一种基于大模型指标分析的市场法快速估值方法与流程

本发明涉及金融评估领域，具体地说，是一种基于大模型指标分析的市场法快速估值方法，该方法运用大规模数据处理能力和复杂模型分析技术，快速且准确地对企业、证券等金融产品进行市场价值评估。

背景技术：

1、随着全球金融市场的快速发展和复杂化，市场估值作为企业评估、投资决策以及金融监管的重要依据，其准确性和效率性越来越受到市场各方的关注。传统的市场法估值方法，尽管在实践中具有一定的应用，但受限于数据来源的有限性、分析方法的简单性以及模型构建的局限性，难以充分满足现代金融市场的估值需求。传统的市场法估值方法主要包括参考企业比较法、并购案例比较法和市盈率法等。这些方法基于一定的市场数据和简单的财务指标进行比较和分析，从而得出目标对象的估值。然而，这些方法存在诸多局限性。首先，市场数据的不完整性和滞后性可能导致估值结果存在偏差。其次，简单的财务指标无法全面反映目标对象的复杂性和多变性，特别是在考虑企业成长性、行业发展趋势、市场风险等因素时，传统方法往往显得力不从心。此外，随着金融市场的不断创新和演变，新的金融产品、交易方式和风险特性不断涌现，传统市场法估值方法已难以满足市场的估值需求；近年来，大数据和人工智能技术的快速发展为市场估值提供了新的思路和方法。大数据技术使得我们可以收集、整理和分析海量的市场数据，包括企业财务报表、股票价格、交易数据、宏观经济数据等。这些数据不仅数量庞大，而且种类繁多，为我们提供了更为全面、深入的市场信息。同时，人工智能技术，特别是机器学习、深度学习等技术，可以对这些数据进行深度挖掘和分析，发现数据之间的内在规律和联系，为市场估值提供更加精准、可靠的依据；基于大数据和人工智能技术的市场法估值方法，可以构建大规模数据分析模型，该模型能够综合考虑多种因素，包括财务指标、市场指标、行业指标等，从而全面反映目标对象的价值和潜在风险。同时，通过模型的训练和优化，我们可以不断提高估值的准确性和稳定性。此外，大规模数据处理和模型运算的自动化和智能化，也大大提高了估值的效率性，使得我们可以更加快速地应对市场的变化和需求。

2、然而，尽管大数据和人工智能技术在市场估值领域具有广阔的应用前景，但目前市场上尚缺乏一种全面、高效、准确的市场法快速估值方法。因此，本发明提出一种基于大模型指标分析的市场法快速估值方法，旨在利用大数据和人工智能技术，构建大规模数据分析模型，实现对企业、证券等金融产品的快速、准确估值。本发明的提出，将有助于弥补传统市场法估值方法的不足，推动金融市场的健康发展。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种基于大模型指标分析的市场法快速估值方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：首先，通过广泛的数据收集，整合目标对象相关的多元市场数据，包括但不限于企业财务报表、股票价格、市盈率、市净率、并购案例、宏观经济指标、行业趋势数据等，确保数据的全面性和准确性；其次，基于收集到的数据，利用人工智能技术构建大规模数据分析模型，该模型应包含多个复杂指标，如企业成长性、行业发展趋势、市场风险、政策风险、技术创新能力等，以全面反映目标对象的市场价值及潜在风险；再者，将目标对象的具体数据输入到构建好的大规模数据分析模型中，通过模型运算，得出目标对象的市场价值预估值；最后，结合专业金融知识、市场情况及专家判断，对模型得出的预估值进行必要的修正和调整，确保估值结果的合理性和实用性。

2、进一步的，所述的大规模数据分析模型构建过程中，采用深度学习算法和机器学习算法，对海量数据进行深度挖掘和特征提取，自动发现数据之间的内在规律和联系，提高估值的准确性和效率，在构建大规模数据分析模型时，我们充分利用了深度学习算法和机器学习算法的强大能力，深度学习算法，如卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)等，能够自动学习和提取数据的深层次特征，发现数据之间的复杂关联，通过构建深度神经网络模型，我们可以对目标对象的多元数据进行高效处理和分析，提取出关键信息，为估值提供有力支持；同时，机器学习算法，如支持向量机(svm)、决策树、随机森林等，也在模型构建中发挥了重要作用；这些算法能够对数据进行分类、回归、聚类等操作，发现数据的内在规律和模式。通过训练和优化机器学习模型，我们可以实现对目标对象的精准预测和评估，提高估值的准确性和可靠性；在模型构建过程中，我们还采用了多种优化技术，如梯度下降、正则化、集成学习等，以提高模型的性能和稳定性。

