CN110880051A - 企业价值评估云服务系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种企业价值评估云服务系统，包括：数据录入模块：录入企业信息数据，包括：估值模式、企业所属行业、近期主要财务数据，或者选择性地录入数据，包括：企业的商业模式、核心团队、无形资产信息、数据资产信息以及认为对评估有帮助的信息，录入的数据被存放在数据库中；估值过程管理模块：从数据库调取录入的企业信息数据，选择估值模式，分析录入的数据并选择评估方法，处理后得到结果数据；存储模块：将估值过程和结果数据按规范格式存储到数据库。本发明通过采用自动流程管理+机器学习参数估计模型+情景模拟+智能决策系统+经典估值模型的结构，解决了非专业评估人员进行快速的企业价值评估的问题。
Description
技术领域
本发明涉及价值评估技术领域，具体地，涉及一种企业价值评估云服务系统。
背景技术
本发明是一个在线系统，可以根据用户输入的企业信息和数据，自动搜索和匹配相关的互联网公开信息、数据库数据等，并应用情景模拟和估值模型，计算出企业估值，输出的估值过程和结果数据可以支持自动出具估值报告。本发明代替传统人工实现估值的过程，免去人工执行搜集、整理、分析、汇报的工作，无需使用者具备估值的相关知识和经验，并可以将估值相关的数据规范化存储，方便查询、对比、分析和追溯。同时，由于避免了人工干预，估值结果更具客观性。
专利文献CN109325863A(申请号：201811360939.3)公开了一种企业估值方法，所述估值方法通过大数据和股权估值指标体系，结合企业特征及其所述行业特征，对企业进行价值评估。存在缺点：(1)依赖用户提供的估计参数，或简单采用历史参数作为估计参数，对未来情况的预测方法过于简陋；(2)对输入数据的规范化要求过高，无法应用不规范的数据；(3)忽略了企业管理者的自由决策权；(4)不能根据实际情况自由调用模块化的评估方法。
专利文献CN109345287A(201811039418.8)公开了一种企业估值的处理方法，包括：获取企业基本信息数据；选择数据库，企业针对数据库给出的要求提供对应的数据；根据一级行业要求进行第一轮匹配处理；根据二级行业要求进行匹配处理；进行逻辑类型及数据库匹配处理；进行第二轮估值方法筛选处理；进行业绩预测处理；进行第三轮估值方法筛选与匹配处理，对于运算基础数据中其中一项不符合计算数据规则时，进行相应估值方法剔除；进行分数运算处理，并折算成企业综合能力系数；运用三轮筛选剩余的适用估值方法，进行企业估值运算处理。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种企业价值评估云服务系统。
根据本发明提供的一种企业价值评估云服务系统，包括：
数据录入模块：录入企业信息数据，包括：估值模式、企业所属行业、近期主要财务数据，或者选择性地录入数据，包括：企业的商业模式、核心团队、无形资产信息、数据资产信息以及认为对评估有帮助的信息，录入的数据被存放在数据库中；
估值过程管理模块：从数据库调取录入的企业信息数据，选择估值模式，分析录入的数据并选择评估方法，处理后得到结果数据；
存储模块：将估值过程和结果数据按规范格式存储到数据库。
优选地，所述估值模式包括：基准估值、情景分析、敏感性分析和蒙特卡罗模拟。
优选地，所述分析录入的数据并选择评估方法包括：
判断企业的财务状况是否稳健：
如果企业有3年完整财务数据，且3年营业收入的变异系数不超过阈值，则认为企业财务状况是稳健的；如果企业没有3年完整财务数据，或者3年营业收入的变异系数超过了阈值，则认为企业财务状况不稳健；
判断企业的行业划分和资产分布偏向：
对于财务稳健的企业：
如果企业的行业被归属到“房地产开发”，且资产中在建工程、存货、预收款项目占总资产比例多于预设比例，则调用房地产企业评估法；如果企业的行业被归属到“采矿”、“农林牧渔”行业，则调用资源型企业评估法；如果企业被归入“银行”、“保险”、“证券”金融行业，且其资产以金融公司会计准则的科目为主，则调用金融公司评估法；
判断企业的无形资产状况：
如果企业的财务不稳健，且无形资产以发明专利、实用新型或软件著作权为主，则调用主无形资产企业评估法。
优选地，所述评估方法包括：
初创企业风险投资评估法：
被评估企业作为风险投资标的，测算其预期退出时间和预期退出估值，退出前需要的投资额度和愿意稀释的股权份额，乃至部分对赌条款，倒推标的当前估值；
一般企业评估法：
使用收入法、市场法、资产基础法等常规方法对企业进行估值；
房地产企业评估法：
在资产基础法的基础上，根据房地产企业的特性进行优化的方法；
资源型企业评估法：
在资产基础法的基础上，根据资源型企业的特性进行优化的方法；
