随着改革的深入，我国企业的股权交易越来越频繁，企业股权价值评估成为股权交易关注的重点。由于上市企业的股权价值可以在股权公开交易市场得出，而大量未上市企业由于没有公开的股权交易市场，所以其股权价值需要用专业的方法来评估。我国现行的对未上市企业股权价值评估方法主要有成本法、市场法、收益法和实物期权法。在股权价值评估的具体实践中发现，由于信息不充分等原因，上述几种定价方法或准确性不高，或实际操作困难。为解决上述问题，需要一个更加完善的股权价值评估方法。人工神经网络是一门新兴的边缘科学，在复杂系统的建模问题上表现出了它的优越性。作为人工神经网络的一种，BP神经网络具有高速计算和学习的特性，具有理论上逼近任意非线性连续函数的能力，在信息不充分的条件下，在预测、评价等方面能取得很好的应用效果。采用BP神经网络评估企业股权价值，能较好的克服现有估价方法缺乏相关信息、价格确定主观化等方面的不足，使定价更客观、更准确。基于BP神经网络的股权价值评估方法的基本原理是：假设上市企业与未上市企业的股权价值服从同一分布，上市企业的股权价值是已知的，未上市企业的股权价值是未知的，通过BP网络对上市企业股权价值的变动进行模拟，得出企业股权价值的一般模型，然后通过得出的一般模型推断出未上市企业的股权价值。上述程序通过Matlab6.5编程实现。同时，运用实例对该方法与其它的价值评估方法进行比较分析。结果表明，该方法能弥补现行定价方法的一些不足，并在一定程度上提高了股权价值评估的准确度。基于BP神经网络的企业股权价值评估方法，为企业股权价值的研究提供了一种新型的工具，并为完善企业股权价值评估理论提供了帮助。