序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇投資項目估值方法范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

基金凈值=總凈資產/基金份額

基金凈值是指基金總凈資產除以基金總份額。

基金的估值主要是在基金存續期間從整個基金的層面對基金資產和負債進行公允價值確定的過程。

基金的估值側重于在投資之后對投資項目價值進行持續評估。

股權投資基金的估值，是指通過對基金所持有的全部資產及應承擔的全部負債按一定的原則和方法進行評估與計算，最終確定基金資產凈值(NAV)的過程。

基金資產凈值=項目價值總和+其他資產價值-基金費用等負債

基金估值的原則：

若投資項目屬于存在活躍市場的投資品種，則應當采用活躍市場的市價確定該投資項目的公允價值。

若投資項目無相應的活躍市場，則應采用市場參與者普遍認同，且被以往市場實際交易價格驗證具有可靠性的估值方法確定公允價值。

篇(2)

1.1選題背景

私募股權投資是指通過非公開方式募集的基金針對私有企業,即非上市企業進行增資或股權受讓的方式進行的權益性投資。通常而言,私募股權投資在實施的過程中經常附帶考慮了該筆投資未來的退出方式,即通過投資企業上市,并購或企業管理層回購等方式,出售持股,通過股份轉讓時價值增值的部分而獲利。根據不同的被投資企業的發展階段劃分,私募股權投資主要可以分為以下幾類:專注于企業初創期進行投資的創業風險投資,專注于企業成長中早期的進行投資的成長資本,專注于企業并購交易進行投資的并購資本,專注于IPO前成熟企業進行投資的Pre-IPO投資以及針對上市公司增發股權進行投資的上市后私募投資等等。

1.1.1股權投資行業過去十年間在中國快速發展

自上世紀90年代開始,股權投資行業在我國資本市場中逐步發展,在過去的十多年間,已經由一個以外資機構為主導,十來家市場參與者,規模不過百億元人民幣的小眾行業發展成為了一個近萬個活躍市場參與主體,控制了數萬億人民幣投資額度的龐大產業。目前國內資本市場中的股權投資機構主要以針對處于中早期的非上市企業投資的創業風險投資機構和針對處于成熟期非上市企業投資的Pre-IPO私募股權基金為主。

自2006年以來,股權投資機構在中國國內資本市場中異常活躍,取得了較為快速的發展。2006年,中國國內資本市場中,活躍的私募股權投資機構數量大致在500家左右。當年39支創業風險投資基金募集資金總額約為40億美元,同期投資總額不到18億美元;同年,40支Pre-IPO私募股權基金募集資金總額約為142億美元,同期投資總額不到130億美元。在五年后的2011年,國內私募股權投資市場已經發展成為了一個由6000多家主體參與,年募資總金額超過670億美元,年投資總金額超過420億美元的大市場,國內市場規模在短短的五年內增長了三四倍。

1.1.2行業競爭加劇導致股權投資企業投資項目回報率下降

伴隨著國內股權投資市場的發展與逐步成熟,國內股權投資市場買方的競爭也日益加劇。傳統的粗放式的經營已經無法適應目前的市場環境。舉例來說,2012年5月,國內知名股權投資機構九鼎投資早前投資的項目中盛資源(0.2623.HK)赴港上市,據常理而言股權投資機構在項目成功推出后應能獲得不菲的投資收益,然而,九鼎投資在該項目中最終僅取得取得-0.22倍、虧損近300萬美元的賬面回報,其主要原因就在于九鼎投資投資前對中盛資源股權價格評估過高;無獨有偶,2012年1月10日,上海秉原安股權投資發展中心和北京華云股權投資中心在2010年底所投資的溫州宏豐成功登陸深圳交易所創業板。

1.2研究意義

本文從傳統金融學股權估值理論入手,結合一個國內市場上具體的股權價值評估案例,綜合討論了不同的股權估值模型之間的區別以及他們各自的適用性。基于本文的結論,我們希望能夠為今后的金融從業者在現實中操作股權價值評估的過程中帶來一些啟示和幫助。

第2章相關理論綜述

2.1企業股權價值評估方法綜述

企業資產價值主要體現在兩個方面,即企業的市場價值和賬面價值。首先,市場價值方面,主要是用來體現企業未來收益的多少。例如:股票的現時市值、兼并收購過程中支付的對等價格等。賬面價值主要用來反映歷史成本,主要是指即企業資產負債圖表上真實反映的企業總資產、凈資產。在現實評估實例中,由于賬面價值和市場價值存在較大差異,因此在大多情況下,賬面價值是無法真正真實反映企業的未來收益。

2.1.1企業股權價值評估方法簡介及理論

? 進化經過多年的發展演變,企業股權價值評估已經趨于成熟。在西方成熟的資本市場中,企業價值評估是建立以企業所屬大部分資產可以通過合理評估得出具體價值的基礎上的進行的。因此,基于在實施過程中的基本原理,存在差異的各種類型的資產,都可以通過一定方式進行價值評估。在這個過程中,主要包括了實體資產和金通資產。以此假設為評估前提,在現實商業行為中,價值評估百家爭鳴,發展涌現了大量的各具特色的評估模型。這些評估模型,依照本質差別,大體可分為以下三類。第一,折現現金流量法,也被稱做DCF法。這一方法主要是以企業未來持續發展過程中產生的自由現金流量的凈現值為依據來對一項資產或公司的價值進行評估。第二,相對比較法。這類方法首先應找到與被評估資產可比較的,市場上存在可量化價值的可比較資產。通過比較不同資產之間的現金流量和賬面價值以及銷售收入等財務等相關指標變量,參考可比較資產的實時市場價值。第三,期權定價法,該方法主要對具有期權特性的資產通過期權定價模進行價值評估。

