本文選題：礦業(yè)權評估　切入點：BP神經網絡　出處：《中國礦業(yè)》2017年S1期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：近年來,收益途徑評估方法中的折現現金流量法(以下簡稱DCF法)、折現現金流風險系數調整法和收入權益法是業(yè)界常用的評估方法,通過對DCF法中涉及的資源儲量,礦山服務年限,礦產品價格,折現率等影響因素進行敏感性分析,有助于對礦業(yè)權價值做出更加客觀、準確的評估,預見可能的風險,提高礦業(yè)權投資決策的準確性。本文將BP神經網絡與局部敏感分析Garson算法相結合對煤炭資源礦業(yè)權評估進行敏感性分析。首先,構建礦業(yè)權評估指標體系;然后利用煤炭資源礦業(yè)權評估數據訓練BP神經網絡,獲得網絡閾值;最后,用敏感性分析Garson算法計算出影響煤炭礦業(yè)權評估指標的敏感系數。分析結果顯示:本文所選取的影響煤炭資源礦業(yè)權評估的指標按敏感系數排序為:可采儲量的敏感系數為26.39%、產品價格26.12%、礦山服務年限17.26%、投資規(guī)模14.65%、折現率9.97%、礦山年生產規(guī)模5.62%,可采儲量對煤炭礦業(yè)權價值影響最大,礦山生產規(guī)模對煤炭礦業(yè)權價值影響低。
[Abstract]:In recent years, discounted cash flow method (DCF method, discounted cash flow risk coefficient adjustment method and income equity method) are commonly used in the industry. Sensitivity analysis of factors affecting mine service life, mineral product price, discount rate and so on will help to make a more objective and accurate assessment of the value of mining rights and foresee possible risks. This paper combines BP neural network and local sensitive analysis Garson algorithm to analyze the sensitivity of mining right evaluation of coal resources. Firstly, the index system of mining right evaluation is constructed. Then the BP neural network is trained with the mining rights evaluation data of coal resources to obtain the network threshold. Finally, The sensitivity coefficient of the indexes affecting the evaluation of coal mining rights is calculated by using the sensitivity analysis Garson algorithm. The results show that the indexes selected in this paper affect the evaluation of mining rights of coal resources in the order of sensitivity coefficients: recoverable reserves. The sensitivity coefficient is 26.39, the product price is 26.12, the service life of the mine is 17.26, the investment scale is 14.65, the discount rate is 9.97, the annual production scale of the mine is 5.62, and the recoverable reserves have the greatest influence on the value of coal mining rights. The influence of mine production scale on the value of coal mining right is low.
【作者單位】： 中國地質大學(北京);
【分類號】：F426.21;TP183

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本文編號：1578475