6%18.2%72.5%4.7%000625長安汽車12.4%10.7%75.8%2.9%600104上汽集團(tuán)2.1%4.3%82.1%2.5%300750寧德時(shí)代48.3%22.1%65.4%5.3%均值21.32%12.36%73.72%3.7%注：數(shù)據(jù)源于企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表。6）長期收入波動率σ根據(jù)該模型，假定在公司的成長過程中，收入波動率將會逐漸地收斂到行業(yè)的平均水平。因此，通過對五個公司的財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成，并對其分別進(jìn)行了計(jì)算，并對所選擇的五個公司的收入增長率標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行了平均化，以此來表示長期收入波動率。即該值由表4.2可知為12.36%。7）企業(yè)所得稅率長城汽車符合國家規(guī)定的相關(guān)高新技術(shù)企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，享受稅收優(yōu)惠，企業(yè)所得稅率為15%。8）無風(fēng)險(xiǎn)利率r本文選取了2015-2024年十年期國債收益率平均值用以代表無風(fēng)險(xiǎn)利率，計(jì)算得該值約為2%。9）市場期望報(bào)酬率r計(jì)算2015-2024年上證綜指平均報(bào)酬率，以表示市場期望報(bào)酬率，經(jīng)計(jì)算該值為5.12%。10）企業(yè)β值本文通過查詢同花順數(shù)據(jù)庫得出長城汽車在評估基準(zhǔn)日的β系數(shù)值為1.1。11）收入的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)依據(jù)資本資產(chǎn)定價(jià)模型，即收入過程的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)為2.11%。12）期初可用現(xiàn)金X本文從長城汽車所公布的2024年財(cái)報(bào)中查詢得其貨幣資金30,740,975,160.6萬元，即期初可用現(xiàn)金可表示為30,740,975,160.65萬元。13）長期變動成本率γ選擇五個同行業(yè)的公司來計(jì)算它們的平均可變成本比率，以表示長期的可變成本比率，計(jì)算的長期變動成本率為73.72%.14）長期變動成本波動率φ長期變動成本率的波動率是通過計(jì)算五家同行業(yè)企業(yè)的變動成本率標(biāo)準(zhǔn)差再取均值得出，即該值為3.7%。15）期初變動成本率γ0、固定成本Cost從長城汽車的財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)中整理營業(yè)收入和變動成本，取其斜率即得期初變動成本率為69.78%；依據(jù)模型假設(shè)成本與收入的關(guān)系Costt=γtRt+F，計(jì)算固定成本為16）期初變動成本波動率φ4.3長城汽車2020-2024年?duì)I業(yè)收入與成本情況項(xiàng)目20202021202220232024營業(yè)總收入（億元）1033.0813641373.41732.122021.95變動成本（億元）771.051025.11995.281191.421168.53變動成本率（%）74.6%75.2%72.5%68.8%57.8%變動成本率均值（%）69.78%變動成本率標(biāo)準(zhǔn)差（%）6.38%注：數(shù)據(jù)源于企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表。如表4.3所示，通過計(jì)算長城汽車2020-2024年變動成本率的標(biāo)準(zhǔn)差，得出期初變動成本率的波動率為6.38%。17）隨機(jī)過程的均值回復(fù)系數(shù)κ該模型假定企業(yè)將獲取產(chǎn)業(yè)內(nèi)的超額收益，但經(jīng)過一段快速增長后，其收斂于產(chǎn)業(yè)平均水平。在這些情況下，收益增長和收益增長的波動性將以指數(shù)形式呈現(xiàn)e?kt的方式回復(fù)，該過程中的半衰期為κ=2×ln218）資本支出率CR、折舊率DR依據(jù)長城汽車所公布的財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)，計(jì)算出長城汽車2020-2024年的折舊率以及資本支出率，再取均值，得出資本支出率為10.95%，折舊率為9.78%。4.4長城汽車2020-2024年折舊率以及資本支出率情況項(xiàng)目20202021202220232024均值折舊率8.27%8.68%9.68%10.42%11.45%9.78%資本支出率12.32%10.89%11.85%10.46%9.24%10.95%注：數(shù)據(jù)源于企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表。19）估值期間T與離散模型的時(shí)間增量?t綜合分析長城汽車相關(guān)數(shù)據(jù)的可得性以及特征，取時(shí)間增量為1年，估算時(shí)間為5年。