3、进一步的，所述的数据收集步骤中，还包括对数据的清洗和预处理，去除异常值、重复值等无效数据，对数据进行归一化、标准化处理，以确保数据的质量和一致性；在数据收集阶段，我们深知数据的准确性和完整性对于估值结果的至关重要。因此，我们采取了一系列措施来确保数据的质量和一致性；首先，我们会对收集到的数据进行清洗，清洗过程中，我们利用专业的数据处理工具和技术，对异常值进行识别和剔除，这些异常值可能是由于数据录入错误、传感器故障或其他原因导致的，它们会对估值结果产生负面影响。通过清洗，我们能够去除这些无效数据，提高数据的准确性；

4、其次，我们会去除重复值。在数据收集过程中，由于各种原因可能会出现重复的数据记录，这些重复值不仅会增加数据处理的工作量，还可能导致估值结果的偏差，因此，我们利用数据去重技术，确保数据集中的每一条记录都是唯一的；

5、此外，我们还会对数据进行归一化和标准化处理。归一化是将数据映射到特定的范围内，而标准化则是将数据转换为均值为0、标准差为1的分布。这两种处理方法都能够消除不同指标之间的量纲差异，使得数据具有更好的可比性和可分析性。

6、进一步的，所述的方法还包括对估值结果进行可视化展示的步骤，通过图表、报告等形式直观展示估值结果，便于用户理解和使用；对估值结果进行可视化展示，是市场法快速估值方法中不可或缺的一环，我们深知，仅仅提供一堆数字和数据，对于用户来说可能难以理解和应用，因此，我们特别注重将估值结果以直观、易懂的方式呈现出来；

7、首先，我们会利用图表来展示估值结果。根据数据的性质和特点，我们会选择适合的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，来展示估值结果的变化趋势、比例分布等信息，这些图表能够直观地反映估值结果的关键信息，帮助用户快速把握整体情况；

8、其次，我们还会生成详细的估值报告，报告中会包含估值方法的介绍、数据来源的说明、模型构建的过程、估值结果的解释等内容。通过报告，用户可以全面了解估值的整个过程和结果，对估值结果有更深入的认识和理解；此外，为了满足不同用户的需求和偏好，我们还会提供多种可视化展示形式的选择，用户可以根据自己的需求，选择查看图表、报告或者其他形式的展示结果，这种灵活性使得我们的市场法快速估值方法更具吸引力和实用性。

9、进一步的，所述的方法还包括对大规模数据分析模型的优化和更新步骤，通过不断收集新的市场数据，对模型进行迭代和优化，提高模型的适应性和准确性。

10、进一步的，所述的方法还适用于不同类型的目标对象，包括但不限于企业整体、股票、债券、基金、房地产等金融产品，具有广泛的应用范围。

11、进一步的，所述的方法还包括风险评估步骤，通过模型运算得出目标对象的市场风险等级，为投资者提供风险参考在实际操作中，我们会定期对估值模型进行性能评估，这包括检查模型的预测精度、稳定性以及处理新数据的能力，如果发现模型在某些方面表现不佳，我们就会采取相应的措施进行改进，例如，我们可能会调整模型的参数，或者引入新的特征变量，以提高模型的预测能力；

12、同时，我们还会密切关注市场动态和行业发展趋势，随着市场的变化，一些旧的指标可能不再适用，而新的指标可能更具代表性，因此，我们需要及时将这些变化反映到估值模型中，以确保模型能够准确捕捉市场的最新动态；

13、此外，我们还会利用先进的技术手段对模型进行持续优化，例如，我们可以利用机器学习算法对模型进行自动化调整，使其能够自动适应数据的变化，这种自动化的优化方式不仅提高了效率，还降低了人为干预的误差。

