向量广义线性模型及相关性分析在风险投资中应用

发布时间：2016-12-11 10:30

  本文关键词：向量广义线性模型及相关性分析在风险投资中应用，由笔耕文化传播整理发布。

《天津大学》 2015年

向量广义线性模型及相关性分析在风险投资中应用

姬晓鹏  

【摘要】：风险投资的高新技术企业成为国家经济的支柱,代表了该国家的国际竞争力,体现了最先进的科学技术。对于欧美发达国家而言,高新技术企业对于国民经济增长的贡献率从开始的5%-20%,慢慢上升到50%,目前已经高达60%-80%。其对经济的推动发展已经远远超过传统的资本密集型企业。真正是“科学技术是第一生产力”。国家经济的竞争力主要取决于科学技术的水平以及高新技术转化商品形成新产业的能力。从风险投资案例中整理发现内在变化规律,有助于明确投资方向和高新企业。以2001年至2011年全球投资公司每轮平均投资数据为例,由于数据不具备正态性和方差齐次性,基于秩估计方差分析,结果表明各年之间均值存在显著差异。假设平均投资服从伽玛分布,其形状参数和尺度参数是年份的二次函数,基于向量广义线性模型估计各参数。最后预测2015年伽玛分布形状参数为1.1959,尺度参数为5816.186。风险投资位于任何区间的概率都可以通过分布函数计算。对于标准化投资公司每轮平均投资、基金平均每轮投资和和高新企业每轮平均融资数据,利用Genest 2004提出的多元独立性检验方法,结果表明三者之间不独立。选择6种常见的Copula,正态Copula、t Copula、Gumbel Copula、Frank Copula、Clayton Copula和Joe copula,采用基于经验Copula的拟合优度检验方法,认为Gumbel Copula最适合本文风险投资数据,其参数估计为1.246。最后计算拟合Gumbel copula的上尾和下尾相关系数。结果表明三者之间尾部相关性不大,当其中一者投资金额很大时,其它两者的投资金额不一定很大。利用各种相关系数分析投资公司每轮平均投资、基金平均每轮投资和和高新企业每轮平均融资两两相关性。采用Spearman’s rho和Kendall’s tau两种秩相关系数、改进spearman’s rho系数、互信息指数、距离相关Dcor、、HHG距离(Heller Heller Gorfine Distance)及《科学》杂志2011年发布的最大信息系数(MIC)计算,得到一致结论。基金每轮平均投资和高新企业每轮平均融资相关性强,而投资公司每轮平均投资和基金每轮平均投资、投资公司每轮平均投资和高新企业每轮平均融资相关性较弱。高新企业主要通过风险基金融资,而较少直接从风险投资公司融资。对于风险投资公司来说,其直接投资和通过基金投资没有固定模式,相关性很弱。建立了一个综合评估高增长科技公司价值方法,这种类型的估值方法在IDG公司通常用于成长型或处于成熟阶段的公司特别是在我国医疗集团部门。根据以上分析,我们给出了12种基于净利润预测的市盈率方法,得到净利润为6500万人民币。在中立的地位上,我们使用三种计价方式分析了投资回报,这三种方法分别为:DCF法、净现值法、内部收益率法。然而,我们修改了三种模式的实践案例。通过分析XX医药公司的案例,建立了评估在生物领域具有很高增长率的公司的综合评价模型。一年后,双城医药2010年的财务数据显示,净利润达到6600万元人民币,这与我们的预测数据6500万元人民币相吻合,并且销售量和类似。

【关键词】：
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F276.44
【目录】：

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