風險投資評估模型簡述

肖書暢　馬霽竹

【摘要】本文主要介紹了目前應用最廣的風險投資評估模型，闡述了其理論推導過程和實務中的運用方法，并簡要評價了其優勢及不足。

【關鍵詞】風險投資；加權評分模型；層次分析模型；現金流折現模型

一、引言

風險投資是指把資金投向尚處在發展初期、存在較大風險的企業，以期成功后獲取高收益的投資行為。投資前，風險投資公司通過審查項目、評估項目可行性，進而選擇項目；投資后，風險投資公司進行投后管理，協助項目降低潛在風險，直至最終撤出風險資本。為保證投資收益最大化并最大程度降低潛在損失，對于風險投資項目的評估貫穿風險投資始終。

風險投資項目的風險涉及的風險種類繁多，關系錯綜復雜，主要來源于行業發展、政策環境、企業內部管理運營等方面。識別這些風險并將其納入項目評估體系，便是風險投資評估模型需要解決的問題。從目前實業界的對模型的使用現狀來看，投資公司使用最多有加權評分模型、AHP模型、現金流折現模型等。本文將重點介紹這些模型。

二、加權評分模型

上世紀八十年代以來，美國的風險投資業發展到一定規模，其發展模式及問題引起了研究者的廣泛關注，針對風險投資理論中的風險評估研究也隨之興起。其中，以學者Tyebjee和Bruno的加權評分模型最為著名。據其專著《風險投資者的投資模型》，他們經過長期、系統的調研，運用問卷調查和因素分析法，提取出16個指標，并劃分成四類風險因素，包括市場吸引力、產品差異性、管理能力、抵御逆境能力。其中，市場吸引力和產品差異性決定了風險項目的預期回報率，管理能力和抵御逆境能力決定了風險項目的預期風險。在實務操作中，投資者可以選擇符合項目特定情況的評估體系，對各指標打分，綜合評定入選項目的預期收益和風險，做出投資決策。加權平均模型易于投資者理解和操作，但不足之處在于，對各個指標的評估打分具有一定的主觀性。

三、層次分析模型

上世紀七十年代，美國學者Saaty將定性分析法和定量分析法結合，提出了層次分析模型。該模型可以同時考慮了量化和非量化條件的復雜多規范問題，理論簡單，操作便捷，在風險投資領域應用廣泛。模型將與決策有關的因素分解成目標、準則、方案等若干層次，通過同一層次中，相關因素兩兩比較，建立正互反矩陣，再經過矩陣求解，檢驗一致性等，最終確定最佳的決策方案。

模型首先確定投資項目時主要考慮的評價指標，并將這些評價指標分層。進行決策評估時，可以用一個樹狀結構的階級層將問題層級化。最高層是目標層，是擬研究方案的最終結果或預期目標。中間層是準則層，是實現目標所涉及的主要中間環節，在這一層中，往往根據研究、分析方案的需要，對某個因素中所涉及或關聯的其它子因素進行再次的分層為次準則層或子準則層。最低層是方案層，主要是為了實現總目標而可供選擇的各種具體分案。

具體而言，可以將風險投資涉及風險分為系統風險與非系統風險，從而合理構建層次結構模型。建立層次模型之后，依照決策者預設的評估標準，根據本層元素相對于上層相關元素的重要性進行排序，對本層指標進行定性比較并打分，構造各層次兩兩判斷矩陣。通過矩陣運算方法，計算各層次因素權重并做一致性檢驗。實踐中，往往通過采用取近似值的方法來求其最大特征根及其正交化特征向量，并以此作為決策的量化依據。

AHP模型通過層次化分類，將復雜且包含諸多不確定性的關聯因素之間建立了清晰的聯系，為風險投資評估提供了簡便易行的方法。模型的不足之處在于，準則層元素之間的兩兩比較是主觀評估的結果，客觀性不夠：在矩陣運算的方法上尚欠精確。

四、現金流折現模型

上世紀九十年代以后，Miller和F.Modigliani提出的現金流折現模型被應用到風險投資項目的價值評估中，并成為主流評估方法。現金流折現模型首次系統地把不確定性引入到企業價值評估理論中，折算企業未來的現金流計算項目凈現值，計算投資公司的權益占比。利用現金流折現模型對投資項目估價，可以幫助投資公司確定所投入的資金占有項目的權益比例以及其他利益要求。

使用現金流折現模型時，首先需要根據行業整體發展狀況和公司發展階段確定未來現金流的增長模式。例如，對成熟期的企業采用永續增長模型：對擴張期的企業則采用兩階段發展模型，即第一階段超常增長，第二階段永續增長：對于發展期的企業需要更復雜的三階段發展模型，包括高速增長階段、增長率遞減的轉換階段和永續低增長的穩定階段。

確立了現金流增長模式后，根據近五年財務狀況、行業增長趨勢、企業投資擴張計劃等條件對未來各期財務指標的增長率做出假設，并據此計算預期未來自由現金流。計算折現率時，應注意企業風險溢價的確定。企業風險溢價是用于補償企業特定風險因素而要求的風險回報，應通過對外部行業因素和內部企業因素的分析來確定。由于現金流折現模型是基于嚴格的假設條件下得出的，還要進行敏感性分析，測算不同風險調整情況下公司的價值貶損。

現金流折現模型在綜合考慮了行業、企業等因素的基礎上，對公司現金流增長作出預測。該模型可以有效監控企業發展進程，通過分段評估企業價值，實現資本分階段注入的風險有效控制機制。

五、其他模型

除了上述模型之外，風險投資項目評估模型還包括決策樹法、模糊綜合評價法、BP神經網絡、VaR（value at risk）、NVP（New yen-ture performance）等。在使用模型的同時，投資公司通常采用盈虧平衡分析、敏感性分析、概率分析和決策樹分析等方法對各種風險因素對評價指標的影響進行分析作為補充。

決策樹法利用樹狀圖形或決策模型的決策支持工具，包括隨機事件結果，資源代價和實用性，做出擇優投資決策。模糊綜合評價法根據模糊數學的隸屬度理論把定性評價轉化為定量評價，能較好地解決模糊的、難以量化的問題，適合各種非確定性問題的解決。人工神經網絡從信息處理角度對人腦神經元網絡進行抽象，建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網絡相互聯絡，模擬人的大腦神經處理信息方式，進行信息并行處理和非線性轉換的復雜網絡系統。VaR模型既能夠根據幫助投資者根據投資風險及自身能力確定投資策略，也能夠幫助投資者監控經營中存在的或潛在的各種風險。NVP模板主要是基于創業投資家的實踐經驗，對種指標進行衡量判斷，最終通過量化對不同的判斷結果進行解釋，并以此作為風險投資評估和決策的依據。