A Data Valuation Model to Estimate the Investment Value of Platform Companies: Based on Discounted Cash Flow
Notice bibliographique
Résumé
As both investment attraction and mergers and acquisitions targeting information technology and platform companies are becoming more important in the digital-centric economic environment, interest in valuing corporate data assets is increasing. Accordingly, among the income approaches used in business valuation, this study presents a data valuation model based on discounted cash flow. This model is expected to be useful for corporate investment decision-making. The assumptions used in this study for the estimation of data income include intangible asset value, exclude net asset value, and data attribution is centered on technology, human resources, and market factors. In particular, data attribution accounts comprise ordinary data research and development, data labor costs, and data advertising expenses. Data costs were divided into those incurred during collection, storage, curation, analysis, and utilization. Financial statements and related data from a real estate information platform operator over three years were collected and used to simulate the data valuation model. The simulation reveals that the operator possesses KRW 472.6 billion in data assets. Ultimately, the data valuation model developed in this study can contribute to strengthening platform operators’ investment attraction, guaranteeing financial sustainability, and transparency and data assetization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».