風(fēng)險(xiǎn)投資退出時(shí)機(jī)和退出方式選擇研究淺析

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1、風(fēng)險(xiǎn)投資退出時(shí)機(jī)和退出方式選擇研究淺析本文導(dǎo)航1、首頁(yè)2、風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目的退出時(shí)機(jī)選擇應(yīng)考慮的因素3、風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目的退出方式選擇應(yīng)考慮的因素4、結(jié)論風(fēng)險(xiǎn)投資的高收益是通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)投資成功的退出而實(shí)現(xiàn)的，可行的退出機(jī)制是風(fēng)險(xiǎn)投資成功的關(guān)鍵。為您編輯了“風(fēng)險(xiǎn)投資退出時(shí)機(jī)和退出方式選擇研究淺析”風(fēng)險(xiǎn)投資退出時(shí)機(jī)和退出方式選擇研究淺析　　1.引言　　風(fēng)險(xiǎn)投資是一個(gè)具有高風(fēng)險(xiǎn)和高收益特性的資本運(yùn)作和資本增值過(guò)程。風(fēng)險(xiǎn)投資公司以一定的方式從投資者處籌得資金之后，以權(quán)益資本方式投向選定的風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)，并參與風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理，幫助風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)成長(zhǎng)、實(shí)現(xiàn)增值，最后通過(guò)一定的方式出售所持的

2、股權(quán)，回收投資并獲得超額收益。一輪風(fēng)險(xiǎn)資本投資退出以后，該資本將投向被選中的下一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)或風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目，這樣循環(huán)往復(fù)，不斷獲取風(fēng)險(xiǎn)資本增值。因此，風(fēng)險(xiǎn)投資也可以理解為一個(gè)動(dòng)態(tài)循環(huán)的過(guò)程。所謂風(fēng)險(xiǎn)投資退出，是指風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)發(fā)展到一定階段以后，風(fēng)險(xiǎn)投資者認(rèn)為有必要是時(shí)候?qū)L(fēng)險(xiǎn)資本從風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)中退出，因而選擇一定的方式（公開(kāi)上市、出售或回購(gòu)、清算）通過(guò)資本市場(chǎng)將風(fēng)險(xiǎn)資本撤出，以求實(shí)現(xiàn)資本增值或者降低損失，為介入下一個(gè)項(xiàng)目做準(zhǔn)備。高收益是通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)投資成功的退出而實(shí)現(xiàn)的，可行的退出機(jī)制是風(fēng)險(xiǎn)投資成功的關(guān)鍵。風(fēng)險(xiǎn)資本家實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目退出時(shí)必須對(duì)退出時(shí)機(jī)和退出方式進(jìn)行選擇。本文

3、導(dǎo)航1、首頁(yè)2、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建3、我國(guó)商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理實(shí)證分析以下為為您編輯的：“我國(guó)商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系及其實(shí)證分析淺析”，敬請(qǐng)關(guān)注!!我國(guó)商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系及其實(shí)證分析淺析　1.期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法　　1.1風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警內(nèi)涵　　風(fēng)險(xiǎn)管理專(zhuān)家HEins與s認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)管理是有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)衡量、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)控制的一個(gè)連貫過(guò)程，目的在于最小成本下實(shí)現(xiàn)效用的最大化?！　⊥ㄟ^(guò)納入反映我國(guó)商品期貨市場(chǎng)價(jià)格的關(guān)鍵變量，構(gòu)建體現(xiàn)我國(guó)商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)體系，對(duì)諸多指標(biāo)進(jìn)行主因子提取，并結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型形成比較科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，以減少我國(guó)

