分类号
UD C
密级
编号
Yj 9927S8
十南大学
CENTRAI，SOUTH UNIVERSITY
硕士学位论文
论文题目⋯⋯薹置删曼二烈蝌．鲍
学科、专业
研究生姓名
导师姓名及
专业技术职务
金融学
张红
⋯⋯⋯⋯墅⋯熙⋯熬爨
摘要
摘要
在当今政治、经济日益全球化的世界，高新科学技术及其产业化
水平决定了一个国家的综合竞争力。大力发展风险投资以促进高新技
术产业化，进而提升经济结构已成为国内各界的共识。
风险投资项目评估是风险投资过程中的关键环节之一。行之有效
的项目评估方法是风险投资机构为实现投资收益，降低风险所一直寻
找和探索的。
‘本文从风险投资的特殊本质出发，针对现有评估方法的缺陷，探
索性的提出了一套将层次分析法与径向基函数神经网络相结合的风
垮
险投资项目评估方法。’
论文在借鉴现有研究成果的基础上，结合风险投资机构的实际情
况，总结出一组评估指标，通过对风险投资公司及相关评估机构进行
调查问卷，并对调查结果进行统计、分析后，选取了14个关键评估
二
因素，从管理、技术与产品、市场与环境、财务4个大的方面构建了
评价指标体系。然后，利用层次分析法构建模型，并对不同行业的项
目进行指标重要性比对，得到3种分行业评估因素总权重排序。再结
合神经网络的基本原理，以行业权重总排序作为网络输入的预处理，
构建14-l径向基函数神经网络评估模型，并利用该模型对3个已评
估项目进行了实例分析，得到了与专家评估一致的结果，从实证角度
验证了本文评估方法的实用性和有效性。最后，通过与传统评估方法
相比较，进一步说明了本文方法的优点。
关键词风险投资项目评估，层次分析法，径向基函数神经网络
坝I学付沦卫
ABSTRACT
Nowadays，with the ever increasingly globalization of the world，a
nation’S comprehensive competitive ability is mainly determined by its
high-tech and its level of industrialization of higb-tech．It is a shared
acknowledgement to promote high-tech industrialization with fully
developed VC in order to up—grade the economic structure．
The appraisal of the projects is one of the key procedures in the VC
investment process．The effective approach to acquire investment returns
and to lower risks is what VC institutions have been exploring．
This paper attempts to bring out a set of evaluation methodology of
VC projects based on the combination of AHP(short of Analytic
Hierarchy Process)and FRB(short of Radial Basis Function Network)in
view of the unique essence of VC and the limitations of the existing
evaluation methods．
’
Firstly,we collect a group of evaluation indicators based on existed
research results and the real conditions of VC institutions．Then we
survey some VC companies and the related institutions with questionnaire，
from which we select 14 key factors and establish our elementary
evaluation index system composed of four aspects：management，
technology and products，market and environment and finance．
Secondly，we set up our model with the Analytic Hierarchy Process
Ⅱ
顾卜’羊位论史
and contrast the index importance of projects in different industries，
eventually we arrive at the sequence of the total heavy of evaluated items
of three sub—industries．Then,by using the basic principle of neural
network and pre-processing of network input as the total heavy sequence
of industries．we build the 14-1 evaluated model of radial basis function
network．Additionally,we carry out a practical analysis ofthree evaluated
projects with 0111"model，the result of which is quite consistent with that
of the experts．This demonstrates the effectiveness of the evaluation
methodology proposed in this paper．
Finally,the superiority of this methodology mentioned in this paper
is向lly explained in comparison with the traditional evaluation
KEY WORDS the evaluation methodology of venture capital projects，
analytic Hierarchy Process，Radial Basis Function Network
HI
原创性声明
本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究
工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢
的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不
包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我
共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在在论文中作了明确的说
明。
作者签名： 荔绍
关于学位论文使用授权说明
本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校
有权保留学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位
论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论
文；学校可根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文。
日期：211，年上月丛日
第一节甘沦
1．1选题目的
第一章导论
随着知识经济时代的到来，科学技术对经济发展的推动作用日益显著。世界
各国都把高新技术及其产业化作为国际竞争的有力手段。高新技术产业化决定了
一个国家的综合竞争国力。而高科技产业是高投入、高风险、高收益的产业，一
般金融机构不愿过早介入融资，这就引出了一种新的融资方式——风险投资。
英国前首相撒切尔夫人曾经评价道：欧洲在高新技术方面落后于美国，是由
于欧洲在风险投资方面落后美国lO年。基沃斯博士在1996年也指出，美国的高
新技术企业有50％以上在其发展过程中得到了风险投资⋯1。而到2001年底，这
一比例实际上已提高到90％以上Ⅻ。正是风险投资使高新技术成果转化为商品
的时间从20‘年缩短到lO年以下。
目前，大力发展风险投资以促进高新技术产业化，进而提升综合国力已成为
国内各界的共识。2004年，中国创业投资延续了2003年以来的回暖趋势，投资
更为活跃。统计数据显示，2004年的投资案例数量和投资额均达到2001年以来
的最高水平“”，中国风险投资业已经进入一个全面复苏和加速发展的时期。．
但我国风险投资目前还处于学习阶段，发展不成熟，市场不健全。其原因既
有宏观环境条件方面的，也有风险投资机构微观运作机理方面的问题。其中高科
技企业投资价值评估是风险投资微观运作机理的重要内容之一．对投资对象进
行正确的评估是关系到风险投资成败的关键。
目前国内对风险投资项目评估这方面的研究还很薄弱。国外评估机构在项目
评估方面虽然已进行了大量的案例研究和实证分析，理论较为成熟，对我国的风
险投资项目评估有重要的参考和借鉴作用。但是其评估方法都基于国外风险投资
家的经验总结，多定性描述，对指导我国风险项目评估的具体操作还存在差距．
国内对项目评估的研究多在宏观机制方面，涉及微观层面的研究不多。因此，对
我国风险投资项目究竟应从那几个方面评估，采取什么样的评估方法，以及由什
么样的人或者机构来评估等还没有形成可供借鉴的成熟经验，也没有形成大家都
认同的评估体系．
碗I学位论文第一母昔论
国外和国内的数十年实践经验证明。建立合适的风险投资项目评估方法，将
有效地提高风险投资的经济效益和社会效益，对风险投资的发展起到十分重要的
作用。因而研究风险投资项目评估方法在理论和实际中都具有重要意义．本文针
对高新技术企业的发展特点，旨在建立一套符合我国实际的风险投资评估方法。
． 1．2国内外研究现状
风险投资项目评估是指在风险项目可行性研究的基础上，根据国家有关部门
颁布的政策、法规、参数、方法，从风险项目、国民经济、社会角度出发，由风
险投资机构对所选风险项目的必要性、实施条件、产品市场需求、技术水平、财
务效益、经济效益、社会效益等进行全面评价分析论证，进而判断其是否可行的
技术经济估定过程。
对于风险投资企业而言，选择正确的投资项目远比经营管理投资项目更重
要。风险投资企业每年都会收集到非常多的投资建议。由于信息不足和不对称，
使得风险投资企业必须对投资建议进行广泛、深入而又仔细的调查筛选。
总的来说，风险投资企业希望见到的是合适的企业家在合适的时候拥有合适
的技术，并存在或能够创造合适的市场，最终能够带来丰厚的回报。其中，风险
投资企业对投资对象进行准确的价值评估是风险投资成功的关键环节。
国外对风险投资价值评估方面的研究比较深入，主要是因为这方面的研究结
果与风险投资的实际运作紧密关联而受到很大重视。
Tyebjee和Bruno(1984年)根据美国风险投资的经验嘲，认为风险资本家
的投资活动可以堪称是一个前后相关的过程，这一过程包括5个步骤：协议，筛
选或审查，评价，协议创建，投资后活动。1984年，这两位美国大学教授对4l
家风险投资公司的90项协议进行了评价，这些协议均按照他们的预期回报率和
风险性以及23条标准通过了最初筛选。他们获得了风险投资公司在对风险企业
评估时需要考虑的23个因素，最终根据实际操作中的主要环节分析了影响投资
决策的16个主要因素，分为四类，包括市场吸引力、产品的差异性、管理能力、
环境造成的障碍。他们发现，可预期的风险受到管理能力和环境影响，而预期回
报受市场吸引力和产品差异性的影响。该模型通过一系列分析指标来衡量项目的
f叭I，f-，圣t 旃争甘论
期望受益率和可预见风险的关系，指导投资决策。
自Tyebjee和Bruno的研究工作之后，麦可米伦等(1985年)“”确认了27
项风险投资评估杯准，并归为6类：企业家的个人素质，企业家的经验，产品特
色，市场特征，财政补偿情况，投资人员构成。
高斯林和巴格(1986年)的研究表明“”，在风险投资评价中，管理质量和
水平是一个重要因素，创业企业家应具有挑战性的素质。
雷特(1991年)和特比(1993’年)则分别对新加坡和日本的风险投资公司所
采用的评价标准进行了案例研究和分析阳1，得出的结论是：企业家的个人素质和
经验是风险投资最重要的评价标准，其次是资金报酬。潘特(1995年)对印度
风险投资的研究也得出了类似结论。
雷特和特比等人(1994年)还研究了韩国风险投资的评价标准。”，他们认
为最重要的6个因素包括：企业家的管理能力，市场吸引力，产品性能及其技术
上的先进性，融资能力，原材料的保证，生产能力。他还发现，在风险投资家对
协议的评价中，融资能力比生产能力和产品性能及其技术上的先进性更加受到重
视。而风险投资家重视融资能力可归因于韩国部分风险投资家的保守主义，以及
他们缺乏技术背景来充分评价所获得的产品和技术含量。
1996年，香港中文大学决策科学与企业经济系的客座教授刘常勇先生等，
在创投工会的帮助下，对台湾地区创业投资事业的发展现状做了调查和统计，总
结出台湾地区创业投资事业的特点，经营形态和投资策略，同时总结出创业投资
决策程序和项目评价指标体系““。结果表明台湾风险资本家对投资的评价标准既
不同于美国等发达国家，也不同于亚洲其它国家或地区，他们在风险项目的评价
中，注重投资的产业性质。评价的标准包括5类：投资回报率，企业家的技术熟
练成都，市场对产品的需求，市场发展潜力，投资的偿债能力。
在国内，对风险投资价值评估等相关问题进行研究的学者也很多，其中，较
有代表性的研究成果主要有：
张元萍(2003年)在研究了Tyebjee和Bruno的评价模型后嘲，结合中国
国情进行了修正．由于我国目前正处于计划经济向市场经济转轨的历史阶段，市
场尚不完备，没有建立起统一的、真正的产权交易市场，没有完善的退出机制，
使得一些潜在的投资者因怕“投进去，收不回”，对风险投资望而却步，众多的
3
坝l学位论史第一节导论
不确定性因素加大了可预期风险而减少了期望回报，所以，在修正模型中增加了
退出因素的考虑。增加退出因素将对期望回报产生正面效果，对可预见风险产生
负面效应。
王玉珍和汤京华在受国家科委资助的一个项目中对于评价指标体系进行的
研究中认为哺1。影响风险投资项目可行性的重要因素包括产品差异度，市场吸引
力、管理能力，经济效益和环境影响等五项因素。．
邹辉文和陈德锦等(2002‘年)等通过对风险投资项目的投资政策和投资阶
段的风险分析嗌1，提出了风险投资项目的终选方法和评价指标体系。投资政策分
析包括以下几方面：投资规模、投资产业选择、投资阶段选择和地点偏好。研究
从风险投资项目终选的特征出发，设置了6个一级指标，29个二级指标，构成
风险投资项目终选评价指标体系。其中一级指标包括人员素质、市场前景、技术
水平、财务状况、退出机制和社会环境。
张春英和姜丹(2001年)进行了高新技术风险投资项目评估定量模型研究““，
将高新技术风险投资多目标综合评价指标体系分为风险评估和效益评估两个子
系统。其中风险评估子系统因素包括：政策风险、金融风险，技术风险、市场风
险、生产风险、管理风险和变现风险，效益评估子系统因素包括：经济效益、社
会效益和环境效益．将两个系统分别定量分析后，得到评估体系的效益风险比评
估模型：风险投资项目综合数量评估值H=效益子系统综合评估值E／风险评估子
系统综合评估值V，按照H值大小进行排序，H值大者为优。”
蔡雅莉和金式容(2003年)研究了创建期风险投资项目的风险嘲。在创建
期，风险企业一般已经开发了新产品的样品或者已经形成基本的工业生产方案，
但还有许多方面需要改进。特别是在与市场结合的过程中应该进一步完善产品，
使新产品成为受市场欢迎的商业化产品。这一个阶段的投资主要用于形成生产能
力和开拓市场。因此，在建立风险评价指标体系时选择的关键因素包括市场风险、
技术风险、生产风险、管理风险和环境风险。
徐晋和万晓玲等(2004年)从被评估的风险企业的角度对评估指标体系做
了研究删，以利于考虑如何规避或控制风险。试从风险企业的角度，提出针对风
险投资公司的评估指标体系及评价因素等。他所设计的评估指标包括：资本投资、
管理输出、市场运作、退出变现、业务偏好、环境因素和其它指标。
硕I々位I仑t
1．3本文研究方法
本文采用的方法主要有：
1．问卷调查法：
通过问卷对风险投资机构中直接从事风险投资实践工作人员和专业评估机
构评估人员的调查，将众多专家们的个人分散的经验和知识汇集成群体的经验和
知识，为后面的研究和实证分析提供数据。．
2．统计分析法：
利用SPSS软件对调查取得的样本进行分析，取得对风险投资项目评估具有
重要影响的因素作为评价指标。
3．实证分析法： ．
．
利用已经成功评估的风险投资项目，验证研究所得模型在实际应用中的可行
性、可操作性和可靠性。。
