资产评估统计与预测//中国资产评估协会资产评估学科建设丛书(上下册) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国财政经济出版社

作者:王淑珍

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001年9月

价格:29.60

装帧:

isbn号码:9787500553199

丛书系列:

图书标签:

• 资产评估
• 统计
• 预测
• 学科建设
• 中国资产评估协会
• 评估方法
• 财务分析
• 模型
• 实务
• 教材

中国资产评估学科建设丛书（上下册） 资产评估前沿理论与实践探索 图书简介： 本丛书作为中国资产评估协会推进资产评估学科建设的重要成果，汇集了当前国内外资产评估领域最前沿的研究成果、最具挑战性的实务难题探讨，以及对未来行业发展趋势的深刻洞察。它不仅是一套系统性的专业知识汇编，更是一部推动我国资产评估理论创新与实践规范化的权威参考。 上册：评估理论基础与方法创新 上册内容聚焦于资产评估理论体系的深化与方法论的革新。它以严谨的学术态度，对资产评估的经济学基础、法律框架及伦理规范进行了系统梳理和批判性反思。 第一部分：评估理论的基石重构 本部分深入探讨了价值理论在现代经济体系中的新内涵。传统的价值概念在面对数字经济、知识产权、环境权益等新型无形资产时，面临着巨大的挑战。丛书详细分析了边际效用理论、生产要素禀赋理论以及行为金融学对资产价值判断的影响，并提出了构建更具适应性的、多维度的价值评价模型框架。特别关注了“可持续发展价值”和“社会责任价值”在评估决策中的量化路径。 第二部分：评估方法的精细化与拓展 本部分集中展示了在复杂经济环境下，传统评估方法的升级与新方法的引入。 收益法： 重点剖析了在不确定性极高的情况下，如何构建更稳健的现金流预测模型。引入了蒙特卡洛模拟、压力测试情景分析在收益法中的应用，特别是针对初创期企业及具有高成长潜力的非上市公司，探讨了风险折现率（WACC）的动态调整机制。对“超额收益法”在特许经营权和品牌价值评估中的适用边界进行了严格界定。 市场法： 面对市场异化现象（如“炒作”导致的短期价格偏离公允价值），本部分强调了可比案例选择的“经济实质”标准，而非简单依赖“可比性”。探讨了大数据和人工智能技术如何协助识别和剔除异常交易数据，提升市场可比性分析的科学性。同时，针对未上市股权交易，详细论述了“参考交易法”的适用条件和调整因子（如流动性折价、控制权溢价）的量化模型。 成本法： 在技术迭代加速的背景下，讨论了重置成本法中“技术陈旧”和“功能性过时”的量化评估标准。对于特定类型资产（如定制化生产线），提出了基于生命周期分析的残值评估新思路。 第三部分：无形资产评估的深度穿透 无形资产已成为企业价值的核心驱动力。本册用大量篇幅阐述了知识产权（专利、商标、专有技术）、客户关系、数据资产等高价值无形资产的评估路径。详细解析了“特许使用费法”中许可率的确定逻辑，以及在缺乏外部许可交易时，如何运用“剩余法”与“要素分配法”进行交叉验证。特别关注了数据资产的“收益法分离技术”，即如何准确剥离数据资产对整体经营性收益的边际贡献。 下册：评估实践的规范化与前瞻性应用 下册将理论研究转化为可操作的行业规范和面向未来的应用场景。它侧重于评估执业的质量控制、特殊经济事项的应对，以及信息技术对评估行业的重塑。 第一部分：评估执业质量控制与专业责任 本部分是提升行业公信力的关键。它严格界定了评估师在执业过程中的独立性要求，尤其是在关联方交易评估中的利益冲突防范机制。详细阐述了评估报告的结构优化与披露要求，强调了关键判断、假设前提和敏感性分析的充分说明。针对评估执业中的重大责任认定，结合最新的司法实践，提供了风险规避和合规操作的指南。 第二部分：特殊目的评估与复杂交易应对 随着资本市场和产业结构调整的深入，评估业务的复杂性日益增加。本部分提供了应对特定场景的系统性解决方案： 企业合并与分立评估： 重点分析了在非现金资产交换、或有对价（Earn-outs）情景下的公允价值计量，以及如何平衡财务报告准则（如IFRS/CAS）与评估实践的衔接。 金融工具与衍生品评估： 探讨了在缺乏活跃市场时，对复杂期权、可转换债券等金融工具采用二叉树模型或布莱克-斯科尔斯模型（BSM）的应用边界与参数校准。 环境、社会与治理（ESG）价值评估： 本部分前瞻性地引入了ESG因素的财务影响分析。探讨了如何量化环境负债（如碳排放权）和环境资产（如清洁能源技术）的现时价值，为绿色金融和可持续投资提供评估支持。 司法鉴定评估： 针对诉讼仲裁中的评估争议，提供了证据链的构建、评估方法的法庭采信标准及专家证人责任的界定。 第三部分：评估技术的数字化转型与未来展望 本部分深入探讨了信息技术如何革新评估工作的效率与深度。 大数据与机器学习在评估中的应用： 介绍了如何利用海量历史交易数据、行业宏观数据及企业运营数据，通过聚类分析、回归模型预测未来现金流，并用于校准评估师的主观判断。 地理信息系统（GIS）与评估： 特别针对不动产和矿产资源的评估，展示了如何结合GIS空间分析技术，更精确地评估区位因素、资源分布与区域经济规划对资产价值的影响。 区块链与评估可追溯性： 探讨了利用区块链技术对评估数据的原始凭证进行存证，增强评估报告的不可篡改性和透明度的潜力。 总结： 《中国资产评估学科建设丛书（上下册）》是资产评估领域研究者、实务工作者和监管机构的必备工具书。它不仅梳理了过去，更以前瞻性的视角布局未来，旨在培养一批具备深厚理论功底、精湛实务技能和高度职业道德的复合型资产评估人才，有力支撑我国多层次资本市场和实体经济的高质量发展。

