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车辆估值的混合策略 - UON数字存储库
肯尼亚的车辆数量每年以12％的速度增长，截至2018年，国家注册舰队为400万。所有这些车辆都必须定期估值，原因是多种原因不限于保险，转售，租赁和会计。因此，重要的是要有一个易于使用，可靠，易于使用的系统，该系统可以确定车辆的价值，并给出有关该车辆的某些特性。从不同估值师获得的相同车辆获得的值的变化暴露了当代汽车估值系统中的违规行为。在需要快速汽车估值服务时，缺乏一致，准确且随时可用的工具来执行所需的估值，因为获得估值的汽车的主要方法是与有执照的评估公司或保险代理商的专家联系。现有的汽车估值机制主要依靠专家意见和使用公式来计算二手车的复合年度折旧，该折旧是从0英里处的价格中减去的，多年来根据通货膨胀进行了调整。已经尝试通过使用机器学习来自动化车辆估值，这产生了令人鼓舞的结果。已采用多元回归分析来确定对车辆值最大的车辆性质，并预测不同参数的给定值。这种方法也已成功地用于其他领域，以估计土地和FMCG等资产。在这项研究中，采用多代理系统体系结构封装了三个用于车辆价值预测的回归模型，以及一种自然语言处理模型，以从非结构化文本中从车辆描述中提取车辆功能。构建和培训了这三个模型以生成预测，每个模型都利用了基于SVM的回归和神经网络（ANN）在WEKA中的实现，或者在WEKA中实现了，或WekadeEplearning 4J版本3.8.5提供的深度学习回归。最佳性能模型为车辆估值提供了可靠的选择，其相对平均误差为11％，仅在可能的200,000条记录中接受了1000行数据的培训，因此被用于功能原型的设计。鉴于这项研究的时间，预算和计算资源限制，在给定时间，数据和计算能力的情况下，提高预测模型的性能有很大的潜力。
使用COS方法的电力存储合同的估值
减少温室气体的主要选择之一是使用可再生能源[28]，例如风能和太阳能。这些能源的当前，高度可变的输出在保持需求和供应之间的平衡以及确保可靠且稳定的电力网络之间构成了巨大挑战[34]。在所有高度可变输出的解决方案[22]中，电力存储被公认为具有有希望的电势的解决方案[7]。有许多针对大型电力存储系统的不同技术，每种技术都有其自己的技术特征（请参阅[34]，[27]，[38]）。此外，还开发了可用于电力存储的新技术和概念（例如汽车作为发电厂[31]，[37]）。从财务的角度来看，电力储存的快速进步也越来越有趣，即，当供应量大量供应（因此价格低廉）并在需求很高（因此高价）时销售。已经彻底研究了业务经济后果，利用性分析，技术发展和电力储藏的应用，[40]，[32]，[21]，[8]，[13]，[13]，[12]，[7]。在本文中，定量研究是通过在电力市场上交易来存储电能合同的估值。我们考虑了电力存储的物理局限性和电网的运行限制，同时允许通过动态定价算法对合同进行估算。在电力市场自由化之前，价格易流是最小的，并且经常受到监管。如今，电力和电衍生物（例如前向和期权）进行了非处方（OTC）或电力交换（例如APX组，NORD池AS，Nymex）。电价与其他商品的行为不同，因为电力尚无法大规模存储（技术进步可能会改变这一点），从而导致
生物技术资产估值方法：从业者指南
生物技术创新推动了救命药物和疫苗的开发。然而，将新药推向市场是一个昂贵、有风险且耗时的过程。一项调查显示，一种已完成临床前试验的药物成功通过所有三个临床试验阶段（监管风险的主要来源）并获得 FDA 批准进行商业化的概率不到 12%，预计平均需要近 10 年时间，成本为 14 亿美元（以 2013 年的美元计算，包括测试期间放弃的化合物的成本）。承担此类药物开发工作的生物技术初创公司通常没有现有的收入来源，并且严重依赖风险投资家 (VC) 提供资金。这要求风险投资家和初创公司的创始人就开发中的药物的价值达成一致（或者说，初创公司的价值，因为开发中的药物可能是初创公司的唯一资产）。
新兴股票 高增长 低估值 策略
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使用算法，自动估值模型和属性数据
