模型评估的常见方法有哪些

① 数学建模中的评估模型有哪些

评价类数学模型有：一、层次分析法（1、构造两两比较判断矩阵 2、单一准则下元素相对权重计算及一致性检验 3、一致性检验 4、计算各层元素对目标层的总排序权重）
二、灰色关联分析体系
三、DEA评价体系（1、比率模式 2、超级效率模式 3、线性规划模式 4、超级效率之多阶排序模型）
四、模糊数学评价模型

② 模型检验常用方法有哪些

正确性分析；有效性分析；有用性分析；高效性分析

③ 数学建模中的评估模型有哪些

数学建模中的评估模型有：

1、层次分析法，构造两两比较判断矩阵，单一准则下元素相对权重计算及一致性检验，一致性检验，计算各层元素对目标层的总排序权重；

2、灰色关联分析体系；

3、DEA评价体系，比率模式，超级效率模式，线性规划模式，超级效率之多阶排序模型；

4、模糊数学评价模型。

数学建模就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。

当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。

④ 模型检验常用方法有哪些

正确性分析：（模型稳定性分析，稳健性分析，收敛性分析，变化趋势分析，极值分析等）
有效性分析：误差分析，参数敏感性分析，模型对比检验
有用性分析：关键数据求解，极值点，拐点，变化趋势分析，用数据验证动态模拟。
高效性分析：时空复杂度分析与现有进行比较

⑤ 综合评价的步骤是什么常用的综合评价模型有哪些

综合评价的步骤：
1．确定综合评价的目的
2．确定评价指标和评价指标体系
3．确定各个评价指标的权重
4.
求单个指标的评价值
5.
求综合评价值
常用综合评价模型：
1、计分法
2、综合指数法
3、Topsis法
4、秩和比(RSR)法
5、层次分析(AHP)法
6、模糊评价方法
7、多元统计分析方法
8、灰色系统评价方法

⑥ 股票估值的方法模型有哪几种

总得来说分为相对估值法和绝对估值法。相对估值法的模型有市盈率和市净率，绝对估值法的模型有公司现金流贴现模型和股利贴现模型。
买错股票和买错价位的股票一样让人很头疼，就算再好的公司股票价格都有被高估时候。买到低估的价格不仅能拿到分红外，就能赚到股票的差价，但采购到高估的则只能相当无奈当“股东”。巴菲特买股票也经常去估算一家公司股票的价值，避免买在高价位。说了挺多，公司股票的价值是怎样过估算的呢？接下来我就列出几个重点来好好说一说。开始正文前，这里有一波福利--机构精选的牛股榜单新鲜出炉，走过路过可别错过：【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！
一、估值是什么
估值意思就是估算一家公司股票价值大概是多少，犹如商人在进货的时候须要计算货物成本，才有办法算出究竟得卖多少钱，他们得卖多久的时间才能回本。其实买股票也是一样的道理，需支付市场价格买入这支股票，需要多久的时间才能开始回本赚钱等等。不过股票是多种多样的，类似于超市里的货物，根本不知道哪个是便宜的，哪个是好的。但按它们的目前价格想估算值不值得买、有没有收益也是有方法的。
二、怎么给公司做估值
需要参照很多数据才能判断估值，在这里为大家介绍三个较为重要的指标：
1、市盈率
公式：市盈率 = 每股价格 / 每股收益 ，在具体分析的时候最好对比一下公司所在行业的平均市盈率。
2、PEG
公式：PEG =PE/(净利润增长率*100)，在PEG小于1或更小时，就代表当前股价正常或被低估，如果大于1则被高估。
3、市净率
公式：市净率 = 每股市价 / 每股净资产，这种估值方式对于大型或者比较稳定的公司来说都是比较适用的。一般市净率越低，投资价值越高。但是，万一市净率跌破1时，就代表该公司股价已经跌破净资产，投资者应该对这个十分当心。
举给大家个实际的例子：福耀玻璃
正如大家都知道的那样，目前福耀玻璃是汽车玻璃行业的一家大型龙头企业，各大汽车品牌都用它家的玻璃。目前来说，汽车行业对它收益造成的影响最大，相对来说非常稳定。那么，就从刚刚说的三个标准去估值这家公司究竟是个什么样子！
①市盈率：目前它的股价为47.6元，预测2021年全年每股收益为1.5742元，市盈率=47.6元 / 1.5742元=约30.24。在20~30为正常，很容易看出，当下的股票价格略微高了些，但是还要用其公司的规模和覆盖率来评判会好一些。


