張立華，穆瑞田，王興國

(1.河北聯(lián)合大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河北唐山063009;2.唐鋼檢修工程有限責(zé)任公司，河北唐山063000)

新型風(fēng)險投資項目評估的統(tǒng)計研究

張立華1，穆瑞田1，王興國2

(1.河北聯(lián)合大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河北唐山063009;2.唐鋼檢修工程有限責(zé)任公司，河北唐山063000)

風(fēng)險企業(yè);因子分析;風(fēng)險值;項目評估

為克服現(xiàn)有關(guān)于風(fēng)險投資項目評估所存在的諸如相關(guān)參量在實際中不易確定、對投資風(fēng)險的刻畫過于粗糙等，利用因子分析方法對創(chuàng)業(yè)投資項目評估中的風(fēng)險值進(jìn)行計算，這種方法的引入為創(chuàng)業(yè)投資項目評估開辟了一個新視角，模擬結(jié)果說明了這種模型的合理性和使用價值。

風(fēng)險投資是指把資金投向蘊(yùn)涵著較大失敗危險的高技術(shù)開發(fā)領(lǐng)域，以期成功后取得高資本收益的一種商業(yè)投資行為。其實質(zhì)是通過投資于一個高風(fēng)險、高回報的項目群，將其中成功的項目出售或者上市，實現(xiàn)所有者權(quán)益的變現(xiàn)(風(fēng)險資本的退出)，從而彌補(bǔ)那些失敗項目的損失，而且使投資者獲得高額回報。風(fēng)險投資的顯著特點(diǎn)是高風(fēng)險和高收益，規(guī)避投資風(fēng)險就成為風(fēng)險投資永恒的主題，同時，在實際運(yùn)作中，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)通常會有多個風(fēng)險項目可供選擇，但由于資金總量和人力資源的有限性，就需要用某種決策方法對這些風(fēng)險項目進(jìn)行取舍，以便得出切實可行而高效的投資方案，因此探討風(fēng)險投資的項目評估問題就具有非常重要的理論意義和實用價值。

從風(fēng)險投資的眾多研究成果中不難看出，通常采用的主要研究方法有凈現(xiàn)值法、預(yù)期效用法、實物期權(quán)法和層次分析法等。但這些方法都有一定的缺陷，例如層次分析法，這是學(xué)術(shù)界常討論的一種方法，一是層次劃分復(fù)雜，二是決定權(quán)重太主觀，同時計算起來也比較繁瑣。凈現(xiàn)值法忽略了投資的不可逆性和延遲期權(quán)的價值，容易造成對投資項目的低估。為克服現(xiàn)有風(fēng)險投資項目評估方法所存在的諸如相關(guān)變量不易確定，參數(shù)值的計算不夠精確，對投資風(fēng)險的刻畫過于粗糙、簡單等不足，本文采用SPSS軟件中的因子分析，建立了新型風(fēng)險投資項目評估模型，最后通過實證研究說明了模型的可行性和有效性。

一、因子分析的基本原理和方法

因子分析是從研究變量內(nèi)部相關(guān)的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個綜合因子的一種多變量統(tǒng)計分析方法，即將相關(guān)比較密切的幾個變量歸在同一類中，每一類變量就成為一個因子(之所以稱其為因子，是因為它是不可觀測的，即不是具體的變量)，換句話說，可以用兩個或者三個可觀測變量來線性另一個不可觀測的變量，因子分析試圖找到這些可能的線性組合，確切的說，不可觀測的變量是可觀測變量的線性組合再加上誤差項。因子分析起源于教育心理學(xué)，并在行為科學(xué)，社會科學(xué)，市場營銷，產(chǎn)品管理，業(yè)務(wù)研究以及需要大量數(shù)據(jù)處理的其他應(yīng)用科學(xué)方面得到了廣泛的應(yīng)用。做因子分析的最主要目的就是把許多相關(guān)性很強(qiáng)的變量通過計算特征值合并為幾個有代表性的變量組合。

首先做因子分析就是需要那些變量有很高的相關(guān)性。

某因子分析中的觀測變量有Xx，X2，…Xp，其標(biāo)準(zhǔn)化變量分別為x1，x2，…xp。

Fi為不可觀測的公共因子，lij為公因子Fi的系數(shù)，i∈1，…，p，j∈1，…，k且k＜p，則有下列模型成立

εi是對個別變量的特殊因子。通常假定特殊因子是相互獨(dú)立的，平均值為0、方差為互不相同的常數(shù)，即εi～(0，，

對于F我們有如下假設(shè):

