物流管理论文哪里有？本文在评估模型的构建中将B-S模型与收益分成法相结合，可以更准确地评估企业数据资产的价值，这一方法相较于传统评估方法更加科学合理，不仅将数据资产的不确定性特征考虑在内，而且可以充分挖掘数据资产的潜在价值。
1绪论
1.3本文可能的创新点
在梳理借鉴已有成果的基础上，对数据资产的收益不确定性及高风险性进行深入地思考，针对特定企业在特定的应用场景下，选择运用B-S模型对企业数据资产的价值进行评估，并根据市场条件对模型参数进行修正。首先，试图在理论上拓展关于物流企业数据资产评估的思考视角。由于数据资产收益和风险难以确定，决定了使用传统评估方法对数据资产价值评估时存在一定的不适用性。相较于传统的评估方法，实物期权法可以与数据资产的这种不确定性紧密结合，同时期权是指期权持有者在行权期内的一种选择权，而数据资产由于所涉及的范围广泛，同一数据资产可以应用于不同的领域中，所以对于数据资产的运用，数据资产持有者也同样拥有选择权。所以在当下对于数据资产价值难以评估的条件下，引入实物期权法可为数据资产价值评估提供一种新的思路。其次，在实践上探索了在具体场景应用中对评估模型进行参数修正，使评估模型与数据资产的特征有更高的适配性，提高评估的准确性。本文在充分考虑了市场风险的条件下，通过引入模糊数学的方法对B-S模型的参数进行修正，使数据资产的价值落在区间内，提高了评估的准确性。
3物流行业数据资产价值评估模型构建
3.1物流行业数据资产概述
3.1.1物流行业数据资产概念研究
针对物流行业数据资产进行定义时，应当综合归纳数据资产的一般概念，并充分考虑物流行业的行业特殊性。物流行业数据是储存在网络空间的主要产生于生产流通过程中的物流数据和交易的用户数据。物流数据通常是企业在经营过程中生成或更新的，由企业所拥有的，而用户数据则来源于企业的外部客户信息，这一部分的信息可能涉及客户的个人隐私问题，对这一部分数据资产的权属问题，现在法律条款还不够完善，存在法律争议，对权属难以进行界定。同时对于物流企业数据资产的用途也同数据资产的产生过程相匹配。数据主要用于内部的物流活动和外部的客户服务和交易过程。数据资产的特征与资产特征相类似，都可以为企业带来经济效益，提高企业的经营效益，为企业节约成本，提升企业的价值，加强企业的竞争力，提高企业在资本市场的地位。
综上，本文在综合考虑了数据资产的本身特征和物流行业的行业属性之后，将数据资产定义为：物流行业的数据资产是产生于企业内部经营过程中的物流数据和用户数据，储存于网络空间的由企业所拥有和控制的并最终用于物流活动和交易过程通过降本增效预期会给企业带来经济流入的资产。
4顺丰控股数据资产价值评估案例分析
4.1顺丰控股数据资产分析
4.1.1顺丰控股企业概述
顺丰控股是我国物流行业领军综合服务提供商，创立于1993年，自2017年起以顺丰控股名称正式登陆资本市场。近年来，公司迅猛发展，初步具备提供用户综合物流解决方案的能力，目前已稳居物流行业前列，发展态势喜人。顺丰控股的主营业务包括快递服务、冷链运输、仓储服务以及智能包装等增值服务。顺丰还践行数字化转型，提供综合数字化服务，覆盖多领域多场景，促进业务多元化发展。该企业是行业中第一家采用直营模式的上市企业，通过以中高端产品为定位，依托多年科技实力和海量数据信息资源，稳定领先于行业并逐步构建科技物流和数据驱动决策为核心的竞争优势。同时，顺丰不断进行数字化转型，逐步朝着智慧物流和科技化方向发展。
4.2基于修正的B-S模型的顺丰控股企业总体价值评估
本次数据资产价值评估基准日设定为 2022年12月31日。评估对象为顺丰控股企业所拥有或控制的整体数据资产。评估目的为评估顺丰控股所拥有和控制的数据资产价值，促进企业信息披露和在资本市场的发展，提高企业价值，为物流行业数据资产价值评估和交易提供参考。本次评估拟定的具体假设包括：（1） 顺丰控股的数据资产处于公开和自由交易的市场中；（2）案例公司将在预期收益期内根据数据资产情况继续开展业务；（3）假设公司运营情况稳定，未来能够继续产生现金流；（4）假定在估值过程中，相关利率和企业所得税率在预计收益期内保持稳定，没有重大变化；（5）预测期内不存在其他不可预见或不可抗力因素对公司产生重大不利影响。
4.2.1B-S模型中的参数计算
第一，标的资产当前价值S的确定。标的资产价值选取 2022年资产负债表里面的总资产，将其模糊化处理。随着数字化进程的不断推进，数字中国的建设在不断推进。我国颁布了多项政策条例促进企业的数字化转型。在相关政策的影响下，物流行业的数据资产得到了企业的重视，行业数据的管理和应用也取得了初步的成效。通过阅读参考文献发现，对B-S模型中的参数进行调整时，可以参照中国经济政策不确定性指数即EPU指数，来对参数进行修正。
5结论与建议
5.2建议
（1）建立数据资产管理系统
企业将数据转化为数据资产的前提是要对数据资产进行有效的管理，需要建立起完善的数据资产管理系统，实现数据的采集、处理和分析，以确保数据的完整性、准确性和实时性，从而为企业管理和决策提供有效支持。通过充分挖掘和利用数据资源，企业可以优化业务流程、提升效率、降低成本，并为企业发展提供有力支撑。在数据开发、流通和使用的全过程中，企业要加强数据的安全性管理，要对数据进行周期性的更新和维护，保障数据资产价值的复用和市场化流通，促进数据资产的高质量供给。
（2）保证数据资产价值计量的合理性
对数据资产的基本计量应注重与数据资产交易平台的相关性，以风险资产特征形成管理资产负债表。传统的财务报表不能将企业的经营活动和金融活动分开，对于数据资产这类收益和风险不确定性资产，如果简单的计入企业的传统财务报表，不能充分的体现数据资产产生的价值，会对企业的投资者产生误导，不利于企业在资本市场的发展。所以数据资产更应该实行公允价值理念下的资产计量和报告制度。
（3）构建并完善数据资产交易平台
近年来随着数字化进程的推进，大数据正向着各个行业不断的渗透，数据作为重要的生产要素在推动经济高质量发展的过程中发挥着不可替代的作用。所以对数据持有者而言，搭建并完善数据资产交易评估对数据的交易至关重要。但是我国数据交易所的核心价值尚未充分发挥，导致数据买卖双方对于参与交易的意愿不足。因此，数据交易所需深入了解供需双方的需求，并提供专业化服务，以降低交易环节中的沟通成本和信用成本，并提供可靠的服务，以引导各交易主体意识到参与交易的价值，从而促进数据商业生态系统的有序发展。
参考文献（略）
