向量廣義線性模型及相關性分析在風險投資中應用.pdf

1、風險投資的高新技術企業(yè)成為國家經濟的支柱，代表了該國家的國際競爭力，體現了最先進的科學技術。對于歐美發(fā)達國家而言，高新技術企業(yè)對于國民經濟增長的貢獻率從開始的5％-20%，慢慢上升到50%，目前已經高達60%-80%。其對經濟的推動發(fā)展已經遠遠超過傳統(tǒng)的資本密集型企業(yè)。真正是“科學技術是第一生產力”。國家經濟的競爭力主要取決于科學技術的水平以及高新技術轉化商品形成新產業(yè)的能力。從風險投資案例中整理發(fā)現內在變化規(guī)律，有助于明確投資方向和高

2、新企業(yè)。
　　以2001年至2011年全球投資公司每輪平均投資數據為例，由于數據不具備正態(tài)性和方差齊次性，基于秩估計方差分析，結果表明各年之間均值存在顯著差異。假設平均投資服從伽瑪分布，其形狀參數和尺度參數是年份的二次函數，基于向量廣義線性模型估計各參數。最后預測2015年伽瑪分布形狀參數為1.1959，尺度參數為5816.186。風險投資位于任何區(qū)間的概率都可以通過分布函數計算。
　　對于標準化投資公司每輪平均投資、基金平

3、均每輪投資和和高新企業(yè)每輪平均融資數據，利用Genest2004提出的多元獨立性檢驗方法，結果表明三者之間不獨立。選擇6種常見的Copula，正態(tài)Copula、t Copula、Gumbel Copula、Frank Copula、Clayton Copula和Joe copula，采用基于經驗Copula的擬合優(yōu)度檢驗方法，認為Gumbel Copula最適合本文風險投資數據，其參數估計為1.246。最后計算擬合Gumbel copu

4、la的上尾和下尾相關系數。結果表明三者之間尾部相關性不大，當其中一者投資金額很大時，其它兩者的投資金額不一定很大。
　　利用各種相關系數分析投資公司每輪平均投資、基金平均每輪投資和和高新企業(yè)每輪平均融資兩兩相關性。采用Spearman’s rho和Kendall’s tau兩種秩相關系數、改進spearman’s rho系數、互信息指數、距離相關Dcor、HHG距離(Heller Heller Gorfine Distance)及

5、《科學》雜志2011年發(fā)布的最大信息系數（MIC）計算，得到一致結論。基金每輪平均投資和高新企業(yè)每輪平均融資相關性強，而投資公司每輪平均投資和基金每輪平均投資、投資公司每輪平均投資和高新企業(yè)每輪平均融資相關性較弱。高新企業(yè)主要通過風險基金融資，而較少直接從風險投資公司融資。對于風險投資公司來說，其直接投資和通過基金投資沒有固定模式，相關性很弱。
　　建立了一個綜合評估高增長科技公司價值方法，這種類型的估值方法在IDG公司通常用于成

6、長型或處于成熟階段的公司特別是在我國醫(yī)療集團部門。根據以上分析，我們給出了12種基于凈利潤預測的市盈率方法，得到凈利潤為6500萬人民幣。在中立的地位上，我們使用三種計價方式分析了投資回報，這三種方法分別為：DCF法、凈現值法、內部收益率法。然而，我們修改了三種模式的實踐案例。通過分析XX醫(yī)藥公司的案例，建立了評估在生物領域具有很高增長率的公司的綜合評價模型。一年后，雙城醫(yī)藥2010年的財務數據顯示，凈利潤達到6600萬元人民幣，這與我