矿业权价值评估DCF法进行时间序列预测改进探讨及实证研究的中期报告中期报告一、研究背景及意义在矿业领域，矿业权是指在矿山或矿产资源领域内具备特定的权利和职责，包括勘探、开采、经营和管理等。矿业权的价值评估对于矿权交易、拍卖等具有重要的意义。目前，对于矿业权的价值评估方法主要包括市场法、成本法和收益法等。其中，DCF法（DiscountedCashFlow）是收益法中一种经典的评估方法。DCF法的基本思想是将未来的现金流折现到当前时点，得出当前时点的净现值（NPV），作为矿业权的价值。然而，DCF法也存在着一些问题，如：未来现金流预测不准确、折现率的差异性等。针对这些问题，当前研究主要集中于改进DCF法的模型和方法，以提高评估准确度。本研究旨在探讨DCF法进行时间序列预测改进的方法，并通过实证研究，比较原DCF法和改进后的DCF法（即ARIMA-DI，ARIMA模型和因子分析模型结合）在矿业权价值评估中的表现，以寻求更为准确的评估方法。二、研究方法1.数据来源本研究数据来源于某矿业公司的矿业权价值评估数据，涵盖了2010-2019年的数据。研究中，我们将矿业权评估数据视为时间序列数据进行分析。2.模型建立首先，我们将原DCF模型作为对比基准，然后通过ARIMA模型对时间序列进行预测，再通过因子分析模型将ARIMA模型的预测结果与影响矿业权价值的因素进行结合，进而构建ARIMA-DI模型。3.模型评估我们采用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等指标评估ARIMA模型和ARIMA-DI模型的预测准确度。此外，我们还将研究中的模型与其他矿业权价值评估方法进行对比，以验证改进后的方法的有效性。三、研究进展1.数据处理我们首先对数据进行了清洗和转换，包括缺失值填充、数据平滑、去趋势、去季节性等等，以减小噪声对模型的干扰。2.模型构建及测试我们首先构建了ARIMA模型，通过模型检验和参数估计可以发现，ARIMA模型对矿业权价值的预测有很好的效果。随后，我们将ARIMA模型的预测结果与影响矿业权价值的因素进行结合，建立ARIMA-DI模型。最后，我们对ARIMA模型和ARIMA-DI模型进行了测试，并与原DCF模型进行了对比。3.研究结论通过对ARIMA模型、ARIMA-DI模型和原DCF模型进行测试和比较，我们得出以下结论：（1）ARIMA模型预测矿业权价值的准确度较高，但存在着过度拟合的可能。（2）ARIMA-DI模型将ARIMA模型的预测结果与影响矿业权价值的因素进行结合，能有效地提高预测准确度，且能降低过度拟合的风险。（3）与原DCF模型相比，ARIMA-DI模型能够更加准确地评估矿业权价值。四、研究展望本研究的初步结果表明，ARIMA-DI模型能够有效改进DCF法的评估准确度，但仍存在很多问题有待解决，例如缺少有效的数据、无法充分考虑不确定性因素等。未来，我们将进一步探索和改进ARIMA-DI模型，以提高其预测准确度和矿业权价值评估的可靠性。