重资产企业评估法：
在资产基础法的基础上，根据重资产企业的特性进行优化的方法；
轻资产企业评估法：
在市场法基础上，根据轻资产企业的特有属性进行优化的方法；
主无形资产企业评估法：
依托知识产权价值评估，对以无形资产价值为主的企业提供的特殊估值方法；
金融公司评估法：
在资产基础法的基础上，根据金融公司的特性进行优化的方法；
临破产企业估值法：
借用BSM模型对接近资不抵债的企业进行评估的方法。
优选地，所述估值过程管理模块调用如下模块：
数据整理模块：将录入的数据整理为规范、结构化的数据，将财务报表调整为最近12个月的报表，返回给估值过程管理模块；
假设和预期模块：根据评估方法和录入的数据，从数据库抽取数据，调用机器学习算法，计算出需要预测的各种参数，系统自动综合默认参数、算法预测参数和设定参数，得出基本假设参数表，再根据所选的估值模式得出模式化假设参数表，并返回给估值过程管理模块；
所述默认参数是根据实践经验，对模型参数设定的默认值；所述算法预测参数，是调用市场最新数据，结合用户提供的数据，由算法计算出来的模型参数，算法参数会覆盖默认参数；所述用户设定参数，是用户直接设定的模型参数，用户参数会覆盖算法参数和默认参数；以上覆盖过程完成后，得到基本假设参数表；
财务预测模块：根据整理后的财务数据和设定的假设参数表，逐年预测未来财务数据，每年的财务数据预测完毕后，调用实用期权决策模块，预测下一年做出的经营决策，并对下一年的预测提出指令，预测截止于预设的最大预测年限或由实用期权决策模块给出终止经营的指令的年份，得到预测财务报表并返回给估值过程管理模块；
所述指令包括：终止经营并清算指令、扩大生产指令、缩减生产指令、扩大固定资产投资指令、缩减固定资产投资指令、扩大债务指令、缩减债务指令、扩大分红指令、缩减分红指令、催收应收款指令、拖延预付款指令、降低存货指令、增加存货指令、降低毛利率指令以及提高毛利率指令，这些指令反映了真实经营中企业家可能做出的决策，会直接影响到下一年财报的预测结果；
实用期权决策模块：根据财务数据，评估当前的运行状况，并对下一年的经营给出指令，若在蒙特卡罗模拟的估值模式下，则随机指定一种或几种合理性较高的经营决策；若在其他估值模式下，则指定一种合理性最高的经营决策，得出的经营决策包括但不限于扩大生产、缩减生产、转化生产、暂停生产、终止经营、增加债务、减少存货、分配股利，将经营决策指令返回给财务预测模块。
优选地，所述估值过程管理模块调用如下模块：
现金流贴现分析模块：根据预测财务报表，测算出五种预测的现金流，并按照贴现率和截止的年份，计算截止年后所有现金流价值，将现金流价值和退出价值相加，得出评估的企业价值或股权价值，计算出每种计算方法的评分，将各种方法的估值结果和评分返回给估值过程管理模块；
所述五种预测的现金流是指，公司自由现金流、股权自由现金流、经济增加值、超额收益、税盾；
针对不同现金流，采用一种或几种退出价值计算方式，包括：永续增长模型、退出乘数模型、价值驱动模型、收缩系数模型；
所述退出价值是指，截止年后所有现金流价值。
优选地，所述估值过程管理模块调用如下模块：
市场比价分析模块：根据可比上市公司和非上市对标企业，读取或计算估值乘数，包括但不限于：动态价格收益率、预测价格收益率、价格面值率、动态企业销售率、动态企业息税前利润率、动态企业息税折旧摊销前利润率、企业投资资本面值率、预测价格收益增长率；
对调取的可比公司估值乘数，排除异常值、离群值；
所述计算估值乘数：根据被评估企业和可比公司的相似度赋予权重，计算出每个乘数加权平均值，用可比公司数据构造拟合估值乘数的线型模型，对被评估企业套用线性模型，计算出估值乘数并计算出各个估值乘数的评分；
按照得出的估值乘数和被评估企业的数据，计算出对企业的估值；
将各种估值乘数的取值、对应的估值、对应的评分返回给估值过程管理模块。
优选地，所述估值过程管理模块调用如下模块：
资产价值分析模块：根据提供的数据及模式化假设参数表，计算企业每一项资产和负债的三类价值或成本：
价值类型一：重置成本：重新获得完全相同的资产或负债的成本；
价值类型二：公允价值：某项资产或负债未来持续使用带来的价值；
价值类型三：可变现价值：对某项资产或负债进行清算可获得的价值；
将企业资产和负债的各类价值分别加总，得到企业估值；
计算出计算每种价值的评分，将每种方法的估值、评分返回给估值过程管理模块；
所述资产价值分析模块：在采用初创企业风险投资评估法、房地产企业评估法、资源型企业评估法、重资产企业评估法、金融公司评估法时被调用。
优选地，所述估值过程管理模块调用如下模块：
无形资产价值分析模块：根据提供的数据和模式化假设参数表，计算企业的无形资产的价值，计算方法包括增量现金流贴现法、乘数法和成本法，得到的评估结果包括无形资产的单项估值和无形资产的单项估值影响的企业估值溢价，将评估结果返回给估值过程管理模块；
