高新技术企业专利的开发是增强我国国际竞争力和国家综合实力的重要内容,而高新技术产品开发与研究需要大量长期资金投入,融资成败直接关系到企业的成功与发展,但其“高风险、高收益、高不确定性”的特性决定了其不适合于采用传统的融资方式,专利证券化成为高新技术企业融资的新途径,专利证券化价值评估能够为专利证券化融资提供价值参考依据,是专利证券化的前提条件。但由于专利的无形性及不确定性,使高新技术企业证券化专利权价值评估比较困难,世界各国都没统一的方法和标准。因此,如能对高新技术企业证券化专利进行有效分析,建立合理的评估指标体系,并选取合适的评估方法对其进行评估,必将能为推进证券化专利价值提供客观有力的数据支撑与实施向导,进而进一步促进高新技术企业证券化融资的效率。本论文研究了高新技术企业专利证券化以及价值评估方面的理论,结合实际情况,大胆尝试建立高新技术企业证券化专利收益波动率评估指标体系与基于二叉树期权定价的评估模型。首先选取收益法以及实物期权法对高新技术企业证券化专利价值进行对比评估分析,在评估中使用模糊神经网络法估算收益波动率参数,得到更具信服力的评估值,其次使用基于TOPSIS的改进灰色关联法求得收益波动率值区间验证模糊神经网络对波动率估算的准确性,进一步验证实物期权法的合理性,这在很大程度上解决了有些并未实现专利证券化的波动率b的预测问题。希望在此基础上为推进高新技术企业证券化提供客观有力的数据支撑与实施向导。理论模型构建完成后,本文应用实际案例对模型做了具体运用,并得出了较为合理的评估结果。并在评估结论的基础上,提出高新技术企业专利证券化融资策略,希望对以后学者的研究能提供一定的向导与借鉴作用。