企業估價理論的思想源于20世紀初艾爾文費雪的資本價值論。1906年,費雪發表出版著作《資本與收人的性質》,系統完整的論述了資本與收入之間的關系以及價值的源泉問題,為現代企業估價理論的發展和豐富奠定了堅實的基礎。次年,費雪在他的另一部專著《利息率:本質、決定及其與經濟現象的關系》一書中,較為詳細的分析了利息率的本質以及決定利息率的相關因素,并且進一步深入研究了資本收入與資本價值的相關關系,因此,一套完整并且很系統的資本價值評估框架應運而生。費雪提出并且豐富發展的凈現值法到目前為止仍是為大眾所公認的最優秀的資本預算決策方法。在之后的半個世紀的時間內,費雪的資本預算理論得到了充分的發展與推廣。但是,在這段時間的發展的過程中,企業估價理論發展緩慢,究其原因在于費雪的資本價值評估思想在現實實踐中很難得到應用。

2.2國內外研究現狀

20世紀初,艾愛爾文費雪提出了資本價值論,源于這一思想,企業價值評估應用而生。繼而《資本與收入的性質》等著作的相繼發表以后,資本價值評估體系得到了進一步的豐富和完善,進而形成了一個完整、系統的資本價值評估體系。隨著經濟的快速發展,費雪提出的相關理論廣為流傳,但是由于這種思想與現實實踐脫節,沒有能夠很好的促使企業價值評估理論快速發展。1958年,想有盛譽的理財學家莫迪格來尼和米勒發表了相關文章,著重研究了融資決策、投資策略與企業價值相互之間的關系,第一次全面系統的把不確定性引入到企業價值評估理論的相關系當中,準確論證了企業價值與企業資本結構之間的相關關系,進而現代企業價值評估理論應運而生。隨后,兩位學者在他們前期工作的基礎上提出了MM定理,并且全面深刻的探究了這一定理的適用性。他們的相關工作為企業價值評估理論的進一步推廣與應用起到了重要的推動作用。

從20世紀50年代至今,折現率的相關理論與應 用在理論界對取得了高速的發展。其中,資本資產定價理論和套利定價理論充分揭示了金融風險與收益之間的聯系,方便快捷的促進了人們對企業資本化率的精確估算,從而,進一步豐富完善了原本粗糖的現金流貼現法(DCF),促使此方法得

到了業界的普遍認同,成為當今流行的主流評估方法。1974年,梅耶斯教授提出的調整現值法(APV),對比于DCF法是一個進步,擁有更加好的應用,但是該方法比較繁瑣和復雜,從而限制了該方法的實際應用效果。1987年,特里喬斯基和馬森對DCF方法進行改良,得到了DFC動態方法(DDCF),該方法相比較DCF法更加實用高效,但是該方法的執行需要相當的專業技巧,故而此方法在股權價值評估理論個實踐中應用較少。1991年,斯特提出了經濟附加值的概念,這種新方法以股東利益最大化為研究操作基礎,在歐美等國家收到廣泛關注與發展,但是由于該方法本身不具備一套成熟完整的理論體系和被大眾認同的操作方法,從而該方法的應用和進一步的推廣發展受到了很大的制約。 至今,企業價值評估方法已經得到了很大的發展和豐富,在美國至少有種官方推薦的評估法。這些受到推薦的方法可以細分為三種基本方法,分別為加合法、比較法和現金流貼現法。以這三種方法為基礎可以演變出其他多種價值評估方法。首先,加合法指的是加和構成企業的各種要素資產的評估值到企業整體的價值體系之內,該方法釆用了相對比較客觀的價值類型,但是由于該方法缺少前瞻性,不能夠準確的把握一個可持續經營企業價值的整合效應。因此這個方法不能夠得到有效的推廣應用,該方法僅僅適用于清算企業的價值評估。

3西安博深股權投資項目信息介紹......15

3.1企業基本背景......15

3.2企業經營現狀分析與評估......35

3.3企業股權投資項目現狀與問題........37

4企業股權價值評估過程及結果分析......39

4.1企業股權價值綜合評估模型介紹及設計思路........39

4.2基于DCF法對企業股權價值的評估.......39

4.3基于橫向比較法對企業股權價值的評估........50

5西安博深股權投資價值的調整........53

5.1西安博深股權投資方案設計.......53

5.2投資收益預測.......53

第6章股權價值綜合評估法實施流程與風控

6.1實施流程

我們計劃采用的企業股權價值綜合評估模型將以橫向比較法為主,并參考DCF估值模型的評估結果,結合對企業經營團隊狀況和企業所處行業的未來發展預期進行調整。具體實施過程如下:

第一步,在前期的盡職調查中,針對企業經營現狀,企業歷史沿革,行業發展趨勢,行業競爭情況等一系列問題進行調查,并形成對未來行業發展及未來企業發展趨勢的初步判斷;

第二步,基于盡職調查結果以及目前獲知的行業資料和企業資料,針對企業未來3年(2012-2014)的經營情況做出預測;

第三步,基于對企業經營情況的預測結果,使用DCF估值模型基于未來3年(2012-2014)公司的經營性現金凈流入來評估企業目前的股權價值;

第四步,基于對企業經營狀況的預測結果,基于3年(2012-2014)后公司的經營情況,使用橫向比較法來評估企業屆時的股權價值。之后,在以我司風險投資的預期年化收益率(50%)進行貼現,得出當前公司股權的評估價值;

第五步,比較公司股權價值在使用DCF模型評估結果與使用橫向比較法評估時得到的結果之間的差異,并依據前期盡職調查過程中對企業合規經營,潛在法律風險,經營團隊能力,經營團隊穩定性等非量化指標的判斷,對計算出的公司股權價值進行修正。

最后,在得到修正后的企業評估值之后,參考融資企業具體的融資需求,計算出該項投資在投資項目中合理的占股比例,并據此與融資企業大股東展開合作談判。

6.2風險控制

業績保障條款的設計

我方對融資企業的價值評估均基于該企業未來的經營業績,因此,企業未來實際的經營業績對公司估值水平將存在重大影響。企業實際經營者,大股東和財務投資人之間存在明顯的信息不對稱現象,同時也為了降低經營管理層和大股東可能出現的道德風險,財務投資方通常會要求參與公司重大決策。以我司投資西安博深項目為例,我方在投資后要求獲得一名董事,一名監事的任免權,以便監督公司的運營狀況。另外,我方還要求融資企業大股東對我方做出企業未來業績承諾,以便我方控制潛在的投資風險。業績承諾條款具體如下:

