2020年新冠肺炎疫情肆虐全球,对国家卫生基础设施建设提出了新的要求。大量医药制造企业抓住机遇,并购中小医药企业,拓展产业链,在这个过程中并购重组等需求又进一步促进了资产评估行业的发展。市场法、收益法、成本法是资产评估实务工作中最常用的三种基本方法,其中市场法相较于收益法和成本法在实务工作中使用比较少。使用较少的原因除了我国资本市场不够完善,尚未建立资产评估案例数据库之外,可比企业选择困难也是一个十分重要的原因。可比企业选择困难,一方面是因为可参照的评估案例缺乏,另一方面原因在于评估师在选择可比企业时的主观性。目前关于可比企业选择方法的理论研究还比较少,开展可比企业选择研究对提高市场法估值的精度具有十分重要的理论和实践意义。本文研究的重点就是如何通过一种高维数据相似性度量模型Gsim结合熵权法建立可比企业选择模型,沿用数据挖掘技术流程来帮助资产评估师更加客观合理地选择可比企业。目前在低维空间相似性度量已经有了曼哈顿距离、欧氏距离等优秀的度量模型,但是将这些模型放置在高维空间中极其容易导致“维度灾难”问题。本文采用Gsim模型并结合熵权法对以前的高维数据空间度量模型Hsim进行改进,把被评估单位财务数据和同行业企业在高维空间进行比较,帮助评估师选择与被评估单位更加相似的可比企业。文章在充分分析医药制造业公司的特点后,选择葵花药业（002737）作为医药制造业上市公司代表进行案例分析,从规模指标、运营能力指标、偿债能力指标、收益能力指标、成长能力指标、创新能力指标六个方面构建可比企业指标体系,利用熵权法确定六个方面指标权重,通过Gsim模型公式计算样本企业与被评估单位相似度,最终选择可比企业并验证。文章通过葵花药业（002737）选择可比企业的案例说明了高维数据相似性度量模型Gsim选择可比企业的适用性,笔者希望能在实务中帮助资产评估师更加客观合理地选择可比企业,提高医药制造业市场法估值的精度。