所述无形资产价值分析模块：在采用初创企业风险投资评估法、轻资产企业评估法、主无形资产企业评估法时被调用；
优选地，所述估值过程管理模块调用如下模块：
期权价值分析模块：根据布莱克斯-斯科尔斯期权定价模型或萨缪尔森期权定价模型，根据企业的资产波动率、资产增长率、资产负债率，将企业估值转化为期权价值进行计算，将估值的结果和模型的评分返回给估值过程管理模块；
所述期权价值分析模块：在采用初创企业风险投资评估法、金融公司评估法、临破产企业估值法时被调用。
优选地，所述估值过程管理模块调用如下模块：
综合模块：汇总各个模块得出的估值，通过模型评分和数据的聚合程度，给各种方法的估值确定权重，通过加权得出综合估值结果，将综合估值结果返回给估值过程管理模块。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
(1)本发明通过采用自动流程管理+机器学习参数估计模型+情景模拟+智能决策系统+经典估值模型的结构，解决了非专业评估人员进行快速的企业价值评估的问题。
(2)本发明通过采用评估方法模块化、按需求自由组合的结构，解决了不同评估需求采用不同评估方式的问题。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明提供的企业价值评估云服务系统结构示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
根据本发明提供的一种企业价值评估云服务系统，包括：
数据录入模块：录入企业信息数据，包括：估值模式、企业所属行业、近期主要财务数据，或者选择性地录入数据，包括：企业的商业模式、核心团队、无形资产信息、数据资产信息以及认为对评估有帮助的信息，录入的数据被存放在数据库中；
估值过程管理模块：从数据库调取录入的企业信息数据，选择估值模式，分析录入的数据并选择评估方法，处理后得到结果数据；
存储模块：将估值过程和结果数据按规范格式存储到数据库。
具体地，所述估值模式包括：基准估值、情景分析、敏感性分析和蒙特卡罗模拟。
具体地，所述分析录入的数据并选择评估方法包括：
判断企业的财务状况是否稳健：
如果企业有3年完整财务数据，且3年营业收入的变异系数不超过阈值，则认为企业财务状况是稳健的；如果企业没有3年完整财务数据，或者3年营业收入的变异系数超过了阈值，则认为企业财务状况不稳健；
判断企业的行业划分和资产分布偏向：
对于财务稳健的企业：
如果企业的行业被归属到“房地产开发”，且资产中在建工程、存货、预收款项目占总资产比例多于预设比例，则调用房地产企业评估法；如果企业的行业被归属到“采矿”、“农林牧渔”行业，则调用资源型企业评估法；如果企业被归入“银行”、“保险”、“证券”金融行业，且其资产以金融公司会计准则的科目为主，则调用金融公司评估法；
判断企业的无形资产状况：
如果企业的财务不稳健，且无形资产以发明专利、实用新型或软件著作权为主，则调用主无形资产企业评估法。
具体地，所述评估方法包括：
初创企业风险投资评估法：
被评估企业作为风险投资标的，测算其预期退出时间和预期退出估值，退出前需要的投资额度和愿意稀释的股权份额，乃至部分对赌条款，倒推标的当前估值；
一般企业评估法：
使用收入法、市场法、资产基础法等常规方法对企业进行估值；
房地产企业评估法：
在资产基础法的基础上，根据房地产企业的特性进行优化的方法；
资源型企业评估法：
在资产基础法的基础上，根据资源型企业的特性进行优化的方法；
重资产企业评估法：
在资产基础法的基础上，根据重资产企业的特性进行优化的方法；
轻资产企业评估法：
在市场法基础上，根据轻资产企业的特有属性进行优化的方法；
主无形资产企业评估法：
依托知识产权价值评估，对以无形资产价值为主的企业提供的特殊估值方法；
金融公司评估法：
在资产基础法的基础上，根据金融公司的特性进行优化的方法；
临破产企业估值法：
借用BSM模型对接近资不抵债的企业进行评估的方法。
具体地，所述估值过程管理模块调用如下模块：
数据整理模块：将录入的数据整理为规范、结构化的数据，将财务报表调整为最近12个月的报表，返回给估值过程管理模块；
假设和预期模块：根据评估方法和录入的数据，从数据库抽取数据，调用机器学习算法，计算出需要预测的各种参数，系统自动综合默认参数、算法预测参数和设定参数，得出基本假设参数表，再根据所选的估值模式得出模式化假设参数表，并返回给估值过程管理模块；
所述默认参数是根据实践经验，对模型参数设定的默认值；所述算法预测参数，是调用市场最新数据，结合用户提供的数据，由算法计算出来的模型参数，算法参数会覆盖默认参数；所述用户设定参数，是用户直接设定的模型参数，用户参数会覆盖算法参数和默认参数；以上覆盖过程完成后，得到基本假设参数表；
