基于主成分分析法的创业投资风险评估应用研究

发布时间：2020-12-26 16:06

　　创业投资具有高收益同时伴随着高风险的特质,需要投资人或企业对投资项目的风险进行评估,制定相应的投资决策,从而避免自身遭受风险的冲击。在我国创业投资项目高速发展的环境下,通过对创业投资风险进行评估,不但可以迅速帮助投资对象提升发展速度,加快追赶行业领先企业的脚步,还能降低投资风险率,让投资者们获得相对较高的利润。由于创业投资活动中不可避免受到管理力度不足、信息不对称等因素的影响,这些因素将造成管理、开发运营以及信用等方面风险,另外创业投资项目的风险难以实现量化研究,即使目前广大学者不断探索创业投资风险评估的新方法,也取得了一些成效,但是评估方法仍然多多少少都存在着一些问题,并且绝大多数创业投资企业风险评估方法的选择都是结合企业实际状况而定,没有形成统一规范的方法体系。基于上述情况,本文针对创业投资风险评估的特点,充分考虑创业投资风险的特征,将主成分分析法评估模型应用到了创业投资风险评估中,选出一种最佳的风险评估方法进行应用研究,对创业投资机构进行风险评估、提升风险防范能力、优化资源配置具有一定的参考意义。 

【文章来源】：重庆理工大学重庆市

【文章页数】：43 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

因子的碎石图

重庆理工大学硕士学位论文25用1号因子对这些风险因素进行解释较为合适，也可以归纳为是外部风险；而剩余两种风险类型对应2号因子的载荷水平较高，所以使用2号因子对这些风险因素进行解释较为合适，也可以归纳为内部风险。旋转后因子所代表的内容变得更为明确。表4.2（g）是；两个因子的协方差矩阵。表中的信息显示，1号和2号因子之间不存在线性关系，代表因子分析达到了原预设的设计目标。图4.2旋转后的因子荷载图从图4.2中能够直接获得以下信息：管理风险和技术政策风险比较靠近两个因子坐标轴，代表着用1号和2号因子分别描述管理和技术风险时，信息的完整程度较强，能够得到更可靠的结果。然而如果用单个因子去描述其他变量，并不能得到较好的结果。使用SPSS软件进行主成分分析得到因子提取结果，前三个因子的贡献率相加累积为89.03%。计算因子得分函数。并且利用SPSS进行回归计算得到具体系数大小，如下式：{1=0.1111+0.2662+1.0423+0.0024+0.09452=1.2901+0.06620.0673+0.40140.19653=0.31910.01620.0053+1.13540.0315把前面3个因子特征值的贡献率当做权系数能够得出评估的最终结果。具体的函数如下式：=0.491+0.242+0.163

【参考文献】：
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本文编号：2940024