掣
4．层次分析法： 一
层次分析法是用于多准则、多目标决策的一种系统化方法，是一套综合的评
估系统，当决策者对多目标、多准则、多位决策参与者依据确定或不确定信息进
行决策时，它可以用来处理直觉、理性或非理性的决策问题；它通过分析影响目
标的一系列因素，比较其相对的重要性，最后选出综合得分最高的方案即为最优
方案，这种方法具有系统性、综合性、简便性、准确性的特点。
5．人工神经网络法；
人工神经网络是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并
行协同处理。人工神经网络系统由大量本身很简单的处理单元广泛地互相连接而
形成。从系统观点看，人工神经网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的联接
而形成的自适应非线性动态系统。由于神经元之间有着不同的联接方式，可以构
成不同结构的神经网络系统。这种系统在经过输入样本和预期理想输出按一定训
练算法和足够次数的训练中，不断学习知识，在训练完成后，系统便可以求解相
同的问题。
5
硕I-学位论史第一市岢论
1．4本文主要研究内容
本文的研究以风险投资的特殊本质为切入点，首先从理论上分析风险投资项
目评价的特殊性，然后分析现有研究方法的特点和不足，将研究重点放在构建适
合中国国情的风险投资项目评估方法--AHP--ANN评估方法上，并对该评估方法
进行了实证研究。
本文的具体的结构如下： ．
第一章，导论。阐述本文的选题意义，国内外研究现状以及研究方法。
第二章，风险投资项目评估与传统项目评估的比较分析。阐述了风险投资项目评
估与传统项目评估的区别。
第三章， 风险投资项目评估理论与方法借鉴。回顾现有研究，借鉴相关理论，
对比现有研究的不足，提出和选择自己观点和研究方法。
第四章，基于AHP—ANN的风险投资项目评估方法的研究。建立评价指标体系，提
出了层次分析法和人工神经网络相结合的评估方法。
第五章， 实例论证。通过实际案例来验证本文提出的评估方法的可行性和可操
作性。
最后是研究结论与展望。
6
坝|．7位论文沁巾MI毪投资J嚷ll rrf^‘J传统项【l计f^fr】比较行枷
第二章风险投资项目评估与传统项目评估的比较分析
2．1风险投资的概念
风险投资是指投资主体以资金和专业知识投入具有发展潜质的、高失败风险
的、刚刚成立或快速成长未上市新兴公司(通常是高新技术公司)等项目群体，
再将其中成功的项目进行出售或上市，实现投资者的变现，从而获取巨额回报的
投资行为。风险投资不仅投入资金，还投入管理知识；．风险投资是促进高新技术
的发展及其商品化、产业化的有效工具，是解决中小企业融资瓶颈的需要，是防
止由于投资者与融资者之间信息不对称而爆发金融危机的需要。风险投资机制可
以把投资者、投资经理和企业经理的目标统一起来，建立一套以绩效为标准的激
励机制，把资金、人力资本(创业家)、高新技术这兰大宝贵资源有机结合而产
生高投资收益，风险投资家直接参与所投资企业的战略规划、融资跟进、人事安
排等关键决策，大大减轻信息、不对称和代理成本。’“’’ ’ 。
· ；．，；． j
．
在一个国家的投融资体系中，风险投资的以下四个功能是一般投融资体系所
不具备的：市场筛选功能、企业培育功能、风险分散功能、产业导向功能。
风险投资的运作大致经历资金募集、项目选擐，颦瘴谈判、运作_管理、变现
退出五个阶段。投资项目的选择程序由项目筛选和项目评估两个阶段构成。风险
投资项目评估的基本原则是评估的主观认知要符皆项目的客观存在。
：1勺：·q一．：
2．2风险投资项目评估的特点。
风险投资项目评估是一种在有限的人力、时间和信息不对称的情况下，对被
评估的项目所进行的专业化分析和筛选过程。项目的评估决策是任何投资活动的
’；：0
一个必不可少的环节，对于风险投资来说尤为重要。项目评估决策的好坏，关系
到风险企业的存亡和风险投资活动的成败。
一，r 。
风险投资项目的评估实际上就是在风险项目可行性研究的基础上，根据国家
有关部门颁布的政策、法规，从风险项目、国民经济、社会角度出发，由风险投
倾}学位论文
i
第～章风险投资项目评估‘J传统项目评估的比较分析
资公司对拟投资的风险企业的必要性、建设条件、产品市场需求、技术水平、财
务效益、经济效益、社会效益等进行全面评价分析论证，进而判断其是否可行的
技术经济评估过程。
风险投资的经典原则是“选择正确的投资项目远比经营管理项目重要”。“”
风险投资必须在健全的组织结构与充分的信息网络支持下，凭借评估人员丰富的
专业经验与科学的选择程序，才能从大量的申请方案中做出正确的投资选择．风
险投资项目的选择程序分成项目筛选和项目评估两个阶段。项目筛选包括一般筛
选和全面筛选两个过程。项目评估包括初步评估和详细评估两个过程。
2．3风险投资项目评估与传统项目评估的比较分析
风险投资所关注的一般都是高新技术行业，风险投资的特殊性决定了风险投
t资项目评价是一种特殊的项目评价，传统项目评价不适应这种特殊的投资方式．
’ 依据科技部行业分类标准，高新技术产业主要包括软件、计算机硬件、网
’络：通讯、半导体、二般I T行业、医药保健、环保工程、生物科技、新材料、
资源开发、光电子与光机电一体化、新能源与高效节能技术、核应用技术、其他
7重点科技、科技服务等1 6大类。传统产业主要包括制造业、农业和其他传统型
非科技行业。
‘2。3。1风险投资评估与传统项目评估的区别
。‘ 风险投资评估与常规项目投资有很大的区别，主要表现如下：
，’1、风险投资评估的误差可能性较大。．
’
一般的投资评估虽然也有一定的误差，但这些评估毕竟可以根据以往类似的
‘事件或进程做出假设和推理，从而减少不确定性；而风险投资的评估就无法找到
这样的参照系统，因为风险投资项目本身就是最新的和开创性的。风险投资评估
决策的不确定性主要是在信息约束和多种因素突变干扰下，导致创业者在产业化
过程中的决策困难和行为不稳定。这种不确定性主要是因为信息环境。风险投资
项目评估决策是风险投资机构为达到预期目标，而在各种不同方案中进行选择决
断的一种有组织的活动过程，需要从对现实条件的动态分析中把握企业未来周围
环境的变化。但是，未来环境的变化规律及其可能产生的种种影响是非常复杂的，
S
脚·I j位沦史第牵J‘【曲投喷JmIIll’仙‘J传镜项Ul中似的比较分析
向且这种复杂性还会因时『日J的延伸而增强，使食业外部环境冈素发生异常变化的
可能性会大大提高。
2．风险投资项目评估对评估方法要求颇高。
一般的投资评估对具体技术分析没有特别要求，评估者的意见相对集中，比
较容易处理；而风险投资的评估由于对象主要是高新技术，必须具体而详尽地进
行技术分析，因为技术本身的发展前景直接决定了风险创业的成功与否。但是对
各种领域的科技发展了如指掌的评估者毕竟有限，评估时意见可能相当分款，因
而评估工作的准确性就依赖于评估手段或方法的智能化程度。
2．3．2风险投资项目评估与传统项目评估的比较分析
1、指导思想不同。
由于评估出发点不同，传统项目评估与风险投资评估具有迥异的指导思想，
传统项目评估注重项目本身的经济性，而风险投资评估注重的是企业的潜在价
值。
也就是说，传统项目评估考察的是项目整个生命周期的经济性；而风险投资
考察的是企业变现时的出售价格。传统项目评估以长期稳定的经济增长为目标，
以整体的经济效益为尺度来评价项目。风险投资评估以企业的阶段性价值为核
心，以较高的退出价格为目标，评价项目的潜在价值和收益。出于阶段性的投资
目标，风险投资评估一般不考虑企业变现以后的经济性，也不评价项目的社会效
益。对于风险投资项目来说，投入的是权益资本，投资目的不是获得企业控制权，
而是获得丰厚的利益和显赫影响后从风险企业退出。风险投资不是通过持有所投
资企业的股份来获取红利收入，而是通过出售企业的股权来获取增值收入。风险
投资评估主要是以项目本身的成长性来判断，要求日后投资退出时能得到较高的
收益。风险投资家在承担一定风险的基础上，采取分段投资、管理咨询、合同制
约和变现方式调整等手段管理企业，为看好的项目提供股权投资和增值服务，培
育企业快速成长，企业价值迅猛增长，然后在适当时机通过首次公开发行，被其
他企业兼并收购，企业回购股份或其他股权转让等方式撤出投资，以取得高额投
资回报。
9
碗十学位论文
，
第一二审风险投资项日计估1J传统项日评估的比较分析
2、评估的侧重点不同．
传统项目评估比较注重项目的安全性，而风险投资评估则更加着重项目的成
长性。
由于传统项目评估主要应用于技术、市场相对成熟的传统产业，要求比较稳
定的收益率和较高的成功率，要把风险严格控制在较小的范围内，一旦项目的风
险超过标准，则认定项目为不可行，这样的侧重点造成一些高风险高收益的项目
落选，错过了许多投资机会。风险投资主要面向高技术产业和其他高速成长的项
目，这些项目存在快速发展的可能，一旦投资成功就可以获得巨额收益．通过组
合投资与联合投资的方式，可以使得一个成功项目的收益超过许多失败项目的损
失。为此风险投资公司往往采用风险投资家为了获得潜在的高收益，而愿意承担
其蕴涵的高风险，因此风险投资评估更加侧重项目的成长性． ．
3、二者适用的产业不同．
风险投资评估主要适用于新兴的高技术产业项目和高速成长的项目，传统项
目评估比较适用于传统产业，特别是基础设施项目。
对于传统产业来说，由于产品和市场都相对稳定，项目生命周期比较长，投
资风险相对较小，投资和收益的规律性比较强，这比较符合一般投资人的投资理
念．以传统项目评估方法作为工具，能够比较准确客观地反映项目的经济性和可
行性，进而据此做出决策，特别是基础设施建设和大中型项目，建设周期长，资
金需求大，社会影响大，而且多有政府出资或参与，尤其需要有一个长期稳定的
收益和很高的安全性，因此更适宜用传统评估方法。风险投资的对象一般为刚刚
起步或还未起步的高科技企业或高技术产品，有时甚至是科学家的一个颇有希望
的创新设想。由于这些项目缺乏有价值的抵押和担保，很难从传统的融资渠道中
获得资金，而风险投资恰恰是适应了这样的资金需求特点．风险资本看中的是创
业者的素质和项目的成长性，中小型高技术企业只要在这方面符合风险企业家的
要求，就会称为投资对象。高技术项目高风险特征正迎合了风险投资的“本性”，
因而称为风险投资家的“乐园”。风险投资真正投入的是高成长、高增值、高风
险、高预期回报的企业，并非以科技含量为唯一标准，因此也会投资于如快餐、
饮食等连锁经营企业和特许经营企业。风险投资弥补了传统项目投资方式的不足
之处，已成为高技术产业发展的推进器。
lO
伸tI jt-电卫第．亭M睑投资ItlII中仙‘Jf‘境J 6 I|什仉的比}5c分析
4、考察重点不同。
传统项目评估更注重项目本身，考察的是项目的经济性：风险投资评估更看
中管理团队的总体素质。
传统项目评估采用相应方法和指标，针对项目本身的经济性来考察，对于项
目的经营管理人员基本不作考察。经济评价是传统项目评估的核心，是项目抉择
的主要依据。传统项目评估主要通过考察项目市场条件、建设规模、工艺技术以
及相应的投入产出等技术经济因素，运用多种方法进行研究、分析和比较，从财
务效益和国民经济效益两方面进行项目可行性评价。风险投资评估对项目的管理
团队进行严格的考察，管理层的素质通常是投资者考虑是否投资的最重要因素，
在评估中给管理团队的素质赋予很大的权重，以确保企业具有高水平管理团队。
风险投资家宁要二流的技术和一流的管理者，也不要一流的技术和二流的管理
者。因为企业经营的主体是人，同一个项目不同的人来管理会有不同的结果；产
品或服务的独特性是由管理者的技术能力来决定的，信息的市场分析和财务预测
是否可靠准确也反映管理层的素质。风险投资项目是否能取得成功，更取决于企
业是否有高素质的创业者和高素质技术、营销和财务管理人员，以及有效的董事
会和咨询委员来支持管理层。传统项目评估理论往往都隐含着一个不成文的假
设，即不同的企业拥有相同的管理能力和技术水平，都能够顺利运作项目，项目
的好坏是由项目本身决定，与经营管理人员的素质和努力程度无关，这显然是一
个不符合实际的前提假设，·是传统项目评估的一个系统缺陷。在这个意义上，风
险投资评估对经营管理者的严格考察和挑选是非常值得借鉴的方式。
5、投资期内项目管理方式不同。
传统项目的出资人一般不直接参与企业的经营管理，而是通过委托代理机制
确定一个满意的职业经理人来负责企业的日常经营。同样，为项目提供贷款的银
，
行也不参与企业的经营管理。因此传统项目的投资人只是在投资前参与项目评估
工作，而在投资期内不干涉项目的经营情况。传统投资方式使得投资人与经营管
理者相互脱节，造成信息不对称，投资人不能及时全面了解企业真实的经营情况，
有时会出现经营管理者为了自身的利益而发生的内部人控制和道德风险，使得投
资人的利益受损．风险投资是一种资金与管理相结合的投资，具有很强的“参与
性”。风险投资的投资人积极参与企业的经营管理，并以此作为发掘项目潜在价
硕}‘学位论文第一帝风险投资项日评估’J传统项I：1计估的比较分析
值的途径。此外，由于风险投资的对象都是高收益高风险的项目，风险投资家为
了控制风险，确保收益，也需要积极参与企业管理，随时监控项目的发展全过程。
6，评价指标和方法不同。
经过多年的发展，传统项目评估己经具备了一整套比较完善的评价方法和评
价指标。如动态静态结合、定性定量结合、宏观微观结合、全部与阶段结合等方
法和投资回收期、净现值、内部收益率、投资利税率等指标。风险投资评估由于
起步较晚，至今还没有统一的项目评估方法，各个不同的风险投资公司有各自的
独特方法，虽然这些方法各有所长，但仍有待规范．一般来说风险投资评估多采
用带权重的模糊评判的方法，对于项目各个影响因素进行赋值，然后加权处理．
总之。传统项目评估和风险投资评估各有自己的优势和不足之处．风险投资
值得借鉴的思想有三个方面：在投资方式上采用组合投资和联合投资的方式以分
散单个项目的风险；在评估对象上重视考察被投资企业的管理团队；在项目管理
上采用积极介入企业管理和分期给付投资资金以控制风险。而传统项目评估对项
目经济性的完整性和全面的认识以及对项目社会效益的重视，也是风险投资值得
吸取的方面。．
蟛!I学位论正第争M险投资顺11 L’r h1，胖l它·J，J．J．fn峪
第三章风险投资项目评估理论与方法借鉴
为了寻求更加科学的评估方法，我们必须首先分析研究现有的评估方法。目
前可用于风险投资项目的传统评估决策方法主要分为二类，第一类是以风险企业
的财务资料为基础，采用传统决策方法的评估。比如贴现现金流法、市盈率法等；
●
●
●
第二类是综合评价方法，如层次分析法、模糊评价法、主成分分析法等。另外，
将信息不对称理论和实物期权运用于风险投资的评估决策的评估方法，理论探讨
也较多，但实际应用较少。
3．1现有评估方法的比较
3．1．1传统评估方法(财务分析)
传统投资评估决策方法是指长期以来被广泛应用且以货币时间价值为着眼
点的投资决策方法，并以目前被普遍采用的基于未来现金流量期望值的贴现现金
流法(NPV)为最m1．
3．1．2综合评估决策方法
风险投资项目的评估是一个多目标、多层次、结构复杂、因素众多的大系统，
许多学者提出了不同的综合评估方法⋯嘲叫㈣。例如，风险投资项目层次分析评
价方法和风险投资项目模糊评价方法等。这些方法已广泛地应用于实践中。
3．1．3其它研究方法
在风险投资项目评价方法的发展过程中还涌现了各种各样的评价方法，诸
如：主成分分析方法，数据包络法(DEA法)和SMART法、因子分析法、嫡值法、
灰色关联分析评价法等。学者们从理论基础上都对这些方法进行了相关研究，但
是实际应用还比较少。
这里主要通过表格的方式将以上的研究方法进行比较，如表3-1所示。
颂I二学位论史第三章风险投资项I：1详估理论‘J方法借锰
3．2现有评估方法局限性分析
从以上的比较分析可知，传统评价方法主要是立足于财务指标的净现值法和
市盈率法；现代评价方法有模糊评价法和层次分析评价法等。这些方法的应用相
当活跃。但由于各种评价方法对原始数据的处理、权数的确定、评价方法本身掌
握的标准和计算方法的不同，使评价结果存在着差异。现行风险投资项目评估方
法存在的缺陷表现为以下几方面。．
3．2．'不同评价方法的评价结果存在差异
现行的风险投资项目评估体系通常将风险投资多目标综合评价体系分为风
险评估子系统和效益评估子系统．运用层次分析评估方法，模糊综合评估方法、
主成分分析方法等综合评价方法，分别对投资项目的投资风险和投资效益进行评
估。层次分析评估方法模型具有层次结构，利于将决策者的经验判断给予量化：
模糊综合评估方法模型把所有影响因素对象的独立因素联系起来，应用等级隶属
函数，给出模糊对象的具体量化数据及综合评分：主成分分析方法模型在理论上
比较成熟，它用少量的主成分来代表原来众多的、相关的指标变量，并提取权向
量。指标体系的综合评估方法其结果的可靠性和准确性取决于很多因素．由于运
用不同的评价方法对投资方案原始数据的处理、权数的确定、对评价方法本身掌
握的标准以及采用的计算方法的不同，使得评价方法的评价结果存在差异。这就
向我们提出了如何把多种评估方法的评估结果兼容起来判定其真伪，即寻找真实
的综合评价排序的问题。
14
帧I’7位论殳第亭Iq跆投资顺¨计估理论1 J力i上偶略
表3-1现有评倡方法比较
原理局限性分析
贴
也称净现值法，是基于预期未来贴现现金流法一直^据风险项目风险投资评估决策的核心地位。但它忽略
现现金流和贴现率的估值方法。了投资的不可逆性和延迟期权的价值，往往造成对投资项目的低估。另外。
