科技创新是提高国家核心竞争力的动力源泉,我国为了鼓励技术创新企业的加快发展、推进技术企业进步、促进产业优化升级推出了科创板,开板上市后,其交易活跃度就引来了大量的关注,成为了整个资本市场的热议话题。对此类高成长性、高风险性、影响因素复杂多元的科创板上市企业价值的评估也成为学术界研究的热点及难点问题,因此,为了激发企业的科技创新动力,科学合理的评估科创板上市企业价值在促进我国新兴产业的快速发展、证券市场的有序规范运行等方面具有重要作用。科创板上市企业价值评估的难点突出,由于上市时间短、研发投入大、经营风险高且业绩不稳定等特点,导致未来收益难以准确预测;其次科创板上市企业内的无形资产具有先进性和不可复制性的特点,难以在市场上找到可比对象且重置成本也难以估量;更重要的是,对于科创板上市企业来讲,非财务指标对价值的影响也难以准确量化;因此对于该领域的评估,简单的套用传统三大评估方法难以满足科创板上市企业价值的评估需求。因此本文在对国内外文献梳理的基础上,通过对传统方法使用局限性的总结以及实物期权模型在科创板上市企业价值评估的适用性,认为实物期权模型在科创板上市企业价值评估中具有一定优势。本文在对传统实物期权法在企业价值评估应用的文献进行梳理时,发现传统的实物期权模型存在很多缺陷,如参数估计的主观性强、评估结果失真等。因此,本文引入BP神经网络模型与实物期权模型相结合,得到BP神经网络-实物期权模型用于科创板上市企业价值的评估。其运用思路为,首先建立一个BP神经网络,然后在此基础上引入人工蜂群算法寻找BP神经网络的最优权值和阀值,最后将BP神经网络模型与实物期权模型相结合,得到所需评估模型。实证方面选取2021年第二季度末100家科创板上市企业数据作为研究对象,1家企业作为评估对象,实物期权模型的五个主要参数作为BP神经网络模型的输入变量,以企业股权价值代替期权价值作为输出变量代入评估模型,最后将模型的输出价值与实际股权价值以及传统B-S模型得到的股权价值进行对比,得出BP神经网络-实物期权模型的结果更接近实际股权价值的结论。