在抵押行业收集2024年2月27日，抵押银行家协会（MBA）1感谢有机会参加今天的工作会议，以教育该小组在抵押过程中使用算法技术，尤其是使用自动估值模型（AVM）和房地产数据收集器。抵押贷款行业出于多种原因仔细而故意引入了AI，算法和其他技术，包括提高效率，降低人为错误的风险和改善消费者的体验。算法技术用于AVMS中，通过分析各种数据点和模式来估计抵押贷款应用的房屋价值。 这些技术可帮助贷方根据位置，规模，便利设施和历史销售数据等因素评估财产的价值。 AVM中的算法是用于处理数据并生成估计值的数学模型和过程。 这些算法可以设计为考虑影响房屋价值的一系列因素，例如财产特征，可比的销售，市场趋势和经济指标。 AVM的引入有助于在订购评估并允许贷方提前报价更准确的抵押贷款申请定价之前，提出了更好的消费者期望。 在政府赞助的企业（GSE）或Fannie Mae和Freddie Mac中也发现了AVM的使用，他们通过联邦住房金融局（FHFA）在联邦政府的保护下。算法技术用于AVMS中，通过分析各种数据点和模式来估计抵押贷款应用的房屋价值。这些技术可帮助贷方根据位置，规模，便利设施和历史销售数据等因素评估财产的价值。AVM中的算法是用于处理数据并生成估计值的数学模型和过程。这些算法可以设计为考虑影响房屋价值的一系列因素，例如财产特征，可比的销售，市场趋势和经济指标。AVM的引入有助于在订购评估并允许贷方提前报价更准确的抵押贷款申请定价之前，提出了更好的消费者期望。在政府赞助的企业（GSE）或Fannie Mae和Freddie Mac中也发现了AVM的使用，他们通过联邦住房金融局（FHFA）在联邦政府的保护下。这些GSE在全国范围内购买了大部分抵押贷款，为银行和独立抵押银行提供了流动性，以继续贷款。某些AVM模型是在房利美（Fannie Mae）或房地美（Freddie Mac）内开发的，例如，可以使用现在称为“价值接受”的评估豁免，这使消费者能够在不进行评估的情况下完成再融资交易，而无需评估费用而更重要的是。价值接受的津贴完全取决于GSES对该特定数据集的可靠性的风险分析。风险分析将考虑消费者是否拥有GSES已证券的贷款，是否通过以前的评估在房屋上可用的数据，以及是否有足够的数据可用
从定性到制造公司的定量数据评估
摘要。由于数据在工业环境中变得越来越重要，因此在制造公司如何一致，全面地衡量数据驱动的附加值方面出现了一个问题。目前，对数据估值的尝试主要是在公司内部层面和定性规模上进行。这导致了不确定的结果和数据获利的未使用机会。从理论上讲，现有的方法以确定定量数据值很少使用且不太复杂。尽管定量估值框架可以使实体能够将数据估值从内部到外部级别传输到外部级别，以考虑到数字转换的进度到外部报告。本文通过提出一个四部分估值框架，该框架指定如何转移内部（定性，定量数据评估），从而有助于数据价值评估。所提出的框架建立在以实践为导向的行动研究中获得的见解。最终使用单个案例研究方法对机床制造商进行了测试。将价值放在数据上将有助于管理层管理数据的能力以及实现数据驱动的收益和收入。
坡道加深了投资者的长凳，估值增长到130亿美元
•现在，由多产品采用驱动的年度支付量为55亿美元。•RAMP AI正在实现从托管财务软件到真正自动财务运营的转变。•加速了Ramp的使命，以节省客户的时间和金钱。纽约，纽约 - 2025年3月3日 - 领先的金融运营平台Ramp宣布，包括条纹，GIC，GIC，Avenir增长，Thrive Capital，Khosla Ventures，Khosla Ventures，General Catalyst，Lux Capital，137 Ventures和Definition在内的新的和现有的投资者已从员工和早期的投资者那里购买了13000万美元的资本，该公司已从员工和早期的投资者那里购买了13000万美元，该公司是公司的13亿美元。坡道发展为金融团队的全面运营系统，取得了良好的成果。迄今为止为客户节省了20亿美元和2000万小时，现在，跨卡交易和账单付款的年度支付量超过550亿美元，高达2023年1月的100亿美元。在这些投资者的支持下，RAMP可以加速其使命并提供更多价值。“我们沉迷于一个目标：给企业回馈时间和金钱，” RAMP的联合创始人兼首席执行官Eric Glyman说。“我们构建的每个产品，我们启动的每个功能都致力于消除财务浪费和繁忙的工作，因此公司可以更有利可图。AI从根本上改变了业务的运作方式，我们正在确保客户处于这种转型的最前沿。”关键里程碑（2024年1月 - 2025年1月）在过去一年中实现了以下里程碑：多产品创新和采用
应用程序\＆amp \;数据驱动分析在足球运动员估值中的含义
摘要。本文旨在探讨数据驱动分析在评估足球运动员中的不同应用和含义。目的是从有关数据驱动分析在足球运动员估值中使用的发表论文中提取关键主题，从而在数据驱动分析的背景下对当前实践，应用和未来对玩家估值的影响提供见解。采用系统文献综述来研究数据驱动分析对足球运动员估值在转会市场中的影响。本研究确定了足球分析中的关键主题，包括市场价值估计，数据分析和机器学习，AI在体育业务中的作用，足球管理中的战略分析以及足球分析中的挑战和未来方向。这些发现有助于提高足球分析知识，为有兴趣优化足球行业的球员评估过程和决策的研究人员，从业者和利益相关者提供见解。
