随着互联网核心技术的不断突破和网络基础设施建设的持续优化,我国互联网行业得到了高速发展。在此背景下,互联网企业也呈现一片蓬勃发展的景象,截至2019年底,我国A股互联网上市公司有296家,市场规模超33,856亿元。在2015-2019年间,互联网软件与服务类行业并购重组事件高达3,006起,互联网企业的估值成为一个非常重要的问题。实务中大多采用传统的评估方法对互联网企业价值进行评估,但互联网企业具有未来发展不确定性高、无形资产等非实物形态资产占比高、难以找到可比企业等特点,传统评估方法可能并不适用。互联网企业拥有大量关键技术、无形资产以及智力资本等非实物形态资产,其价值难通过资产的历史数据体现,因而不适合采用资产基础法;互联网企业的商业模式、核心技术不尽相同,在公开市场上很难找到可比企业,因而难以使用市场法进行评估;收益法虽然考虑了部分无形资产在未来能给企业带来的收益,但却忽略了互联网企业前期高额的研发费用、项目投资决策的管理柔性以及未来收益的高不确定性为企业带来的潜在价值。本文通过对互联网企业的特征进行深入分析,总结其评估难点和传统评估方法的不适用性。在此基础上,本文认为互联网企业价值由现有价值和潜在价值两个部分组成。由于互联网企业的经营发展特点与看涨期权特征相符合,因此本文提出组合评估模型,即使用实物期权定价模型对互联网企业的潜在期权价值进行评估,使用收益法对企业现有价值进行评估。由于互联网企业经营发展的特殊性,组合模型中自由现金流和波动率两个关键参数的预测和计算成为一个难点,本文通过引入灰色预测法来有效地解决这个问题。虽然灰色预测法适用于“贫信息、少数据”的灰色系统的预测,但在对呈非平稳、非线性增长的数据序列的预测方面存在一定缺陷,预测精度有待进一步提高。因此,本文又引入多项式模型对GM（1,1）模型的预测残差序列进行自适应处理,进一步提高了传统GM（1,1）模型的预测精度。随后,本文以顺网科技公司为案例对其企业价值进行计算,并分别将传统评估方法与本文提出的改进的组合模型的评估结果与评估基准日市值相比较,以此来检验模型的有效性。最后得出的结论为:（1）任何一种单一的评估方法在互联网企业价值评估方面都存在一定缺陷;（2）互联网企业价值由现有资产价值和潜在价值共同构成,使用现金流折现和B-S实物期权组合的评估模型能反映企业的内在价值,评估结果较为精准;（3）改进的GM（1,1）模型能够提高关键参数的预测精度,从而进一步提高估值结果的准确性。本文的创新点主要在于:（1）分析了传统评估模型的缺陷,提出使用DCF与B-S模型组合的评估方法;（2）引入适用于互联网企业特点的灰色预测理论对组合评估模型中的两个关键参数进行预测;（3）对传统GM（1,1）模型进行改进,解决了其在波动大、呈非线性增长特点的数据预测方面的不足,并通过案例验证了改进模型的有效性。本文在组合模型的普遍适用性、B-S模型假设条件的讨论、灰色预测模型的适用性检验等方面也存在着一些不足,有待进一步改进。