财务预测模块：根据整理后的财务数据和设定的假设参数表，逐年预测未来财务数据，每年的财务数据预测完毕后，调用实用期权决策模块，预测下一年做出的经营决策，并对下一年的预测提出指令，预测截止于预设的最大预测年限或由实用期权决策模块给出终止经营的指令的年份，得到预测财务报表并返回给估值过程管理模块；
所述指令包括：终止经营并清算指令、扩大生产指令、缩减生产指令、扩大固定资产投资指令、缩减固定资产投资指令、扩大债务指令、缩减债务指令、扩大分红指令、缩减分红指令、催收应收款指令、拖延预付款指令、降低存货指令、增加存货指令、降低毛利率指令以及提高毛利率指令，这些指令反映了真实经营中企业家可能做出的决策，会直接影响到下一年财报的预测结果；
实用期权决策模块：根据财务数据，评估当前的运行状况，并对下一年的经营给出指令，若在蒙特卡罗模拟的估值模式下，则随机指定一种或几种合理性较高的经营决策；若在其他估值模式下，则指定一种合理性最高的经营决策，得出的经营决策包括但不限于扩大生产、缩减生产、转化生产、暂停生产、终止经营、增加债务、减少存货、分配股利，将经营决策指令返回给财务预测模块。
具体地，所述估值过程管理模块调用如下模块：
现金流贴现分析模块：根据预测财务报表，测算出五种预测的现金流，并按照贴现率和截止的年份，计算截止年后所有现金流价值，将现金流价值和退出价值相加，得出评估的企业价值或股权价值，计算出每种计算方法的评分，将各种方法的估值结果和评分返回给估值过程管理模块；
所述五种预测的现金流是指，公司自由现金流、股权自由现金流、经济增加值、超额收益、税盾；
针对不同现金流，采用一种或几种退出价值计算方式，包括：永续增长模型、退出乘数模型、价值驱动模型、收缩系数模型；
所述退出价值是指，截止年后所有现金流价值。
具体地，所述估值过程管理模块调用如下模块：
市场比价分析模块：根据可比上市公司和非上市对标企业，读取或计算估值乘数，包括但不限于：动态价格收益率、预测价格收益率、价格面值率、动态企业销售率、动态企业息税前利润率、动态企业息税折旧摊销前利润率、企业投资资本面值率、预测价格收益增长率；
对调取的可比公司估值乘数，排除异常值、离群值；
所述计算估值乘数：根据被评估企业和可比公司的相似度赋予权重，计算出每个乘数加权平均值，用可比公司数据构造拟合估值乘数的线型模型，对被评估企业套用线性模型，计算出估值乘数并计算出各个估值乘数的评分；
按照得出的估值乘数和被评估企业的数据，计算出对企业的估值；
将各种估值乘数的取值、对应的估值、对应的评分返回给估值过程管理模块。
具体地，所述估值过程管理模块调用如下模块：
资产价值分析模块：根据提供的数据及模式化假设参数表，计算企业每一项资产和负债的三类价值或成本：
价值类型一：重置成本：重新获得完全相同的资产或负债的成本；
价值类型二：公允价值：某项资产或负债未来持续使用带来的价值；
价值类型三：可变现价值：对某项资产或负债进行清算可获得的价值；
将企业资产和负债的各类价值分别加总，得到企业估值；
计算出计算每种价值的评分，将每种方法的估值、评分返回给估值过程管理模块；
所述资产价值分析模块：在采用初创企业风险投资评估法、房地产企业评估法、资源型企业评估法、重资产企业评估法、金融公司评估法时被调用。
具体地，所述估值过程管理模块调用如下模块：
无形资产价值分析模块：根据提供的数据和模式化假设参数表，计算企业的无形资产的价值，计算方法包括增量现金流贴现法、乘数法和成本法，得到的评估结果包括无形资产的单项估值和无形资产的单项估值影响的企业估值溢价，将评估结果返回给估值过程管理模块；
所述无形资产价值分析模块：在采用初创企业风险投资评估法、轻资产企业评估法、主无形资产企业评估法时被调用；
具体地，所述估值过程管理模块调用如下模块：
期权价值分析模块：根据布莱克斯-斯科尔斯期权定价模型或萨缪尔森期权定价模型，根据企业的资产波动率、资产增长率、资产负债率，将企业估值转化为期权价值进行计算，将估值的结果和模型的评分返回给估值过程管理模块；
所述期权价值分析模块：在采用初创企业风险投资评估法、金融公司评估法、临破产企业估值法时被调用。
具体地，所述估值过程管理模块调用如下模块：
综合模块：汇总各个模块得出的估值，通过模型评分和数据的聚合程度，给各种方法的估值确定权重，通过加权得出综合估值结果，将综合估值结果返回给估值过程管理模块。
下面通过优选例，对本发明进行更为具体地说明。
优选例1：
一种企业价值评估云服务系统，如图1所示，包括：
数据录入模块：引导用户录入企业的信息，包括选择估值模式、选择企业所属行业、录入近期主要财务数据。也可以选择性录入企业的商业模式、核心团队、无形资产信息、数据资产信息等可能对评估有帮助的信息。录入信息将被存放在数据库。模块使用结束时，将调用估值过程管理模块。录入数据被存入数据库。
