1. 研究目的与意义
1、选题背景
在大数据、算法和计算能力三大核心要素和经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。世界各国已经把发展人工智能作为提升国家竞争力的重大战略，我国也高度重视人工智能发展，不断通过出台国家战略来推动人工智能的发展，其中2017年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》是我国人工智能发展的顶层设计，该政策为未来我国人工智能发展指明了方向。在2019年3月政府工作报告中首次提出“智能 ”概念后，人工智能快速与经济社会各领域相融合。以人工智能为代表的新一代信息技术将成为推动我国经济高质量发展重要技术保障和核心驱动力。
2、选题意义
2. 研究内容和预期目标
1、研究内容
1.1剩余收益法的理论分析
剩余收益法本质上也是收益法的一种，这一方法认为企业未来获得的收益超过股东所要求的必要报酬的部分为剩余收益。企业的内在价值就是企业未来剩余收益的折现值。股东要求的必要报酬是期初股东投入的资本即期初权益价值与必要报酬率的乘积。必要报酬率一般以权益资本成本表示，期初权益价值可以用资产负债表的所有者权益的账面价值表示，这样企业价值就可以表示为期初所有者权益账面值与企业未来剩余收益按权益资本成本进行折现的价值之和。
3. 国内外研究现状
1、国外相关理论研究现状
由于金融市场各项规则和外部环境不断发生着变化，各类学者在此时代背景下不断探索剩余收益模型下在各类环境下的适用性研究。Kuo (2017)采用了时间序列法对剩余收益模型进行调整和优化，使改进调整后的剩余收益模型对于企业市值评估更为准确和有效。Stancu等学者(2017)通过比较市场上各类己有评估方法，比如现金流量贴现法、EVA模型、市场法等与剩余收益模型进行实证对比分析，最后得出结论，剩余收益模型在众多方法中得出的评估结果是最为精准的。之后Gao等学者(2019)以股利折现模型和收益的多重价格模型为基础构建成一个新型的混合模型，然后将新构造的剩余收益模型进行实证研究分析，实证研究结果也表明其构造的新型混合剩余收益模型评估得出的结果更为精准可靠。
2、国内相关理论研究现状
4. 计划与进度安排
本课题论文计划从2022年11月开始，至2022年6月结束，共历时8个月
| 主要阶段性研究计划 | 时间节点 | 任务内容 |
| 2022年11月 | 收集整理研究所需文献、数据等资料；制定详细研究计划和具体研究方案 | |
| 2022年12月-2022年3月 | 完成论文的主要内容，包括论文初稿及修改稿 | |
| 2022年3月-2022年5月 | 继续修改论文，对存在的问题进行完善 | |
| 2022年5月-2022年6月 | 整理全部研究成果并进行答辩 |
5. 参考文献
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