F和ε相互獨(dú)立，E(F)=0，Cov(F)=1

模型中的F叫做主因子或公共因子，它們是在各個原觀測變量的表達(dá)式中都共同出現(xiàn)的因子，是相互獨(dú)立的不可觀測的理論變量。L稱為因子載荷矩陣。L的元素liji∈1，…，pj∈1，…，k表示xi與Fj的依賴程度，lij的絕對值越大，表明xi與Fj的相依程度越大，令Cov(x)=Σ，則

我們可以證明，對于任何的正交矩陣Q，如果令L=LQ，F(xiàn)=QTF，仍然保留現(xiàn)有的因子和因子載荷，則各因子及因子載荷只依賴于正交變換。

二、模擬實驗

(一)數(shù)據(jù)的選取

為說明上述模型在風(fēng)險投資項目評估中的應(yīng)用，本文通過模擬法來產(chǎn)生數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析來確定這些創(chuàng)業(yè)企業(yè)的風(fēng)險。

假設(shè)某風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)有50家風(fēng)險企業(yè)可供其選擇投資，該機(jī)構(gòu)派出了L=15名專家分別對這些企業(yè)進(jìn)行考察，并基于m=5個評價指標(biāo)(分別是政策風(fēng)險(m1)、技術(shù)風(fēng)險(m2)、市場風(fēng)險 (m3)、管理風(fēng)險(m4)和環(huán)境風(fēng)險(m5))給出了每個企業(yè)的評估，由此得到一個L*m階的評分值矩陣，根據(jù)創(chuàng)業(yè)企業(yè)的特點(diǎn)，我們可以按如下方式模擬產(chǎn)生這些數(shù)據(jù)。

作為還未真正融到資、從而并未真正運(yùn)營的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，我們不可能精確得知衡量其優(yōu)劣的m個評價指標(biāo)的取值。因此，對于當(dāng)前時刻，從數(shù)學(xué)的角度來看，我們可以認(rèn)為風(fēng)險企業(yè)的各個評價指標(biāo)ri(i=1，2，3，4，5)為隨機(jī)變量，而整個指標(biāo)體系就構(gòu)成一個m維隨機(jī)變量r=(r1，r2，r3，r4，r5)T。我們可以將每位專家對創(chuàng)業(yè)企業(yè)各個評價指標(biāo)的打分看作是相應(yīng)指標(biāo)的一個可能樣本實現(xiàn)值，這樣一來，由所有m個評價指標(biāo)所確定的風(fēng)險企業(yè)的綜合評價值也就是一個隨機(jī)變量，具體確定方法如下:

設(shè)第j個風(fēng)險企業(yè)的評價指標(biāo)體系為rj= (rj1，rj2，…，rjm)T，(j=1，2，…，50)，(m=1，2，…，5)，假設(shè)對每個風(fēng)險企業(yè)，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)均聘請了L=15位專家來對其各個評價指標(biāo)進(jìn)行打分。不妨假設(shè)第i(1≤i≤15)個專家對企業(yè)j(1≤j≤50)的m個評價指標(biāo)的打分分別為rij1，rij2，…，rijm，這可作為企業(yè)j評價指標(biāo)體系向量的一個樣本實現(xiàn)值，為計算各個評價指標(biāo)的樣本均值，我們將衡量專家i在專家組中影響力大小的權(quán)重為看作是上述樣本值發(fā)生的概率，那么對應(yīng)企業(yè)j的評價指標(biāo)體系的均值向量為。這樣就可以得出50個風(fēng)險投資項目的政策風(fēng)險、技術(shù)風(fēng)險、市場風(fēng)險、管理風(fēng)險和環(huán)境風(fēng)險的得分，結(jié)果省略。

(二)實證分析

利用SPSS軟件對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析。經(jīng)KMO和 Bartlett檢驗，變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣不是一個單位陣，而且KMO(它是一個用于比較觀測相關(guān)系數(shù)值與偏相關(guān)系數(shù)值的指標(biāo))的值0.538，如表1所示，表明適合對這些變量進(jìn)行因子分析。

