飞速发展的互联网行业创造了巨大经济价值,同时形成了新的经济模式。中国的互联网企业成为全球领先的探索者,已出现高估值的互联网企业。但若使用传统的估值方法对互联网企业进行估值,发现结果与实际市值出现较大偏差。偏差的根源在于没有考虑互联网企业的高增长、轻资产、高不确定性、寡头垄断趋向等特点。鉴于互联网企业在资本市场进行并购与上市的需要,建立更加准确有效的企业估值模型具有重要意义。本文基于互联网企业的价值驱动因素,建立了新型互联网企业估值模型。在考虑经由传统估值方法证实影响企业估值最核心的盈利因子因素的基础上,考虑了以运营因子、流量因子和协同因子为代表的驱动互联网企业市值的非财务因素。本文筛选了21家互联网企业作为样本数据,以及6家上市互联网企业作为检测数据,通过构建量表发放问卷测量企业协同因子,在对所采集数据进行描述性统计分析、因子分析和多元回归统计分析等处理的基础上,通过MATLAB建立互联网企业估值的人工神经网络BP模型,使用样本数据进行学习训练,最后通过检测数据验证模型可信度。本文创新点在于提出协同性因子这一影响互联网企业估值的重要因素,以及基于有效解决非线性相关关系的人工神经网络方法,建立互联网企业估值模型。验证结果表明该模型能为互联网企业的资本市场估值提供有效参考。