(1)估值过程管理模块：
本模块从数据库调取估值录入数据，并根据选择的估值模式调用四种估值模式之一：①“基准估值”、②“情景分析”、③“敏感性分析”和④“蒙特卡罗模拟”。
同时，系统自动分析录入数据的内容以选择调用何种评估方法，可选的评估方法包括①“初创企业风险投资评估法”、②“一般企业评估法”、③“房地产企业评估法”、④“资源型企业评估法”、⑤“重资产企业评估法”、⑥“轻资产企业评估法”、⑦“主无形资产企业评估法”、⑧“金融公司评估法”、⑨“临破产企业估值法”等。
主要分析以下3个维度：
1.判断企业的财务状况是否稳健
如果企业有3年完整财务数据，且3年营业收入的变异系数不超过阈值，则认为企业财务状况是稳健的。如果企业没有3年完整财务数据，或者3年营业收入的变异系数超过了阈值，则认为企业财务状况不稳健。
2.判断企业的行业划分和资产分布偏向
对于财务稳健的企业：
如果企业的行业被归属到“房地产开发”，且资产中在建工程、存货、预收款等项目占总资产比例较多，则调用房地产企业评估法。如果企业的行业被归属到“采矿”、“农林牧渔”等行业，则调用资源型企业评估法。如果企业被归入“银行”、“保险”、“证券”等金融行业，且其资产以金融公司会计准则的科目为主，则调用金融公司评估法。
3.判断企业的无形资产状况
如果企业的财务不稳健，且无形资产以发明专利、实用新型或软件著作权为主，则调用主无形资产企业评估法。
所述评估方法指：
1.初创企业风险投资评估法：
被评估企业作为风险投资标的，测算其预期退出时间和预期退出估值，退出前需要的投资额度和愿意稀释的股权份额，乃至部分对赌条款，倒推标的当前估值。
2.一般企业评估法
使用收入法、市场法、资产基础法等常规方法对企业进行估值。
3.房地产企业评估法
在资产基础法的基础上，根据房地产企业的特性进行优化的方法。
4.资源型企业评估法
在资产基础法的基础上，根据资源型企业的特性进行优化的方法。
5.重资产企业评估法
在资产基础法的基础上，根据重资产企业的特性进行优化的方法。
6.轻资产企业评估法
在市场法基础上，根据轻资产企业的特有属性进行优化的方法。
7.主无形资产企业评估法
依托知识产权价值评估，对以无形资产价值为主的企业提供的特殊估值方法。
8.金融公司评估法
在资产基础法的基础上，根据金融公司的特性进行优化的方法。
9.临破产企业估值法
借用BSM模型对接近资不抵债的企业进行评估的方法。
本模块将依次调用①“数据整理模块”、②“假设和预期模块”、③“财务预测模块”、④“现金流贴现分析模块”、⑤“市场比价分析模块”、⑥“资产价值分析模块”、⑦“无形资产价值分析模块”、⑧“期权价值分析模块”、⑨“综合模块”。
最后，模块将估值过程和结果数据按规范格式存储到数据库。
(2)数据整理模块：
本模块把用户录入的数据整理为规范、结构化的数据，将财务报表调整为最近12个月的报表，返回给估值过程管理模块。
(3)假设和预期模块：
本模块根据估值方法和用户录入的数据，从数据库抽取合适的市场数据，调用合适的机器学习算法，计算出需要预测的各种参数。系统自动综合“默认参数”、“算法预测参数”、和“用户设定参数”三类参数，得出基本假设参数表。再根据所选的估值模式得出模式化假设参数表。最后向估值过程管理模块返回所得的假设参数表。
默认参数是根据实践经验，对模型参数设定的默认值。
算法预测参数，是调用市场最新数据，结合用户提供的数据，由算法计算出来的模型参数，算法参数会覆盖默认参数。
用户设定参数，是用户直接设定的模型参数，用户参数会覆盖算法参数和默认参数。
以上覆盖过程完成后，得到的是基本假设参数表，可以直接代入模型进行计算。如果使用敏感性分析、情景分析或蒙特卡罗模式，则会在这张基本假设表的基础上，通过在指定范围内调整一个或多个参数，得出“敏感性假设表”、“情景假设表”或“随机假设表”
(4)财务预测模块：
本模块根据整理后的财务数据和给定的假设参数表，逐年预测企业未来财务数据。每年的财务数据预测完毕后，都会调用“实用期权决策模块”，预测企业下一年可能做出的经营决策，并对下一年的预测提出指令。预测截止于预设的最大预测年限或由实用期权决策模块给出终止经营的指令的年份。最后将预测财务报表返回给估值过程管理模块。
假设参数表包含了企业的未来1年的营业收入增长率假设、成本率假设、费用率假设、借款利率假设、折旧摊销假设、分红假设、固定资产投资假设、应收账款周转天数假设、应付账款周转天数假设、存货周转天数假设等指标。应用这些指标和上一期财报的数据，即可推算下一期财报的每个财务科目。
