| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国内外文化、影视企业价值评估现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 大数据在资产评估中的应用 | 第11-12页 |
| 1.2.3 文献研究评述 | 第12页 |
| 1.3 研究意义及目的 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3.2 研究目的 | 第13页 |
| 1.4 研究内容与方法 | 第13-15页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第15页 |
| 1.5 本文可能的创新点 | 第15-18页 |
| 第二章 影视企业价值评估方法对比分析 | 第18-24页 |
| 2.1 影视企业价值评估理论 | 第18页 |
| 2.2 影视企业价值评估方法应用现状 | 第18-20页 |
| 2.3 影视企业价值评估方法对比 | 第20-22页 |
| 2.4 小结 | 第22-24页 |
| 第三章 电视剧播映权收入影响因素分析 | 第24-30页 |
| 3.1 影视企业盈利模式分析 | 第24-25页 |
| 3.1.1 影视企业特征分析 | 第24-25页 |
| 3.1.2 电视剧行业影视企业盈利模式分析 | 第25页 |
| 3.2 影视企业中电视剧播映权收入影响因素分析 | 第25-28页 |
| 3.2.1 内部因素 | 第26-27页 |
| 3.2.2 外部因素 | 第27-28页 |
| 3.3 小结 | 第28-30页 |
| 第四章 基于大数据的电视剧播映权收入预测模型的建立 | 第30-38页 |
| 4.1 大数据的特征和作用 | 第30-31页 |
| 4.2 基于大数据的电视剧播映权收入预测模型构建 | 第31-35页 |
| 4.2.1 解释变量 | 第32-33页 |
| 4.2.2 构建多元回归模型 | 第33-35页 |
| 4.3 回归分析 | 第35-36页 |
| 4.4 小结 | 第36-38页 |
| 第五章 基于收益法的影视企业价值评估案例对比 | 第38-60页 |
| 5.1 案例介绍 | 第38-41页 |
| 5.1.1 案例背景介绍 | 第38-39页 |
| 5.1.2 评估技术思路 | 第39-41页 |
| 5.2 基于收益法的Q影视股份有限公司企业价值评估 | 第41-50页 |
| 5.2.1 预测期的收益预测 | 第41-47页 |
| 5.2.2 折现率的确定 | 第47-49页 |
| 5.2.3 企业价值评估 | 第49-50页 |
| 5.3 运用基于大数据预测模型评估Q影视股份有限公司企业价值 | 第50-56页 |
| 5.3.1 未来自由现金流的预测 | 第50-54页 |
| 5.3.2 折现率的确定 | 第54-55页 |
| 5.3.3 企业价值的计算 | 第55-56页 |
| 5.4 评估案例对比 | 第56-58页 |
| 5.4.1 营业收入预测方法对比 | 第56-57页 |
| 5.4.2 参数选择对比 | 第57-58页 |
| 5.4.3 评估结论对比 | 第58页 |
| 5.5 小结 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