第7章結論與建議

與國際主流的DCF估值模型相比,橫向比較法是一種更加適用于當前我國資本市場的企業估值方法。尤其在風險投資領域,使用DCF估值模型評估初創期企業可能將會低估企業的真實價值。但是我們也注意到,橫向比較法同樣也存在著其自身的局限性。當前國內資本市場尚未成熟,二級證券市場中存在著可選的可比樣本企業較少,樣本企業的估值水平不一致等問題,均有可能導致橫向比較法估值結果與企業的真實價值出現偏差。我們承認,基于企業未來凈現金流貼現價值這一思路的估值模型是由其合理性的,在目前國內資本市場中可以作為橫向比較估值法的有效補充。深圳創新投資集團投資西安博深這一投資案例驗證了這種以橫向比較法為基礎,使用DCF估值模型作為輔助,并依據企業經營團隊能力,企業經營團隊穩定性等方面對公司價值評估結果進行調整的股權價值綜合評估法在國內資本市場中的適用性和科學性。

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關鍵詞：項目管理；灰色系統方法；風險價值評估體系

中圖分類號：C93 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2012）10-0201-03

一、項目的風險管理分析

1.項目的風險。風險一般分為靜態和動態風險。所謂靜態風險是社會經濟正常情況下的風險，即由于人們的行為失誤造成的主觀風險。動態風險是以社會經濟的變動為直接原因的風險，即環境、技術、管理等因素造成的客觀因素的風險。石油企業項目的風險大多是動態風險，可以歸納為：管理風險、技術風險、環境風險、金融風險、生產風險和市場風險。

2.項目的風險管理。項目的風險管理是項目管理中比較難歸納、總結并定量化、科學化的一部分內容，一般的風險管理分為：風險的識別、風險評估、風險應對計劃三個部分。（1）風險識別。風險識別是一個解釋潛在風險事件以避免意外發生的過程。風險識別的主要內容有：識別引起風險的因素有哪些，什么是主要因素，以及這些風險可能導致的后果如何。通過對大量項目的分析，就能找到造成項目失敗的主要原因。（2）風險評估。風險評估是盡力去識別風險事件的屬性并預見其對項目的影響。石油企業項目的風險評估主要是根據項目組人員的經驗和以往的數據進行主觀判斷，并將其定量化。這種量化主要是判斷各種風險發生的概率及風險指數或權重的。對于已識別的風險，要根據不同項目的具體特點分析其風險的權重，分別列表。（3）風險應對計劃。風險應對計劃所關心的是風險事件的應對策略，這種應對策略是以項目的目標和成功標準作為前提的，它將作為系統標準來處理風險事件，主要包括：減輕風險、預防風險、回避風險、轉移風險、接受風險和儲備風險。

項目的具體應對策略也可以采用建模的辦法，應用灰色系統方法進行分析。

二、風險綜合評估體系的建立

項目的不同階段，體現著不同的風險特征，各個階段風險的綜合構成了項目風險管理結構特征和內在矛盾規律性，形成了項目風險的復雜性。如果能在項目建設前或建設中較準確的預計風險之所在并加以有效控制，可以大量減少盲目投資或管理不善帶來的損失。對風險的有效控制建立相應的指標體系如下。（1）風險屬性體系：主要包括：管理風險、技術風險、環境風險、金融風險、生產風險和市場風險。（2）效益屬性體系：取得高收益是投資的基本目的，項目的效益主要體現在經濟效益、社會效益、技術效益三個方面。1）經濟效益是一個比值，它是衡量經濟成果的一個相對指標，一般包含投入和產出兩方面的內容，比如：財務內部收益率、財務凈現值、投資回收期、投資利潤率等；2）社會效益是指對社會經濟發展的促進作用、對自然和生態環境影響程度、對企業科學進步的推動作用等等；3）技術效益是指對技術進步的作用，技術擴散及協作效益等。

通過以上分析我們可以設計出項目風險評估指標體系。該體系體現了指標設計的目的性、科學性（準確、完整、獨立）和實用性（精練簡明、易于理解、穩定一致）的原則。

三、灰色評估模型

在我們建立的項目風險管理評估指標體系中，需要請專家來評估的指標為定性指標；能直接的出具具體數值的指標視為定量指標。顯然，要得到定量描述的綜合評估結果，就必須對定性指標定量化。一般的做法是先采用評語集的方法，把每個定性指標根據分類原則將其分為若干個等級，再根據各個等級設定相應的分值，采取專家打分法來確定。本文采用5個等級的評語集：（很好、較好、一般、較差、很差）。另外，由于我們建立的指標體系是多層次的，且所有指標處于部分確知和部分不確知的狀態，整個評估體系因而具有較高的灰色性，而灰色系統方法善于處理機制復雜并具有灰色性的系統。因此，我們使用灰色多層次決策方法對項目風險管理進行評估。步驟如下：

1.用層次分析法確定指標的權重 。在指標體系中，同一層次的各個指標對它們上一層描述對象的影響程度是不一樣的，這就需要根據指標的重要性確定其權重的大小。實踐中，我們采用群體層次分析法，先聘請m位專家并獲得他們各自的權重集，再利用模式識別將遠離中心模式的孤立意見剔除掉后求均值，這樣使結果更接近客觀實際。最終得到指標體系的一級指標權重向量W＝（w1，w2），二級指標中對應風險屬性和效益屬性的權重向量分別記為W1＝（w11，w12，…，w16）和W2＝（w21，w22，w23）。

2.用模糊集理論進行定性指標定量化。自從Zadeh（1965）提出模糊集理論（Fuzzy Set Theory）后，越來越多的基于模糊集理論的研究用來處理不確定性和模糊的問題。