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这本书的后半部分，着重于资产评估的预测方法，可以说是整本书的精华所在。作者对于时间序列分析、回归分析以及一些更复杂的预测模型，都做了深入浅出的讲解。在阅读过程中，我仿佛看到一个经验丰富的评估师，如何利用历史数据，结合宏观经济环境、行业发展趋势，甚至是企业的微观经营状况，来构建科学的预测模型，从而对资产的未来价值做出合理的判断。书中对于不同预测方法的适用条件、优缺点以及如何选择合适的模型，都有非常详尽的阐述，这大大减轻了我日后在实际工作中选择方法的困惑。我尤其对书中关于蒙特卡洛模拟在风险评估中的应用印象深刻，这种方法能够直观地展现出资产价值的不确定性，对于风险管理和决策具有重要的指导意义。总而言之，这部分内容为我提供了宝贵的工具箱，让我能够更有信心地应对未来资产价值的预测挑战。

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作为一名在金融行业摸爬滚打多年的老兵，我一直对资产评估中的量化分析部分非常感兴趣，而这套《资产评估统计与预测》丛书，恰好满足了我这方面的求知欲。书中对于统计学的应用，我只能用“叹为观止”来形容。它不仅仅是简单的概念介绍，而是将统计学理论与资产评估的实际操作无缝对接。我注意到作者在讲解样本选取、偏差修正、置信区间计算等方面，都进行了非常细致的推演，并且给出了具体的公式和计算步骤。这对于我这种需要严格遵循金融工程原理的人来说，简直是如获至宝。书中的案例研究也非常有代表性，涵盖了不同类型的资产，比如不动产、股权、无形资产等，并且针对每种资产的特点，选择了不同的统计分析方法，这使得理论知识能够落地，也为我提供了丰富的参考。

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最近终于把《资产评估统计与预测//中国资产评估协会资产评估学科建设丛书(上下册)》通读了一遍，真是感慨良多。作为一名初涉资产评估领域的从业者，这本书无疑为我打开了一扇认识这个行业的重要窗口。书的前半部分，关于资产评估的统计基础部分，讲解得非常扎实。从最基础的描述性统计，到推断性统计的各种方法，作者都循序渐进，并且结合了大量实际的资产评估案例，让我不再觉得那些抽象的统计学概念枯燥乏味，而是能真切地感受到它们在实际工作中是如何发挥作用的。尤其是在处理大量数据时，如何进行有效的数据清洗、整理和分析，书中给出了非常具体的指导，这对于提高评估效率和准确性至关重要。我还特别注意到了关于各种统计分布在资产评估中的应用，比如正态分布、泊松分布等，以及它们如何帮助我们理解资产价值的波动性和风险。这部分内容对我理解评估的科学性和严谨性有了全新的认识。

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读完这套《资产评估统计与预测》的上册，我迫不及待地翻开了下册。下册的内容，在统计分析的基础上，进一步深入到了资产评估的预测层面，而这恰恰是我目前最需要提升的技能。作者在这一部分，着重介绍了各种经典的预测模型，并且结合了大量的实操案例，让我能够清晰地理解这些模型是如何被应用于资产价值的预测中的。我尤其对书中关于多元回归分析在资产价格预测中的应用印象深刻，它能够帮助我们识别影响资产价值的关键因素，并量化这些因素的作用。此外，书中对于时间序列模型的讲解也十分到位，ARMA、ARIMA等模型在不同场景下的应用，以及如何进行模型的选择和检验，都得到了非常详细的阐述。这部分内容极大地拓宽了我对资产评估预测手段的认知，让我能够更科学、更严谨地进行价值判断。

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这套《资产评估统计与预测》真是为资产评估行业注入了科学的灵魂。在阅读过程中，我深刻体会到，资产评估绝不仅仅是经验的堆砌，而是一门需要严谨科学方法支撑的学科。书中关于统计学基础知识的讲解，扎实而系统，从最基本的概念到复杂的模型，都做了详细的介绍，并且提供了大量生动形象的案例，让我能够更好地理解统计学在资产评估中的应用。我特别注意到书中关于样本代表性、数据有效性以及如何规避评估误差的章节，这些都是在实际工作中非常容易被忽视但又至关重要的问题。这套书的价值在于，它不仅教授了“是什么”，更重要的是教授了“怎么做”，并且提供了“为什么这么做”的科学依据，这对于提升资产评估的专业性和权威性具有不可估量的意义。

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