郑苏瑶 郭树行
摘 要：在大数据时代，人们生活中处处产生数据，互联网公司和传统企业都会的资产价值评估时都需要计入其掌握的用户数据的价值。然而，如何进行数据价值的计量需要考虑众多因素。该文将提出一个面向数据证券化方式的数据价值评估模型来解决这个问题。首先分析了现有数据价值评估策略的可行性;接着提出一种面向数据化的数据价值评估模型，给出模型的定义、原理及属性解释;最后剖析了该模型的商业运用前景和趋势。
关键词：数据证券化 数据价值 数据资产
中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2020）01（c）-0234-02
数据信息是21世纪最重要的资产之一：企业将运用大量的看似无关的数据作为基础性资产进行投入，并通过一系列的挖掘和分析建模方式输出新的直观且有盈利价值的信息。2017年，在Facebook的数据资产的价值占其总市场估值的91%，这是一个非常令人震惊的数字，反映出了大数据蕴含着巨大的商业和研究价值。数据价值在当今商业资产中的地位是不可否认的，“数据资产”这个名词也已在世40多年。然而，如何进行数据价值的计量需要考虑众多因素，如何将数据资产计入会计报表也存在非常多的争议。目前仍然没有确认一个标准化的方式去计量，需要建立一个数据价值评估策略来更好地计算数据资产。该文将提出一个面向数据证券化的方式的数据价值评估模型来解决这个问题。
1 研究现状
目前各路研究者从自身的领域出发为数据资产寻求定价方法，由于其面向对象不同，策略之间也存在着很大的差异。关于数据资产所属的会计科目，认为应该在“无形资产”科目下增设“大数据资产”二级科目来核算数据资产。数据资产与无形资产具有本质区别，应该在资产负债表中单独设置1个“数据资产”会计科目，然后设置4个二级明细子科目“经营数据资产”“筹资数据资产”“投资数据资产”“非财务数据资产”。对于数据资产的会计计量，目前采用的仍为传统价值评估涉及到的一些计量方法，包括历史成本、重置成本、可变现净值、现值和公允价值。
2 数据资产证券化概念
资产证券化是指对基础资产的可预期收入作为偿付，在资本市场上以发行有价证券的方式进行出售的方式。现有的常见资产证券化类型以基础资产标的物的不同而分为实体资产证券化、信贷资产证券化、证券资产证券化和現金资产证券化。其中以证券资产证券化为例，它是将证券和证券组合作为资产为基础的再证券化过程。数据资产证券化的含义，按照上述概念也可以简单理解：以数据资产作为基础资产，以数据资产预计产生的未来现金流为偿付发行证券。通过对数据资产证券化使数据资产进入资本市场，通过对一段时期内的市场内数据资产证券的价格波动和数据资产产生的现金流进行期权定价，计算出数据资产的价值。
3 数据资产证券化模型
公司数据的来源多种多样，有可能是购买的数据资源（如购买整理和统计好的金融数据），也有可能是自生产的新数据（如互联网公司产生的用户数据），还有可能是原数据加工数据。笔者认为在定价时，应该对待估价数据分成已有交易和未交易记录两类。具体定价流程如下。
3.1 已有交易记录数据定价
当数据是公司作为买方从数据提供公司购买得到，或作为卖方已经进行过数据交易的情况，应该在原有价格基础上进行定价。定价的调整过程与对数据的加工程度相关：如果数据的加工程度很高，并且挖掘出新的数据相关性，则应算作新产生的无交易记录数据。如果数据的加工程度不高，则应按原价格上下小范围调整，浮动范围不超过10%。若在管理过程中不慎发生数据缺失，则要在原价格上减去功能性贬值。若在被保留非常长过程后，该数据成为市场上重要稀缺数据，可用竞价方式确定价值。
3.2 基础模型定价阶段
基础模型定价是运用回归模型进行基础定价的方式，目的是通过同领域其他数据的历史交易价格分析产生证券初始价格。该过程专注于历史信息的运用。首先是分析数据资产的各个属性相关性。数据资产的基础属性选取要考虑以下方面：数据集条目数、数据集大小（字节数）、数据集列数（属性量）、数据颗粒度、数据缺省值数量、数据异常值数量、各个属性的数据类型、内部属性相关程度等。且根据数据集的领域的不同，一定要进行具体问题具体分析。
3.3 证券化和期权定价阶段
证券化和期权定价是通过证券发行和市场价格变化进行数据资产最终定价的方式。该过程专注于市场信息的运用。基础定价价格作为证券初始价格发行证券，记录一个期限内的证券价格、价格波动率。运用标的价格、无风险利率、距到期日的时间、执行价格和波动率计算期权价格。期权价格模型用Black Scholes（B-S）模型或者二叉树模型均可，可根据具体情况选择。
4 前景和发展趋势
数据资产在企业总资产的地位越来越不容忽视，不仅是互联网企业及咨询企业，传统企业寻求变革也必将大数据放在突破口。有需求则有买卖，有买卖则有市场。数据的交易必定会建立起一个规模庞大的规范市场，数据资产证券化必定会成为数据资产定价的主流方式。
参考文献
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