同樣通過聘請這m位專家對所有定性指標進行匿名評估并得出相應的模糊數，可求出所有定性指標的模糊綜合評估值：

E=（lij，mij，uij）?茚（lij，mij，uij）-1

（1）

式中，?茚是模糊數的乘法運算，E代表m位專家對某一定性指標的模糊綜合評估值。E可以表示為三角隸屬函數：

E=（LE，ME，UE）=0 x≤l l

式中，X∈R，l

這個模糊綜合評估值E是一個模糊數，仍然難以直接比較其大小或排序，因此有必要利用非模糊化排序方法將模糊數轉化為精確的實數，并尋求相對于模糊數的最佳非模糊表現值。Lion和Wang給出的積分法具有計算簡便和實用性強的特點。該方法通過對關系函數的積分運算得出簡便的計算公式：

BNP=ηIL（E）+(1-η) IR（E） 0≤η≤1 （3）

式中，IL（E）為左期望值，IL（E）=（LE+ ME）/2；IR（E）為右期望值，IR（E）=（ME+ UE）/2。η是樂觀―悲觀系數。如果η＞0.5，表明專家是悲觀的；如果η＝0.5，表明專家是中性的；如果η＜0.5，則表明專家是樂觀的。通常取η＝0.5，這樣（3）式變為：

BNP=（ LE+2ME+UE ）/4 （4）

3.確定參考指標級。為了使用灰色多層次決策方法來評估項目風險管理價值，我們先選取一個參考指標集，根據指標體系，假設我們要對n個項目風險進行評估，其中第k項目風險的指標值為V（k）＝（v（k）11，…，v（k）16，v（k）21，…，v（k）23），k＝1，2，…，n，于是n個項目風險的原始指標值構成矩陣：

V = 【V1，V2 】=（Vnk）ij （5）

根據各個指標的特性，選取矩陣V的每行中的最佳值組成參考指標集：

V（0）＝【v（0）11，…，v（0）16，v（0）21，…，v（0）23】 （6）

4.對指標值進行規范化處理。為了便于各指標間在量上的比較，需要對原始指標值進行規范化處理，將其化為[0，1]區間內的無量綱數值。在本文的項目風險價值評估體系中，風險屬性指標被視為成本型指標，而效益屬性指標視為效益型指標，可以采用下列兩個公式進行規范化處理：

X（k）ij =v（1）ij -v（k）ij /v（1）ij - v（1）ij （成本型） （7）

X（k）ij =v（k）ij -v（1）ij /v（1）ij - v（1）ij （效益型）（8）

式中，v（1）ij和v（k）ij分別表示vij對應指標在所評估對象（包括理想投資項目風險）中的最大值和最小值，X（k）ij表示第k個項目風險指標值v（k）ij的規范化數值。

5.計算灰色關聯系數。本文的灰色多層次決策評估利用灰色關聯分析來完成。灰色關聯分析是通過計算灰色關聯系數和灰色關聯度，從整體上或動態上定量分析事物之間的關聯程度和影響程度，為確定事物變化發展的主要因素提供數量依據。將每個項目風險的指標與參考指標集中對應指標進行比較可以求出灰色關聯系數，其計算公式如下：

ξ（K）=（9）

式中，分辨系數μ[0，1]，一般μ取0.5或小于0.5時有較高的分辨率，本文取0.5，由此得到第k個風險項目與理想投資項目在對應指標上的灰色關聯系數，此時灰色關聯系數矩陣為：

R=（rij） r11 r12 … r1n r21 r22 … r2n… … … … rm1 rm2 … rmn （10）

6.進行灰色多層次決策評估。由（10）式求出的灰色關聯系數只能反映單個指標與其最佳指標的關聯程度，要考察整個指標體系的情況，則要計算灰色關聯度。在進行多層次決策時，每一層次的灰色關聯度是用權重系數乘以灰色關聯系數實現的，則可得到二級指標對應屬性的灰色關聯度為：

ri=ξi（K） i=1，2 （11）

在計算出某一層次的灰色關聯度后，應把這一層次的關聯度結果作為上一層次的原始指標值，并如同從（5）式開始那樣重新計算上一層次的灰色關聯度，這樣直至求出最高一層的灰色關聯度。最高層關聯度的大小順序就是待評估對象（投資項目風險）的優劣次序。

7.實例分析。我們選取4個項目進行評估分析，這4個項目記為A、B、C、D。我們組織10位專家，采用匿名問卷的方式，對各級指標的相對重要性和定性指標進行評估。

根據我們的項目風險評估步驟，我們首先利用第一張問卷表由AHP法求得一級指標權重為（0.35，0.65），二級指標中對應的風險屬性和效益屬性的權重向量為w1=（0.185，0.154，

0.168，0.166，0.189，0.138），w2=（0.42，0.34，0.14），其次利用第二張問卷表由公式（2）、（4）可求所有定性指標的數值，再根據公式（5）至（11）可得二級指標層對應屬性的灰色關聯度。最后將二級指標層對應屬性的灰色關聯度作為一級指標層的原始數據，重新開始計算，即可求出最高層次的綜合灰色關聯度。

4個項目有各自的主要風險影響因素，同時我們還可以通過計算得出那一個項目綜合價值最大。

風險屬性關聯度：0.436、0.742、0.570、0.806、0.436

效益屬性關聯度：0.4518、0.5055、1、0.3433、1

最高層次綜合灰色關聯度：0.6052、0.6938、0.3698、1

優劣次序為：D>B>A>C

四、結論

對項目進行評估是風險投資者進行投資的首要過程，然而，要對投資項目風險價值做出客觀合理的評估就依賴于一套科學的評估體系和一套與之相適應的評估方法。如果我們抓住投資風險的本質特征，從投資風險的風險屬性和收益屬性出發，就能找出一套合理的投資項目風險綜合評估指標體系。該體系具有較高的灰色性，我們先用模糊集理論獲取每個定性指標的指標值，這樣克服了評估專家主觀判斷帶來的誤差，提高了投資項目風險評估的精確性；再用灰色多層次決策方法對投資項目風險價值進行排序。我們建立的投資項目風險綜合評估體系，可以為石油企業在項目管理中提供咨詢和決策等參考，因而具有很好的應用前景。

參考文獻：

[1] 貝內特?P.利恩茲.21世紀的項目管理[M].北京:電子工業出版社，2003.