14、进一步的，所述的方法还包括比较分析步骤，将目标对象的估值结果与同行业或同类型的其他对象进行比较分析，为投资者提供决策依据。

15、进一步的，所述的方法还包括用户反馈机制，接收用户对估值结果的反馈意见，对模型进行必要的调整和优化，提高用户满意度和估值准确性。

16、进一步的，所述方法通过自动化和智能化的数据处理和分析，提高了估值效率，降低了人工干预和主观判断的影响，使得估值结果更加客观、准确；同时，该方法还可以结合其他金融工具和分析方法，如时间序列分析、蒙特卡洛模拟等，进一步提高估值的精确性和可靠性。此外，该方法还可以应用于金融监管、企业并购、投资决策等多个领域，为金融市场提供全面、高效的估值服务。一种基于大模型指标分析的收益法快速估值方法，其具体实施步骤和涉及的算法、公式如下：

17、1.数据收集与预处理

18、数据收集：

19、设置满足用户要求的各待选组合方案,将各所述待选组合方案中的各调研数据渠道标记为j,j＝1、2、…、m,m为正整数；识别各所述调研数据渠道的采集比重,标记为j；将各调研数据渠道对应的可信值和能效值分别标记为kzj和nxj；根据公式yq＝》[6x(b1xkzj+62xxn/)]计算对应的组合值,式中:yq为组合值；b1、b2均为比例系＝1数,取值范围为0<b1≤1,0<b2≤1；

20、选择所述组合值最高的待选组合方案标记为目标组合方案,将目标组合方案发送给用户进行确认,将确认后的所述目标组合方案中的各调研采集渠道标记为目标调研渠道。

21、数据预处理：

22、数据标准化处理：使用数据清洗算法(如pandas库中的fillna、dropna、replace等)来统一数据格式、剔除异常值、填补缺失数据。

23、数据清洗：通过编写脚本或利用数据处理工具(如sql查询、python的pandas库)去除重复、错误或无关的信息。

24、2.模型训练

25、选择合适的机器学习算法：

26、根据数据的特性和问题的复杂性，选择合适的机器学习算法，如随机森林(randomforest)、支持向量机(svm)、神经网络(neural networks)等。

27、模型训练：

28、使用训练集数据训练模型，通过算法如随机森林的randomforestregressor、svm的svc或神经网络的sequential等实现。

29、在训练过程中，通过交叉验证(cross-validation)来评估模型的性能，并使用正则化(regularization)等技术手段防止过拟合。

30、3.提取关键财务指标

31、大模型应用：

32、加载训练好的大模型(如神经网络模型)，输入目标企业的财务数据。

33、模型通过前向传播(forward propagation)自动提取关键财务指标，如收入增长率、利润率等。

34、4.初步价值评估(以自由现金流折现模型为例)

35、自由现金流折现模型(dcf)：

36、[v＝\sum_{t＝1}^{n}\frac{fcf_t}{(1+r)^t}+

37、\frac{tv}{(1+r)^n}]

38、(v)是企业的评估价值

39、(fcf_t)是第(t)年的自由现金流，由大模型预测或实际财务数据计算得出

40、(r)是折现率，通过市场数据或企业特定情况确定(n)是预测期(tv)是预测期后的终值，通常通过永续增长模型(perpetuity growth model)计算： (tv ＝ \frac{fcf_{n+1}}{r - g})，其中 (g)是永续增长率

41、5.估值修正

42、精细化调整：

43、利用大模型预测或分析市场环境、行业动态、政策法规以及企业内部变化等因素对企业价值的影响。

44、根据大模型的输出和专家判断，对初步估值进行必要的调整。

45、特定风险评估：

46、大模型识别并量化特定风险(如供应链中断、技术革新、法律诉讼等)对企业价值的影响。

47、使用风险调整系数(risk adjustment factor)或其他方法将这些风险纳入估值修正过程中。

48、结合专家判断：

49、结合专业分析师的市场洞察和经验判断，对估值修正进行人工调整，确保修正的合理性和准确性。

50、修正后的估值：

51、经过修正后得到更为贴近市场实际、反映企业真实价值的估值结果。

52、本技术方案的有益效果：通过构建大规模数据分析模型，能够充分考虑目标对象的复杂性和多变性，从而得出更加准确的市场价值评估结果。同时，利用大数据和人工智能技术，能够实现对大量数据的快速处理和分析，提高了估值效率。