现贴现率的确定带有较大的土观性。再者，现金流的预测缺乏弹性，这种倡
金流
硬的确定现金流的方法显然无法适应灵活性较高的风险投资项目．
法
市盈率就是投资双方共同对公采用标准市盈率时，被投资企业均未上市，所以没有自身的每股市价，只
市
司预测一定投资期后公司的未能采用比较方式，选用与被投资企业具有可比性的已上市企业的市盈率或
盈来收益，根据一定的市盈率来确者整个行业的平均市盈率。但难以确定合适的市盈率比较，且企业家难以
塞
定风险企业的价值，从而确定风接受高折现和其他苛刻条件，过于简单。因此，使用的风险企业受到极大
法
险投资公司的投资额。的限制。
层
层次分析法本质上一种决策思(1)在很大程度上依赖于人们的经验，主观因素的影响很大，它至多只能
次维方式。^}IP体现了人们决策思排除思维过程中的严重非一致性，却无法排除决策者个人可能存在的严重
分维的基本特征，叩分解、判断和片面性。(2)比较，判断过程较为租糙，不能用于精度要求较高的决策
析
法综合。问题。^}IP至多只能算是一种半定鼍(或定性与定量结合)的方法。
模糊综合评价法是对多种因素(1)评判过程本身无法解决评价指标间相关造成的评价信息重复问题。(2)
模所影响的事物或现象进行总的指标权重是人为确定的，所以人的主观影响也比较大，能否充分反映客观
糊
综评价。实际，需要很好的加以把握．(3)对各评价对象的指标信息量必须加以考
合虑，才能提高评判结果的区分度。C4)一级模糊综合评价对于较简单的问
评
价题，可得到较科学的结果。但对于复杂的问题，要采用多级模糊综合评价
法法，评估结果也稍欠准确。“’
3．2．2评价过程中存在大量的主观判断
在传统的风险投资项目评价中，处处充满了风险投资家对项目的主观估计。
无论是定性分析的企业能力评价和方向评价，还是定量分析的市场评价和财务评
价，都是在不确定性情况下的估计，带有很浓的风险投资家的主观判断因素。
3．2．3没有建立公认的综合评价模型
运用上述综合评价方法对投资项目的投资风险和投资效益进行评估，虽然有
时候较好地解决了定性指标和定量指标的统一问题，但是这些评价方法没有建立
综合考虑风险和效益的评价模型，亦未能为决策者提出一个确定性的评估意见。
15
舰1．学位论文第二章风险投资项日计侨理论|j方法借餐
故此，整个风险投资行业还必须不断地探索新的方法以建立一个公认的综合评估
模型。
3．3 AHP-ANN评估方法简介
3．3．1 AHP-ANN的优点
综上分析，目前的风险投资评估方法很难摆脱评估过程中的随机性和评估人
员主观的不确定性以及认识上的模糊性，而系统研究方法一人工神经网络正好弥
补了这些缺陷。但是，人工神经网络模型又必须建立在一套科学、系统的评估指
标体系的基础上。而在目前对评价指体系的研究方法中，与人工神经网络一样同
为系统研究方法的层次分析法是使用的较多的研究分析方法。如果能将层次分析
法与人工神经网络相结合，则将为风险投资项目评估的研究和运用开拓一条新的
思路。
层次分析法(Analytic Hierarchy Process简称AMP)和人工神经网络
(Artificial neural networks简称ANN)都是系统化的研究方法。AMP是一
套综合的评估系统，当决策者对多目标、多准测、多位决策者参与进行决策时，
它可以用来处理直觉、理性或非理性的决策问题。ANN则是模拟人脑神经元的一
种计算方法，用于模拟人类大脑神经网络的结构和行为，通过样本的学习达到对
指定问题的识别。尽管AHP和ANN都可以单独对风险投资的项目进行评估，但是
都有一定的局限性。所以，本文设计将这两种方法有机的组合起来，取长补短，
以期获得整合之功效。从理论上分析，建立基于A}IPIANN模型的风险投资项目评
估将有如下优点：
1． AHP-^NN模型保持了AHP在方案大体确定的问题中优选的特点，可以得到人
们对研究问题在主观认识上的一组粗略的优劣排序．
2．AHP—ANN模型具有很强的非线性映射能力，学习经验的能力强，分类、预测
准确度高．
3． A}IP-ANN模型自适应能力很强，能不断地接受新样本、不断学习，以调整模
型。从而可以不断更新滚动数据来训练模型，形成动态评估过程，使评估结果更
准确。
16
蜥·}，n硷丑沿审j4陆投资一6llIL十f^坤论o J方i上f凸喀
4． AHP-ANN模_，I!!仍然保持了AHP和ANN共有的系统件、实用性和简洁性等特点。
3．3．2层次分析法的基本原理
层次分析法(Analytic Hierarchy Process，简称AHP)是20世纪70年代
由著名运筹学家TL．Satty提出来的嗍．它是一种将定性分析和定量分析相结合
的评价决策方法，它将评价者对复杂系统的评价思维过程数学化。系统层次分析
法是运用系统分析思想把复杂的问题分成若干联系的、有序的层次，对每一层次
的相关因素进行比较分析，把各个因素的相对重要性定量化，再利用数学方法决
定全部因素的重要性次序，并辅之以一致性检验，以保证评价人的思维判断符合
实际，从而为选择最优方案提供依据的一种多目标评价方法。
运用层次分析法建模，大体上可按以下四个步骤进行：
1．建立递阶层次结构模型．
应用AHP分析决策问题时，首先要把问题条理化，层次化，构造出一个有层
次的结构模型。在这个模型下，复杂问题被分解为元素的组成部分．这些元素又
按其属性及关系形成若干层次。上一层次的元素作为准则对下一层次有关元素起
．
●
支配作用。这些层次可以分为三类：(1)最高层(2)中间层(3)最底层
递阶层次结构中的层次数与问题的复杂程度及需要分析的详尽程度有关，一
般地层次数不受限制。每一层次中各元素所支配的元素一般不要超过9个。这是
因为支配的元素过多会给两两比较判断带来困难。‘
递阶层次结构模型如图3-1所示．
目标层D 目标’．
准则层C
措施层P
PI P2 P3
准则5
2．构造判断矩阵图3．1
层次结构反映了因素之间的关系，但准则层中的各准则在目标衡量中所占的
比重并不一定相同，在决策者的心目中，它们各占有一定的比例。
17
颀I学位论文第二章风险投资项目评估理论’，方往借譬
3．层次单排序及一致性检验
判断矩阵4对应于最大特征值五。的特征向量矿，经归一化后即为同一层次
相应因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权值，这一过程称为层次单排
序。
当C足<O．10时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，否则应对判断矩阵
作适当修正．
4．层次总排序及一致性检验
上面我们得到的是一组元素对其上一层中某元素的权重向量。我们最终要得
到各元素，特别是最低层中各方案对于目标的排序权重，从而进行方案选择。总
排序权重要自上而下地将单准则下的权重进行合成。
对层次总排序也需作一致性检验，检验仍象层次总排序那样由高层到低层逐层进
行。这是因为虽然各层次均已经过层次单排序的一致性检验，各层对比较判断矩
阵都已具有较为满意的一致性。但当综合考察时，各层次的非一致性仍有可能积
累起来，引起最终分析结果较严重的非一致性。当CR<O．10时，认为层次总排
序结果具有较满意的一致性并接受该分析结果。
● ‘
在应用层次分析法研究问题时，遇到的主要困难有两个：一是如何根据实际
情况抽象出较为贴切的层次结构；二是如何将某些定性的量作比较接近实际定量
化处理。
层次分析法对人们的思维过程进行了加工整理，提出了一套系统分析问题的
方法，为科学管理和决策提供了较有说服力的依据。AItP方法经过几十年的发展，
许多学者针对AI{P的缺点进行了改进和完善，形成了一些新理论和新方法，像群
组决策、模糊决策和反馈系统理论近几年成为该领域的一个新热点．
3．3．3人工神经网络的基本原理
人工神经网络(Artificial Neural Network--ANN)Ⅻ”，简称为“神经网络”，
是近年来迅速发展起来的一种新的信息处理手段。作为对人脑最简单的一种抽象
和模拟，是探索人类智能奥秘的有力工具。人工神经网络采用物理可实现的系统
来模仿人脑神经细胞的结构和功能。作为一种新的方法体系，它具有分布并行处
18
帧l 7h电上第争M盼投资j啦ll汁聃胖‘龟’J厶·』．粥’韶
理、非线性映射、自适应学习和鲁棒容错等特性，这使得它在模式识别、控制优
化、智能那个信息处理以及故障诊断等方面都有广泛的应用。
1．神经元模型．
神经网络的基本单元称为神经元，它是对生物神经元的简化与模拟。其特征
在某种程度上决定了神经网络的总体特性。大量简单神经元的相互连接即构成了
神经网络。。
2． 神经网络的机构和类型。‘
神经网络是由大量简单神经元相互连接构成的复杂网络。在单层神经网络基
础上可以构造多层神经网络。产生神经网络最终输出的网络层成为输出层，输入
层和中间层也称为隐层。
神经网络的类型多种多样，他们是从不同角度对生物神经系统不同层次的抽
象和模拟。从功能特性和学习特性来分，典型的神经网络模型主要包括感知器、
线性神经网络、BP网络、径向基函数网路、自组织映射网络和反馈神经网络等。
一般来说，当神经元的模型确定之后，一个神经网络的特性及其功能主要取决于
网络的拓扑结构和学习方法。．
’
3． 神经网络的学习与训练。
学习特性是神经网络的基本特征，神经网络的学习与训练是通过网络权值和
，
阈值的调节来实现的。根据学习过程的组织和管理方式不同，学习算法可分为有
监督学习和无监督学习两大类。
对于有监督学习，网络训练往往要基于一定数量的训练样例或样本，训练样
本通常由输入矢量和目标矢量组成。在学习和训练过程中，神经网络不断地将其
实际输出与目标输出进行比较，并根据比较结果或误差，按照一定地规则或算法
对网络权值和阈值进行调节，从而使网络她输出接近目标值。最典型地有监督学
习算法的代表是BP(Back Propagation)算法一误差反向传播算法。
无监督是一种自组织学习，即网络的学习过程完全是一种自我学习的过程，
不需要提供学习样本或外界反馈。在学习过程中，网络只需要响应输入信号的激
励，按照模中规则反复调节网络权值或阈值，知道最后形成某种有序的状态．
在神经网络学习和训练过程中，选用何种训练方式，采用何种训练函数，应
该根据具体的网络形式和具体问题的类型与要求而定。
19
硕}学位论殳第二节H险投资项H评估理论tJ方法借锰
4．径向基函数网络(Radial Basis Function Network)
径向基函数网络(RBF)是一种将输入矢量扩展或者预处理到高维空间中的
神经网络学习方法哪，其结构如图3-2。RBF网络的理论基础是函数逼近，它用
一个二层的前向网络去逼近任意函数。
径向基函数网络在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BP网络。
当输入信号靠近基函数的中央范围时，隐层节点将产生较大的输出。
径向基函数神经网络亩三层组成，输入层结点只传递输入信号到隐层。隐层
结点由像高斯函数那样的辐射状作用函数构成，而输出节点通常是简单的线性函
数。
由于RBFNN具有任意函数逼近能力，并且RBFNN的学习时间远小于前向神经
网络的其他学习算法的训练时间。另外，RBFNN隐藏神经元数目可以在参数优化
过程中自动确定．函数采用了高斯基函数，具备如下优点；①表示形式简单，既
使对于多变量输入也不增加太多的复杂性：②径向对称；③光滑性好，任意阶导
图3-2 RBF网络模型
数均存在；④由于该基函数表示简单而且解析性好，因而便于进行理论分析。
网络输入的数目等效于所研究问题的独立变量数目．中间层与输入完全联接(权
值=1)，中间层节点选取基函数作为转移函数，其中包含一个成为中心的参数向
量；结点计算输入向量与中心的欧式距离，然后通过转移函数进行交换。输出层
的特点是线性组合器，第J个输出结点的输出为
儿∥，工)=Σ％办啦一q№风)h=1，2，⋯，H
式中，I·0表示欧式范数；Ch表示RBF中心：岛表示宽度，是一正数。可以选择
■一
坝It亨位论殳第一年M险投资项lI计“删论‘』厅“．仍喀
如F的基函数：
(1)高斯函数庐(石，p)=exp【1—工一G)2／p21
(2)细板条样函数≯∽P)=(x-Ch)2 log(x-c,)
(3)平方根函数多(矗p)=【O—q)2+P2】“2
(4)逆平方根函数妒(工，p)=【“一CA)2+P2r，口>0
RBF网络又两个可调整参数：中心c．和权值w。调整c^和w的方法是用k均值
聚类方法实时调整中心，并同时调整中心和权值。
颤t‘学位论文第心章摹于AHP．ANN的风险投资项H计估方法研究
第四章基于AHP-ANN的风险投资项目评估方法研究
4．1风险投资项目评估方法设计的原则和标准
风险投资项目评估是～项高难度的系统工程，评估运作主要涉及评估专家，
评估方法和评估项目三方面因素。风险投资项目评估要领会风险投资的本质，遵
循积极的投资理念，借鉴国外的研究成果，结合我国的发展现状，确立评估原则
和指标设计标准．
评估项目是客观存在的，只是怎样认知的问题。因此风险投资项目评估的基
本原则是评估的主观认知要符合项目的客观存在．主要原则如下：投资风险与投
资机会对应、分段投入与累积收益平衡、技术创新与人才创业并举，投资项目与
投资环境兼顾、定性评价与定量评估结合和科学方法与专家经验并重。
评价指标的设计要根据风险投资的主要特征，全面考虑投资项目的相关因
素，深入分析各项因素的影响性质，各类评价指标的区分界限。做到既要全面，
又要系统；既要科学，又要客观；既要可行，又要可比．评价指标的设计应遵循
全面性、系统性、科学性、客观性、可行性、可比性的原则。
4．2现有项目评价指标比较分析
4．2。1美国风险投资项目评价指标
美国是风险投资的发源地，也是目前风险投资业最发达的国家。美国的风险
投资公司对风险投资项目的评价中最为重视的指标因素是：企业家的素质、投资
回报率、投资面l临的风险、投资的流动性、风险企业的市场前景、经营记录和财
产保全措施等。美国风险投资公司项目评价主要指标对照表如表4_l所示蚴嘲。
资料来源：根据wells和tyebjee的文献资料整理
缈!l々倚沧立粥叫+， 杜J^lIP．^NN的J吐胎投资琐Ifl中估力法研'E
表4一l 美国风险投资公川项H评估指标对照表
welIs(1974) tybjee＆bruno(1984)
因素平均权重因素频数％
管理层的承诺10 管理者的技能和历史89
产品8．8 市场规模／增长50
● ●
市场8．3 回报率46
营销技能8．2 市场定位20
工程技能7．4 财务历史11
营销计划7．2 企业所在地ll
财务技能6．4 增长潜力ll
制造技能6．2 进入擘垒11
参考5．9 投资规模9
其他交易参与者5 行业／经验7
行业4．2 企业发展阶段4
变现方法2．3 企业家的厉害关系4
资料来源： 根据wells和tyebjee的文献资料整理
4．2．2台湾地区风险投资评价指标
我国台湾地区的风险投资事业一直蓬勃发展，至2001年也成立41家创业投
资公司，总资本额已超过200亿台币(折合人民币约50亿元)“”。1996年，香
港中文大学决策科学与企业经济系的客座教授刘常勇先生等，在创投工会的帮助
下，对台湾地区创业投资事业的发展现状傲了调查和统计，总结出台湾地区创业
投资事业的特点，经营形态和投资策略，同时总结出创业投资决策程序和项目评
价指标体系。结果表明台湾风险资本家对投资的评价标准既不同于美国等发达国
家，也不同于亚洲其它国家或地区，他们在风险项目的评价中，注重投资的产业
性质．评价的标准包括：投资回报率；企业家的技术熟练程度；市场对产品的需
求；市场发展潜力；投资的偿债能力㈣。如表4-2所示．由此可见，我国台湾
硕I‘学位论文第叫帝堆十AHP．ANN的风险投资项H评估方}上研兜
地区风险投资家最关注财务和商业因素。根据台湾咨询市场情报中心资料整理
表4-2台湾地区风险投资项目评价指标体系
评价指标子指标
明显的竞争优势和投资利基
经营计划书
商业计划书的整体逻辑合理程度
创业者的经历和背景
创业家的人格特点
经营机构经营团队的专长能力和管理能力
经营团队的经营理念
经营团队对运营计划的掌握程度
市场规模
市场潜力
市场营销
市场竞争优势
营销策略规划
技术来源
技术人才与研发能力
产品和技术专利与知识产权
产品附加价值与独特性
生产制造计划可行性与周边产业配套情况
创业公司的财务状况
eⅡ业公司的股东结构
财务计划
创业公司财务计划的合理性
和投资报酬资金需求规划的合理性
预期投资报酬率
资金回收年限、方式与风险
资料来源根据台湾咨询市场情报中心资料整理
4．2．3我国学者对风险投资评价指标的研究
目前我国进行风险投资项目评价研究的学者不是很多，其中比较有代表性的
是北京工业大学经济与管理学院王玉珍和汤京华两位学者对我国的评价指标体
系的研究嘲“”．他们认为项目评估中比较重要的因素为：产品差异度、市场吸引
力、管理能力、经济效益和环境影响等，如表4-3所示。
埘·I 7n论‘ 第叫亭JlL J AHI’-^～～们f‘L曲投资J斑II什fP,厅1L rof，[
表4-3
产品唯一性
技术能力产品差异度
利润边际
产品的专业化程度
市场规模
市场需求市场吸引力
市场增长潜力
进入市场渠道
管理技能
市场营销能力管理能力
财务技能
企业家风范
防止竞争者进入的技能
防止产品老化的能力
对环境威胁的抵制能力
风险防范能力
经济周期的抵制能力
4．3建立风险投资项目评价指标体系
4．3．1初选评价指标
在对风险投资项目评估的理论学习过程中，在充分考察分析国内外学者对风