[2] 姜艷萍，樊治平.一種三角模糊數互補判斷矩陣排序的方法[J].系統工程與電子技術，2002，(7).

[3] 肖鈺，李華.基于三角模糊數的判斷矩陣的改進及應用[J].模糊系統與數學，2003，(2).

[4] 韓慶蘭，楊濤.AHP算法和三角模糊數在虛擬企業的盟員選擇中的應用[J].運籌與管理，2003，(1).

篇(4)

關鍵詞：模糊層次分析法 高校民辦獨立學院 教育投資 評價

由于我國的普通教育投資始終不足，高校民辦獨立學院作為一種新型辦學模式對我國整個高等教育產生了十分重要的影響，已成為國家實現高等教育大眾化的重要途徑。考慮到高校民辦獨立學院教育投資對社會的整體發展具有較大的推動作用，如果有限的高校民辦獨立學院教育資源被浪費或產生風險，勢必影響高等教育“規模、結構、質量、效益相統一”的發展方針。伴隨著高校民辦獨立學院教育的發展，高校民辦獨立學院教育投資的經濟效益和社會效益倍受高校民辦獨立學院教育管理部門關注，如果忽視高校民辦獨立學院教育投資中存在的風險將不利于高校民辦獨立學院教育事業的良性發展。因此，當前高校民辦獨立學院教育投資風險問題不容低估，應客觀分析，合理規避，才能使高校民辦獨立學院教育投入與產出相一致。

高校民辦獨立學院教育投資風險量化旨在通過對風險相互作用的評估來評價項目可能的結果，以此確定哪些風險和機會需要應對、哪些風險和機會可以接受，以及哪些風險和機會可以忽略。而由美國匹茲堡大學教授Saaty T. L.于20世紀70年代提出的層次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)是一種多準則決策方法，廣泛應用于復雜系統的分析與決策。利用AHP，可以很好地實現對高校民辦獨立學院教育投資的定性分析和定量分析。但AHP在方案兩兩比較重要性賦值時只考慮了人判斷的兩種可能極端情況，而沒有考慮人判斷的模糊性，為此，本文采用模糊理論在構造模糊一致性判斷矩陣和計算指標權重基礎上提出了基于模糊層次法(fuzzy AHP)的高校民辦獨立學院教育投資風險評價模型，實現了風險因素的重要度排序。

1高校民辦獨立學院教育投資風險評價模型

對于高校民辦獨立學院教育投資的風險程度分析，可以用模糊層次法進行評價，即將高校民辦獨立學院教育投資中的所有風險一一列出，然后設計風險調查表，對各因素進行模糊評價，并求出平均數，再進行相關計算，得出整個項目的風險評估結果。

1.1教育投資風險評估指標體系構建

建立高校民辦獨立學院教育投資風險評估指標體系是進行高校民辦獨立學院教育投資風險評估的基礎。一般情況下，高校民辦獨立學院教育投資風險評估的內容主要集中在來自管理工作者的風險、來自競爭對手的風險、來自投資者的風險和來自外界環境的風險等4個方面。首先構建如下評估指標體系：

來自高校民辦獨立學院教育管理人員的風險（U1）包括：認知水平風險（U11）、管理水平風險（U12）、教育投資超項和漏項風險（U13）、急于獲利風險（U14）。

來自高校民辦獨立學院教育投資者的風險（U2）包括：能否公平競爭（U21）、承擔義務的風險（U22）、壓標的風險（U23）、資金實力的風險（U24）、管理工作者帶資和墊資的風險（U25）、資金信譽情況（U26）。

來自高校民辦獨立學院教育技術風險（U3）包括：教育技術本身不確定性風險（U31）、技術效果不確定性風險（U32）、專業就業不確定性風險（U33）、專業創新教育滯后風險（U34）。

來自外界的風險（V4）包括：政策風險（U41）、經濟風險（U42）、自然條件風險（U43）。

即可表示為：U=（U1，U2，U3，U4），U1=（U11，U12，U13，U14），U2=（U21，U22，U23，U24，U25，U26），U3=（U31，U32，U33），U4=（U41，U42，U43）。

1.2確定各影響因素的權重體系

采用層次分析法確定權重，各因素的權重分別W1，W2，W3，W4，且∑Wi=1。權重集W=(W1，W2，W3，W4)，如來自高校民辦獨立學院教育管理工作者的風險權重為W1，W1=(W11，W12，W13，W14)；來自高校民辦獨立學院教育投資者的風險權重為W2，W2=(W21，W22，W23，W24，W25，W26)；來自競爭對手的風險權重為W3，W3=(W31，W32，W33)，來自外界的風險權重為W4，W4=(W41，W42，W43)，其中各權重值可以根據專家的意見或經驗數據做出合適的假設。

1.3建立評價等級體系

根據風險狀況，選擇若干個評價級組成一個評價集，即：V={優秀、良好、中等、較差、差}。采用專家評分法評價進行，具體過程是：每位專家針對評價風險的各指標打分，打分范圍在區間（0～1）之內，且打分總和為“1”，打完分后對每項指標在每項評語下的得分分別取平均數，算出最終得分。

1.4建立模糊判斷矩陣

在以上假設和分析的基礎上，可以建立以下模糊判斷矩陣：

式中，Rij是專家對風險指標的評分，0≤i≤m，0≤j≤n。

1.5求各因素評價矩陣

求各因素評價矩陣Ai=Wij?Ri（0≤i≤m），并進行歸一化處理。

1.6建立目標價矩陣

建立目標價矩陣A=(A1，A2，…，Am)

