礦業(yè)權價值評估DCF法進行時間序列預測改進探討及實證研究的中期報告

礦業(yè)權價值評估DCF法進行時間序列預測改進探討及實證研究的中期報告中期報告一、研究背景及意義在礦業(yè)領域，礦業(yè)權是指在礦山或礦產資源領域內具備特定的權利和職責，包括勘探、開采、經營和管理等。礦業(yè)權的價值評估對于礦權交易、拍賣等具有重要的意義。目前，對于礦業(yè)權的價值評估方法主要包括市場法、成本法和收益法等。其中，DCF法（DiscountedCashFlow）是收益法中一種經典的評估方法。DCF法的基本思想是將未來的現金流折現到當前時點，得出當前時點的凈現值（NPV），作為礦業(yè)權的價值。然而，DCF法也存在著一些問題，如：未來現金流預測不準確、折現率的差異性等。針對這些問題，當前研究主要集中于改進DCF法的模型和方法，以提高評估準確度。本研究旨在探討DCF法進行時間序列預測改進的方法，并通過實證研究，比較原DCF法和改進后的DCF法（即ARIMA-DI，ARIMA模型和因子分析模型結合）在礦業(yè)權價值評估中的表現，以尋求更為準確的評估方法。二、研究方法1.數據來源本研究數據來源于某礦業(yè)公司的礦業(yè)權價值評估數據，涵蓋了2010-2019年的數據。研究中，我們將礦業(yè)權評估數據視為時間序列數據進行分析。2.模型建立首先，我們將原DCF模型作為對比基準，然后通過ARIMA模型對時間序列進行預測，再通過因子分析模型將ARIMA模型的預測結果與影響礦業(yè)權價值的因素進行結合，進而構建ARIMA-DI模型。3.模型評估我們采用均方根誤差（RMSE）和平均絕對誤差（MAE）等指標評估ARIMA模型和ARIMA-DI模型的預測準確度。此外，我們還將研究中的模型與其他礦業(yè)權價值評估方法進行對比，以驗證改進后的方法的有效性。三、研究進展1.數據處理我們首先對數據進行了清洗和轉換，包括缺失值填充、數據平滑、去趨勢、去季節(jié)性等等，以減小噪聲對模型的干擾。2.模型構建及測試我們首先構建了ARIMA模型，通過模型檢驗和參數估計可以發(fā)現，ARIMA模型對礦業(yè)權價值的預測有很好的效果。隨后，我們將ARIMA模型的預測結果與影響礦業(yè)權價值的因素進行結合，建立ARIMA-DI模型。最后，我們對ARIMA模型和ARIMA-DI模型進行了測試，并與原DCF模型進行了對比。3.研究結論通過對ARIMA模型、ARIMA-DI模型和原DCF模型進行測試和比較，我們得出以下結論：（1）ARIMA模型預測礦業(yè)權價值的準確度較高，但存在著過度擬合的可能。（2）ARIMA-DI模型將ARIMA模型的預測結果與影響礦業(yè)權價值的因素進行結合，能有效地提高預測準確度，且能降低過度擬合的風險。（3）與原DCF模型相比，ARIMA-DI模型能夠更加準確地評估礦業(yè)權價值。四、研究展望本研究的初步結果表明，ARIMA-DI模型能夠有效改進DCF法的評估準確度，但仍存在很多問題有待解決，例如缺少有效的數據