险投资项目评价指标研究的基础上，参考现有的研究成果，结合实际情况，本文
首先初步确定了风险投资项目评价指标的参考评估因素。如图4-1所示。归纳起
来主要有以下几个方面：管理因素：技术和产品因素：市场和环境因素，财务因
素，共26项评估指标。然后，以此为依据拟定并发放了“风险投资项目评估关
键指标因素选择专家调查表”问卷，在风险投资机构及相关机构进行问卷调查，
对回收的调查表用spss软件进行统计确认其紧密性，最后筛选指标。
硕l‘学位论文第叫章皋十AHP．ANN的风险投资项目计估疗法研究
风险投资项目评估参考指标
技术因素产品因素市场因素环境因素财务因素
I I I． I I
拉拉接基生产厦产产企潲市市税地基国社资资获
术术术术产品材品品业费场场收方础家会本金利
的的的的能的料技的营者竞的优或设经经结运能
曩先知成力掌供术壶销对争增惠部旖济济构营力
靠进识熟命应含争能现能长政门建及景因
住住严崔周因量力力虿力曙策保设产气鬃
权度期素产力护业程‘
昂主政度
的义策
依
一赖
性
4．3．2评价因素评析
图4-1 风险投资项目评价参考指标
1．管理因素分析
从风险企业成长的实践来看，管理者素质风险是导致风险企业失败的主要原
因。风险企业成长的高度不确定性对管理者的素质提出了很大的挑战，它要求高
层管理者必须具备一定的行业知识与工作经历、高度的责任感、极强的必胜信念、
强烈的创新意识、高超的领导艺术。风险投资业中流传的一句话：。宁要一流的
管理人才加二流的技术，不要一流的技术加二流的管理人才”说的就是这个道理．
一方面，以主要负责人为主的创业团队知识、能力等结构应合理、互补．其
中，关键在于这个团队成员的知识、能力、乃至性格等方面，应该结构合理，具
有互补作用。只有这样，才能驾驭自身的科技航船，乘风破浪，勇往直前；技术
骨干应是团队中的重要成员。科技企业的技术管理相当细致、复杂，如果整个决
策机构的管理团队中没有技术骨干，这至少会导致管理层对有关技术进展和竞争
对干技术进步信息判断的延误乃至引起决策中的失误：投资者至少可以根据他对
技术的适用性
睬
．管理能力
雕ll管理团队素质
管
管理者经验与业绩
身体健康状况
蟛!f}f-‘￡t 凳叫节肌’+Alll，．^NN们J吨盼投☆J 61II rr”1山江IO!，C
现状的分析，对未柬的描述以及采取的经营方针、策略，尤其是其己经采取的实
现目杯的措施及其实效等方面，分析得出一些基本的结果。此外，在一定的心理
学科学知识指导下，也可以初步分析出主要负责人是否具有创新精神；社会信誉
状况，则是一个管理团队和综合素质的体现。这个问题，不能仅看其提提供的文
字材料，如银行资信证明等，更重要的是要想方设法，接触、了解主要负责人。
从他对大量的其他事物有分析、判断这个过程中，力求真正地了解他。当然，在
短期内，创业者因各种主客观原因，不可能完全展示其社会信誉的全部情况于投
资者面莳；但因为从接触项目到决定投资有许多细节，需要花费时间，丽在接近
最后有决策时，投资人应该有可能较全面地了解项目企业的社会信誉状况：另外，
家族力量对公司的影响及其修正、完善也是其中要考虑的重要因素。在现代企业
制度的经营管理层面上如果家族力量过于集中，则是风险投资机构并不欣赏的状
况。
另一方面，风险投资常常足以资本追逐人。但是找项目不仅仅是纯粹找项目，
还要看这个项目是掌握在什么样的人手里，即要看创业者队伍怎么样，在这种意
义上人比技术项目更重要。之所以如此，这是因为人带有聪明的大脑，他在朝着
一个自己描述的远景目标行进时，如果发现走错了，就会及时调整。同样，在创
业过程中，若遇到产品技术问题出了偏差，由创业者对此做出及时调整。市场没
有，可以由人去创造和开拓，产品不好可以进行改进或转移性调整。但相比之下，
若是人有问题，调整的可能性就几乎没有，即使创业方向是正确的，也不能解决
问题。即使确定是一个具有很好发展前景的项目或企业，而被掌握在难以合作，
不具刨业者头脑的人手中，那么这个项目就必然是暗淡无光。正是在这种意义上，
有些风险投资家常强调：“第一要看人，第二要看人，第三还是要看人。”
(1)管理能力．管理能力反映管理者的基本素质以及投资领域的特别需要，
主要包括持续奋斗力、风险控制力、捕捉信息力、团队控制力、说服能力和人格
魅力。其中考察重点是团队控制力，即管理者在未来团队人数激增时重新规划组
织结构和任务分配协调的能力。
(2)管理团队素质．创业家有时不是一个人，而是一个创业小组，整体素
质和团结协作能力非常重要，创业家能力与知识互补形成合力，无疑是事业成功
的基础。而且，由于创业项目所具有的特性，项目组很容易形成一种“领导技术
顽±。学位论史第叫帝摹f AHP．ANN的风险投资项目计{iIi方法埘觅
导向型组织(Leader--skill--Oriented)，从而使项目负责人具有一种默认的权
威性，地位至关重要。如果项目负责人的知识水平不高、创新意识不强、经验不
足、团队合作能力缺乏，那么无疑会对项目创新的效率和效果产生不利影响。因
此风险投资家不仅要对创业家进行评估。还需要调查研究项目负责人，与项目负
责人进行各种形式的交流，以便作出正确的评估。。
(3)管理者经验与业绩
·‘管理资历考察的是被投资候选人以往的管理及专业经验。主要包括相关行业
经验、以往管理业绩、专业知识背景、公共关系、信用记录和危机处理记录。其
中信用记录作为对资信的重要反映应予以重视，而危机处理记录则必须包含任何
成败的经验、当时的处理方式及原由。
(4)身体健康状况
对于一个管理者来讲，身体确实是革命的本钱。即使这位管理者各方面素质
都很优秀，具有战略发展眼光，有很强的团队领导能力等，没有健康的身体，一
切都是空谈，也不可能带领企业向前发展。
2．技术因素分析
风险投资主要涉足高新技术，技术风险是由于项目技术本身的不足以及可替
代的新技术出现等给投资带来的风险。风险项目或产品的技术水平及研发实力是
企业项目竞争力与获利的前提条件。技术的先进性、可替代性、可靠性，适用性、
发展前景及技术的知识产权等都与投资风险直接相关。以下就这几个方面分别进
行分析：． ·
(1)技术的成熟程度
一方面，技术不成熟作为技术创新的不利因素，己被国外众多学者的实证研
究所印证。当一项技术处于不成熟阶段时，一是会加大投资后的工作量与难度，
二是风险投资失败的可能性会增加，三是在风险传递作用下，技术阶段的风险会
引发生产阶段的风险和市场阶段的风险。另一方面，技术完全成熟，风险投资成
功的可能性大，风险投资家之间的竞争激烈，投资成功后收益相对低’
(2)技术的知识产权
目前，高新技术产业的知识产权问题日益增多，许多公司投资之初未曾留意
知识产权问题，以致日后蒙受巨大的损失．因此投资公司对于拥有自主知识产权
坝I学pl^卫第叫亭壮卜AHP-ANN的H险投资啦Ill rf／r^，J，州’L
与引进技术的项目，要特别注意知识产权问题。具有独立知识产权的技术有高度
的专属性和排他性，对风险企业的发展起着重要的保护作用。不仅可以保障产品
不被其他厂家冒充，还可使被投资企业具有将来被大公司收购的潜在经济价值。
(3)技术的先进性，
技术先进性的判断标准一般根据国内外同类技术达到的参数指标来确定某
项技术处于何种水平。技术的先进性是指技术具有投资价值的前提，风险投资家
特别注重创新技术，因为新颖、独创、先进的技术可以为投资者带来独特的优势，
是创造市场、使风险企业获取超额利润的关键因素。
(4)技术的可靠性
可靠性是指其接近最后产品的程度在规定条件下和规定时间内无故障地发
挥其特定功能的概率。我国高新技术投资失败的原因很多是由于技术仍停留在实
验室阶段，其中试阶段的工作不完善，一旦投入生产就会出现问题，因此投资者
要仔细分析研究这方面的问题。在投资一项高新技术之前必须确认其配套的工程
技术和产品技术是否已经完善。
(5)技术的适用性
技术的适用性描述了技术适用的难易程度和广泛性。当一项技术可以广泛应
用时，技术的风险必然降低：反之，如果技术的适用面狭窄，适用条件苛刻，那
么风险必然增大。
3．生产和产品因素分析
生产风险是指新技术产品开发成功之后，这种高新技术产品能否生产出来，
具有不确定性。在国内，目前许多新技术大多是出自科研院所或者高校，在实验
室开发出的样品或样机，能不能进行工业化大生产是不确定的，如果不能进行产
业化生产就不会具有风险投资机构所预期的经济效益，那么意味着风险投资机构
也不会进行投资。同时，在具体的生产过程中，从原料、设备、人力、经费等的
投资到产成品的形成，以及生产能力等，都可能遇到很多与生产相关的风险。
(1)产品的竞争力
产品的竞争力即产品的质量与性能，这是最能够抓住消费者的关键，属于非
系统性风险因素，且是主观和客观相互作用的结果．对国内外27篇有关创业成
败研究原文进行指标统计发现，其中有23项研究均设立了这一指标或与此相似
颤卜．≠f’，论史第四帝摹十AHP·ANN的风险投资项目评估方法研究
的指标。了解竞争对手情况及国外厂家情况很重要。一些创业家在从事某项创业
项目时，总认为自己是独家在开发，而认为其他人在“睡大觉”，结果对竞争对
手防范不力。一般地，多个创业家即将或正在从事同一项目、相关项目或更优项
目的创新开发的可能性是存在的，创业者不可掉以轻心。例如：薄片晶体管液晶
显示技术创新领域，介入者竞达数十家，且多为世界级大企业，如美国国际商机
公司、日本日立、夏普、精工、三洋、韩国三星、大字等等。同时，了解国外厂
商的技术创新状况以及其专利技术拥有情况，做到知己知彼，对企业家创业成功
也是十分必要的。
(2)产品技术含量
产品技术难度越大，复杂性越高，则给企业带来的技术风险、生产风险也就
越大。一旦企业成功经历了技术阶段和生产阶段，企业可能会由此取得专有技术，
那么，技术难度与复杂性将成为其它企业进入壁垒，企业将获得超额利益。
’ (3)原材料供应因素
原材料的供应成本虽然占企业的总成本的比重很小，但它却影响到企业的全
面成本及产品差异性。项目的技术创新有时需要与之相配套，符合其性能要求的
高水平、高质量的新的原材料或零部件，如新的汽车产品对新型钢板、新型塑料
的需求。在专业分工协作的情况下，原材料或零部件协作厂家有时不能及时地按
质按量提供所需合乎要求的原材料或零部件。如果创业企业低就，采用代用品，
则有可能影响新产品的质量与性能。如果创新企业依靠自己来开发所需原材料、
零部件新产品，则意味着要承受进一步的技术投资风险．
(4)产品的生命周期
产品的寿命周期过短会加大风险投资的风险，分析其原因主要包括：技术性
寿命周期过短，即由于技术替代的出现使得新产品的技术寿命周期过短，进而导
致产品寿命周期过短；经济性寿命周期过短，指由于成本原因、市场竞争原因而
导致产品寿命周期过短；社会性寿命周期过短，指由于消费者偏好变化、政府政
策法律限制等因素而导致产品寿命周期过短。
(5)生产能力
企业现有的生产设备能否满足新产品生产的要求等。如果原生产设备可用
于新项目的生产，则企业可取得规模经济的优势：相反，如果设备需要大量更换，
坝I中t：s论卫稚l—U v 辑r AHP·ANN的M险投资项If计什乃iLlof，L
则会面临很高的转换成本。
4．市场因素
市场风险是指由于市场及相关的外部环境的不确定性而导致企业的销售市
场萎缩、达不到预期的市场效果乃至影响企业生存与发展的一种可能性。这主要
是指市场潜力，不在于现在市场的大小，而在于今后市场的广大．一个5亿的
市场，即使lOO％拿到，也只是5亿；一个50亿的市场占到lO％就是5亿，而
这种成功率自然比前者更高。任何一个投资项目都必须有足够的市场规模与顾客
需求潜力，才可能维持企业的生存与发展。另外还要考虑新市场的开拓，市场容
量，国内、外市场可能的份额，达到理想市场份额的分步措施，以及市场前景和
竞争状况等等。
(1)市场的增长潜力
风险投资退出时，出让的不仅仅是现实企业，更多是未来企业，因此其出让
收益即风险投资收益与企业产品的市场前景关系密切，产品前景越好，退出时股
价越高，投资回报率越大，反之，产品前景不被看好，退出时股价就低，投资回
报率小，甚至亏损。市场测不准原理说明决策者往往乐于对潜在市场容量做出偏
高估计而做出错误决策。市场容量偏小主要源于以下情况：需求者数量偏少：平
均每一需求者购买数量偏低：新产品对原有产品的置换成本偏高：属于季节性市
场或适时性市场。，．
(2)市场竞争能力．市场竞争能力就是企业能够接受市场的激烈竞争考验
的能力。市场竞争可以从以下几个方面体现： ．
竞争对手的数量
在项目的评价决策阶段所应考虑的竞争对手应包括显现的竞争对手和潜在
的竞争对手：生产本产品的竞争对手(用户对其产品可能存在依赖性)、将来可
能出现的模仿者、其他正在或即将从事同一项目或更好项目的竞争者。
竞争对手的实力’‘
对竞争对手的分析除考虑其数量外，还应考虑其实力以及市场结构。创业者
如果面对的是众多的实力弱小竞争者并不可怕。但如果面对的是少数但又是实力
很强的竞争者，那么由于竞争因素而带来的风险就比较大。特别是当市场结构并
非完全竞争也并非一般水平的垄断竞争，而是属于垄断或寡头垄断者的地盘便可
顾t。学位论文旃【『q章纂十AHP-ANN的风险投资项目订估力往研究
能存在进入壁垒。
竞争者的不正当竞争行为．
包括竞争对手的各种假冒伪劣行为、倾销及掠夺性定价行为、各种侵权行为、
挖走科技人才的行为等等。
(3)消费者对现有产品的依赖性
消费者对竞争对手产品的依赖性包括；习惯性依赖。即消费者已养成喜好
’ 于某种已有品牌的习惯，如女性对某一特定的品牌化妆品的依赖；技术性依赖．
指技术人员或操作人员己熟悉原有某一品牌产品的操作技能而不愿使用哪怕是
水平与效率更高的其他新产品。最典型的例子之一是汉字输入法，实际上目前己
有许多输入方法在输入速度和低重码率上好于五笔字型输入法，关键原因是现今
计算机打字操作人员己熟练于使用五笔字型输入法；协作性依赖。即某些用户厂
，家因与其它固定厂家有长期协作关系，那么即使新产品(指原材料、零部件、设
备等新产品)具有比较优势，用户厂家也因合同或其他约束而在短期内不会购买
使用这种新产品。
(4)企业营销能力
有些新产品需要适应市场要求，以市场的导向组织技术创新；而有些新产品
则必须引导市场，引导以及改变消费者的偏好；消费行为的固有惯性及对其进行
控制的有限性，决定了具有较强的广告与促销能力的企业才能在短期内引导消
费、启动潜在市场需求。
“好酒不怕巷子深”是古代商理，虽不乏现实意义，但在当今市场瞬息万变、
产品更新换代速度不断加快的情况下，通过有力的广告与促销手段使新产品在黄
金时期尽快，占据市场，也被许多事例证明是提高技术创新市场成功率的行之有
效的途径．库柏(cooper)的经验分析发现，广告与促销得力的项目的成功率是
广告与促销不得力项目成功率的2．36倍．
5．环境因素，
项目的环境因素是指项目的生产经营会受到超出企业控制范围经济环境变
化的影响。投资活动能否顺利进行，以及投资项目建成后的生产经营是否有利可
图，往往取决于投资地点环境优劣状况。因为任何一个投资项目如果缺乏赖以生
存和发展的各种必要因素，那么该项投资意向会在可行性论证中被淘汰。即使勉
蚺叫争杜J^IIP—ANN的1吨阶性资项I：1 rrfdt，Jf上Ⅲ’￡
强做出了投资决策，也必定在建设过程和生产绛营活动中遇到种种困难，导致投
资项目的失败。具体来说，投资环境具有以下作用：
节约投资成本的作用。投资环境好的地区具有许多优惠条件，办事效率高，
可以降低投资成本。投资环境差的地区则不仅较少优惠或者没有优惠，甚至有许
多人为的限制，办事效率低下，会增加投资成本。
对投资与经济的推动。良好的投资环境可以加快投资项目的建设进度，缩短
项目建设周期，提高投资经济效益．投资效益的增长又增强了该地区经济发展的
物质技术基础，对推动经济快速增长起着十分重要的作用。相反，低劣的投资环
境则延缓经济的进一步发展。
投资环境的上述作用，促使风险投资机构在选择风险投资项目时，努力寻找
良好投资环境，以减少不必要的投资风险。构成项目环境风险的因素很多，从风
险投资机构的角度来分析，主要可分为以下几类：
(1)社会经济景气程度(宏观经济环境) 秘”’。
该指标用来表征宏观经济环境的一种不确定性，特别是当宏观经济朝不利方
向变动，走入低谷时，一方面影响新产品的市场需求，另一方面由于银根紧缩而·’+
影响到投资公司的继续投资的资金来源。当宏观经济形势由萧条走入繁荣时，一
方面有助于企业的创业和技术创新活动，但另一方面，经济增长速度加快往往伴
随着较高的物价增长速度，因而会加大技术创新的所需原材料、设备等投入的资
金需求：由于技术创新的投入与产出具有一定的时滞性，因此，高技术创新的投
入期恰处于宏观经济的繁荣期，而产出期又恰好处于萧条期，那么也构成对技术
创新项目的一种风险。这一风险因素属于客观风险，且大体属于系统性风险。
市场利率的变动也将会影响企业酬资成本，影响企业的财务状况及盈利水
平，影响风险投资的收益。汇率风险是指在一定时间内，由于货币汇率变动所可
能导致的经济损失。在现行的浮动汇率制度下，国际金融领域动荡加剧，各种经
济的、政治的因素常常使外汇汇率在短期内大起大落，加大了外汇风险，给企业
吸纳外资及原材料、设备的进口及产品的出口带来风险。目前国际上要求人民币
升值的呼声越来越高，如果人民币真的升值将对我国企业造成了很大的影响。
(2)国家经济及产业政策
国家为了实现一定的发展目标，通过制定不同时期、不同发展阶段的产业政
顾I学位论文第凹章堆F AHP-ANN的风险投资项日订估方往研究
策和投资导向来鼓励或限制某些产业的发展。在不同的发展时期，相关部门即金
