在资产评估报告审核这一应用场景下，本地化部署小模型是可行且具有潜在长期成本优势的方案，但前提是正确选择技术路径，并合理平衡初期投入与模型性能。 小模型能够胜任多项审核子任务，如信息提取、证据匹配和文档对比等。在这些环节中，经过精调的小模型性能已接近大型模型，可显著降低对API的依赖。从长期运营角度看，一次性的服务器投入用于持续的高频审核需求更具经济效益，优于按调用付费的模式。国内金融行业已有成功案例，通过开源模型搭建本地审核问答系统，充分证明了数据不出厂域的方案既可行又安全合规。 然而，并非所有模块都必须完全由本地小模型承担。混合部署策略往往是理想选择：将擅长结构化、检索计算的小模型用于前期处理和基础判断，而把需要高度语言表达和复杂推理的环节交给云端大模型完成。例如，让本地Agent提取报告疑点并从证据库中找出依据，再将这些内容提交给DeepSeek-chat等大模型，由其生成全面的审核分析和结论。这种"前小后大"的架构既保证了关键步骤的高质量，也显著减少了大模型调用次数，实现了成本与效果的平衡。

企业价值市场法-线性回归计算案例

企业价值市场法-线性回归计算案例

中国市场风险溢价MRP计算

市场风险溢价（Market Risk Premium, MRP）是投资者因承担市场风险而期望获得的额外回报，常用于评估资产定价和投资决策。其计算基于市场回报率与无风险收益率的差异，通过几何平均数平滑市场波动。市场回报率由不定基同比增长率得出，而无风险收益率通常采用10年期国债收益率。MRP的计算步骤包括：计算市场回报率、无风险收益率及其差值，进而得出市场风险溢价，并通过移动平均平滑长期趋势。

软件工程 COCOMO-II 构造性成本模型是一种广泛应用于软件项目管理的成本估算模型。它是COCOMO模型的改进版本，旨在更准确地预测软件开发的成本和时间。COCOMO-II考虑了现代软件开发实践和环境，包括复用、面向对象技术和快速应用开发等因素。