1.7模糊綜合評價

進行模糊綜合評價，得到模糊綜合評價結果集，即權重向量W與模糊矩陣A的合成所得的模糊子集S為：

S=W?A

由S=W?A得到高校民辦獨立學院教育投資的風險評估值，從而可以確定該高校民辦獨立學院教育投資的風險水平值，為作出合理的高校民辦獨立學院教育投資抉擇提供依據。

1.8教育投資項目的風險評估值

高校民辦獨立學院教育投資項目的風險評估值可表示為：

f=S?XT

式中，T表示轉置矩陣；X為評價集中對應的分數向量，評分表如表1所示。

2教育投資風險模糊層次分析評價應用實例

以某高校民辦獨立學院教育投資項目為例進行說明。采用層次分析法確定權重，經計算可得高校民辦獨立學院教育投資項目的權重系數：

W=(W1，W2，W3，W4)=(0.23，0.25，0.30，0.22)

W1=(W11，W12，W13，W14)=(0.36，0.20，0.20，0.24)

W2=(W21，W22，W23，W24，W25，W26)=(0.32，0.16，0.16，0.08，0.16，0.08)

W3=(W31，W32，W33)=(0.40，0.20，0.40)

W4=(W41，W42，W43)=(0.36，0.24，0.40)

根據實際情況，建立如表2所示的某高校民辦獨立學院教育投資風險評價表。

表2 某高校民辦獨立學院教育投資項目投資風險評價表

由表2可知農業科技投資項目投標風險指標評價矩陣Ri為：

歸一化處理后的各因素評價矩陣Ai為：

A1=(0.330，0.416，0.176，0.078，0)；

A2=(0.191，0.422，0.263，0.100，0.024)；

A3=(0.320，0.400，0.220，0.060，0)；

A4=(0.220，0.164，0.234，0.294，0.088)

模糊綜合評價結果集

S=W?A=(0.26805，0.35726，0.22371，0.12562，0.02536)

高校民辦獨立學院教育投資項目的風險評估值

f=S?XT=(0.26805，0.35726，0.22371，0.12562，0.02536)×(35，50，65，80，95)T=54.244。

對照表1可知，高校民辦獨立學院教育投資項目投標風險級別為良好。

3結論

（1）構造了模糊一致性判斷矩陣并計算指標權重，提出了基于模糊層次法(fuzzy AHP)的高校民辦獨立學院教育投資風險評價模型。運用該模型對高校民辦獨立學院教育投資項目風險進行量化，只需要項目有關人員和專家給出風險因素的兩兩比較判斷信息即可，可操作性強。

（2）高校民辦獨立學院教育投資風險評價結果正確與否，很大程度上取決于能夠科學、客觀、綜合地反映評價對象整體狀況的指標內容、結構及評價的標準。高校民辦獨立學院教育投資風險的問題涉及到許多方面，因而在實際運用中，建議高校民辦獨立學院教育管理部門選取適當因素建立數據庫，開發相應的高校民辦獨立學院教育投資風險評價軟件。在實際的評價過程中還可以引入系數，對不同類型的高校民辦獨立學院教育投資進行修正。

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作者簡介：徐旭輝，男，（1967-），浙江衢州人，漢族，講師，主要從事高校思想政治工作管理與研究工作。

篇(5)

西方關于對私募股權投資理論的研究始于上世紀80年代，較為全面的研究從上世紀90年代開始，這個時期的研究以美國為代表。美國第一個風險項目評價體系模型建立后（TyebjeeandBruno，1984），VanceH.Fried教授和RovertD.Hisrichz(1994)教授建立了風險投資決策程序模型。風險投資在我國基本劃分為20世紀80年代之前和之后兩個階段，在80年代之后才出現經典的案例（馬揚、宋大文、凡雨等，2000）。而根據風險項目投資的評價中利用較為系統的方法，影響風險投資決策的因素分為:戰略、人事與組織制度、企業文化和風險企業家素質、外部關系、經營規模、經濟性等幾類（任天元，2003）。如果從一般的理論出發，項目綜合評價指標體系主要由風險企業家的特征、風險企業特點和風險企業面對的市場環境等三方面組成，細分為28個分指標，6個一般意義的決策階段（唐翰岫，2009）。但是學者通過對PE投資案例的研究，發現該項目適合進行私募股權基金投資（魏景芬，2012）。同時，由于信息不對稱，使得私募股權投資面臨著高風險的問題（孟慶軍，蔣勤勤，2013）。國內外對風險投資的理論研究較多，但很多研究成果建立的項目評價指標模型過于理論化，未結合我國現階段的投資環境和企業規模（特別是企業處于發展階段）以及行業特點和企業特點等具體因素，使得研究成果的實用性受到限制、可操作性不強，缺乏現實指導意義(謝群等，2006)。由于國外關于私募股權投資的專項研究成果不多，同時國內的投資環境與國外有很大的差異，因此對于私募股權投資決策項目風險防范體系構建研究需要在相關理論的指導下通過實踐來逐步摸索和總結。目前我國建立起了多層次資本市場，私募股權投資必將在我國的資本市場建設和經濟結構轉型過程中扮演更加重要的角色，在私募股權投資的實踐活動中，急需對投資決策項目風險防范體系投建進行適當的經驗總結，提供理論支持。

二、股權投資項目現狀分析

根據來自清科研究中心的數據，2013年，私募股權投資機構所投行業分布在23個一級行業中，房地產行業為最熱門行業，共計發生投資交易105起，是唯一投資數量超過三位數的行業。生物技術、醫療健康、互聯網、電信及增值業務、清潔技術等戰略新興產業為熱門投資行業第二梯隊，所獲投資數量均超過40起。農/林/牧/漁、機械制造、能源及礦產、化工原料及加工等傳統行業緊隨其后，投資數量均在25起以上。2013年，房地產行業獲得63.16億美元的投資居首，排在2-4位的能源及礦產、物流、互聯網行業。值得一提的是，在能源及礦產行業中，國聯能源產業基金對中石油管道聯合有限公司的240.00億元巨額出資，為近年來私募股權投資領域最大單筆投資交易。通過SWOT分析，目前我國私募股權投資項目的風險防范現狀與問題主要體現在以下四個方面：PE投資風險防范理論研究滯后、PE投資決策隨意性過大、對被投資企業素質(尤其是創業者)的評估需要加強、定性分析過多，定量分析不足

