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摘要
本案例描述了BP神经网络方法在股东权益价值评估中的应用。BP神经网络借助神经网络算法,在设定激活函数,并确定输入层的14个参数指标、隐藏层8个节点后和输出层市净率PB参数指标后,通过计算机正向演算和反向推算的训练学习,不断迭代以获得最优的非线性关系模型,然后对该模型进行检验,确定训练学习结果的可靠性和合理性,再将被评估单位的输入层参数代入模型,即可获得输出层的市净率参数,最后再通过企业股权价值与市净率关系测算得到股东权益价值。该技术方法对企业股权价值评估提供了新的评估技术思路,对评估实务具有较好的参考借鉴作用。
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