随着中国经济的发展,各种经济交易越来越频繁,为了保障双方之间公正公平的交易,资产评估行业出现并逐渐得到发展和完善,为我国经济健康发展做出了重要贡献。其中,出于国有企业改革、设立公司、组建集团、中外合作、合资、企业改制、股票发行上市、股权转让、企业兼并破产等目的,企业价值评估受到了各方面的重视。目前,减少碳排放、加快能源转型、能源升级已经成为各国的重要任务,在此背景下,新能源行业迎来了发展机遇,随着新能源企业的发展壮大,更多投资者将目光聚集到了这个行业,如何更准确地评估新能源企业的股权价值成为值得探讨的问题。在进行实证研究前,本文分别从企业价值、新能源行业的企业价值与backpropagation（BP）神经网络的发展应用三方面,整理分析了前人的研究方向和内容,将此作为本文的研究基础。在理论研讨层面,本文介绍了三种基本评估方法,比较分析了各自在评估中的应用前提、优点和局限性,同时介绍了本文的研究方法——BP神经网络,通过分析BP神经网络的特点来阐述本文将该方法应用于企业股权价值评估的适用性。在理论研究的基础上,本文构建了影响新能源企业股权价值的评估指标体系,然后用主成分分析提取出的样本数据作为训练数据来构建BP神经网络评估模型,并对其进行优化改进。在136家样本企业中随机选择12家企业作为测试企业来检验模型的准确性,剩下124家企业作为训练样本。在案例评估中,对案例公司即天富能源进行股权价值评估,根据天富能源企业发展的特点,选择使用收益法与改进后的BP神经网络模型来分别对其企业股权价值进行评估,并对两者的结果进行了对比。结果表明,改进后的BP神经网络模型的评估误差度比收益法得出的误差度更小,这表明BP神经网络对企业股权价值的评估具有一定研究意义。最后,从两个方面进行探讨:首先,结合新能源企业股权价值影响因素对企业管理者提出管理建议;第二,为企业股权价值评估方法提出更多的参考。该论文有图16幅,表15个,参考文献81篇。