融、工商、税务部门都会出台相应的优惠政策，这将有利于风险投资业的发展。
而我们应该明白风险投资是一种长期投资，在投资过程中国家产业政策和投资导
向的变更，又将可能给投资带来一定的风险。
某个行业的景气与否既有相关宏观经济形势的一面，也有独立于宏观经济的
形势的一面。在传统行业、夕阳产业领域进行技术创新并非不可为，但其面临的
环境风险相对要大；因此，朝阳产业、新兴行业、高新技术产业往往成为风险投
资的热点。特别是国家对一些污染大、占用耕地多、资源消耗严重的行业进行限
制，而对一些新兴行业采取各种鼓励与优惠政策，因此在新兴行业进行技术创新
则可先得政策之利。
(3)基础设施建设
基础设施是构成投资微观环境的一个极重要的方面。主要包括能源、交通、
邮电通讯三个方面，能源设施包括煤、电、水、气、燃料等的供应设施；交通设
施包括了水、陆、空三个方面的交通运输条件；邮电设施是指邮政、电话、电传、
卫星等方面的通讯服务设施。基础设施的好坏对投资者具有很大的作用，因为这
些服务设施对投资项目的顺利运行关系很大．良好的基础设施有利于提高工作效
率，降低成本，增加项目产出和盈利：落后的基础设施则有与此相反的结果。
(4)地方或部门保护主义。。
在中国“诸侯经济”现象的影响下，地方或部门保护主义也对项目的新产品
市场进入构成不利。特别是当某一新产品进入某地要挤占当地产品的市场时，区
域性市场壁垒便可能发挥作用而使新产品市场进入受阻。新产品进入的行业性壁
垒在我国也有一定程度的存在，如中国地质大学开发的地质钻头产品虽质优而价
廉，但进入石油行业便一度因部门保护主义而受挫。
(5)税收优惠政策．
目前，在政府政策对国家经济有一定影响的作用下，享受政府提供的优惠政
策及未来可能享受将推动企业更好、更快速的发展，特别是市场准入、减免税等
方面的优惠政策。
6．财务因素
一个风险投资项目的财务工作是否有效，或者说财务活动的组织和管理的业
“口!IJ了f．，沱‘ 稚pq争杜t-AHI’‘ANN的Jn陆性侥J啦|J rri,j．山；』．州，己
绩如何，必然会体现在该项目经营资余运动的状况和结果上，表现为财务状况的
好坏和财务成果的大小。因此，风险投资项目的财务风险，其实是财务成果的风
险和财务状况的风险。主要有：
(1)获利能力。作为一个风险投资项目，评估机构考察的一个最重要也是
最关心的财务因素就是投资报酬率．但是由于被考察对象多是一些新创公司，缺
乏专业财务分析人员，且不谈评估机构对该项目的投资报酬率是否满意，单是看‘
投资报酬率的计算是否正确就可以对该公司的财务情况从一个方面进行评估。获
利能力是指企业能够赚取利润的能力，主要的考察指标还有资产收益率、主营业
务利润率、销售净利率和市盈率。‘
(2)资金运营因素．当前资金的周转情况和未来资金的周转情况是企业资
金运营能力的集中表现。主要是从销售出发预测损益表、现金流量表、资产负债
表。重点考查投资资本需求、资本支出维持水平、计划资本支出、计划折旧与摊
销时间表、净现金产生能力及资产负债表各主要科目的变动情况及其合理性：资¨⋯
金运营中还包含企业的融资能力。新技术产品创新过程中所需的资金有两个特
点：一是资金规模大，二是资金渠道少。因此，高新技术产品创新中，常常出现“；第：
资金问题。由于资金不能及时供应，导致高新技术产品创新活动陷于停顿，其技
术价值随着时间的推移不断贬值，甚至很快被后面的竞争对手超过，而使初始投。
入付之东流。因此项目后续阶段的融资能力的高低是风险投资项目成败的关键因
素之一。
(3)资本结构
资本结构，是指企业有代价的负债与所有者权益之间的结构。资本结构决策
是管理决策的重要内容，资本结构的变动会影响公司价值，因此，风险投资项目
评估必须将资本结构的评估作为一个着重关注点。最佳资本结构的确定受公司面
临的经营风险的影响，对于经营风险较高的企业，保持适度或较低的负债比率和
财务风险也许是必要而可行的。当公司试图改变其资本结构时，这种改变事实上
是在向市场及投资者提供关于公司未来发展、未来收益及其公司市场价值的一种
(组)信号，信号的潜在作用与反作用不能低估，风险投资公司和风险企业都必须
谨慎从事。
顾t‘学位论_史第叫帝苹十AHP-ANN的风险投资项H计估方法研究
4．3．3指标体系中关键指标的选取
本次指标体系的选取是对现有研究总结的基础上，根据现有研究结果和对风
险投资公司现有指标体系为依据制定初步指标体系，如图4-4，然后对湖南省内
风险投资相关机构进行问卷调查，以调查所得到的信息作为样本(调查主要采用
直接书面问卷、加上电话问卷和网上email问卷的方式，调查表见附录)，对初
步的指标体系加以修正．
本次调查共计发放问卷30份，回收30份，回收率100％，有效答卷26
份。接受调查的人员基本上都是各公司的直接的专业投资人员，对风险投资有着
深入的理论思想和实践经验．
本次调研中进行了面对面访谈，直接发放书面问卷的单位有(如表4-4)：
。表4-4问卷调查单位
1 长沙市科技风险投资管理有限公司
2 长沙市高新技术创业管理有限公司
3 湖南高科技创业投资公司
4 长沙市技术评估论证中心
5 长沙市技术产权交易所
6 长沙市技术产权交易中心
7 长沙高新技术产业开发总公司
8 长沙生产力促进中心
9 长沙高新技术创业服务中心
10 长沙市科学技术局
1l 长沙市科技开发交流中心
12 长沙市科技信息研究所
13 泰阳证券广州营业部
14 中国建设银行湖南省分行
15 长沙市外商投资企业协会
16 长沙众信会计师事务所
17 长沙橡树园创业服务公司
倾I学f0论迎稚叫争堆卜AHi，．ANN的风险投资J啦IJ rr仙，J r』．川，L
对调查数据分类统计得到原始统计数据．如表4—5所示．
表4—5调青原始统计数据
评估因素5 4 3 2 l
管理能力22 2 l 1 0
管理团队素质20 2 2 1 l
管理者经验与业绩21 2 l l l
身体健康状况5 4 4 10 3
●
技术的成熟程度2l 2 l l 1
技术的知识产权22 1 l 1 0
技术的先进性6 6 10 3 1
技术的可靠性5 8 3 8 2
技术的适用性6 8 5 4 3
产品的竞争力22 2 l l 0
产品技术含量20 3 l 2 O
原材料供应因素6 7 8 4 l
产品的生命周期3 5 1 15 2
市场的增长潜力18 4 1 1 1
市场竞争能力6 17 2 1 O
消费者对现有产品的依赖性5 3 8 ll 5
企业营销能力5 2 8 9 1
社会经济景气程度15 7 3 1 O
国家经济及产业政策9 10 2 3 2
基础设旌建设7 6 ll 1 l
地方或部门保护主义5 4 10 4 3
税收优惠政策4 5 11 4 2
获利能力20 2 1 2 1
资金运营能力10 11 3 l 1
资本结构16 7 l 1 1
对调查得到的数据应用spss统计软件进行统计分析，计算各个指标的重要度
的平均值、方差等，详见表4-6 。
37
顾f学位论文第州节堆十AHP．ANN的风险投资项目计估力法研究
表4-6 计算结果
因素名称平均值方差置信区间显著性水平
管
管理能力4．73 0．50 4．63 4．77 O．05
理管理团队素质4．50 1．10 4．29 4．58 O．05
因
素
管理者经验与业绩4．58 1．01 4．38 4．65 0．05
身体健康状况2．92 1．76 2．58 3．06 O．05
技术的成熟程度4．58 1．01 4．38 4．65 0．05
技技术的知识产权4．76 0．50 4．66 4．80 0．05
未
因技术的先进性3．50 1．17 3．27 3．59 0．05
素技术的可靠性3．23 1．64 2．91 3．36 O．05
技术的适用性3．38 1．70 3．05 3．51 0．05
产
产品的竞争力4．73 0．50 4．63 4．77 O．05
品产品技术含量4．58 O．78 4．42 4．64 O．05
因原材料供应因素3．50 1．25 3．25 3．60 0．05
素
产品的生命周期2．69 1．44 2．41 2．80 0．05
市
市场的增长潜力4．48 1．05 4．27 4．56 0．05
场市场竞争能力4．08 0．46 3．99 4．11 O．05
因
素
消费者对现有产品的依赖性2．75 1．63 2．43 2．87 O．05
企业营销能力3．04 1．40 2．77 3．15 0．05
社会经济景气程度4．38 0．70 4．25 4．“ O．05
环国家经济及产业政策3．81 1I 54 3．51 3．93 O．05
境
因基础设施建设3．65 1．07 3．44 3．74 0．05
素地方或部门保护主义3．15 1．51 2．86 3．27 0．05
税收优惠政策3．19 1．23 2．95 3．29 0．05
财获利能力4．46 1．25 4．22 4．56 O．05
务因
资金运营能力4．08 O．99 3．鹋4．15 0．05
素资本结构4．38 1．01 4．19 4．46 0．05
根据上述统计的结果，可以得知，有些指标和其它指标相比处于不同的类别，
属于影响系数平均值较低的指标，所以可以剔除这些因素。其它指标的紧密性平
均值均高于3．8，可以说明被调查者都认为这些指标是重要的，因而可以作为正
式的评价指标。置信区间的下限都大于3．5，说明指标的紧密性满足要求。该调
查结果具有较高的可信度。，
根据统计数据和最终的分析结果，可以得到最终的评价指标体系．利用层次
分析法构建指标模型。具体模型如图4-2所示．
38
撕{I 7倚论文确州币IlL I A|II’·ANN的M险投资项目rrf^，J 72J01究
管理因素技术和产品因素市场和环境因素财务因素
技技产产
术术品品
的的的技
成知竞术
熟识争含
程产力量
度权
市市社国
场场会家
的营经经
增销济济
长能景及
潜力气产
力囊裴
策
图4．2风险投资项目谔估指标体系
获资资
利金本
能运结
力营构
因
素
4．4基于AHP-ANN的风险投资项目评估的思路
1．构建层次结构(AHP)评价指标体系。j
基本步骤是(1)通过调查分析，选取评估关键因素：(2)建立层次结构评
价指标体系：(3)运用层次分析方法，确定各指标权重，得到因素总排序。
2．建立神经网络(AⅢ)模型。
基本步骤是(1)建立网络模型；(2)将层次分析后取得的权重作为输入量
的预处理。
3．利用MATLAB实现。
4．5用层次分析法确定指标权重
依据已建立的风险投资项目评价指标体系，可以运用层次分析法来确定各个
评价指标的权重。而运用层次分析法来确定风险投资项目各个评价指标的权重的
关键是，要确定从上到下各层次具体的指标之间的相对重要性程度。本文在结合
顾l。学位论文第叫帝堆十AHP-AN_N的风险投资项H计估方注研究
国内外的经验和中国风险投资的现状，通过相关方面的专家判断，打分，构造判
别矩阵，然后对判断矩阵的各层次进行单排序计量和一致性检验，从而得到风险
投资项目评价各个指标的权重，为下一步建立神经网络模型打好基础。
应用AHP分析决策问题时，首先要把问题条理化、层次化，构造出一个有层
次的结构模型。在本文的模型中，复杂问题被分解为元素的组成部分。这些元素
又按其属性及关系形成若干层次。上一层次的元素作为准则对下一层次有关元素
起支配作用。本文的层次结构模型可以分为三层： ·
1．最高层
也称为目标层，这一层次中只有一个元素，它是风险投资项目评估的一个理
想评估结果。
2．中间层
包括所需考虑的准则，也称为准则层。这一层次中包含了为实现目标所涉及
的中间环节，本文的模型中中间层只有一层，它由4个类别的中间环节组成。
3．最底层
这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等，因此也称为
措施层或方案层，本文的模型最低层由项目评估所选考察的14个关键因素组成。
递阶层次结构模型如图4-2所示。，
4．5．1构造两两比较判别矩阵
层次结构反映了因素之间的关系，但准则层中的各准则在目标衡量中所占的
比重并不一定相同，在决策者的心目中，它们各占有一定的比例。在确定影响某
因素的诸因子在该因素中所占的比重时，遇到的主要困难是这些比重常常不易定
量化．Saaty等建议可以采取对因子进行两两比较建立成对比较判别矩阵的办
法．
从心理学观点来看，分级太多会超越人们的判断能力，既增加了作判断的难
度，又容易因此而提供虚假数据。Saaty等人还用实验方法比较了在各种不同标
度下人们判断结果的正确性，实验结果也表明，采用l～9标度最为合适。
相对风险投资项目评价这个总目标层来说，请风险投资行业专家和评价机构
根据具体指标值，对各因素指标之间的重要性作两两比较之后，再根据Saaty
⋯I?忙佗正第叫亭壮J^IIP．ANN tg|In脚投资J吸【I rrf^^以{卅兜
等提出的9分位比率(如表4-7)排定各关键冈素的优劣顺序。按优劣顺序评定
价值后，构造重要性判断矩阵A—B。如表4-8。
表4—7 9分位比率判别矩阵
9分位比率判断矩阵标度及其含义
标度评分标度含义
l 表示两个因素相比较，具有同样重要性
3 表示两个因素相比较，一个因素比另一个因素稍微重要
5 表示两个因素相比较，一个因素比另一个因素明显重要
7 表示两个因素相比较，一个因素比另一个因素强烈重要
9 表示两个因素相比较，一个因素比另一个因素极端重要
2、4、6、8 表示上述两相邻判断的中值
倒数因素i与j比较得判断bij，则因素j与I比较得判断b级=1／bij
表4-8 风险投资项目评估重要性判别矩阵
A B1 B2 B3 B4
管理因素B1 l 3 3 6
技术和产品因素B2 1／3 l 1／3 2
市场和环境因素B3 1／3 3 l 2
财务因素B4 1／6 1／2 1／2 l
4．5．2求层次单排序的相对重要性权重
用方根法求矩阵的特征向量和特征根，求得层次单排序的相对重要性权重。
首先，求判断矩阵的几何平均值： 啄=酣”扣啦，．．卅
厩=4 l{／两x3x6。=2．711
瓦=何瓦瓦丙西=0．222
秀=何五丽=1．189
矿=扼丽可瓦万丽=0．452
其次，对向量呒=防，厩，厩，瓦r作规范化处理，求得特征向量W^，即为
4l
颜I‘学位论文第pll帚堆十AHP．ANN的风险投资项H评估方法研究
相对重要性权重。
4
Σ衫=2．711+0．686+1．189+0．452=5．038
彤：#；2．711／5．038=0．538，
Σ衫
J-l
W2=0．136，％=O．236。．W。=0．09
特征向量呢=【o．538，0．136,0．236，0．091『，亦为相对重要性权重．
4⋯5 3一致性检验
上述构造成对比较判断矩阵的办法虽能减少其它因素的干扰，较客观地反映出
一对因子影响力的差别。但综合全部比较结果时，其中难免包含一定程度的非一
致性。因此要比较结果是前后完全一致的，还必须进行一致性检验。
对相对重要性权值H0进行层次排序一致性检验。
计算判别矩阵A-B的最大特征根五嘶·
爿％=
1 3 3
l，3 l l，3
1／3 3 l
l／6 l／2 l／2
‰=喜等乱嘲，
由于n=4，RI=0．90，
2．1940
0．5740
1．0033
0．3657
一致性指标a：掣：0．051， 刀一1
CR=CI／RI=0．057<0．10，通过一致性检验。
同理可以得到，其内部个指标相对重要性判别矩阵以及相对重要性权值(特征向
量)，如下列表所示。如表4-10至表4一13。
需要注意的是，要根据各个判别矩阵的实际情况查找相应的平均随机一致
性指标盯．对斗=1,-．-．9，Saaty给出了盯的值，如表4-9所示：
粥弘弱够
5
l
2』
O
O
O(
"¨H¨n■■uH■Ⅱ■
6
2
2
l
第川争堆t。AHP．ANN∞J吨∞投资J啦Il Lt¨办一，．州，￡
表4-9
l疗l 2 3 4 5 6 7 8 9
R1 0 0 0．58 0．90 1．12 1．24 1．32 1．4l 1．45
表4一lO 管理因素指标重要性判别矩阵表
BI CI C2 C3 W
Cl l I／4 3 O．218
●
C2 4 l 6 O．69
C3 I／3 I／6 1 0．09
五‰=3．052，CI=0．026，CR=0．0448<0．10，通过一致性检验．
表4-II技术和产品因素指标重要性判别矩阵表
B2 C4 C5 C6 C7 -
C4 l I／5 1／3 2 0．1113
C5 5 1 3 7 0．5859
C6 3 I／3 1 2 O．219
C7 l／2 I／7 I／2 1 0．0801
五m《．1078 CI=0．0359，CR=0．0398<0．10,通过一致性检验·
表4-12市场和环境因素指标重要性判别矩阵表
B3 C8 C9 C10 C11 ■
C8 1 3 7 6 0．57
C9 I／3 1 5 5 0．29
C10 I／7 I／5 1 2 O．08
Cll I／8 I／5 I／2 1 0．06
A。=4．157 CI=0．052，CR=0．058<0．10，通过一致性检验。
表4一13财务因素指标重要性判别矩阵表
B4 C12 C13 C14 -
C12 1 3 4 0．62
C13 I／3 l 2 0．24
C14 I／4 I／2 l 0．14
五。．=3．02，CI=0．01，CR=0．017<0．10，通过一致性检验。
颂I学位论文第四市堆十AHP-ANN的风险投资项目计估力沾研究
由于各判别矩阵的cR值均小于0．1，可以认为他们均具有满意的一致性。
4．5．4层次总排序及其一致性检验
上面我们得到的是一组元素对其上一层中某元素的权重向量。我们最终要得