三、研究設計

（一）指標層次與類別確定

評價指標體系的層次結構模型的建立是綜合評價系統的基礎（樊相如，2004）。考慮本文研究的對象主要為處于發展中后期的企業的特點，在確定具體評價指標時，主要從行業因素、管理團隊的因素、核心競爭力因素、財務指標因素等4個方面選定39個能夠體現我國中小民營企業發展中后期特點的具體評價指標，根據各個指標的重要性，給予不同的權重比例。市場因素：市場因素主要體現在行業特征、行業成長性及行業競爭格局三方面。管理團隊因素：PE投資人常說“投資企業其實就是投人”（王世波等，2003），說明企業創始人和管理團隊在企業發展過程中的重要性。核心競爭力因素：企業的核心競爭力主要體現企業的競爭優勢、市場營銷能力和研發能力三方面。財務指標因素：企業的財務狀況、經營管理成果及現金流量最后都集中體現在財務報表上，他們量化地反映了經營管理效果。在引進戰略投資人過程中，很多中小型民營企業有虛增盈利預期的潛在動機以實現私募資金最大化和釋放股權最小化（徐寶林，2010）。因此，在設計評價指標體系時，更需關注盈利能力的真實性、盈利預測的準確程度及現金流是否充裕等因素。

（二）私募股權投資項目風險防范體系的構建

1.以實現境內A股上市及被A股上市企業并購為主要退出渠道的國內私募股權投資，作為本文研究的主體。

2.考慮到被投資企業的估值往往會參考投資當時的市場平均估值水平，再通過投資方與被投資方談判來確定，往往談判雙方的主觀因素對于估值結果影響較大，所以本文研究的假設條件是：投資雙方對于目標企業的估值水平認識都是理性狀態，主觀因素對企業估值水平沒有影響。

3.由于目前PE投資對象主要是以適合中小板和創業板上市的中小型民營企業，且企業處于發展的中后期（這個時期企業已經渡過發發展初期的高風險期，經營業務基本成熟，企業人員、技術、產品及市場等因素相對穩定，未來發展潛力巨大，這個時期的企業處于快速擴張期），所以本文研究時是以此類企業為目標對象。

（三）評價指標體系中指標權重的設定

在PE投資實務中，大多數PE投資機構在盡職調過程中收集資料是是零散的、定量的和非系統性的，評價和決策過程基本建立在決策者主觀認識和理解基礎上，由于決策者在經驗、能力、背景、偏好等方面的差異，必然造成對各種信息的理解和對于同一信息的評價水平都可能有重大差異，導致投資決策委員會成員基于個人不同的主觀判斷，對于目標企業的的總體評價結果可能存在完全相反的認識，這種狀態可能直接影響投資決策，甚至錯失良好的投資機會或者作出了錯誤的投資決定。通過問卷調查，在確定定性指標的基礎構上，構建風險防范體系的層次結構模型后，需要將定性指標按一定標準予以量化，將定性指標轉化為定量指標，然后按照風險防范體現的機構關系，確定各層次指標的權重，再對目標企業具體指標的定量分析，實現目標企業的定性和定量分析的有機結合。層次分析法和1-9標度法能有效的將定性指標按一定標準轉化為定量指標，然后進行定量的分析與評價。通過層次分析法（AHP），在可選的指標范圍內，根據指標體系之間的的層屬關系進行分類，首先建立風險防范體系的層次結構模型，以滿足投資風險防范的系統性要求，將同一層次內各定性指標相對重要性予以以量化，確定各層次內部的指標權重。

四、研究結論

篇(6)

自P2P網貸2007年在國內出現之后，2011年股權眾籌也走入中國市場。在2013年互聯網金融元年之后，互聯網金融在國內實現了持續升溫，在2014年火爆異常，而作為互聯網金融的重要組成部分――眾籌，在經歷了前幾年靜悄悄的發展之后，逐漸走進人們的視野，成為社會上耳熟能詳的時髦詞語。但是，相比于同期的P2P網貸市場的火爆局面，眾籌，尤其是股權眾籌一直是雷聲大、雨點小，其平臺數量、交易規模一直不慍不火，與P2P網貸形成了巨大反差。業界一直在思考股權眾籌的難點及未來發展方向，何時股權眾籌才能真正破局，迎來自己的春天？

P2P網貸市場自2013年互聯網金融元年后，迎來爆發式增長局面，平臺數量由2012年年底的200多家增長為2014年年底的1575家，同期累計成交金額也由243億元增長為3829億元。在P2P網貸行業的蓬勃發展進一步點燃了人們的投資熱情之際，眾籌平臺，尤其是股權眾籌無論是平臺數量還是交易量等方面均差強人意，根本無法與P2P網貸形成并駕齊驅的態勢。

股權眾籌四大難點

發展初期的股權眾籌，無論在經營模式還是退出機制的設置上都存在眾多亟待解決的難題。股權投資，作為與債權投資對應的另外一種投資方式，其從初創項目的篩選，到項目所處行業的發展趨勢判斷；從項目的估值定價到建立投資人與平臺之間的信任關系，股權眾籌的發展舉步維艱。其與債權投資相比難度主要來自于4個方面。

第一，優質項目少。考慮到項目未來的成長性、想象空間、退出方式等，天使投資的投資概率一般不會超過5%，也就是從100個項目中最多只能挑選出5個項目進行投資，不少天使及VC基金是1%甚至更低的投資概率。而對于債權項目，譬如作為一個服裝批發的項目或者一個餐廳，抑或一個國際貿易批發項目，從股權投資角度來看，基本上沒有什么投資價值及投資可能；但是從債權角度來講，只要現金流足夠好，有良好的第一還款來源及抵質押物，投資者是很愿意借錢給這樣的項目的。因此，從項目的數量來看，股權投資與債權投資項目存在數量級上的差別。