4.5模型相關(guān)參數(shù)具體值參數(shù)參數(shù)取值參數(shù)來源R20219547.23萬元利潤表中的期初營業(yè)收入μ16.84%2020—2024年平均營業(yè)增長率σ11.36%2020—2024年?duì)I業(yè)收入增長率的標(biāo)準(zhǔn)差η21.65%2020—2024年?duì)I業(yè)收入增長率差額的標(biāo)準(zhǔn)差μ21.32%同行業(yè)企業(yè)2020—2024年收入增長率的均值σ22.1%同行業(yè)企業(yè)2020—2024年收入增長率標(biāo)準(zhǔn)差的均值γ69.78%企業(yè)2020—2024期間變動成本率的均值φ6.40%企業(yè)2020—2024年期間變動成本率標(biāo)準(zhǔn)差的均值γ73.72%同行業(yè)企業(yè)2020-2024年變動成本率的均值φ3.7%同行業(yè)企業(yè)2020—2024年變動成本率標(biāo)準(zhǔn)差的均值p3001357.50萬元企業(yè)2024年資產(chǎn)負(fù)債表中的期初固定資產(chǎn)X2720980.70萬元企業(yè)2024年現(xiàn)金流量表中現(xiàn)金和現(xiàn)金等價(jià)物的總和DR9.78%企業(yè)2020—2024年期間折舊率的均值CR10.95%企業(yè)2020—2024年期間資本支出率的均值τ15%國家規(guī)定的企業(yè)所得稅率r3.2%我國2024年十年期國債利率λ5.43%λ=rκ0.5545κΔ1財(cái)務(wù)報(bào)表期間Τ5預(yù)計(jì)公司收益波動較大區(qū)間（3）蒙特卡洛模擬結(jié)果根據(jù)上述已獲取參數(shù)值進(jìn)行蒙特卡洛模擬，通過20000次模擬計(jì)算，以加強(qiáng)估值結(jié)果的精確度，經(jīng)模擬得出長城汽車價(jià)值概率分布統(tǒng)計(jì)圖，如下所示。圖4.1長城汽車企業(yè)價(jià)值概率分布統(tǒng)計(jì)結(jié)果在95%的置信水平區(qū)間下，由于企業(yè)處于一個積極向上的發(fā)展態(tài)勢，并且對未來的預(yù)期比較樂觀，因此希望在估值中體現(xiàn)這種樂觀情緒，選擇置信區(qū)間的上限作為企業(yè)價(jià)值?？梢圆捎眠@種方法。長城汽車于2024年12月31日的企業(yè)價(jià)值約為2358.92億元。4.3.2流動資產(chǎn)貢獻(xiàn)值以2024年一年的貸款利率作為投資收益率，并對當(dāng)前資產(chǎn)的投資回報(bào)率進(jìn)行了測算，得出了該指標(biāo)的貢獻(xiàn)度。計(jì)算公式如下：流動資產(chǎn)貢獻(xiàn)值=流動資產(chǎn)年平均余額×流動資產(chǎn)投資回報(bào)率4.6長城汽車2021-2024年流動資產(chǎn)余額表指標(biāo)2021年2022年2023年2024年期初余額（億元）993.991083.661076.811185.84增加額（億元）89.67-6.85109.03148.51期末余額（億元）1083.661076.811185.841334.35營業(yè)收入（億元）1364.051373.401732.122021.95增加額占營業(yè)收入比例（%）6.57-0.506.307.35注：數(shù)據(jù)源于企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表。如表4.6所示，長城公司的流動資產(chǎn)增長率與營業(yè)收入之比存在很大的波動性，選擇10%作為衡量指標(biāo)。對長城的速動資產(chǎn)貢獻(xiàn)度進(jìn)行了預(yù)測，見下表4.7：4.7長城汽車2025-2029年的流動資產(chǎn)貢獻(xiàn)值預(yù)測值指標(biāo)2025年2026年2027年2028年2029年增加額（億元）163.36179.70197.67217.43239.18期初余額（億元）1185.841349.201528.901726.571944.00期末余額（億元）1349.201528.901726.571944.002183.18年平均余額（億元）1267.521439.051627.741835.262063.59回報(bào)率（%）4.204.204.204.204.20年貢獻(xiàn)值（億元）42.4648.1154.5361.4868.92折現(xiàn)率（%）5.435.435.435.435.43現(xiàn)值（億元）40.2743.2846.5749.8052.95流動資產(chǎn)貢獻(xiàn)值（億元）232.874.3.3固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)值固定資產(chǎn)會發(fā)生一定程度的損耗，因此，企業(yè)固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)度按以下公式計(jì)算：固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)值=固定資產(chǎn)的折舊補(bǔ)償+固定資產(chǎn)的年平均余額×固定資產(chǎn)的投資回報(bào)率經(jīng)測算，企業(yè)固定資產(chǎn)折舊率約為3.87%。從長城汽車最近幾年的年度報(bào)告中可以看出，長城汽車的固定資產(chǎn)資金開支約占營業(yè)收入的5.81%，所以從2025年到2029年的固定資產(chǎn)資金開支，此處選擇5.81%作為估算標(biāo)準(zhǔn)。對于固定資產(chǎn)，以五年期貸款利率計(jì)算，以2024年為基準(zhǔn)。