②PEG：从盘口信息可以看到福耀玻璃的PE为34.75，再根据公司研报获取到净利润收益率83.5%，可以得到PEG=34.5/（83.5%*100）=约0.41


③市净率：首先打开炒股软件按F10获取每股净资产，结合股价可以得到市净率= 47.6 / 8.9865 =约5.29

三、估值高低的评判要基于多方面
只套公式计算，显然是不太明智的选择！炒股主要是炒公司的未来收益，虽说公司如今被高估，也就是可能以后会有爆发式的增长，这也是基金经理们比较喜欢白马股的原因。其次，上市公司所处的行业成长空间和市值成长空间也起着重要的作用。许多银行如果按上面的方法测算，绝对会被错估和小看，不过，为啥股价都没办法上涨？最关键的因素是它们的成长和市值空间快饱和了。更多行业优质分析报告，可以点击下方链接获取：最新行业研报免费分享，除了行业还有以下几点供大家参考：1、最起码要分析市场的占有率和竞争率；2、了解未来长期规划，公司的发展能达到什么程度。这就是我总结的方法和技巧，希望大家能够从中得到帮助，谢谢！如果实在没有时间研究得这么深入，可以直接点击这个链接，输入你看中的股票获取诊股报告！【免费】测一测你的股票当前估值位置？

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⑦ 如何进行模型评价

综合评价的一般步骤：

1、根据评价选择适当的评价指标，这些指标有很好的代表性，区别性强，而且常常可以测量，评价指标的筛选，主要是专业知识的基础上，也就是说，按照有关专业理论和实践，分析每个评价指标的结果，代表的选择，当然是好的，该评价指标体系与独立指标之间具有一定的能力差异。

2、 根据评价目的，确定各评价指标在某一评价中的相对重要性或各指标的权重；

3、合理确定各单项指标的评价等级和边界；

4、 根据评价目的和数据特征选择合适的综合评价方法，建立基于历史数据的综合评价模型；

5、 确定多指标综合评价的水平和数量界限。在同类事物综合评价的应用实践中，对所选的评价模型进行不断的调研、修改和补充，使其具有科学性、实用性和先进性，并可推广应用。

(7)模型评估的常见方法有哪些扩展阅读：

有许多不同的方法来进行综合评价：

1、综合指数法:

综合指数法是先综合，再比较平均。它的最大优势在于，既能反映复杂经济现象的整体变化方向和程度，又能准确、定量地说明现象变化所产生的实际经济效应。但是它要求原始材料是完整的。平均指数法是先比较后综合平均的方法。虽然不能直接解释现象变化的绝对效应，但比综合指数法更灵活，易于在实际工作中使用。

2、 TOPSIS方法:

其基本原理是通过检测评价对象与最优解和最坏解之间的距离，对评价对象进行排序。如果评估对象最接近最优解，离最坏解最远，那么它就是最好的。否则它就不是最优的。其中，最优解的各指标值均达到各评价指标的最优值。最差解决方案的各指标值均达到各评价指标的最差值。

3、层次分析法:

使用AHP有许多优点，其中最重要的是简单性。Ahp不仅适用于不确定性和主观信息存在的情况，而且允许经验、洞察力和直觉的逻辑运用。AHP最大的优点可能是它呈现了层次本身，使买家能够认真考虑和衡量指标的相对重要性。

