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摘要
随着新兴产业资金需求的增加，注册制开始代替核准制被引入市场，但由于注册制下审核机构只对上市企业进行形式审查，投资人需要自行判断企业价值。而科创板多服务于拥有大量无形资产的科技创新企业，资产价值难以确定，以往方法又均存在一定局限性，无法较好地适用于所有科创板上市企业，企业估值更加困难，因此寻找一种限制条件少、估值准确度高的评估方法尤为必要。本文通过总结前人研究，设计了包括盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力、公司规模、创新能力、治理能力、人力资本8个影响因素的科创板上市公司价值评估体系，并运用Python软件，基于国泰安197家科创板上市公司2020年12月31日的指标数据构建深度神经网络模型，以用于进行科创板上市公司的价值评估。研究结果表明，深度神经网络模型无需作出假设前提，且其预测的企业价值与企业实际价值差距极小，在科创板企业价值评估方面具有良好的适用性和准确性，具有较高研究意义。
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单位经济管理学院; 山东农业大学