到各元素，特别是最低层中各方案对于目标的排序权重，从而进行方案选择。总
排序权重要自上而下地将单准则下的权重进行合成。如表4-14所示
表4—14
、＼屡^ At As ^
皇层总捧序权僵层≯＼ 4I 口t ‰
01 ^l 6lt ^- Σ岛巾
日I ／'n t,n k Σ确
●：
●¨ ●●● ⋯
最“ h &-- Σ锄
对层次总排序也需作一致性检验，检验仍象层次总排序那样由高层到低层逐
层进行。这是因为虽然各层次均已经过层次单排序的一致性检验，各层对比较判
断矩阵都已具有较为满意的一致性。但当综合考察时，各层次的非一致性仍有可
能积累起来，引起最终分析结果较严重的非一致性。
以此为依据，进行层次总排序的一致性检验。
a=Σw,cz,=0．538x0．026+0．136×0．0359+0．236x0．052+0．09x0．01=o．0318
^
R／=ΣW,Rr,=0．538x0．58+0．136x0．9+0．236x0．9+0．09x0．58=0．699
CR=CI／RI=0．045<0．10，通过一致性检验。
所以，我们认为层次总排序结果具有较满意的一致性并接受该分析结果。
根据以上数据，我们可以计算得到评价指标关键因素总的相对重要性权重
Pi。
倾IJ7_-仿癌正铺州争JiLt4 AIIP．ANN的I札盼投资J¨111似厅吐川，‘
表4—15
Bl
C1 管理者能力P1 O．117
风管理因素
c2 管理团队素质P2 0．37l
险
C3 管理者经验与业绩P3 0．048
投B2
c4 技术的成熟程度1'4 o．015
资c5 技术的知识产权P5 O．08
项技术和产品因
目c6 产品的竞争力P6 o．03
关素
c7 产品技术含量P7 0．109
键
因· B3
c8 市场增长潜力I)8 0．135
素c9 市场竞争能力P9 O．068
评市场和环境因
价素
C10国家经济及产业政策P10 0．019
指ClI企业营销能力P1l 0．014
标》
B4 C12获利能力P12 0．056
C13资金运营能力P13 0．02
财务因素
C14资本结构P14 0．013
4．6分行业评估分析
： ·”
、
虽然风险投资所投资的基本都是高新技术行业，但是行业之间还是有差别的。
所以，如果对各个行业的企业都采用同一套评估标准进行评估就显然不够科学和
客观。
从风险投资项目的行业分布看，软件、一般I T行业、医药保健、新材料、
制造业等是中国风险投资最为集中的5个行业，上述5个行业集中了2002年全
部创业投资案件的50．8％m1．而其他行业创业投资项目所占比例都很小，一般
都在5％以下。这说明，风险投资主要集中在了少数几个重点行业。这些行业一
般都具有良好的增长前景，而且也是目前国内外整个产业投资的重点。
4．6．1行业分析
目前，风险投资专家所关注的投资领域主要是三个行业，即电子信息、生物
科技以及新材料。这三个行业本身也代表了中国经济发展的朝阳行业和未来有发
展前景、有潜力的行业和领域。
硕}学位论文第泅节牡十AHP．ANN的风险投资项日订估方址研究
1．电子信息行业
当前，信息产业正面临着有利的国际、国内形势，世界经济逐步回升和机构
调整进一步加快，经济全球化和全球信息化趋势加快发展，为我国信息产业更好
地在国际竞争中发展壮大带来了难得的机遇汹’．国家推进经济社会协调发展，社
会经济各领域的信息化建设加快了步伐。党的十六大作出了“以信息化带动工业
化，以工业化促进信息化”的战略部署，有限发展信息产业，顺应了国民经济发
‘展的趋势，促进了信息产业的健康持续发展。展望2004年国际生产要素的充足
和产业的转移，为我国信息产业的发展提出了新的机遇和挑战。全球化的竞争，
技术与产业的融合、互联网的变革与发展，新兴产业的崛起，为中国信息产业创
造了无限商机和巨大的市场空间。产业规模继续保持快速增长，微型电子计算机
产品发展持续强劲，通信类产品的生产仍以较高的速度增长， 电子元器件类产
品发展明显加快．以3c融合、数字电视、移动通信、网络游戏等主要内容的信
息技术迅猛发展，以汽车电子，医疗电子等行业电子为代表的产业融合趋势日益
明朗。
2．生物医药行业
近年来，我国生物医药行业高速成长。生物技术被认为是21世纪科学技术
的核心。目前生物技术最活跃的应用领域是生物医药行业，其投资比例及产品市
场均占生物技术领域的首位。而生物医药行业已被投资者认为是成长性最高的产
业之一．我国生物科技虽然起步较晚，基础差，但由于我国政府对发展生物医药
的极力支持及生物技术科研力量的崛起，在过去一段时间生物医药行业在我国也
有了迅猛的发展。预计未来几年，中国生物医药业将进入高速增长期，增长率超
过20％，高于医药行业总体平均增长率，也远高于国家8％的经济增长速度。在’
十一五’规划中，国家仍将生物医药产业作为经济中的重点建设行业和高新技术
中的支柱产业来发展。
3．新材料行业
随着全球制造业向中国转移趋势的不断加速和中国制造业的高速成长，与之
相配套的材料产业也得到了快速发展。2004年，中国新材料行业成长迅速，总
坝I≯位论文确叫辛牲}AHP．ANN的风险投资J呃Il计聃bi』．州，￡
体市场规模达到180．1亿元，同比增长27．7％。
近年来，新材料企业加快了产业整合的步伐，通过进入新材料上下游产业，
来实现降低经营成本，提高产品附加值、改变不利的产业竞争地位，并以此增强
企业自身整体盈利水平。
目前，全国已经建有79个新材料产业基地，产业集群效应开始显现。新材
料优异的产品性能和广泛的应用领域使其产品市场需求一直保持较高的增长。在
新材料产品技术开发方面，国内新材料企业核心技术专利据有率不断提高，材料
自主研发能力得到很大增强。目前，在稀土新材料方面，中国已由原来的稀土资
源大国向稀土新材料生产强国迈进，一批掌握稀土材料关键技术的企业已经能够
在全球稀土新材料领域占据一席之地。2004年，中国新材料企业并购重组事件
频发。通过对新材料上市公司近两年来的年报和中报的统计分析得出：国内主板
市场43家新材料上市公司的盈利水平有明显提升．随着新材料上市公司技术研
发投入不断增长，以及企业产品业务多元化的发展，上市公司的市场竞争力和虢
风险能力也逐步得到改善。
4．6．2三行业风险投资的特点
_
风险投资是一个产业链条，一个价值增值的链条。产业本身也有自身的链条，
各个行业特点会有所不同。我们所关注的三大行业里面，情况就不一样。
生物医药行业自身的产业链条很清晰，从种子期到研发项目到中试放大的孵
化器，再到产业化基地，再到下一步的收购上市公司，整个的应该说从技术、研
发、生产、销售、服务是一体化的。但是其它行业就不一样了，在电子信息行业
项目的市场可能关联比较大，市场本身变化莫测，有一些市场可能是共同的。比
方说，有的企业搞金融、票据软件开发的，有一些搞银行票据的，也有搞证券这
一块的，有很多相似的地方。那么市场营销开拓可能就显得更重要一些。主要是
体现在销售，有没有关系资源，能不能抢占市场，这是非常重要的。新材料行业，
本身它可能是技术密集型和资本密集型。投资持股比例并不高，但是单个项目本
身可能资本规模比较大。团队本身的技术、生产供应流程等，把握这些方面的技
术参数，是不是有深刻的理解，同时在市场开拓方面能不能够占领这个市场，这
是非常至关重要的。所以，情况不一样，我们就要针对不同行业进行研究。
豌t学位论义第阴事摹十AHpoANN的风险投资项廿计估方泣研究
4．6．3分行业评估层次总排序
在前面已经得到的评估指标基础上，还必须考虑行业因素。为了能够得到比
较有代表性的分行业评估标准，又不增加专家们的评估复杂度，我们通过和专家
不断的讨论拟采用如下分行业评估方法。如图4-2所示的评价指标体系是通过实
证调查广泛综合评估专家的意见得到的，所以还是采用这个评价指标体系。但是
在请专家填写判别矩阵时就分行业填写了3种，分别是电子信息行业、生物医药
行业和新材料行业，前文已经得到的判别矩阵是适合其它类型的企业的。因为专
家在后续的对具体项目的14个关键因素的评估打分中会考虑到该企业所属行业
对其的影响，所以我们只就A-B矩阵请专家分行业填写。结果如表4—16，4-17，
4一18所示。
表4—16电子信息行业判别矩阵
电子信息行业管理因素技术和产品因素市场和环境因素财务因素W
管理因素1 4 4 5 0．44
技术和产品因素1／4 1 3 2 0．289
市场和环境因素1／4 3 l 2 O．14
·财务因素1／5 2 1／2 l 0．131
_h=4．1815，CI=0．061，CR=0．067(0．1。满足一致性检验
袭4-17生物医药行业判别矩阵
生物医药行业管理因素技术和产品因素市场和环境因素财务因素W
管理因素1 l／2 3 5 O．574
技术和产品因素2 1 4 3 0．123
市场和环境因素1／3 1／4 1 2 0．212
财务因素i／5 1／3 1／2 1 0．091
五h=4．1658，CI=0．055，CR=0．061(0．1，满足～致性检验
然后在以上判别矩阵的基础上，用同样的分析方法得到分行业层次总排序，如表
4-19所示．
讹叫0 J^j^Hl】．ANN∞Jn硷投资』哽Lnt仙方江研咒
表4一18新材料行业判别矩阵
新材料行业管理因素技术和产品因素市场和环境因素财务因素W
管理因素l 2 4 2 0．335
技术和产品因素2 l 3 2 0．449
市场和环境因素I／4 I／3 1 2 O．13
财务因素I／2 1／2 I／2 l 0．087
l№=4．2411。CI=0．08，CR=0．089<0．I，满足一致性检验
表4-19
电子信息生物医药新材料
C1 管理者能力0．096 0．125 0．073
B1
c2 管理团队素质0．304 0．396 0．231
管理因素
C3 管理者经验与业绩O．04 0．052 O．03
C4 技术的成熟程度0．033 0．014 0．051
风B2
险C5 技术的知识产权0．169 0．072 0．263
投技术和产品因
资C6 产品的竞争力0．063 0．027 0．0983
项素
目C7 产品技术含量0．023 O．01 0．D36
评
价C8 市场增长潜力O．08 O．12l 0．074
指B3
标c9 市场竞争能力0．041 0．061 0．038
> 市场和环境因
C10国家经济及产业政策0．Oll O．017 0．01
素
ell企业营销能力0．008 0．013 0．008
C12获利能力0．081 0．056 0．054
B4
C13资金运营能力0．031 0．022 0．021
财务因素
C14资本结构0．018 0．012 0．012
顾t学位论文第四帝堆t-AHP-ANN的风险投资项目计估方法研究
4．7构建人工神经网络模型
本文构建的径向基函数神经网络，拓扑结构如图4-3所示．
图4．3 RBF拓扑结构
Y
·-——--———-—_．■
1．输入层的设计
在前面建立的风险投资项目评估指标中关键因素为14个，而本文建立的是
^HP_ANN模型是建立在前面模型的基础上，所以，输入节点数也确定为14个。
输入数组f而，x2，⋯⋯x¨}．
2．输出层的设计
确定后的人工神经网络的拓扑结构如图，输出节点只有一个。本文综合专家
的经验和风险投资公司实际评估结果制定了一定的评价对应规则，这样本模型的
输出值就对应于相应的评价结果，如表4-20。A表明该项目评价为优秀，B表明
该项目评价为良好，C表明该项目评价为一般，D表明该项目评价为较差，E表
明该项目评价极差．
r A(优秀)0．9sY<l
I B(良好)0．75≤r<o．9
评估结果= < C(一般) o．65≤Y<o．75
l D(较差)0．55≤Y<0．65
L E(极差)0<Y<O．55
表4-20评估结果对应表
第叫争林J AItI'-ANN的Jq雠投白J啦}|11似力江l卅，L
4．8基于AHP-ANN的风险投资项目评估模型的MATLAB实现
人工神经网络的可以用很多种方法实现，例如用C”、VB等都可以实现，但
是比较复杂，目前的主流方法是利用MATLAB提供的工具箱来实现。
4．8．1 MATLAB简介
MATLAB是一Matrix—Laboratory的缩写，即矩阵实验室的意思啪1。Matlab语
言是由美国的Clever Moler博士于1980年开发的，目前已发展到了7．O版本。
MATLAB具有用法简单、灵活、程式结构性强、延展性好等优点，已经逐渐成为
科技计算、视图交互系统和程序中的首选语言工具。特别是它在线性代数、数
理统计、自动控制、数字信号处理、动态系统仿真等方面表现突出，已经成为
科研工作人员和工程技术人员进行科学研究和生产实践的有利武器。
Matlab是一种解释性执行语言，具有强大的计算、仿真、绘图等功能。最丰
富的函数库(工具箱)是它的一大特点，使用户能够学习和使用专业技术。这些
工具箱主要包括：小波分析、信号处理、神经网络、模糊处理、图象处理、时频
分析和虚拟现实等。它们集成了MATLAB函数并扩展了MATLAB工作环境，这样就
可以解决一些特殊类别的问题，用户可以方便快捷地使用复杂的理论公式，免除
了自己编写复杂而庞大的算法程序的困扰。尤其是在做数学推导和理论验证时，
有了这些功能丰富的工具箱，问题就变的十分简单，因此进一步受到了科研工作
者的欢迎。同时由于它使用简单，扩充方便，尤其是世界上有成千上万的不同领
域的科研工作者不停的在自己的科研过程中扩充matlab的功能，使其成为了巨
大的知识宝库。
4．8．2评估模型的MATLAB实现
MATLAB神经网络工具箱主要针对神经网络系统的分析与设计，提供了大量
可供直接调用的工具箱函数、图形用户界面和仿真工具，是进行神经网络系统分
析与设计的绝佳工具。
本文的A印一ANN风险投资项目评估方法就利用MATLAB7．0神经网络工具箱
51
顾l学位论文第叫事毕十AHP-ANN的风险投资项日评估方法研究
来实现。首先对项目评估系统建模，结构如图4-2所示。输入层单元数为14，
输出层单元数为1，神经元的基函数为高斯函数。我们将用层次分析法得到的因
素总权重对专家的评分进行处理后的结果作为输入，项目评估结果作为输出。我
们先用足够多的学习样本训练这个网络，网络通过不断参数，当达到所设定的误
差参数时，系统则停止学习。训练后的健壮网络就可以作为风险投资项目评估的
工具直接使用。具体的训练过程和应用过程见实例分析。
埘·I 7f—L色正旃『】审强u卜研，L
第五章实证研究
本章将运用作者在某风险投资公司调研实习期间的取得实际案例来验证基
于AHP--ANN的风险投资项目评估方法的可行性，并对其应用予以具体说明。
5．1选择样本数据
样本数据来源于长沙某风险投资公司．我们从该公司2004年评估的项目中
选取了7个作为模型训练的样本。为了后续的分行业的实证研究，所选的这7
个项目都来源于电子信息领域。
5．1．1项目简介
1．项目1--长沙h软件技术有限公司专家评分56．6分
首次提出工作单元模型和用工作单元模型深入部门流程模型，形成由上倒下
的分析和由下到上的合成体系：将企业最基础的行为模式标准化、抽象化，以便
形成基类；以工作单元模型承上启下，使向下做详细分析设计和向上讨论流程影
响和变化，形成方便的通道。‘
，
2．项目2一湖南B电力发展有限公司专家评分63．1分
系统采用传感器采集信号送入信号调理器完成信号的转换、放大、检测，经
过通道选择开关对信号进行分时处理后，在经鉴相和检波、A／D转换以实现数据
监测是对传统电桥检测阀的创新设计。
3．项目3--湖南C电气与信息技术有限公司专家评分67．1分
该系统是一个基于企业Intranet的B／S结构的大型软件系统，该系统以成
本精确动态管理和实时经济运营优化为核心，只管反映机组当前生产状况，精确
预测未来成本，并作出最佳经济竞价策略和报价建议。其性能优良，技术达到了
国际先进水平，可替代进口产品，市场前景十分广阔。
硕l学位论史第五辛安b¨pf究
4．项目4一湖南D汽车电子技术有限公司专家评分73分
该项目运用电子控制技术模拟实现液力变矩器的传递特性。利用液压数字阀
替代比例电磁阀，提高了变速器跟踪匹配的控制精度，集机械、液压及电控技术
与一体。与同类AT产品相比，动力性能高，有害气体排放低，舒适性明显改善。
改项目具有自主知识产权，可替代进口产品，随着中国汽车产业的发展，市场前
景十分广阔。
5．项目5--湖南E电机制造有限公司专家评分80．5分
研究复合励磁稀土发电系统的设计，制造工艺、成本降低和系统集成等产业
化的关键技术问题，开发复合励磁控制平台，研制模块化、标准化的控制装置，
研制低电磁辐射电力电子变换技术及装置和发电系统计算机监控与保护装置，研
制高功率密度、高效率、高可靠性的系列化复合励磁稀土永磁发电系统，实现该
日产品的产业化。
6．项目6--湖南F信息技术有限公司专家评分48．6分
将GPRS技术、Internet技术引入车载系统中。利用MCU将GPRS和Internet
技术集成。在MCU上实现TcP／IP通信以及底层校验算法的实现。车载电源干扰
净化与隔离。‘
7．项目7--湖南G科技有限公司专家评分71．4分
该项目突破了同类产品只能从应用层进行安全保护的体系机构，运用独立设
计的TcP＼IP协议栈、智能内容过滤、动态计算机网络协议取证等核心机会速，
实现了从网络层到应用层进行安全保护。该产品能适应复杂的网络环境和提供准
确的智能化内容过滤等功能，并与电子取证系统完美结合，总体水平处于国内先
进水平。该公司依托中科院，研发力量和管理团队强，具有自主知识产权，在网
络安全领域有很大的市场前景。
5．1．2样本数据采集
