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風(fēng)險投資多項目抉擇中的量化模型研究

2007-12-29 00:00:00梁俊平俞雪華
會計之友 2007年8期


  本文為常州工學(xué)院社科研究資助項目(YN04043)
  【摘要】本文從風(fēng)險投資機構(gòu)的角度重點研究風(fēng)險投資項目風(fēng)險量化問題,構(gòu)建了完整的風(fēng)險影響指標(biāo)體系,提出運用主客觀權(quán)重法確定項目風(fēng)險影響因素的指標(biāo)值和權(quán)重向量,運用層次分析法(AHP)確定項目風(fēng)險指標(biāo)值的大小,運用風(fēng)險與收益匹配的原則對所有被選的風(fēng)險投資項目進行綜合評判與排序,目的是為風(fēng)險投資機構(gòu)在多項目抉擇中提供可靠的量化依據(jù)。
  
  一、問題的提出
  
  本文首先對風(fēng)險投資項目風(fēng)險產(chǎn)生的機理進行科學(xué)詮釋,其次,通過構(gòu)建科學(xué)指標(biāo)體系從而使投資者在項目選擇過程中避免由于信息不充分帶來損失。
  從風(fēng)險投資行為整個過程分析(如圖1),了解并解決兩個主要環(huán)節(jié)的信息不對稱問題對于保障投資者的利益至關(guān)重要。其中第一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)主要是風(fēng)險投資者與風(fēng)險投資家(風(fēng)險投資機構(gòu))的信息不對稱問題。第二個關(guān)鍵環(huán)節(jié)主要是風(fēng)險投資家(風(fēng)險投資機構(gòu))與風(fēng)險企業(yè)(或者是備選項目)之間的信息不對稱問題。
  如何解決第一層委托——代理關(guān)系,很多專家(南立新,2002;楊艷萍,2003;喬桂明,2004;應(yīng)瑞瑤,2004;黃孝武,2002)借鑒國外風(fēng)險投資公司的成功經(jīng)驗,提出在我國建立合伙制有限責(zé)任公司的風(fēng)險投資公司運行機制解決第一層次的委托——代理矛盾。這種公司治理模式已經(jīng)得到一致認(rèn)可并且在實踐中逐步推廣。
  第二層委托——代理關(guān)系中,如何合理確定代理對象(或者項目)是保障風(fēng)險投資資金得到預(yù)期回報的重要環(huán)節(jié),是本文研究的重點內(nèi)容。
  本文依據(jù)風(fēng)險投資的特點,結(jié)合德爾菲法、層次分析法以及主成分分析法,提出一種針對風(fēng)險投資項目評價的主客觀權(quán)重法。運用這種方法對風(fēng)險投資項目進行決策,不僅可以防范決策者主觀臆斷,而且注重吸收風(fēng)險投資專家的經(jīng)驗,對項目風(fēng)險進行客觀地識別和量化,從而對諸多備選項目進行優(yōu)劣排序。
  
  二、本文中項目風(fēng)險量化模型的基本假設(shè)
  
  為了研究方便,消除歧義理解,本文做以下假設(shè):
 ?。ㄒ唬┘僭O(shè)風(fēng)險投資家和風(fēng)險企業(yè)家都是風(fēng)險中性的
 ?。ǘ┘僭O(shè)各投資決策的使用效果是不可觀測的,但是可以進行估計
 ?。ㄈ╋L(fēng)險量化模型必須遵從經(jīng)濟計量模型中建模的基本原理,考慮模型的綜合性、通用性、簡潔性和可操作性等基本要求
 ?。ㄋ模╋L(fēng)險投資公司存在行業(yè)偏好情況外,各個備選方案競爭環(huán)境公平、透明
  
