纵观全球,随着天然气、石油等不可再生能源的持续消耗,导致全球变暖、海平面不断升高,气候变化和环境污染问题日益严峻。因此,新能源的开发和应用显得尤为迫切和必要,其中新能源汽车的使用成了一个关键点。综合来看,在我国当前石油高度依赖进口,燃料方式转变的背景下,我国对新能源汽车政策不断利好,叠加近二年的双碳目标,再加上我国居民经济收入水平的提升,以及新能源汽车的性能不断提升,不断推动着新能源汽车市场规模迅速扩大。作为我国经济政策着力扶持的国家战略性高新兴产业,新能源汽车行业的前景受到社会各界的广泛认可,企业规模发展迅速。为了更准确地评估新能源汽车企业价值,本文基于机器学习方法,构建一套科学合理的新能源企业价值评估模型,并选取比亚迪公司作为案例研究对象进行价值评估,验证模型有效性。本文使用机器学习方法是对新能源汽车企业价值评估的拓展。目前传统的企业价值评估方法在面对新能源汽车的行业特点时暴露出了自身的局限性与缺陷,在大数据时代的浪潮中,众多行业已经开始广泛利用机器学习。使用机器学习的方法进行企业价值评估,是对新能源汽车企业估值的一种新思路。同时,本文还将非财务指标与财务指标相结合进行企业价值评估。传统的企业估值方法往往只局限于对财务指标的分析而忽略了非财务指标,而新能源汽车行业作为新兴产业,研发能力、股权结构等非财务指标对企业价值也产生了重要影响。本文结合财务指标与非财务指标,使用机器学习方法进行更加全面的估值。研究发现,在新能源汽车企业的估值模型中同时关注财务和非财务因素可以显著提高评估准确性;采用基于机器学习的估值方法比传统评估手段更能精确地反映新能源汽车企业价值。基于机器学习方法建立的新能源汽车企业价值评估模型具有准确性和普适性,有助于为我国新能源汽车企业的投资、融资、股票增发等行为提供参考,从而更有效地推动我国新能源汽车行业的进步。