本文選題：專利權(quán)質(zhì)押融資　切入點：專利權(quán)估值　出處：《天津理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：專利權(quán)質(zhì)押融資作為一種可有效拓展企業(yè)融資渠道的融資模式一直以來受到社會各界的關(guān)注。我國自1995年在《中華人民共和國擔(dān)保法》中明確了專利權(quán)可用于質(zhì)押融資的合法性以來,陸續(xù)頒布了各項有利于專利權(quán)質(zhì)押融資順利開展的政策法規(guī)。但是相比于每年高速增長的有效專利數(shù)量,用于質(zhì)押融資的專利數(shù)量仍然是微乎其微。究其原因,主要是由于專利權(quán)的易貶值性、權(quán)利不穩(wěn)定性、價值的難確定性等造成的專利權(quán)質(zhì)押融資高風(fēng)險性加大了對專利權(quán)進行準(zhǔn)確估值的難度。因此,進行專利權(quán)質(zhì)押融資估值時,有必要考慮質(zhì)押融資風(fēng)險的影響。目前關(guān)于專利權(quán)質(zhì)押融資估值的研究主要集中在專利權(quán)估值方法、專利權(quán)價值影響因素和專利權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險因素等方面,鮮有研究將風(fēng)險因素和估值方法相結(jié)合。本文站在金融貸款機構(gòu)的角度,在識別專利權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險因素基礎(chǔ)上,從風(fēng)險分擔(dān)的視角構(gòu)建專利權(quán)質(zhì)押融資估值模型。1.鑒于現(xiàn)有研究對專利權(quán)質(zhì)押融資過程中存在的風(fēng)險因素進行了較全面的分析,本文主要通過文獻分析的方法識別專利權(quán)質(zhì)押融資過程中存在的四大風(fēng)險因素,分別為法律風(fēng)險、評估風(fēng)險、經(jīng)濟風(fēng)險及信用風(fēng)險。2.在分析我國現(xiàn)行專利權(quán)質(zhì)押融資模式的基礎(chǔ)上構(gòu)建風(fēng)險分擔(dān)模型,將風(fēng)險因素在專利權(quán)質(zhì)押融資各參與方之間進行分配。其中,法律風(fēng)險可轉(zhuǎn)移給律師事務(wù)所,評估風(fēng)險及金融貸款機構(gòu)自身原因造成的信用風(fēng)險由其自行承擔(dān),估值時不必考慮;經(jīng)濟風(fēng)險直接影響專利權(quán)價值,企業(yè)原因造成的信用風(fēng)險直接影響貸款額度,分別對其進行量化分析。3.運用蒙特卡洛模擬將經(jīng)濟風(fēng)險造成的專利產(chǎn)品未來收益不確定性進行量化。首先在傳統(tǒng)收益法的基礎(chǔ)上構(gòu)建數(shù)學(xué)模型并確定風(fēng)險變量,通過數(shù)據(jù)分析確定變量的概率分布并運用matlab軟件進行數(shù)據(jù)模擬,模擬結(jié)果為專利權(quán)估值的概率分布。4.運用層次模糊綜合評價將企業(yè)信用風(fēng)險對貸款額度的影響進行量化。首先在文獻分析的基礎(chǔ)上構(gòu)建企業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系,進而運用層次分析法確定各級評價指標(biāo)權(quán)重并通過模糊綜合評價進行企業(yè)信用等級評價。最后,運用此模型對一家科技型中小企業(yè)的專利權(quán)質(zhì)押融資估值案例進行分析,結(jié)果是考慮風(fēng)險的質(zhì)押融資估值要低于傳統(tǒng)收益法的估值結(jié)果,更符合市場波動的規(guī)律。
[Abstract]:As a kind of financing mode that can effectively expand the financing channels of enterprises, pledge financing of patent right has been concerned by all walks of life. Since 1995, our country has made it clear in the guarantee Law of the people's Republic of China that patent right can be used for quality. Since the legitimacy of secured financing, Various policies and regulations have been promulgated one after another to facilitate the smooth development of patent pledge financing. However, compared with the number of effective patents that increase at a high rate each year, the number of patents used for pledge financing is still very small. This is mainly due to the high risk of patent pledge financing caused by the depreciation of patent right, the instability of rights and the uncertainty of value, which makes it more difficult to estimate the patent right accurately. It is necessary to consider the influence of pledge financing risk. At present, the research on the valuation of patent pledge financing mainly focuses on the methods of patent valuation, the influence factors of patent value and the risk factors of patent pledge financing, etc. Few studies combine risk factors with valuation methods. From the perspective of financial lending institutions, this paper identifies the risk factors of patent pledge financing. From the perspective of risk sharing, this paper constructs the valuation model of patent pledge financing. 1. In view of the existing research on the risk factors existing in the process of patent pledge financing, the paper makes a comprehensive analysis of the risk factors in the process of patent pledge financing. In this paper, four risk factors in the process of patent pledge financing are identified by the method of literature analysis, which are legal risk, assessment risk, Economic risk and credit risk. On the basis of analyzing the current mode of patent pledge financing in China, the risk sharing model is constructed, and the risk factors are distributed among the parties involved in patent pledge financing. The legal risk may be transferred to the law firm, and the assessment of the risk and the credit risk caused by the financial lending institution itself shall be borne by the law firm itself and shall not be considered in the valuation; the economic risk directly affects the value of the patent right, The credit risk caused by the enterprise directly affects the loan quota, Using Monte Carlo simulation to quantify the uncertainty of future income of patent products caused by economic risk. Firstly, based on the traditional income method, the mathematical model is constructed and the risk variables are determined. The probability distribution of variables is determined by data analysis and the data simulation is carried out by using matlab software. The result of the simulation is the probability distribution of patent valuation. 4. The influence of enterprise credit risk on loan quota is quantified by using hierarchical fuzzy comprehensive evaluation. Firstly, based on the literature analysis, the evaluation index system of enterprise credit risk is constructed. Then the AHP is used to determine the weight of evaluation indexes at all levels and the enterprise credit rating is evaluated through fuzzy comprehensive evaluation. Finally, this model is used to analyze the case of patent pledge financing valuation of a small and medium-sized technological enterprise. The result is that the valuation of pledge financing considering risk is lower than that of traditional income method, which is more in line with the law of market fluctuation.
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F832.4;F275

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