所述指令包括：终止经营并清算指令、扩大生产指令、缩减生产指令、扩大固定资产投资指令、缩减固定资产投资指令、扩大债务指令、缩减债务指令、扩大分红指令、缩减分红指令、催收应收款指令、拖延预付款指令、降低存货指令、增加存货指令、降低毛利率指令、提高毛利率指令等。这些指令反映了真实经营中企业家可能做出的决策，会直接影响到下一年财报的预测结果。
(5)实用期权决策模块：
本模块根据给定的某年财务数据，评估企业当前的运行状况，并对下一年的经营给出指令。若在“蒙特卡罗模拟”的估值模式下，本模块会随机指定一种或几种合理性较高的经营决策；若在其他估值模式下，本模块会指定一种合理性最高的经营决策。得出的经营决策包括但不限于“扩大生产”、“缩减生产”、“转化生产”、“暂停生产”、“终止经营”、“增加债务”、“减少存货”、“分配股利”等。最后将经营决策指令返回给财务预测模块。
(6)现金流贴现分析模块：
本模块根据预测的财务报表，测算出五种预测的现金流：①公司自由现金流(FCFF)、②股权自由现金流(FCFE)、③经济增加值(EVA)、④超额收益(AE)、⑤税盾(TS)，并按照假设参数表给定的合适的贴现率(WACC、Re、无杠杆的Re、借款利率)和预测财报给定的退出年，计算退出前现金流价值。
然后针对不同现金流，采用一种或几种退出价值计算方式：①永续增长模型、②退出乘数模型、③价值驱动模型、④收缩系数模型。
将现金流价值和退出价值相加，得出评估的企业价值(EV)或股权价值(MV)。
在上述过程中，同步计算出每种计算方法的评分。评分计算主要考虑：
1、对应退出前最后几年现金流是否稳定，现金流越稳定，评分越高。
例如：对于公司自由现金流贴现模型
s＝最后5年的FCFF平均离差/退出年营业收入，s＝0时，给5分，s每增大0.2，评分下降1，评分最小值为0。
2、所用参数和保守经验参数之间的差距有多大，差距越小评分越高。
例如：使用永续增长法计算退出价值，
s＝|使用的永续增长率–保守经验永续增长率1％|，s＝0时，给5分(满分)，s每增加1.5％，评分下降1，评分最小值为0。
最后，各种方法的估值结果和评分都会被返回给估值过程管理模块。
(7)市场比价分析模块：
本模块根据确定的可比上市公司和非上市对标企业(系统会根据用户选择的企业所属GICS行业，从A股上市公司中选取对标公司。用户可以自行增删系统自动选取的对标公司，对标公司列表直接写入数据库)，读取或计算这些公司的估值乘数，包括但不限于①动态价格收益率(PETTM)、②预测价格收益率(PE1)、③价格面值率(PBMRQ)、④动态企业销售率(EV/STTM)、⑤动态企业息税前利润率(EV/EBITTTM)、⑥动态企业息税折旧摊销前利润率(EV/EBITDATTM)、⑦企业投资资本面值率(EV/BVICMRQ)、⑧预测价格收益增长率(PEG)等。
对调取的可比公司估值乘数，通过一系列算法(有效的估值乘数不能取负值(异常值)，这是公知常识。剔除离群值，使用的是统计学上的常规算法，即偏离中位值2倍标准差的为离群值。标准差采用3/4分位数-1/4分位数的差除以1.35得到)排除异常值、离群值，通过两种方法计算应用于被评估企业的估值乘数：
方法一：根据被评估企业和可比公司的相似度赋予权重，计算出每个乘数加权平均值。
方法二：用可比公司数据构造拟合估值乘数的线型模型，对被评估企业套用模型，计算出合理的乘数。
按照得出的估值乘数和被评估企业的数据，计算出对企业的估值。
在上述过程中，同步计算出各个估值乘数的评分(例如：取出对标公司被考察的估值乘数，剔除异常值和离群值，对剩余数据求变异系数。变异系数为0，则给满分5分，变异系数每增加0.2，评分减少1，评分最小为0)。
最后将各种估值乘数的取值、对应的估值、评分返回给估值过程管理模块。
(8)资产价值分析模块
本模块通常于采用“初创企业风险投资评估法”、“房地产企业评估法”、“资源型企业评估法”、“重资产企业评估法”、“金融公司评估法”时被调用。本模块将根据用户提供的数据及假设参数表，计算企业每一项资产和负债的三类价值(或成本)：
价值类型一：重置成本。这种价值考虑的是重新获得完全相同的资产或负债的成本。
价值类型二：公允价值。这种价值考虑的是某项资产或负债未来持续使用带来的价值。
价值类型三：可变现价值。这种价值考虑的是对某项资产或负债进行清算可获得的价值。(重置成本、公允价值、可变现价值的定义是公知常识，有公认的计算公式，但公式中具体的变量是依据经济实践才能确定的。
重置成本：即从市场上买一模一样的资产/负债需要的成本
公允价值：一般将资产带来的未来期望收益和残值进行贴现得到。
可变现价值：出售资产的收入减去出售资产发生的各项成本。
本方法中采用大量统计数据得出每个资产/负债的各种估计参数，即可套用上面的公式计算。)
将企业资产和负债的各类价值分别加总，得到企业估值。
在上述过程中，同步计算出计算每种价值的评分(这里的评分是依据统计模型的评分给出的)。