4、商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)影響和提高預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的能力?！　?.2市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法　　（1）早期的預(yù)警方法　　早期預(yù)警方法中代表性的是一元分析法，該方法將分析的對(duì)象樣本按照某種標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行排序，然后選出預(yù)先認(rèn)為的判斷點(diǎn)，超過(guò)這一判斷點(diǎn)則視為風(fēng)險(xiǎn)。一元分析法方法簡(jiǎn)單易行，但由于對(duì)影響風(fēng)險(xiǎn)的因素的分析過(guò)于單一，使得人們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的判斷過(guò)于簡(jiǎn)單，往往沒(méi)有意識(shí)到影響風(fēng)險(xiǎn)因素的復(fù)雜性，從而造成低估風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)象?！　。?）多元判別預(yù)警方法　　多元判別模型基于影響風(fēng)險(xiǎn)的因素具有多元化的特征，從多個(gè)方面考察影響風(fēng)險(xiǎn)的各種因素。選取多元的過(guò)程主要是通過(guò)對(duì)各種因素進(jìn)行分組，將相對(duì)類(lèi)似的因素分為一組，重

5、點(diǎn)考察在在組中差別或離散程度較小而在各組之間具有較大差異的因素，在此基礎(chǔ)上通過(guò)構(gòu)建多元模型進(jìn)行有效的分析?！　〖僭O(shè)在Z模型中，各種選定因素設(shè)為則Z可以表示為：　　其中，Z為判別值，可以通過(guò)該值進(jìn)行判別風(fēng)險(xiǎn)，但也可以跟據(jù)具體的發(fā)展環(huán)境的不同，采取不同的臨界值。相比早期的預(yù)警方法具有更多的優(yōu)勢(shì)，能從比較全面的角度考察市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，并能有效的提高市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的精確度。但由于影響價(jià)格的市場(chǎng)因素的千變?nèi)f化，該模型對(duì)于不同時(shí)期的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警數(shù)據(jù)調(diào)整性較差，有些定性變量對(duì)于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響比較大，如何用數(shù)據(jù)進(jìn)行界定是一個(gè)很大的問(wèn)題，此外，在組內(nèi)變量的選擇上主要是基于正態(tài)分布的假定，

6、而這與大多的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是難以吻合的?！　。?）ANN預(yù)警方法　　ANN預(yù)警方法為AnificialNeuralNetwork方法的簡(jiǎn)稱(chēng)，即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該方法是將人類(lèi)大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行方式，應(yīng)用到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警上的一種方神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬法。整體上ANN主要由輸入層、輸出層以及隱藏層三個(gè)部分組成。ANN預(yù)警方法中有關(guān)信息的處理方式有兩種，即前向傳播和后向?qū)W習(xí)，整體上傳播過(guò)程相對(duì)比較簡(jiǎn)單，而學(xué)習(xí)過(guò)程主要是一個(gè)的過(guò)程，即信息是從輸出層到輸入層的逆向進(jìn)行反饋，并對(duì)錯(cuò)誤進(jìn)行有效的修正的過(guò)程，通過(guò)學(xué)習(xí)的過(guò)程將分析的樣本對(duì)象進(jìn)行有效的類(lèi)別劃分，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的目的。ANN預(yù)警

7、方法能夠?qū)︼L(fēng)險(xiǎn)影響的因素進(jìn)行有效的分析和歸納，能夠在分布不明確的數(shù)據(jù)中進(jìn)行有效的分析，并且通過(guò)學(xué)習(xí)過(guò)程能夠?qū)崿F(xiàn)較好的能力。但ANN預(yù)警方法由于是對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬，很難形成現(xiàn)實(shí)分析的穩(wěn)定，使風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的作用受到很大的抑制。　?。?）Logistic預(yù)警方法　　Logistic回歸法是一種最主要的二元選擇分析模型，通過(guò)二元概率的選擇，說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率與不發(fā)生的概率，由于分析建立在累計(jì)概率的基礎(chǔ)之上，因而對(duì)所分析的各個(gè)變量的分布設(shè)定沒(méi)有正態(tài)分布的假定，能夠較好的分析客觀(guān)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)際情況。通過(guò)實(shí)現(xiàn)設(shè)定的分割點(diǎn)（如設(shè)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)為0.5）進(jìn)行判斷，若通過(guò)模型算出的概率值大

8、于分割點(diǎn)則意味著風(fēng)險(xiǎn)的存在?！　∪舾怕时硎撅L(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，