●第一部分知識產權價值評估現狀
第1章知識產權價值評估概述
1.1知識產權的特征及重要性
1.1.1知識產權的特征
1.1.2知識產權在經濟發展中的重要性
1.2知識產權的價值屬性及其評估特點
1.2.1知識產權的價值屬性
1.2.2知識產權價值評估的特點
1.3知識產權價值評估的發展及障礙因素
1.3.1知識產權價值評估的發展
1.3.2知識產權價值評估的現實障礙
1.4開展知識產權價值評估工作所需政策環境分析
1.4.1規章制度方面的完善
1.4.2信息披露和獲取方面的完善
1.4.3運營市場機制的完善
1.4.4評估機構與人員方面的完善
第2章知識產權價值評估研究綜述
2.1知識產權價值及其影響因素
2.2知識產權價值評估指標體繫
2.3知識產權價值評估方法
2.3.1市場基準的專利價值評估方法
2.3.2非市場基準的專利價值評估
第二部分市場基準的知識產權價值評估方法及應用
第3章知識產權價值評估的傳統方法
3.1成本法
3.2市場法
3.3收益法
第4章基於實物期權法的知識產權價值評估
4.1相關概念
4.1.1期權
4.1.2實物期權
4.2實物期權定價基本模型
4.3實物期權知識產權價值評估模型
4.3.1知識產權實物期權定價模型的建立
4.3.2參數的確定
4.4案例分析
4.4.1參數指標測算
4.4.2實物期權法評估
4.4.3敏感性分析
4.4.4收益法評估
4.4.5實物期權法與收益法比較
第三部分非市場基準的知識產權價值評估方法及應用
第5章基於模糊綜合評價方法的專利價值評估
5.1模糊綜合評價方法在專利價值評估中的應用概述
5.2專利價值評估體繫及權重確定
5.2.1專利價值評估體繫
5.2.2權重確定
5.3基於模糊綜合評價方法的專利價值評估實證研究
5.3.1數據采集
5.3.2專利價值評估
5.3.3評估結果檢驗
5.4小結
第6章基於線性回歸模型的專利價值評估
6線性回歸基本理論
6線性回歸模型及基本假設
6.3線性回歸的專利價值評估實證分析
6.3.1知識產權價值評估指標及樣本的選擇
6.3.2數據收集與模型建立
6.3線性回歸模型的應用
6.3.4實證結論與啟示
第7章基於機器學習的知識產權價值評估
7.1構建知識產權價值評估指標體繫
7.1.1知識產權價值評估指標篩選
7.1.2知識產權價值評估指標體繫建立的原則
7.1.3知識產權價值評估指標體繫構建
7.2基於粗糙集的知識產權價值評估模型構建
7.2.1粗糙集理論概述
7.2.2基於粗糙集的專利價值評估模型
7.3基於BP神經網絡的知識產權價值評估
7.3.1BP神經網絡概述
7.3.2基於BP神經網模型的專利價值評估
7.3.3兩種方法評估結果對比分析
7.3.4本章小結
第四部分知識產權價值評估的風險管理[HT〗
第8章知識產權價值評估的風險評價
8.1知識產權價值評估的風險因素分析
8.1.1評估風險
8.1.2技術風險
8.1.3管理風險
8.1.4市場風險
8.1.5法律風險
8.1.6社會風險
8.1.7金融風險
8.2基於模糊綜合評判的知識產權價值評估風險評價
8.2.1基於模糊綜合評判的價值評估風險評價思路
8.2.2算例分析
8.2.3結論
第9章知識產權價值評估風險管理改進建議
9.1知識產權價值評估風險管理國外經驗借鋻
9.1.1美國對知識產權價值評估的風險控制
9.1.2日本對知識產權價值評估的風險控制
9.2知識產權價值評估風險控制的改進措施
9.2.1完善知識產權質押融資相關法律
9.2.2注重知識產權保護，加強政府引導能力
9.2.3引導企業加強自身建設
9.2.4建立專業價值評估機構
9.2.5建立第三方中介服務機構與平臺
參考文獻
附錄一Johnson’salgorithm算法決策規則
附錄二BP神經網絡算法代碼