评估组由6名专家组成，其中技术专家、财务专家、行业管理专家的比例为
坝l学位论文：f}n争失¨IⅢ，E
3：2：l。该评估机构中，电子信息行业专家库和财务专家库的部分成员如表5．1
所示
。表5-I专家库(部分)
技术专家库财务专家库
单位姓名单位姓名
1．国防科技大学李爱平1．中南大学饶育蕾
2．中南大学叶相龙2．中南大学樊相如
3．中南大学李建华3．中南大学熊勇清
4j中国电信关翔4．中南大学一中大思特张根明
5．湖南省电广传媒股份有限公司蒋新农5．湖南大学何进日
6．长沙理工大学朱树人6．湖南大学谭跃雄
7．湖南大学周有庆7．长沙大学邓中华
8．湖南大学洪跃山8．长沙大学邓永勤
9．湖南大学张汉江电子信息行业管理专家
10．湖南师范大学刘先锋
11．中机国际八院孙绍全湖南省信息产业厅：肖斌。
对项目进行评估时，首先分别随机的从技术专家库抽取3位，从财务专家库
抽取2位，与行业管理人员共同组成评估专家组。项目评估过程由专家组听取被
‘
评估企业自我介绍和实地考察企业两部分组成。之后，专家组成员分别填写评估
表格，最合汇总得到该项目的专家综合评分。
专家的评分为lO分制，为了保持数据的一致性，我们取样时将小数点左移
l位，取得的数据都位于0-1之间。将专家对本文建立的评价指标体系的14个关
———=—一
’
键因素的评分汇总，得到样本数据表，如表5-2所示。
5．2用3种不同方法进行仿真
我们将用3种不同的方法对实证数据进行比较检验．
5．2．1用BP网络仿真
利用MATLAB对评价模型进行训练和测试，直接调用神经网络工具箱中的
newff指令建立bp神经网络、train指令训练bp神经网络、sim指令仿真和
postreg指令检验网络性能．输入层节点数为14，输出层节点数为l，通过调试
比较，隐层节点数取23，学习速率取0．06，误差限制在0．001， 输入层和隐层
坝l学位论文鹅五节实计研，￡
+ 的初始权重和阈值都取l，训练次数取10000次。相关的计算机程序见附录。测
试评估结果如表5—2和图5-1所示，线性回归分析结果如图5-2所示．
表5-2
项目1 项目2 项目3 项耳4 项目5 项目6 项目7
评估因素1 O．78 O．7 0．78 O．8 0．82 0．75 O．78
评估因素2 O．78 0．75 O．78 0．79 0．8 O．76 0．8
评估因素3 0．76 O．8 0．75 0．78 0．85 ’O．76 0．82
评估因素4 0．8 0．8 O．8 O．8 O．8 O．75 0．85
评估因素5 0．75 0．9 O．9 O．8 O．85 0．9 0．82
评估因素6 ‘O．78 0．8 O．8 0．78 0．8 O．75 O．78
评估因素7 0．76 0．78 O．8 O．82 0．8 O．75 0．82
评估因素8 ，0．8 O．76 0．78 0．85 O．82 0．75 0．85
评估因素9 O．75 O．76 O．8 O．78 O．78 0．72 O．75
评估因素10 O．8 O．8 O．8 O．82 O．82 O．8 O．8
评估因素11 O．82 0．8 0．82 0．85 O．82 O．82 O．82
评估因素12 O．55 O．75 0．65 O．78 O．85 0．52 O．82
评估因素13 0．66 O．7 O．68 0．82 0．82 O．5 O．82
评估因素14 0．6 0．7 O．75 0．85 O．9 0．48 O．85
专家评估值0．566 0．631 0．671 0．73 0．805 0．486 0．714
箍h亭J耍计删，L
图5-l样本数据训练图
m=O．99608， b=O．0090813， r=O．95964。
图5-2 bp网络仿真线性回归分析结果
破I：学位论史第五帚央叶研免
5．2．2用径向基函数神经网络仿真
使用MATLAB对评价模型进行仿真，径向基函数神经网络不需要象BP神经网络
先训练后仿真，直接调用神经网络工具箱中的newrb指令建立径向基函数神经网
络、sim指令仿真和postreg指令检验网络性能。输入层节点数为14，输出层节
点数为1，误差限制在0．001。仿真结果如表5—3，线性回归分析结果如图5-3
所示。
瑶=0．9946． b=覆0035487。r=of 9973。，
图5—3径向基函数神经网络仿真线性回归分析结果
5．2．3分行业用径向基函数神经网络仿真
使用gATLAB对评价模型进行仿真，直接调用神经网络工具箱中的ne·rrb指
令建立径向基函数神经网络、sim指令仿真和postreg指令检验网络性能．输入
层节点数为14，输出层节点数为1，误差限制在0．001。
本次实证中，考虑行业因素。将前文得到的综合专家的意见，利用层次分析
，S
蝉!IJ7f·，沦正第丘节文¨}flJI，￡
法得到的电子信息行业因素权重总排序作为输入的预处理。将专家的评分经过预
处理后作为输入数组。预处理过程没有单独执行，在训练过程中通过计算机程序
一起完成。结果如表5—3所示，线性回归分析结果如图5—4所示。
M=O．99921 b=O．00051655 r=0．99961
图5—4电子信息行业径向基函数神经网络仿真线性回归分析结果
表5-3 3种方法仿真结果比较
瞩
’ 项目l 项目2 项目3 项目4 项目5 项目6 项目7
驽家评估值0．566 0．631 0．671 O．73 0．805 0．486 O．714
二，p网络仿真值0．577 0．566 0．647 0．715 0．777 0．487 0．723
§向基仿真值0．556 0．634 0．669 0．743 0．797 0．491 0．713
电子信息行业。
0．567 O．63l 0．665 O．733 0．805 O．487 0．716
径向基仿真值
通过图表比较用bp神经网络仿真、用径向基函数神经网络仿真和基于电子
信息行业的径向基函数神经网络仿真的结果可知：用bp网络得到的仿真值与专
硕lJ笋位论史第五章实b}研冗
家评估值有一定的差距，相比较之下，径向基函数神经网络的仿真值就明显优于
bp网络得到的仿真值，而考虑行业因素的径向基函数神经网络的仿真值就与专
家评估值基本完全相同，说明训练效果很好。
实例说明．本文提出的基于AHP—ANN的风险投资项目评估方学习效果良好，
具有一定的可行性和可信度。
5．3模型的测试
为了测试和应用评估方法，我们同样从该公司的评估项目中另外取3个电子
信息类样本用来测试模型，测试通过计算机变成实现，程序如附录所示。
表5-4
项目8 项目9 项目lO
评估因素l O．78 O．8 O．78
评估因素2 0．8 O．8 O．8
评估因素3 O．78 O．82 O．8
评估因素4 O．82 O．78 0。8
评估因素5 O．9 O．9 0．88
评估因素6 O．82 O．8 O．78
评估因素7 O．8 0．8 0．82
评估因素8 O．78 O．82 0．82
评估因素9 0．78 0．78 0．8
评估因素10 0．82 O．82 O．8
评估因素1l 0．75 O．78 O．83
评估因素12 0．68 0．68 O．73
评估因素13 O．68 0．78 O．8
评估因素14 O．65 O．78 O．75
专家评估值0．5646 0．7687 0．6554
评估等级较差良好一般
60
颀IJJ学位论史第五章实计研笕
专家对这3个暖哥的14个关键因素的评分结果如表5-4所示。分别用己锻练好
的3种模型方法分别对其进行评估，评估结果如表5-5所示。
表5—5
测试项目8 项目9 项目10
专家评估值O．5646 0．7687 0．6554
bp网络测试值0．26861 0．4093 0．60006
径向基测试值0．81768 0．7128J 0，69466
电子信息行业径向基测试值O．54632 o．79092 0．66361
根据表5^5，比较分析测试结果可知，bp网络的误差最大，而基于行业的径
向基函数神经网络韵误差最小，径向基函数神经网络的测试值居于中等位置．
5．4结论分析
通过实际应用与比较。得到如下结论：
1．本文模型首先在专家评议的基础上，利用AHP分析法获得了专家对项目
的各关键因素的关注程度，从而获得重要度权值，并且按照行业特征分别得到3
种重要度权重，这种权重对于后续的应用有着重大的意义。
2．本文建立的A孵一A弑韵风险投资硬目评估方法与以往的评估方法以及bp
神经网络项目评估方法相比较具有明显的优越性。计算简便，误差率低，可以在
实际评估工作中采用。
3．本文模型的输入数组由14个变量组成，确定每一数组的理想输出往往不
太容易，为考虑到～致性，样本及样本数的选择非常重要，训练样本数并非越多
越好。经过多次测试，选择了7个样本作为训练样本。同时，选择哪些数据作为
谢练样本更加重要，只有科学的样本才能训练出健壮的模型。
。4．本模型所采集的数据来源于专家的评分．运用层次分析法取得因素权重
豹总排序也建立在专家评估的基础上。虽然本模型的评估方法已经大大降低了评
估中酌主观影响，但由于专家组成人员结构、年龄结构、专业结构等因素存在差
异。在一定程度上仍然会对最终评钴结果带来一定影响。
5．本文运用该方法已就电子信息行业进行了实证研究，并将继续对其他行业
6t
蛳I学位沧正第h帝实证研究
的模型进行实证研究，以构建更为完备的评估模型。
6．为了使模型够健壮，最好能够隔一段时间就用更加科学的样本重新对其进
行训练，同样，也可以重新取得评估因素权重总排序，这样能够使评估结果越来
越准确。
7．为了使评价结果更加直观，本模型将最终输出与评估优良等级相对应，便
于决策者更好的以此为依据进行决策。
5．5与传统方法相比较的优越性
本文建立的评估方法与传统方法相比较的具有不可比拟的优越性：
1．与其他评估方法相比，将人工神经网络应用于风险投资项目评估中，建立
的评估模型避免了大量的繁琐计算，使评估工作更简便易行。
2．利甩人工神经网络模型对投资项目进行评估，尽可毹地弱化了评估过程
中确定各因素权重时的人为因素。
3．具有其他评估方法都不具备的自适应功能，能够不断接受新样本，不断
学习， 从而可以不断更新滚动数据来训练模型，使评估结果更准确。
5．6 AHP．ANN评估模型的适用性与局限性
1．AHP—ANN模型运用于风险投资项目评估，不需要对专家评分原始数据
进行传统的统计、加权，只需将原始数据输入模型立即可得到综合评估结果，使
评估结果更加客观、真实，速度更快，更为简捷实用。
2．因AHP—J扑酣模型仍需采用专家评分的原始数据作为评估基础，所以
只能降低评估的主观偏差，而无法消除专家评分时的主观因素影响。
3．在实际应用中，风投机构可将本模型作为参考和验证。进行项目评估时。
如果现有方法与本模型得到的评估结果一致，则可以认为对该项目的评估基本准
确。如果出现偏差则有必要对此项目重新评估，已提高投资的准确性。
。L-'，沧’J腱嘲
结论与展望
败险投资对我国高科技成果产业化及经济社会发展有重大的接动作用。研究
风险投资项目评估有利于提高投资决策的准确性、降低投资风险以及顺利在投资
后对风险企业开展有效的管理工作。
本文从风险投资机构的角度出发，在风险投资项目评估的理论研究基础上，
结合我国的发展现状，针对现有的项目评估方法的局限性，对风险投资评估方法
进行了探索创新，提出了基于AHP—ANN模型的风险投资项目评估方法，并且通
过实例验证了该方法具有良好的可行性和可信度。
本文的主要研究工作主要体现在以下几方面：
1．风险投资项目评价有关理论和方法评析．
’
本文对比分析了风殓投资项基评佶与传统项目评估的区彩，强潺了风险投资
项目评估的特殊性。指出了现有的评估方法的局限性，提出了在风险投资项目评
估中，以项目评价指标体系作为辅助工具，选择层次分析法和人工神经网络相结
合的方法作为风险投资项目评估方法。
2，影响风险投资决策的风险因素分析。。
通过对风险投资机构的评估标准进行分析．再汇总专家的意见，得到项目评
估关注的主要因素，对这些风险因素进行了分类，包括管理因素、技术因素、产
品因素、市场因素、环境因素和财务因素，并对这五类评估因素进行了细分，得
到26个参考评估指标。
3．建立风险投资硬目指标体系。
结合我国国情，在考虑了客观性、全面性及合理性的基础上通过统计分析，
建立了包含4类共14个评价指标的项目评价指标体系，并对细化指标作出了详
细说明。
4，提出了基于A唧一州N的风险投资项目译估方法。
本文尝试性的将同为系统化研究方法的层次分析法与人工神经网络相结合，
提出了AHP—ANN的风险投资项目综合评估方法。首先运用层次分析法分析项目
评价指标体系，取得分行业的14个关键因素的层次总排序权重(可以得出这样
霸J学位论文结论’J鹱掣
的结论：在进行投资评价时，目标风险企业中管理类的因素对评估的影响要高于
技术因素。这里管理因素包括风险企业管理者和风险企业的综合管理水平)，专
家对项目评估也主要是针对这14个关键因素进行，然后用这个总排序权重处理
专家在评估某一项目时对这14个关键因素的评分，以此作为人工神经网络的输
入，训练好的神经网络就会根据不同的输入得到相对应的输出，即评估结果。这
种评估方法可以有效弥补以往评估方法的不足，降低人为因素的主观影响，使评
估结果尽量的客观、科学。决策者可以参考评估结果，优先选择评价等级高的项
目，建立合理的投资组合，力求最大限度的减小投资风险和获得高额的投资回报。
5．通过实际案例证明了本文提出的方法的可行性和可靠性．
通过实证比较分析了。基于bp网络的分析方法，基于径向基函数神经网络的
方法以及考虑行业权重的径向基函数神经网络的方法，通过多种方法比较验证，
考虑行业因素的径向基函数神经网络的评估方法具有明显的优越性，具有良好可
行性和可靠性。
当然，本文也存在一定的不足。笔者在研究中发现，风险投资项目评价所涉
及的内部因素和外部因素都比较复杂，对风险企业的评价涉及管理学、营销学、
市场学、风险管理和专业技术评估等多学科知识，是一项需要较全面的理论知识
和大量实际工作经验积累的系统工程。虽然本文提出的AHP—ANN方法是系统化
的研究方法的合理组合，并且对风险投资项目评估的研究具有一定的参考意义。
但由于风险投资项目的高唯一性和彼此之间的差异性，使得具体风险投资项目的
评价受项目特殊情况的影响很大，再加上本人理论水平和实践经验的局限性，本
文中的主要论点和创新观点，只是对风险投资项目评估研究的一种尝试，还有待
迸一步的探讨论证。
另外，本文虽然得到了3个行业的评估因素总权重和一个其他行业的评估因
、
●
素总权重，但是因为样本的缺乏只对电子信息行业的评估进行了实证研究，在日
后样本数据充足的时候将继续对其他行业的评估进行实证研究。对论文中的某些
具体问题，如评价指标体系中的各个指标的选取是否恰当，怎样才能得到客观的
评分结果，层次总排序权重是否合理，以及在网络模型训练时的参数设置是否妥
当等，仍需要不断探讨和完善。
参考文献
1．陈明，神经网络模型，大连理工出版社，1995
2．卢淑华，社会统计学，北京大学出版社，1989，8
3．李一智，系统分析与系统模拟，中南工业大学出版社，1996。8
4．王耀南，计算智能信息出来技术及其应用，湖南大学出版社，1999，7
5．胡守仁，神经网络导论，国防科技大学出版社，1999
6．郭励弘，张承惠等，高新技术产业：发展规律与风险投资，中国发展出版社，
2000，l
7．张立杰，高成亮，投资项目的风险分析，西安科技学院学报，2000，22(2)：
178～180
8．王宇，梁春满等，现代风险资本一催生知识经济的创新动力，中国金融出版
社，2000，7
9．王志江，胡日东，投资项目风险分析与方案选择，运筹与管理，2000，9(1)，
98～101
lO．李峥，关于中国风险投资者项目筛选的实证分析，市场了望，2000，10：38～
42
1 1．李熠华，朗宏文，高新技术项目投资风险的模糊综合评价模型，哈尔滨理工
大学学报，2004，9(1)：72～75
12．韩静轩，马力，高新技术项目投资风险的分析与测定，哈尔滨工业大学学报，
2001，33(3)：300～303 蓐
13．俞自由，李松涛等，风险投资理论与实践，上海财经大学出版社，2001，4
14．姜树梅，风险投资运作，东北财经大学出版社，2001，4
15．陈德棉，邹辉文，投资项目初选方法和评估指标，科学学与科学技术管理，
2001，10：44～46
16．张春英，姜丹，高新技术风险投资项目评估定量模型研究，科学管理研究，
2001。19(5)：69～72
17．陈德棉，李姚矿等，风险资本投资过程中的项目评估研究，合肥工业大学学
报(社会科学版)2001，15(4)：107～110
18．赵喜仓，风险投资项目投资风险综合评价研究，统计研究，2001，12：36～39
19．修振海，王龙伟，风险投资的项目评价指标体系研究，中原工学院学报，
2002．13(1)：44～47
20．黎建强，詹文杰等，多风险因素的投标报价决策方法，运筹与管理，2002，
11(1)：1～lO
21．翁亮，风险投资的风险识别、评估与管理，技术经济与管理研究，2002，4：59～
60
22．邹辉文，陈德锦等，风险投资项目的终选方法和评估指标，科研管理，2002，23
(5)：104～109
23．刘爱花，高洪深，风险投资项目模糊评估模型的研究，北方工业大学学报，
2002．14(3)：31～33
24．崔安定，赵远亮，风险投资项目决策的模型综合评价，科学管理研究，2002，20
(5)：24～26
25．张静，廖芹，B--P模型在高校图书馆办馆效益评估中的应用，2002，22(6)：