  三、風(fēng)險投資多項目抉擇模型——原理和方法
  
  本文構(gòu)建的模型:R=δ /V
  其中:R為第i個風(fēng)險投資項目風(fēng)險收益系數(shù);δ為第i個風(fēng)險投資項目風(fēng)險程度值;V為第i個風(fēng)險投資項目收益值指標(biāo)系數(shù)。
  R值越小越好。相同風(fēng)險程度的不同項目,收益系數(shù)越大,對應(yīng)的R值越小,項目相對越好;相同收益系數(shù)的不同項目,風(fēng)險越小,對應(yīng)R值越小,項目越好。
 ?。ㄒ唬╋L(fēng)險程度值δ的計算
  為了很好的度量項目風(fēng)險程度δ,運用層次分析法,把項目的風(fēng)險影響因素分為四層處理。它們是:目標(biāo)層;制約因素層;制約子因素層和備選方案層(或稱為措施層)(如圖2)。其中,項目風(fēng)險評估指標(biāo)體系中指標(biāo)數(shù)值由專家一次性打分后,運用加權(quán)平均法確定。指標(biāo)對應(yīng)權(quán)重向量確定方法是由專家組成員運用Delphi法經(jīng)過2到3輪形成一組一致性的判斷矩陣,然后運用方根法求出判斷矩陣特征向量作為指標(biāo)對應(yīng)權(quán)重向量。
  風(fēng)險程度值δ的計算方法,大體可以分為五個步驟。
  步驟1:建立制約因素、子因素評判等級和相應(yīng)的評語集
  由圖2構(gòu)建的層次分析模型,項目風(fēng)險主要由{U,U,U,U,U,U,U}等七個方面的制約因素確定。而U1(政策風(fēng)險)取決于U11國家政治經(jīng)濟環(huán)境和U12項目與政策法規(guī)的相容度兩個子因素。記為:
  U={U,U}
  將每個制約子因素按照實際可能情況分為5個等級,每個等級代表不同的情況。各個因素等級按照影響評判對象的趨勢一致原則來排列,選擇使投資風(fēng)險程度由低至高的順序排列。風(fēng)險影響因素對應(yīng)評語集:
  V=(1,2,3,4,5)
  如“企業(yè)營銷能力”這一因素等級按照“強、較強、中、稍低、低”排列。如果企業(yè)營銷能力等級對應(yīng)“強”則對應(yīng)的評語應(yīng)該為1,如果企業(yè)營銷能力等級對應(yīng)“較強”則對應(yīng)的評語應(yīng)該為2,如果企業(yè)營銷能力等級對應(yīng)“中”則對應(yīng)的評語應(yīng)該為3,企業(yè)營銷能力等級對應(yīng)“稍低”則對應(yīng)的評語應(yīng)該為4,企業(yè)營銷能力等級對應(yīng)“低”則對應(yīng)的評語應(yīng)該為5。評語值越小,代表風(fēng)險投資項目該領(lǐng)域的風(fēng)險也較小,相反,則代表較大風(fēng)險。
  步驟2:確定制約因素、子因素指標(biāo)值
  確定制約因素指標(biāo)值是指根據(jù)項目風(fēng)險因素實際情況,由專家給定相應(yīng)指標(biāo)數(shù)值,然后對評判結(jié)果進行加權(quán)統(tǒng)計得到各因素對應(yīng)指標(biāo)值b。
  b=b×1+b×2+b×3+b×4+b×5
  b的值以參評專家中認(rèn)為因素u屬于u等級的人數(shù)除以參加評判的總?cè)藬?shù)所得到的商數(shù)(即進行歸一化處理)確定。b值介于1~5之間。b值越接近5,代表風(fēng)險越大;b值越接近1,代表風(fēng)險越小。這種確定指標(biāo)值的方法不僅可以考慮各個專家的專業(yè)判斷傾向,而且顧及到專家判斷的集中趨勢,參考價值更大。
  步驟3:確定各個制約因素、子因素權(quán)重向量集
  制約因素與制約子因素權(quán)重向量是用來衡量影響項目風(fēng)險諸因素相互比較相對重要程度的。本模型首先必須構(gòu)造項目因素兩兩比較的判斷矩陣,由專家團采用Delphi法經(jīng)過2~3輪投票完成,采用9/9~9/1比例標(biāo)度構(gòu)造判斷矩陣更接近實際情況。即兩因素比較同等重要值為9/9;稍微重要9/7;明顯重要9/5;強烈重要9/3;極端重要為9/1(侯岳衡(1995)和何堃(1997)),其次求解判斷矩陣對應(yīng)特征向量即為項目因素對應(yīng)權(quán)重向量。
  根據(jù)各個備選方案在制約子因素的條件下兩兩因素的比較重要程度,給出U和其他制約子因素比較的判斷矩陣(記作A)。
  其中,a是指第i方案和第j因素與制約子因素U比較重要程度。若第j方案與第i方案比較,得到判斷值為a=1/a,a=1(i=1,2,……n;j=1,2,3,……,n)。
  依次類推,分別給出U和其他制約子因素比較的判斷矩陣A,i=1,2,……,7。
  
