高科技风险投资自组织学习阵列熵评价模型及其应用研究

admin · 发表于 2022-8-10 21:49:20

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风险投资业的发展和壮大离不开完善的评价体系和正确的评价方法。行之有效的项目评价方法是风险投资机构为实现投资收益，降低风险所一直寻找和探索的。本文通过回顾风险投资理论与方法的发展历程，分析了风险投资的内涵和特征，对当前主流的风险投资评价方法进行分析和比较；在参考国内外现有评价指标体系的基础上，遵循风险投资项目评价的各项原则，结合高科技风险项目的具体特点，得出了从经营管理团队、产品技术、生产因素、市场评估因素、财务因素和环境因素六个方面综合评价高科技风险投资项目（企业）的评价指标。在此基础上，通过对具有长大期风险项目投资经验的风险投资公司的调查研究，并对调查结果利用软件进行统计分析，结合长大期高科技风险项目（企业）的特点，建立了包括22个评价指标在内的针对长大期高科技风险投资项目（企业）的评价指标体系。在通过实例论证了基于信息熵的自组织学习阵列是一种有效的智能机器学习模型的基础上，利用自组织学习阵列对非线性映射关系的学习能力，通过设定阵列中格点的变换函数和输入数据的预处理方式，首次建立了基于信息熵的自组织学习阵列风险投资项目评价模型。通过对实际案例的学习，综合各种评价因素的影响，从待评价的长大期风险投资项目中优选出与投资公司投资策略符合的风险项目，评价结果与实际项目选择情况一致。同时，由于风险投资项目评价和传统项目评价的最大区别就是对项目管理团队评价的极其重视，项目管理团队在风险投资项目的运作中往往具有决定性的作用。通过引入信息熵的理论，导出基于信息熵的风险项目管理团队评价客观赋权方法。结合层次分析法的主观赋权方法，建立了针对风险投资项目管理团队运营能力的综合评价模型。通过将自组织学习阵列风险项目评价模型和风险项目管理团队运营能力综合评价模型相结合，可以实现针对长大期的高科技风险投资项目（企业）的筛选和评价，为投资决策提供必要的参考建议。通过对深圳市天成投资有限公司的风险投资项目库中实例的学习，对六个有代表性的长大期高科技风险投资项目进行了优选和评价，评价结果验证了模型的适用性和有效性。此外，在实证部分，针对高科技领域的不同行业，将高科技行业属性作为评价指标之一，研究了高科技行业属性在这种评价模型中对风险投资项目评价准确度的影响。进一步验证了不同的高科技行业具有不同的投资特征，在对高科技风险项目进行评价时，需要考虑其具体的行业特性以获得对风险项目客观、准确的评价。

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