风险投资项目的中止决策文献综述.docx

风险投资项目的中止决策文献综述[摘要]风险投资中止决策是影响风险投资收益的非常重要的因素中止投资能力是影响公司长期绩效的一个重要指标影响中止决策的因素s有很多并且用来估计这些因素的方法也有很多研究这些因素以及各种估计方法有利于我们提高企业中止风险投资项目的能力[关键词]中止决策影响因素模型[中图分类号]F224[文章标识码]A[文章编号]1009-9446（2013）1-2-0003-021中止决策的重要性近十年来国内相关学者对风险投资项目的中止决策做了些研究。风险投资的项目中止决策即当一个风险投资项目进行到一定阶段已经确认为失败或者有足够的理由可判断该项目无法继续进行或者已证明该项目即使在将来得以完成也严重缺乏经济或市场价值应当做出中止该项目的决策。而当一个项目进行到一定阶段其进展情况未来前景与原先的计划存在一定差距但又尚存成功与获利希望此时进行项目中止决策便存在一定的复杂性和困难性。在风险投资实践中许多无望或希望很小的项目由于决策者迟迟下不了中止该项目的决心结果导致更大的损失因此对于风险投资项目的中止决策既要仔细权衡又要当机立断。中止决策包括延期、压缩项目规模、转移、放弃等形式。从长期来说中止决策能力是影响风险投资收益的一个重要因素尤其是对投资于那些很可能失败的项目果断、干脆的中止投资是风险投资公司止亏的必须具备的能力2影响中止决策的影响因素以及常用研究模型从长期来看中止决策能力是影响风险投资收益的一个重要因素尤其对投资于那些很可能失败的项目果断、干脆地中止投资是风险投资公司止亏的必须具备的能力。前期的研究者很多采用国外的布艾尔（bull）模型或者是赛瑞恩（saren）的活动门模型以及决策门模型。到后来的模糊层次分析法聚类判别分析法神经网络和遗传算法小波神经网络模型以及贝叶斯模型（即信号学习过程）影响中止决策的因素有很多概括起来有：项目本身的特点；个人的决策偏见；公司制度结构具体的影响因素有：实现技术目标或形成商品的可能性大小、存在不能解决的技术或生产问题、其他项目对人力资源的需求更有优先权、投资利润率或收益低、作为单一产品开发费用低、市场前景差、影响竞争力或市场需求、形成商品的周期过长、对其他项目或商品有负面影响、涉及专利问题等等。这些影响因素都是布艾尔（bull）在早期有关中止研发项目的文章中提出来的布艾尔反对将中止的所有原因都包括在数学公式中而是采取回答一系列问题的方法来指导决策。并且不同阶段影响中止决策的因素不尽相同判别分析方法是多远统计中的一种很常用的分析方法首先设某阶段的12个中止决策的评判指标：市场前景X1；市场开拓前期投入强度X2；已出现相似产品（技术）数X3；与产业政策的吻合度X4；权威部门或人士的支持X5；实际投资超预算的程度X6；本单位财务能力X7；技术路线优势X8；技术难度系数X9；技术协作攻关能力XIO；可利用现有研究成果X11；项目进展情况总评X12。然后再将项目分为成功类、待定类、失败类。在已知结果的项目样品中去判断未知的项目样品归为三类中的哪类。模糊层次分析法是把一个复杂问题中的各个指标通过划分相互之间的关系使其分解为若干个有序递阶层次是决策问题通过简单的两两比较形式导出。这种方法只要是利用模糊数学上的有关模糊矩阵的知识。主要有三种假设：根据某位专家对各个元素之间相对重要性的评分作为模糊矩阵某行或某列的元素根据模糊一致矩阵的性质来判断原判断矩阵是否具有一致性；然后分别按每行来构造模糊一致矩阵；最后选取一个与原判断矩阵最贴近的模糊一致矩阵判断矩阵中的某一行能综合反映其中的一个元素相对于元素总体的重要性。判断矩阵中所有的行（列）共同反映专家对元素间相对重要性的判断即使有些数值偏离了一致性要求那也是数值之间相互修正的合理结果神经网络中应用最广泛的是多层前向神经网络它是一种非线性映射人工神经网络。BP算法即误差反向传播（errorbackpropagation）算法是为了解决多层前向传播神经网络的权系数优化而提出来的。该神经网络含有输入层、隐含层和输出层。输出层到隐含层有一个非线性映射隐含层到输出层有一个非线性映射再利用期望输出与实际输出的结果不一致从而导致误差再按照误差来修改输出层和隐含层的权重和阈值如此不断重复迭代得到成熟的神经网络再用来对需要进行评价的预研项目进行状态识别。贝叶斯方法主要是利用贝叶斯公式的先验概率和后验概率之间的关系。因为风险投资过程是分多阶段投资因此假设在某一阶段可能会观测到好信号和坏信号假设好信号的与坏信号的概率之和为1根据先验概率可以得到后验概率根据投资水平估计预期收益。再将各阶段的预期收益求和在求和的