向量廣義線性模型及相關(guān)性分析在風(fēng)險投資中應(yīng)用.pdf

1、風(fēng)險投資的高新技術(shù)企業(yè)成為國家經(jīng)濟的支柱，代表了該國家的國際競爭力，體現(xiàn)了最先進的科學(xué)技術(shù)。對于歐美發(fā)達(dá)國家而言，高新技術(shù)企業(yè)對于國民經(jīng)濟增長的貢獻(xiàn)率從開始的5％-20%，慢慢上升到50%，目前已經(jīng)高達(dá)60%-80%。其對經(jīng)濟的推動發(fā)展已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)的資本密集型企業(yè)。真正是“科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力”。國家經(jīng)濟的競爭力主要取決于科學(xué)技術(shù)的水平以及高新技術(shù)轉(zhuǎn)化商品形成新產(chǎn)業(yè)的能力。從風(fēng)險投資案例中整理發(fā)現(xiàn)內(nèi)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(shù)據(jù)為例，由于數(shù)據(jù)不具備正態(tài)性和方差齊次性，基于秩估計方差分析，結(jié)果表明各年之間均值存在顯著差異。假設(shè)平均投資服從伽瑪分布，其形狀參數(shù)和尺度參數(shù)是年份的二次函數(shù)，基于向量廣義線性模型估計各參數(shù)。最后預(yù)測2015年伽瑪分布形狀參數(shù)為1.1959，尺度參數(shù)為5816.186。風(fēng)險投資位于任何區(qū)間的概率都可以通過分布函數(shù)計算。
　　對于標(biāo)準(zhǔn)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(shù)據(jù)，利用Genest2004提出的多元獨立性檢驗方法，結(jié)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(jīng)驗Copula的擬合優(yōu)度檢驗方法，認(rèn)為Gumbel Copula最適合本文風(fēng)險投資數(shù)據(jù)，其參數(shù)估計為1.246。最后計算擬合Gumbel copu

4、la的上尾和下尾相關(guān)系數(shù)。結(jié)果表明三者之間尾部相關(guān)性不大，當(dāng)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(guān)系數(shù)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(guān)性。采用Spearman’s rho和Kendall’s tau兩種秩相關(guān)系數(shù)、改進spearman’s rho系數(shù)、互信息指數(shù)、距離相關(guān)Dcor、HHG距離(Heller Heller Gorfine Distance)及

5、《科學(xué)》雜志2011年發(fā)布的最大信息系數(shù)（MIC）計算，得到一致結(jié)論?；鹈枯喥骄顿Y和高新企業(yè)每輪平均融資相關(guān)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(guān)性較弱。高新企業(yè)主要通過風(fēng)險基金融資，而較少直接從風(fēng)險投資公司融資。對于風(fēng)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(guān)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(jù)以上分析，我們給出了12種基于凈利潤預(yù)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(xiàn)值法、內(nèi)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(lǐng)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(wù)數(shù)據(jù)顯示，凈利潤達(dá)到6600萬元人民幣，這與我