坝I学位论文参考文献
98～lOO
26．闰彦，投资项目风险衡量的探讨，工业技术经济，2003，l：105～107
27．张建平，中国创业投资发展道路的抉择，中国金融出版社，2003，3
28．赵国析，高科技企业投资价值评估，科技管理研究，2003，3：42～45
29．徐晋，綦振法，风险投资的风险指标体系系模糊综合评价模型，山东理工大
学学报，2003，17(4)：44～48
30．金剑，林成德，基于混合型专家系统的资信评估系统模型设计与实现，计算
机应用，2003，4：82～84
31．张元萍，风险投资运行机制与模式，中国金融出版社，2003，7
32．许东，吴铮，基于MATLAB6．x的系统分析与设计一神经网络，西安电子科技．
大学出版社，2003，10
33．于立勇，商业银行信用风险评估预测模型研究，管理科学学报，2003，6(5)：
46～52
34．李艺，刘文海，中国风险投资战略与制度，中国财政经济出版社，2003，II
35．徐志彪，韦岗，基于前馈神经网络的企业信用评估模型。计算机工程与应用，
2003，12：62～67
36．洪字，IPO发行人质量评价指标体系和方法研究：[硕士学位论文】，长沙：
中南大学，2003 ·
37．李天庚，企业风险管理及控制模型研究，郑州大学学报(哲学社会科学版)
2004，1：89～93 —
38．魏星，夏恩君，李全兴，风险投资项目决策中的风险综合评价，中国软科学，
2004。2：153～157
39．池国华，种子阶段的风险企业投资评价系统的构建，会计时空，2004，2：12～
13
40．樊相如，沈良峰，风险投资项目综合评价的决策方法研究，湖南科技大学学
报(社会科学版)，2004，7(3)：59～63
41．黄用良，商亚玲，风险投资管理，经济科学出版社，2004，4
42．许晋，万晓玲，风险投资公司的评估指标体系探析，企业活力，2004，4：26～
27
43．陆健华，风险投资的项目评估决策模型研究，计划与市场，2004。4：43～44
44．蔡晓剑，分阶段的风险投资项目评估方法，中南民族大学学报，2004，24：44～
45 ‘
45．陈学中，李文喜等，投资项目选择的风险评价AHP模型及其应用，数学的实
践与认识，2004，34(4)：23～29
46．郭岚，张祥建等，基于神经网络专家系统的高新技术园区竞争力分析，科学
学与科学技术管理，2004，4：111～114
47．陈德良，曲维光，基于神经网络的教师教学评估系统，南京师范大学学报(工
程技术版)，2004，4(I)：73～75
48．张勇，张莉，神经网络在企业信用评估中的应用研究，计算机时代，2004，4：
22～23
49．吴德胜，梁襟，基于V-folk Cross-Validation和Elman神经网络德信用评
价研究，系统工程理论与实践，2004，4：92～98
50．陈立文，项目投资风险分析理论与方法，机械工业出版社，2004，9
51．成思危，整合力量加强合作共同推进中国风险投资发展，中国风险投资，
坝I节位论卫参弓止M
2004．12(3)
52．T．Ttyebjee and A．V．Bruno．A、40de】of Venture Capi tal i st I nvest
ActiVity。Management Science，1984
53．Byfrave W．D and Timmons J．A，Venture Capi tal of the Crossroad，Harvard
Business School Press，1992
54．Lerner and Joshua，The syndication of venture capital investment，
Financial Management，1994，
55．J．Raftery．Risk Analysis in Project Management，E&SPON，An Imprint of
Chapman&Hall，London，1994
56．Mansion House London：Risk Assessment and Protection,A．J．Powdercham
and G．J．Tamaro，CO Sept．1995
57．Risk Management Perceptions and Trends of U．S Construction，Roozbeh
kangari。CO Dec．1995
58．Jeffrey J．Trester，Venture capital contracting under asymmetric
information，Journal of Banking＆Finance，1998，
59．Dirk Bergemann，Ulrich Hege，Venture capital financing，moral hazard，
and learning，Journal of Banking＆Finance，1998 ．
60．Smith M．I。Risk Management And Insurance，New York，McGraw—Hill Inc
d
1998
61．D．A．Shepherd，Venture Capitalist’Assessmeng of Ne,Venture Survial，
Managemeng Science，May，1999
62．Andreas Bascha，Uwe WaIz．Convertible securities and optimal exit
decisions in venture capital finance， Journal of Corporate Finance，
2001，7
63．Prasanta kumar Dey．Decision support system for risk management：A case
study．Management Decision，2001，39(8)：634～1649 ；
64．J．H．M．Tah，V．Carr．Knowledge—Based Approach to Construction project
resk Management． Journal of Computing in Civil Eqgipeering，
2001。15(3)，170～177
65．Alison Mobey，David Parker．Risk evaluation and its importance to
project implementation．Work Study，2002，51(4)：202～206
66．Vesa Kanniainen，Christian Keuschnigg，The optimal portfolio of
start—up firms in venture capital finance， Journal of Corporate
Finance，2003，9
67．Chen Liwen．Theory Model of Item Investment Risky Returns．Journal of
Systems Science and Information，2003(2)，153～162
68．Susheng Wang，Hailan Zhou，Staged financing in venture cap垂ah moral
hazard and risks，Journal of Corporate Finance，2004，10
67
坝l。学位论文附录
附录1风险投资项目评估关键指标因素选择专家调查表
尊敬的受访人员您好：
本次调查问卷是。基于A|IP—ANN风险投资项目评估方法研究”的一个重要
组成部分，非常感谢您能够接受调查，您的意见将是本研究宝贵的原始资料．
以下问卷将占用您一些宝贵的时问，请您根据自身的工作实践与体会，依据各
指标对风险投资项目选取的影响程度，对下列指标选择相应的影响度．(5代表
非常紧密4代表紧密3代表比较紧密2代表不太紧密1代表根本不紧密)书面
调查请在问卷上打勾． 。
再次感谢你的帮助l
管理者因素分析
(1)管理能力
(2)管理团队素质；
、
C3)管理者经验与业绩
(4)身体健康状况
技术因素分析
(1)技术的成熟程度
(2)技术的知识产权
(3)技术的先进性
(4)技术的可靠性
(5)技术的适用性
生产和产品因素分析
(1)产品的竞争力
(2)产品技术含量
4 3
4 3
4 3
4 3
4 3
5 4 3 2
5 4 3 2
l
l
l
1
2
2
2
2
4
4
4
4
5
5
5
5
l
l
1
1
l
2
2
2
2
2
坝I‘≯位论文Ⅲ，立1
(3)原材料供应因素
(4)产品的生命周期
(5)生产能力
市场因素
(1)市场的增长潜力
(2)市场的竞争能力
(3)消费者对现有产品
的依赖性
(4)企业营销能力
环境因素
(1)社会经济景气程度
(2)国家经济及产业政策
(3)基础设施建设
(4)地方或部门保护主义
C5)税收优惠政策
财务风险
(1)获利能力
(2)资金运营因素
(3)融资能力
其它因素：
退出因素
道德风险
填表人：
单位；
5
5
4
4
3
3
3
3
3
3
3
2
2
1
1
做I学仲论文附录2
附录2风险投资项目评估层次分析法评分表
判断矩阵标度及其含义
标度评分标度含义
l 表示两个因素相比较，具有同样重要性·
3 表示两个因素相比较，一个因素比另一个因素稍微重要
5 表示两个因素相比较，一个因素比另～个因素明显重要
7 表示两个因素相比较，一个因素比另一个因素强烈重要
9 表示两个因素相比较，一个因素比另一个因素极端重要
2、4、6、8 表示上述两相邻判断的中值
倒数因素i与j比较得判断bij，则因素j与I比较得判断b级=l／bij
判别矩阵
管理因素技术和产品因素市场和环境因素财务因素
管理因素
技术和产品因素
市场和环境因素
财务因素
管理因素管理者能力管理团队素质管理者经验与业绩
管理者能力
管理团队素质
管理者经验与业绩
鞲{采z
技术和产品因素技术成熟稃度技术的知识产权产晶竞争力产品技术含鼍
技术成熟程度
技术的知识产权
产品竞争力
产品技术含鼍
市场和环境因素市场增长潜力市场竞争程度社会经济景气程度国家经济及产业政策
市场增长潜力
市场竞争程度
社会经济景气程度
国家经济及产业政策
财务因素获利能力资金运营能力融资能力
获利能力
资金运营能力
融资能力
颀I学位论史附录3
附录3 Matlab程序
1．clear； ％用bp网络仿真
clc：
p：[0．78 0．78 0．76 0．8 0．75 0．78 0．76 0．8 0．75 0．8 0．82 0．55 0．66 0．6：
O．7 0．75 0．8 0．8 0．9 0．8 0．78 0．76 0．76 0．8 0．8 0．75 0．7 0．7：
0．78 0．78 0．75 0．8 0．9 0．8 0．8 0．78 0．8 0．8 0．82 0．65 0．68 0．75：
0．8 0．79 0．78 0．8 0．8 0．78 0．82 0．85 0．78 0．82 0．85 0．78 0．82 0．85；
0．82 0．8 0．85 0．8 0．85 0．8 0．8 0．82 0．78 0．82 0．82 0．85 0．82 0．9：
0．75 0．76 0．76 0．75 0．9 0．75 0．75 0．75 0．72 0．8 0．82 0．52 0．5 0．48：
0．78 0．8 0．82 0．85 0．82 0．78 0．82 0．85 0．75 0．8 0．82 0．82 0．82 0．85：]：
p=p’： ，
忙[0．566 0．631 0．671 0．73 0．805 0．486 0．714]：
net=newff(minmax(P)，[21，1]，{’tansig’，’purelin’}，’traingdm’)：
inputweights=net．iw{1，1l：
inputbias=net．b{1}：
layerweights=net．1w{1，I}：
layerbias=net．b(1}：
net．trainparan show=20；
net．trainparam．1r=O．06；
net．trainparam．epochs=3000
net．trainparam．goal=O．001：
[net，tr]=train(net，P，t)：
a=sim(net，p)：
[m，b，r]=postreg(a，t)：
蝴J．≯忙l^盘刚求3
Z
clear：％径向基函数神经网络仿真
clc：
p：[O．78 O．78 O．76 0．8 0．75 0．78 0．76 0．8 0．75 0．8 0．82 0．55 0．66 0．6
0．7 0．75 0．8 0．8 0．9 0．8 0．78 0．76 0．76 0．8 0．8 0．75 0．7 0．7：
0．78 O．78 O．75 0．8 0．9 0．8 0．8 0．78 0．8 0．8 0．82 0．65 0．68 0．75：
O．8 0．79 0．78 O．8 O．8 0．78 O．82 O．85 0．78 0．82 0．85 O．78 O．82 O．85：
0．82 0．8 0．85 0．8 0．85 0．8 0．8 0．82 0．78 0．82 0．82 O．85 0．82 0．9：
O．75 O．76 O．76 0．75 0．9 0．75 0．75 0．75 0。72 0．8 0．82 0．52 0．5 0．48：
0．78 O．8 O．82 0．85 0．82 0．78 0．82 0．85 0．75 0．8 0．82 0．82 0．82 0．85：
]：
T=[O．566 0．631 0．671 0．73 0．805 0．486 0．714]：
p=p’：
net=newrb(p，T，0．001，1)；
B=sim(net，p)：
[m，b，r]=postreg(B，1-)：
舰I学位论正酣录3
3．
clear；％电子信息行业一径向基函数神经网络仿真
clc；
p=[0．78 0．78 0．76 0．8 o．75 0．78 o．76 0．8 0．75 0．8 0．82 0．55 0．66 o．6：
0．7 0．75 0．8 O．8 O．9 0．8 0．78 O．76 O．76 0．8 0．8 0．75 0．7 0．7：
0．78 0．78 0．75 0．8 0．9 0．8 0．8 0．78 0．8 0．8 0．82 0．65 0．68 0．75：
0．8 O．79 O．78 O．8 0．8 0．78 0．82 0。85 0．78 0．82 0．85 0．78 0．82 0．85：
O．82 O．8 O．85 O．8 O．85 0．8 0．8 0．82 0．78 0．82 0．82 0．85 0．82 0．9：
O．75 0．76 0．76 O．75 0．9 0．75 0．75 0．75 0．72 0．8 0．82 0．52 0．5 0．48：
0．78 0．8 0．82 0．85 0．82 0．78 0．82 0．85 0．75 0．8 0．82 0．82 0．82 0．85：
】：
T=I'O．566 0．631 0．671 0．73 0．805 0．486 0．714]：
k=[O．096 0．304 0，04 0．033 0．169 0．063 0．023 0．08 0．041 0．011 0．008 0．081
0．031 0．018]：
n=size(P)：
for(i=l：l：n(2))
for(j=l：l：n(1))
P(j，i)=p(j，i)丰k(j)：
end
end
p=p’：
‘
net=newrb(p，T，0．001，1)：
A=sim(net，p)：
[m，b，r]=postreg(A，T)：
74
致谢
经过两年多的研究生阶段的学习和论文撰写的工作，本人研究生学习、生活
也即将要告一段落。本次论文的研究工作是在导师邓超教授的悉心指导F完成
的。老师渊博的学识，创新的思维，认真的工作作风，对学术的不懈追求让我在
整个学习过程中受益非浅，老师不仅教我如何处理问题，更多的是教会了我如何
思考问题，往往一针见血的指出问题的本质，常使我有豁然开朗的感觉，他的教
诲将使我终生受益。在此论文完成之际，谨向尊敬的老师致以最衷心的感谢和最
诚挚的敬意。同时，感谢师母谢晓晖老师对我的关心和帮助。
在中南大学商学院的求学期问，感射王国顺老师，张颖老师，饶育蕾老师，
樊相如老师，周浩明老师，酋学林老师等对我学业和实践给予的指导和帮助，同
时还对商学院许多老师给予的帮助，谨此‘并表示感谢。
在论文的写作过程中，得到了长沙市科技风险投资管理有限公司和长沙市技
术评估论证中心的大力帮助，他们为我提供了丰富的实证资料，使我能够对本次
的评估模型和方法进行实证验证，得以顺利完成论文，在此表示衷心的感谢。
也将谢意送给我的同窗好友何怡静，戴勇洪，余浩和况非等，感谢他们对我
的关怀与帮助，以及带给我美好的研究生时光。
特别感谢我的家人对我的精神上和物质上的支持，是他们的大力支持和爱
护，才能让我顺利的完成学业。
最后感谢所有支持和帮助过我的人，谢谢大家!
些至兰笪型塑羔墨塑!!!!堕墨
攻读学位期间主要的研究成果
l-基于AHP—ANN的风险投资项目评估的方法研究，湖南医科大学学报(社科版)，
2005，2
2．2005年长沙市软科学课题：基于神经网络的科技项目评估体系的建立与应用
研究
76