在此基礎(chǔ)上，利用蒙特卡洛模擬對該公司今后5年的營業(yè)利潤進(jìn)行了預(yù)測，以此來確定長城汽車的營業(yè)利潤。長城汽車對固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)的預(yù)計(jì)數(shù)據(jù)見表4.8：4.8長城汽車2025-2029年的固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)值2025年2026年2027年2028年2029年2499.593089.023826.284732.015862.563.873.873.873.873.8748.559.9274.2391.8113.73300.14313.02326.45340.46355.0696.73119.55148.08183.13226.88145.23179.47222.31274.93340.61313.02326.45340.46355.06370.29306.58319.74333.46347.76362.684.20%4.20%4.20%4.20%4.20%12.8813.4314.0114.6015.2361.3873.3588.24106.40128.96折現(xiàn)率（%）5.435.435.435.435.4358.2266.0075.3686.1999.08384.854.3.4表內(nèi)無形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值報(bào)表中的無形資產(chǎn)貢獻(xiàn)計(jì)算如下：表內(nèi)無形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值=表內(nèi)無形資產(chǎn)的攤銷補(bǔ)償+表內(nèi)無形資產(chǎn)的年平均余額×表內(nèi)無形資產(chǎn)的投資回報(bào)率。在2021-2024年期間，公司將對無形資產(chǎn)進(jìn)行攤銷，其價(jià)值大約為1.5%-2.0%，取平均為1.76%，無形資產(chǎn)的資金支出占營業(yè)收入的比例約為2.5%-4.5%，表內(nèi)無形資產(chǎn)的資本支出占比取3.5%。資產(chǎn)負(fù)債表中的投資收益率是根據(jù)銀行在2024年的5年貸款利率計(jì)算的。長城公司在報(bào)表中對無形資產(chǎn)的貢獻(xiàn)率見表4.9：4.9長城汽車2025-2029年的無形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值2025年2026年2027年2028年2029年2499.593089.023826.284732.015862.561.761.761.761.761.7643.4953.7566.5882.34102.0152.3795.86149.61216.19298.5343.9954.3767.3483.28103.1887.48108.12133.92165.62205.1995.86149.61216.19298.53399.5474.12122.74182.90257.36349.044.204.204.204.204.203.115.157.6810.8114.6646.658.974.2693.15116.6744.2053.0063.4275.4589.64325.714.3.5數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評估本文選品牌價(jià)值、專利技術(shù)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)構(gòu)成數(shù)據(jù)構(gòu)建表外無形資產(chǎn)價(jià)值評估體系。具體如下：（1）構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型首先，將一個復(fù)雜的決策問題進(jìn)行了多個層面的分析，每個層面之間都存在著一定的相關(guān)性和從屬性，論文建立了以下的分層模型：表外無形資產(chǎn)表外無形資產(chǎn)目標(biāo)層品牌影響力市場運(yùn)營能力研發(fā)創(chuàng)新能力品牌影響力市場運(yùn)營能力研發(fā)創(chuàng)新能力準(zhǔn)則層土地使用權(quán)商譽(yù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)專利技術(shù)方案層 土地使用權(quán)商譽(yù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)專利技術(shù)權(quán)重計(jì)算本文邀請到了6位專家進(jìn)行層次分析法問卷調(diào)查，整理合并判斷矩陣，然后進(jìn)行權(quán)重計(jì)算并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。1）準(zhǔn)則層權(quán)重計(jì)算整理6份專家調(diào)查表，表外無形資產(chǎn)判斷矩陣合并處理如下所示：I根據(jù)公式（12）-（19）計(jì)算，權(quán)重及一致性檢驗(yàn)結(jié)果如表4.10所示：表4.10表外無形資產(chǎn)權(quán)重及一致性檢驗(yàn)結(jié)果評價(jià)指標(biāo)權(quán)重λmaxCICRA研發(fā)創(chuàng)新能力0.40353.00110.00060.0012<0.1