  方根法是近似計算各個判斷矩陣的最大特征值和特征向量最簡潔的方法。下面以A11的特征向量計算過程說明方根法使用原理。
 ?。?)計算判斷矩陣每行所有元素的幾何平均值
  從而得到ω=(ω,ω,ω,……,ω),為所求特征向量的近似值,也就是考慮制約子因素U11時對應(yīng)各個備選項目的排序向量。
  目標(biāo)層對于制約因素層判斷矩陣A的特征向量為λ:
  λ=(λ,λ,λ,λ,λ,λ,λ)
  步驟4:確定各個制約因素相對項目方案指標(biāo)向量值
  U對應(yīng)各個項目方案的指標(biāo)值為b:
  依次類推,計算出U、U、U、U、U、U的對應(yīng)指標(biāo)值。
  步驟5:確定各個方案風(fēng)險程度向量值δ
  其中,δ中包含了n個備選風(fēng)險投資方案對應(yīng)的風(fēng)險程度指標(biāo)值。
  
 ?。ǘ┐_定備選方案投資收益系數(shù)V
  備選風(fēng)險投資方案投資收益利用項目財務(wù)指標(biāo)度量評價。首先計算各個投資項目未來報酬總現(xiàn)值TPV和風(fēng)險投資初始投資資本總量C。其次,利用現(xiàn)值指數(shù)法求出收益值指標(biāo)系數(shù)V:
  在計算TPVi指標(biāo)時,貼現(xiàn)率的確定至關(guān)重要,不同階段進入風(fēng)險投資項目肯定會要求一個不同的收益率。風(fēng)險補償率的問題,方英(2003)和王立國(2003)等,進行了詳細(xì)的分析研究,圖3是不同時期貼現(xiàn)率的研究結(jié)論。
  對于貼現(xiàn)率采用平均貼現(xiàn)率為計算TPV值各個時期的貼現(xiàn)率參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)。而項目投資成本Ci是比較容易得到的數(shù)據(jù)。然后利用V=TPV/C計算出項目投資收益系數(shù)V。
  
 ?。ㄈ┛紤]風(fēng)險和收益的最優(yōu)投資項目的排序
  根據(jù)項目風(fēng)險與收益匹配的原則,用公式R=δ /V計算綜合投資風(fēng)險與收益的項目得分值,對各個備選項目進行客觀、科學(xué)排序,從而確定備選項目的優(yōu)先選取順序。
  
  四、模型實證分析
  
  在實際調(diào)查過程中發(fā)現(xiàn),風(fēng)險投資公司在項目選擇方向存在行業(yè)的偏好,所以本實證研究以江蘇省2003年度申報科技型中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新基金的光電一體化行業(yè)為例對模型的可靠性進行論證。
  研究對象由江蘇省2003年度光電一體化申報創(chuàng)新基金所有項目構(gòu)成。其次,確定樣本。對98個申報項目進行編號(按照先后次序編號),按照隨機抽樣的原則,利用隨機數(shù)字表從總體集合中選取了10個項目組成樣本。包括編號為43、55、56、27、16、07、77、26、50、20的項目單位組成樣本集合。
  利用介紹方法,確定項目收益指數(shù)V以及綜合的風(fēng)險收益系數(shù)R=δ /V,從而對備選方案進行排序。項目風(fēng)險收益指標(biāo)由小到大的順序為R,R,R,R,R,R,R,R,R,R。(如表1項目風(fēng)險收益值計算表)
  
  五、結(jié)論
  
  實證分析得到樣本項目風(fēng)險收益指標(biāo)由小到大的順序為:R,R,R,R,R,R,R,R,R,R。指標(biāo)最小的項目代表優(yōu)先選擇的投資方向,而指標(biāo)最大的項目是首先排除的項目。其中位置排列前兩位的編號為27、50的兩個項目風(fēng)險收益指標(biāo)值為最小的兩個項目,按照本文章項目選擇原則是優(yōu)先選擇的項目。而上述兩個項目是受創(chuàng)新基金資助的對象。
  運用本文模型對被選項目作出判斷與國務(wù)院科技部創(chuàng)新基金評估專家系統(tǒng)評判結(jié)果基本吻合,從而驗證了本模型方法的可靠性。
  本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文。

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