表1 KMO樣本測度和Bartlett球形檢驗

本文將對50家企業(yè)進(jìn)行因子分析，表2給出了m1，m2，m3，m4，m5的樣本相關(guān)矩陣，可見，五個變量中有四個變量彼此之間較高相關(guān)，而因子分析恰是研究相關(guān)矩陣的內(nèi)部依賴關(guān)系，用少數(shù)幾個“綜合因子”去描述多個變量之間關(guān)系的一種較好方法。求解相關(guān)矩陣的特征方程，特征向量，相應(yīng)特征值和貢獻(xiàn)率，如表3。

表2 相關(guān)矩陣

表3 特征值和貢獻(xiàn)率

若選擇前三個主因子，則已提供了原資料91.11%的信息。記三個主因子為F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，它們的載荷見表3，為了對因子的意義進(jìn)一步給出合理解釋，對因子載荷矩陣施行旋轉(zhuǎn)。輸出結(jié)果也列入表4。

表4 最大大方差旋轉(zhuǎn)因子負(fù)荷系數(shù)

根據(jù)表4計算因子得分函數(shù)，通過SPSS根據(jù)回歸算法計算得出的因子得分函數(shù)系數(shù)。

則第j個企業(yè)的F1=rj*X1，F(xiàn)2=rj*X2，F(xiàn)3=rj*X3

根據(jù)前3個因子的特征值的貢獻(xiàn)率作為權(quán)重計算項目評估的綜合得分，綜合得分函數(shù)如下:

采用上式得到結(jié)果見表5

表5 所模擬的50家企業(yè)的綜合得分值

三、結(jié) 論

綜合得分值代表了創(chuàng)業(yè)企業(yè)的綜合風(fēng)險，綜合得分越大說明風(fēng)險越大，綜合得分為正代表這些創(chuàng)業(yè)企業(yè)的風(fēng)險處于所研究樣本的整體平均水平之上;同理，這里的綜合得分小于0并不代表綜合風(fēng)險小于0，而是代表這些創(chuàng)業(yè)企業(yè)的綜合風(fēng)險低于所研究的樣本的整體平均水平，表現(xiàn)為綜合得分小于0。從以上我們可以看出這些創(chuàng)業(yè)企業(yè)的綜合風(fēng)險有很大的差距，綜合得分最小的是項目16為－3.9541，則項目16的總體風(fēng)險最小，綜合得分最大的是項目15為1.7582，說明項目15的總體風(fēng)險最大。在決策時選擇項目16比較適當(dāng)。

總之，創(chuàng)業(yè)項目的風(fēng)險評估所要做的就是正確劃分風(fēng)險類型，獲取樣本數(shù)據(jù)，大大減少風(fēng)險評估的工作量。更重要是是充分考慮考慮了創(chuàng)業(yè)投資公司的投資偏好等因素，從而將項目同投資有機(jī)的結(jié)合在一起。

［1］ 胡海峰.風(fēng)險投資學(xué)［M］.北京:首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版社，2006.

［2］ 陳志平，華曄迪，張衛(wèi)國.新型風(fēng)險投資組合選擇模型［J］.數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識.2009，第39卷第4期:27-35.

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Key words:venture investment;sensitive analysis factor analysis;risk value;project evaluation

Abstract:In order to overcome existing venture capital project evaluation models shortcomings such as the difficulty in determining relevant coefficients’values and the coarse and simple risk measure，by using factors analysis the risk value of venture capital project evaluation was calculated in this paper，which opens a new way to venture capital project evaluation，simulation results show the reasonability and use value of our new models.

Sensitive Analysis and Statistical Study of New Types of Risk Investment Project Evaluation

ZHANG Li-hua1，MU Rui-tian1，WANG Xing-guo2
(College of Economics，Hebei United University，Tangshan Hebei 063009，China)

F830.593

A

2095-2708(2012)06-0051-03

2012-02-20

河北省教育廳項目“利用相關(guān)法律制度建立國有風(fēng)險投資公司促進(jìn)河北省產(chǎn)業(yè)升級”(項目編號:SZ2010528)階段性成果;河北省科技廳項目“利用創(chuàng)業(yè)投資引導(dǎo)基金推動河北省產(chǎn)業(yè)升級問題研究”(項目編號: 10457203D-14)階段性成果