此外，还有RSR法、模糊综合评价法、灰色系统法等。这些方法各有特点和优缺点。

⑧ 股票价值评估的模型有哪些分别适用于哪些情况,在实际操作中需要注意什么问题

股票价值评估分以下几种模型：

1.DDM模型（Dividend discount model /股利折现模型)
2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型）
（1）FCFE （ Free cash flow for the equity equity /股权自由现金流模型)模型
（2）FCFF模型（ Free cash flow for the firm firm /公司自由现金流模型）
DDM模型
V代表普通股的内在价值， Dt为普通股第t期支付的股息或红利，r为贴现率
对股息增长率的不同假定，股息贴现模型可以分为
：零增长模型、不变增长模型（高顿增长模型）、二阶段股利增长模型（H模型）、三阶段股利增长模型和多元增长模型等形式。
最为基础的模型；红利折现是内在价值最严格的定义； DCF法大量借鉴了DDM的一些逻辑和计算方法（基于同样的假设/相同的限制）。
1. DDM DDM模型模型法（Dividend discount model / Dividend discount model / 股利折现模型股利折现模型)
DDM模型
2. DDM DDM模型的适用分红多且稳定的公司，非周期性行业；
3. DDM DDM模型的不适用分红很少或者不稳定公司，周期性行业；
DDM模型在大陆基本不适用；
大陆股市的行业结构及上市公司资金饥渴决定，分红比例不高，分红的比例与数量不具有稳定性，难以对股利增长率做出预测。
DCF 模型
2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型） DCF估值法为最严谨的对企业和股票估值的方法，原则上该模型适用于任何类型的公司。
自由现金流替代股利，更科学、不易受人为影响。
当全部股权自由现金流用于股息支付时， FCFE模型与DDM模型并无区别；但总体而言，股息不等同于股权自由现金流，时高时低，原因有四：
稳定性要求（不确定未来是否有能力支付高股息）；
未来投资的需要（预计未来资本支出/融资的不便与昂贵）；
税收因素（累进制的个人所得税较高时）；
信号特征（股息上升/前景看好；股息下降/前景看淡）
DCF模型的优缺点
优点：比其他常用的建议评价模型涵盖更完整的评价模型，框架最严谨但相对较复杂的评价模型。需要的信息量更多,角度更全面, 考虑公司发展的长期性。较为详细，预测时间较长，而且考虑较多的变数，如获利成长、资金成本等，能够提供适当思考的模型。
缺点：需要耗费较长的时间，须对公司的营运情形与产业特性有深入的了解。考量公司的未来获利、成长与风险的完整评价模型，但是其数据估算具有高度的主观性与不确定性。复杂的模型，可能因数据估算不易而无法采用，即使勉强进行估算，错误的数据套入完美的模型中，也无法得到正确的结果。小变化在输入上可能导致大变化在公司的价值上。该模型的准确性受输入值的影响很大（可作敏感性分析补救）。

⑨ 模型检验常用方法有哪些

正确性分析：（模型稳定性分析，稳健性分析，收敛性分析，变化趋势分析，极值分析等）
有效性分析：误差分析，参数敏感性分析，模型对比检验
有用性分析：关键数据求解，极值点，拐点，变化趋势分析，用数据验证动态模拟。
高效性分析：时空复杂度分析与现有进行比较

⑩ 常用的数据挖掘模型评估技术有哪些，至少写出3种，用自己的语言详细阐述其主要思想

提问者问题不明确嘛，你是想要什么模型的评估技术呢？我就默认你是要评估分类模型吧。

评估分类器的准确率，有以下常用方法：保持、交叉验证、自助法。

保持：把给定数据随机分为两组：训练集和检验集，其中前者占三分之二。用训练集导出模型，其准确率用检验集估计。

交叉验证：K折交叉验证。把初始数据分成K个数量大致相等的不相交的子集。每次选一个子集做检验集，其他的做训练集。如此做K次。准确率估计是K次正确分类的总数除以初始数据的总数。一般都取K等于10.

自助法（bootstrapmethod）:从初始数据中多次的进行有放回抽样，来组成一个训练集，也就是说有的元组可能被多次重复抽入训练集中。然后把剩余的数据做为检验集。自助法一般适用于小数据。

以上方法的核心思想都差不多了，无非是先建模后检验，区别只是训练集和测试集的选法不同，检验次数和结果的算法有所差别而已。