风险投资评估的基本步骤范文

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[关键词]创业出资评估模型因子分析定量

创业出资项目评估是一个既包括效益，也包括风险在内的综合评估，从当前创业出资的评估模型和方法上看，过分复杂、主观，计算繁琐。例如层次分析法，这是学术界常讨论的一种方法，一是层次划分复杂，而是决定权重太主观，同时计算起来也比较繁琐。为此，本文采用SPSS软件中的因子分析，建立了创业出资的因子分析评估模型，克服了以上评估不足。

一、SPSS中因子分析方法介绍

1.因子分析方法介绍。因子分析方法是统计学中一种多元问题的数据处理方法，这种方法的目的是要对多元数据进行最佳综合简化，也就是说要在力保数据信息丢失最小原则下，对高维变量、空间进行降维处理。因子分析出发点就是用较少的相互自立的因子变量来代替原来变量的大部分信息，而且因子变量名具有解释性，即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映。通过计算因子综合得分反映创业出资项目的风险值。其数学模型是通过因子提取，构造综合评价函数，根据各因子贡献率的大小，选取前个因子，使得。前s个元素的线性组合为：

用和构造评价因子函数如下：

其中为第i个因子得分。为因子权重，为系数阵。越大风险就越大，出资者可根据这个风险值对比其他一些创业出资项目做出判断，以决定是否进行出资。

2.SPSS中因子分析基本步骤。因子分析有两个核心问题：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因子分析有下面5个基本步骤：（1)确定待分析的原有若干变量是否适合因子分析；（2)构造因子变量;（3)利用旋转使得因子变量更具有可解释性;（4)计算因子变量的得分;(5)综合因子得分。

二、因子分析法在风险出资项目评估中的应用

1.定风险出资项目风险种类并提请风险出资各方专家打分，获得风险出资项目的风险样本空间。对于风险类型的划分针对某一具体项目确定，而专家打分采用1～10分制，分值越低，风险越小。

2.将数据表转化为数据矩阵，输入SPSS数据管理器中，并通过SPSS中CorrelationMatrix对数据进行因子分析检验，通常相关系数越大，进行因子分析效果越明显。

3.对数据进行因子分析，SPSS中因子提取方法有7种，通常采用主成分分析法。该方法假定原变量的线形组合。第一主成分有最大的方差，后续成分，其可解释的方差越来越小。这也是使用最多的因子提取法。

4.计算单个因子得分和综合因子得分。综合得分通常比较科学的方法就是采用前面主成分提取时的因子贡献率作为权重，当然，也可采用专家确定权重的方法进行。

5.对因子变量进行解释和创业项目风险综合得分评价基础上，提交创业出资决策层进行最后项目的取舍。

三、应用实例

1.根据专家对10个风险出资项目的政策风险、技术风险、市场风险、管理风险和环境风险进行打分，得出结果如表1。

表1风险出资项目风险评价表

2.将表2数据输入SPSS数据管理器中，利用相关性分析得到各组数据的相关性系数矩阵。

3.采用SPSS中的主成分分析得到因子提取结果，利用前面三个因子既可使累积贡献率达到89.03%，计算结果略。

4.计算因子得分函数。通过SPSS根据回归算法计算得出的因子得分函数系数。如下式。

根据前3个因子的特征值的贡献率作为权重计算项目评估的综合得分。综合得分函数见下：

采用上式得到结果见表2。

表2各创业出资项目的F1,F2,F3和F值

从前面分析知道，主要代表了市场风险，从表2第二列来看，项目5的市场风险最大；当某一创业出资公司进行出资决策时如果对市场风险规避能力差，则应该考虑选择其他项目。同理可以分析和的情况。综合起来看，项目6的风险值最小，项目10的风险值最大，在决策时选择项目6比较适当。

总之，创业项