传统市值评估 vs　大数据智能市值评估

尽职调查(Due-Diligence，简称DD法)是资本市场行之有效的市值评估技术，并提供企业间(B2B)合并与购并交易之价格基础。中国资产评估协会的《资产评估准则─企业价值》亦以此为基础制定企业市值评估规范。DD法一般指投资与目标企业达成初步合作意向后，委请第三方专业团队进驻，并对目标企业所在行业趋势、股东结构、历史沿革、人力资源、营销、研发、生产、采购、法律与监管、财会、税收、信息系统等进行实地调查、审阅与访谈，藉以判断投资企业战略目标及合理的交易价格基础。

大数据智能(Big-Data，简称BD法)市值评估是欧美财金学界过去年研究的重心，从Miler和Modigliani()的企业内涵价值研究开始，Fama()接续研究企业市值波动，Black和Schole()着眼企业期权市值，而后续年学术研究者也以此为基础，积累丰硕的BD市值预测模型，也让上述学者分别于年、年及年获得诺贝尔经济学奖。

数据挖掘(DataMining)的发展是让BD法能够消除技术整合与成本壁垒，并在资本市场落地的重要因素。数据挖掘是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法，整合总体、产业与企业经济数据及文字，汇入与测试学界已发展的BD模型，然后筛选出判定系数R2最高的市值预测模型。

依据科研结果显示，DD法的市值准确度可达%以上，而BD法的预测精确度虽已超过%，但市值准确度的高低，仍受限于企业经营团队对行业与未来战略价值的理解，及所提供的经营预测数据。因此，BD法在中国资本市场落地，不是用来取代DD法，而是补足DD法在大众创业、万众创新、全民众筹(B2C)时代的市场需求缺口。现有DD法的专业顾问费最少万元，而BD法因为将尽职调查工作由企业自行负担，而开发成本设定由广大的中小微企业共同分摊，其评估服务费用可控制在1万元以下。

综上所述，BD法的价值在于让广大中小微企业可随时依据现有的战略规划，实时推估企业的市场价值，而后透过市值管理分析架构，发现产业发展趋势及商机，从而调整投资布局，积蓄关键能力，占有市场份额，进而实现企业价值最大化。来源:《金融投资报》 http://jrtzb.com.cn/

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