全文围绕解决某金矿采矿权价值合理评估问题而展开,在分析了矿业权(采矿权属于矿业权的一种)价值的影响因素之后,得出矿业权价值评估合理与否重点取决于矿产品价格参数选取的合理与否这一重要结论。为此,为确定此金矿合理的矿产品价格参数,论文对金价进行了建模分析与预测,建模对象是近20年来的金价月度数据,预测对象是此金矿未来生产年限内54个月的金价。论文分析了影响金价变动的因素之后,基于价格预测的复杂性,针对原有模型的不足,通过研究改进,根据考虑的因素不同,分别针对金价数据建立了非线性函数回归分析预测模型、灰色理论GM(1,1)预测模型、时间系列Holt指数平滑预测模型和ARIMA自回归差分移动平均预测模型等。在对这些模型预测结果进行分析后,发现它们的预测效果各有特点,为了克服单个模型的局限性,得到更好的预测效果,论文尝试用BP神经网络对单个模型预测值进行组合预测,对金价组合预测后的结果经过定性分析后,BP神经网络组合预测效果比单个模型更好。论文最后把金价组合预测结果应用到某金矿的价值评估中。结合此金矿的地质储量、生产能力等,用折现现金流量法计算得出此金矿传统采矿权评估结果Wp1为120312.86万元,对金价进行组合预测得出的采矿权评估结果Wp2为88966.85万元,该组合预测评估结果不仅更合理,而且得到了交易双方的认可,一定程度上为矿业权交易过程中的价值评估提供了科学依据和决策支持。