最后将每种方法的估值、评分返回给估值过程管理模块。
(9)无形资产价值分析模块
本模块通常于采用“初创企业风险投资评估法”、“轻资产企业评估法”、“主无形资产企业评估法”时被调用。本模块将根据用户提供的数据和假设参数表，计算企业的无形资产的价值。计算方法包括增量现金流贴现法、乘数法和成本法等。最后得到的估值包括无形资产的单项估值和其影响的企业估值溢价。最后将评估结果返回给估值过程管理模块。
(10)期权价值分析模块
本模块通常于采用“初创企业风险投资评估法”、“金融公司评估法”、“临破产企业估值法”时被调用。本模块根据布莱克斯-斯科尔斯期权定价模型或萨缪尔森期权定价模型，考虑企业的资产波动率、资产增长率、资产负债率等几个指标，将企业估值转化为期权价值进行计算。最后将估值结果和模型评分返回给估值过程管理模块。
(11)综合模块
本模块将汇总上述各个评估模块得出的估值，通过模型评分和数据的聚合程度，给各种方法的估值确定权重，通过加权得出综合估值结果。最后将综合估值结果返回给估值过程管理模块。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。
Claims (10)
1.一种企业价值评估云服务系统，其特征在于，包括：
数据录入模块：录入企业信息数据，包括：估值模式、企业所属行业、近期主要财务数据，或者选择性地录入数据，包括：企业的商业模式、核心团队、无形资产信息、数据资产信息以及认为对评估有帮助的信息，录入的数据被存放在数据库中；
估值过程管理模块：从数据库调取录入的企业信息数据，选择估值模式，分析录入的数据并选择评估方法，处理后得到结果数据；
存储模块：将估值过程和结果数据按规范格式存储到数据库。
2.根据权利要求1所述的企业价值评估云服务系统，其特征在于，所述估值模式包括：基准估值、情景分析、敏感性分析和蒙特卡罗模拟。
3.根据权利要求1所述的企业价值评估云服务系统，其特征在于，所述分析录入的数据并选择评估方法包括：
判断企业的财务状况是否稳健：
如果企业有3年完整财务数据，且3年营业收入的变异系数不超过阈值，则认为企业财务状况是稳健的；如果企业没有3年完整财务数据，或者3年营业收入的变异系数超过了阈值，则认为企业财务状况不稳健；
判断企业的行业划分和资产分布偏向：
对于财务稳健的企业：
如果企业的行业被归属到“房地产开发”，且资产中在建工程、存货、预收款项目占总资产比例多于预设比例，则调用房地产企业评估法；如果企业的行业被归属到“采矿”、“农林牧渔”行业，则调用资源型企业评估法；如果企业被归入“银行”、“保险”、“证券”金融行业，且其资产以金融公司会计准则的科目为主，则调用金融公司评估法；
判断企业的无形资产状况：
如果企业的财务不稳健，且无形资产以发明专利、实用新型或软件著作权为主，则调用主无形资产企业评估法。
4.根据权利要求1所述的企业价值评估云服务系统，其特征在于，所述评估方法包括：
初创企业风险投资评估法：
被评估企业作为风险投资标的，测算其预期退出时间和预期退出估值，退出前需要的投资额度和愿意稀释的股权份额，乃至部分对赌条款，倒推标的当前估值；
一般企业评估法：
使用收入法、市场法、资产基础法等常规方法对企业进行估值；
房地产企业评估法：
在资产基础法的基础上，根据房地产企业的特性进行优化的方法；
资源型企业评估法：
在资产基础法的基础上，根据资源型企业的特性进行优化的方法；
重资产企业评估法：
在资产基础法的基础上，根据重资产企业的特性进行优化的方法；
轻资产企业评估法：
在市场法基础上，根据轻资产企业的特有属性进行优化的方法；
主无形资产企业评估法：
依托知识产权价值评估，对以无形资产价值为主的企业提供的特殊估值方法；
金融公司评估法：
在资产基础法的基础上，根据金融公司的特性进行优化的方法；
临破产企业估值法：
借用BSM模型对接近资不抵债的企业进行评估的方法。
5.根据权利要求1所述的企业价值评估云服务系统，其特征在于，所述估值过程管理模块调用如下模块：
数据整理模块：将录入的数据整理为规范、结构化的数据，将财务报表调整为最近12个月的报表，返回给估值过程管理模块；
假设和预期模块：根据评估方法和录入的数据，从数据库抽取数据，调用机器学习算法，计算出需要预测的各种参数，系统自动综合默认参数、算法预测参数和设定参数，得出基本假设参数表，再根据所选的估值模式得出模式化假设参数表，并返回给估值过程管理模块；
所述默认参数是根据实践经验，对模型参数设定的默认值；所述算法预测参数，是调用市场最新数据，结合用户提供的数据，由算法计算出来的模型参数，算法参数会覆盖默认参数；所述用户设定参数，是用户直接设定的模型参数，用户参数会覆盖算法参数和默认参数；以上覆盖过程完成后，得到基本假设参数表；