一致性校驗(yàn)通過B市場運(yùn)營能力0.3071C品牌影響力0.2894方案層權(quán)重計(jì)算整理6份專家調(diào)查表，研發(fā)創(chuàng)新能力判斷矩陣合并處理如下所示：I根據(jù)公式（12）-（19）計(jì)算，權(quán)重及一致性檢驗(yàn)結(jié)果如表4.11所示：表4.11研發(fā)創(chuàng)新能力權(quán)重計(jì)算結(jié)果評價(jià)指標(biāo)權(quán)重λmaxCICRA1專利技術(shù)0.37394.04060.01350.0152<0.1

一致性校驗(yàn)通過A2數(shù)據(jù)資產(chǎn)0.2419A3商譽(yù)0.2506A4土地使用權(quán)0.1337整理6份專家調(diào)查表，市場運(yùn)營能力判斷矩陣合并處理如下所示：I根據(jù)公式（12）-（19）計(jì)算，權(quán)重及一致性檢驗(yàn)結(jié)果如表4.12所示：表4.12市場運(yùn)營能力權(quán)重計(jì)算結(jié)果評價(jià)指標(biāo)權(quán)重λmaxCICRB1專利技術(shù)0.22864.01560.00520.0058<0.1

一致性校驗(yàn)通過B2數(shù)據(jù)資產(chǎn)0.2415B3商譽(yù)0.3573B4土地使用權(quán)0.1726整理6份專家調(diào)查表，研發(fā)創(chuàng)新能力判斷矩陣合并處理如下所示：I根據(jù)公式（12）-（19）計(jì)算，權(quán)重及一致性檢驗(yàn)結(jié)果如表4.13所示：表4.13品牌影響力權(quán)重計(jì)算結(jié)果評價(jià)指標(biāo)權(quán)重λmaxCICRC1專利技術(shù)0.254.0060.0020.0022<0.1

一致性校驗(yàn)通過C2數(shù)據(jù)資產(chǎn)0.2689C3商譽(yù)0.2463C4土地使用權(quán)0.2348權(quán)重匯總以上的計(jì)算結(jié)果匯總起來，就可以獲得各個指標(biāo)的相對權(quán)重，在將相對權(quán)重層層相乘以之后，獲得一個綜合加權(quán)。綜合權(quán)重為最下層指標(biāo)對總目標(biāo)的層次排序情況，詳細(xì)的結(jié)果見表4.14。表4.14指標(biāo)權(quán)重匯總目標(biāo)層準(zhǔn)則層相對權(quán)重方案層相對權(quán)重得分表外無形資產(chǎn)A研發(fā)創(chuàng)新能力0.4035A1專利技術(shù)0.37390.1509A2數(shù)據(jù)資產(chǎn)0.24190.0976A3商譽(yù)0.25060.1011A4土地使用權(quán)0.13370.0539B市場運(yùn)營能力0.3071B1專利技術(shù)0.22860.0702B2數(shù)據(jù)資產(chǎn)0.24150.0742B3商譽(yù)0.35730.1097B4土地使用權(quán)0.17260.053C品牌影響力0.2894C1專利技術(shù)0.250.0724C2數(shù)據(jù)資產(chǎn)0.26890.0778C3商譽(yù)0.24630.0713C4土地使用權(quán)0.23480.068數(shù)據(jù)資產(chǎn)權(quán)重計(jì)算綜上，各層次計(jì)算結(jié)果一致性校驗(yàn)均通過，綜合計(jì)算數(shù)據(jù)資產(chǎn)權(quán)重為：0.0976+0.0742+0.0778=0.2496數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值計(jì)算（2358.92-232.87-384.85-325.71）×0.2496=353.31（億元）4.4結(jié)果分析本文以長城汽車為評估對象，構(gòu)建了基于AHP與Schwartz-Moon模型的綜合框架。通過Schwartz-Moon模型結(jié)合蒙特卡洛模擬20000次，迭代評估企業(yè)整體價(jià)值為2358.92億元，并將其流動資產(chǎn)、固定資產(chǎn)、表內(nèi)無形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值剝離，最后，借助AHP計(jì)算，得出表外無形資產(chǎn)中數(shù)據(jù)資產(chǎn)的占比為24.96%，并計(jì)算其價(jià)值為353.31億元，占企業(yè)整體價(jià)值15%，研究驗(yàn)證了數(shù)據(jù)資產(chǎn)在長城汽車數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的重要地位。此外，長城汽車2024年市值為2251.24億元，與本文基于Schwartz-Moon模型結(jié)合蒙特卡洛模擬20000次迭代評估的企業(yè)整體價(jià)值2358.92億元相差較少，因此該方法為企業(yè)整體價(jià)值評估提供了科學(xué)方法，助力經(jīng)營策略制定與行業(yè)參考。結(jié)論本文選擇實(shí)物期權(quán)法下的Schwartson-moon模型，綜合考慮了企業(yè)未來收入和成本增長率的不確定性，能更精確的量化企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。結(jié)合蒙特卡洛模擬20000次迭代評估的企業(yè)整體價(jià)值為2358.92億元，長城汽車2024年市值為2251.24億元，二者差距較小