财务预测模块：根据整理后的财务数据和设定的假设参数表，逐年预测未来财务数据，每年的财务数据预测完毕后，调用实用期权决策模块，预测下一年做出的经营决策，并对下一年的预测提出指令，预测截止于预设的最大预测年限或由实用期权决策模块给出终止经营的指令的年份，得到预测财务报表并返回给估值过程管理模块；
所述指令包括：终止经营并清算指令、扩大生产指令、缩减生产指令、扩大固定资产投资指令、缩减固定资产投资指令、扩大债务指令、缩减债务指令、扩大分红指令、缩减分红指令、催收应收款指令、拖延预付款指令、降低存货指令、增加存货指令、降低毛利率指令以及提高毛利率指令，这些指令反映了真实经营中企业家可能做出的决策，会直接影响到下一年财报的预测结果；
实用期权决策模块：根据财务数据，评估当前的运行状况，并对下一年的经营给出指令，若在蒙特卡罗模拟的估值模式下，则随机指定一种或几种合理性较高的经营决策；若在其他估值模式下，则指定一种合理性最高的经营决策，得出的经营决策包括但不限于扩大生产、缩减生产、转化生产、暂停生产、终止经营、增加债务、减少存货、分配股利，将经营决策指令返回给财务预测模块。
6.根据权利要求1所述的企业价值评估云服务系统，其特征在于，所述估值过程管理模块调用如下模块：
现金流贴现分析模块：根据预测财务报表，测算出五种预测的现金流，并按照贴现率和截止的年份，计算截止年后所有现金流价值，将现金流价值和退出价值相加，得出评估的企业价值或股权价值，计算出每种计算方法的评分，将各种方法的估值结果和评分返回给估值过程管理模块；
所述五种预测的现金流是指，公司自由现金流、股权自由现金流、经济增加值、超额收益、税盾；
针对不同现金流，采用一种或几种退出价值计算方式，包括：永续增长模型、退出乘数模型、价值驱动模型、收缩系数模型；
所述退出价值是指，截止年后所有现金流价值。
7.根据权利要求1所述的企业价值评估云服务系统，其特征在于，所述估值过程管理模块调用如下模块：
市场比价分析模块：根据可比上市公司和非上市对标企业，读取或计算估值乘数，包括但不限于：动态价格收益率、预测价格收益率、价格面值率、动态企业销售率、动态企业息税前利润率、动态企业息税折旧摊销前利润率、企业投资资本面值率、预测价格收益增长率；
对调取的可比公司估值乘数，排除异常值、离群值；
所述计算估值乘数：根据被评估企业和可比公司的相似度赋予权重，计算出每个乘数加权平均值，用可比公司数据构造拟合估值乘数的线型模型，对被评估企业套用线性模型，计算出估值乘数并计算出各个估值乘数的评分；
按照得出的估值乘数和被评估企业的数据，计算出对企业的估值；
将各种估值乘数的取值、对应的估值、对应的评分返回给估值过程管理模块。
8.根据权利要求1所述的企业价值评估云服务系统，其特征在于，所述估值过程管理模块调用如下模块：
资产价值分析模块：根据提供的数据及模式化假设参数表，计算企业每一项资产和负债的三类价值或成本：
价值类型一：重置成本：重新获得完全相同的资产或负债的成本；
价值类型二：公允价值：某项资产或负债未来持续使用带来的价值；
价值类型三：可变现价值：对某项资产或负债进行清算可获得的价值；
将企业资产和负债的各类价值分别加总，得到企业估值；
计算出计算每种价值的评分，将每种方法的估值、评分返回给估值过程管理模块；
所述资产价值分析模块：在采用初创企业风险投资评估法、房地产企业评估法、资源型企业评估法、重资产企业评估法、金融公司评估法时被调用。
9.根据权利要求1所述的企业价值评估云服务系统，其特征在于，所述估值过程管理模块调用如下模块：
无形资产价值分析模块：根据提供的数据和模式化假设参数表，计算企业的无形资产的价值，计算方法包括增量现金流贴现法、乘数法和成本法，得到的评估结果包括无形资产的单项估值和无形资产的单项估值影响的企业估值溢价，将评估结果返回给估值过程管理模块；
所述无形资产价值分析模块：在采用初创企业风险投资评估法、轻资产企业评估法、主无形资产企业评估法时被调用。
10.根据权利要求1所述的企业价值评估云服务系统，其特征在于，所述估值过程管理模块调用如下模块：
期权价值分析模块：根据布莱克斯-斯科尔斯期权定价模型或萨缪尔森期权定价模型，根据企业的资产波动率、资产增长率、资产负债率，将企业估值转化为期权价值进行计算，将估值的结果和模型的评分返回给估值过程管理模块；
所述期权价值分析模块：在采用初创企业风险投资评估法、金融公司评估法、临破产企业估值法时被调用；
所述估值过程管理模块调用如下模块：
综合模块：汇总各个模块得出的估值，通过模型评分和数据的聚合程度，给各种方法的估值确定权重，通过加权得出综合估值结果，将综合估值结果返回给估值过程管理模块。
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