第二，估值定價難。股權投資是門“科學+藝術”的學問，尤其是股權估值，更是仁者見仁、智者見智。之前筆者帶領團隊專門研究過十幾種估值方法，開玩笑的說法是“拍腦袋法”最為靠譜――當然，拍腦袋也是需要建立在足夠的行業經驗及一定的數據基礎上的。即便是一家專業投資機構，在只投資互聯網金融領域的情況下，在估值方面也不一定那么容易與相關方達成一致。另外，進行估值的成本誰來買單？對于二級市場，可以通過高頻的交易來確定有效價格，同時，還有專業的機構進行專業的價格評估。但是對于一級市場的股權投資，誰來估值？誰來為估值的成本買單？這些都是非常現實的困難。

但是對于債權項目，投資者不管項目是哪個行業，只要確定有良好的還款意愿和還款能力，以及合理的利率，就非常易于溝通及達成統一。

第三，需較長時間建立信任。對于不了解、不熟悉的項目和人，因為股權投資絕大部分是溢價增資，在沒有建立充分的信任之前，投資者往往會持謹慎、懷疑的態度，僅僅通過項目推介會、項目路演等活動難以建立起投資者對項目的信心。如何搭建起創業項目與投資人之間連接的橋梁，加深投資者對項目的了解，增加項目的可信程度成為平臺發展亟待解決的難題。

第四，退出周期長。不同于債權借貸擁有協定的期限與利率水平，可以進行事先約定，并且相對風險較小，股權眾籌關注的是創業項目的將來發展，不但收益無法保證，資金回籠期限更是非常不固定。一般來說，股權投資短則兩三年，時間長的項目可能需要5年、8年，甚至10年、20年。在此情況下，如何保證投資者的信心，同時建立起資金流動和投資退出的高效渠道，都是股權眾籌發展過程中面臨的巨大挑戰。

面對以上四大痛點，2015年之前，股權眾籌一直在努力探索，但鮮有解決之道，現實也印證了這一事實。截至2014年年底，整個眾籌市場融資總額僅有9億元，股權眾籌更是少得可憐。

天時、地利、人和下的股權眾籌元年

隨著我國的經濟發展進入“新常態”，經濟增長速度保持7%左右的增長水平，每年有1000多萬人的新增就業人口，城鎮化趨勢不可避免，大量的農村剩余勞動力人口轉移等情況突出。

同時，我國私人財富市場的可投資總量和高凈值人群數量持續保持兩位數的快速增長，2014年，我國高凈值人群規模突破100萬，眾多高凈值客戶由實業投資逐漸向新行業和消費服務業靠攏。股權眾籌為高凈值人群提供了有效的投資渠道，極具發展潛力的互聯網金融、O2O、TMT領域的創業項目吸引著大批高凈值投資人士的目光。股權眾籌打破了傳統天使、PE/VC 的投資路徑，使小額、分散化、低風險投資成為可能。

與此同時，2015年上半年，一些行背景雄厚，擁有豐富資金實力的互聯網巨頭及專業投資機構也都紛紛加入到股權眾籌的行列中。3月31日，京東股權眾籌平臺上線；隨后，平安集團宣布其股權眾籌平臺已經完成工商登記；4月11日，阿里旗下的淘寶眾籌推出股權眾籌業務；6月6日，京北眾籌、合伙圈等新興平臺正式上線；6月15日，36氪股權眾籌平臺上線；7月30日，中科招商旗下云投匯上線。

在政策方面，7月18日，央行等十部委《關于促進互聯網金融健康發展的指導意見》（以下簡稱《指導意見》）。《指導意見》指出：股權眾籌融資中介機構可以在符合法律法規的前提下，對業務模式進行創新探索，發揮股權眾籌融資作為多層次資本市場有機組成部分的作用，更好地服務創新創業企業。《指導意見》明確了股權眾籌發展的意義與業務邊界，為股權眾籌下一步快速健康發展提供了政策保障。明確業務發展方向后，股權眾籌將迎來其迅猛發展階段。

行業發展的雛形已經形成，大佬們的加入將會加速行業內“淘汰賽”的進程之際，2015年必將成為股權眾籌元年。以京東、阿里、平安、京北為代表的新生股權眾籌平臺的入局，快速提升了行業的知名度與影響力，也著實拉高了股權眾籌行業的準入門檻。在這場勇敢者的游戲中，專業和資源成為平臺的核心競爭力。

篇(7)

方法。

關鍵詞：初創公司；估值方法；探究

“互聯網+”型公司順應了傳統產業升級轉型的大趨勢，再加上政府出臺的利好政策，互聯網型公司，尤其是電商公司得以蓬勃發展。2015年以來出現了一種新的業態，即B2B（Business-to-Business）平臺型互聯網公司，開啟了企業對企業的商業新模式。即通過互聯網平臺實現企業與企業之間產品、服務及信息的交換。這種類型初創企業一般資產輕、客戶流量小，交易規模不大，缺乏資金的持續投入。一旦獲得融資，就有可能在短時間內實現快速發展，為投資人贏得巨額的回報。但如果從財務指標看，此類互聯網初創公司很難獲得投資人的支持。究竟如何估值成為投資人與創業人非常關注的現實問題。

一、傳統估值方法的缺陷

眾所周知，完善的估值系統不僅可以避免因高估而產生的行業泡沫，也避免一個好的企業被“賤賣”，有助于互聯網行業的健康發展。

傳統的估值方法有可比公司分析法、先例交易分析法，但這些方法都存在一定的缺陷。它們都是一種靜態的估值方法，不可避免的出現高估或低估的問題。

互聯網產業在過去的一段時間內獲得了蓬勃發展，但復雜的股權結構、多樣的企業設計和創新的盈利模式都增加了互聯網公司運營成果的不確定性。從風險投資的角度而言，互聯網公司發展的不確定性和隨機性很難為企業未來收益確定風險率。此外，對互聯網企業而言，用戶量成為公司的核心資源，傳統方法很難評估其價值。因此只有不斷創新的、可操作的估值系統才能適應互聯網產業的的不斷

發展[1]。

二、互聯網初創公司常用的估值方法

（一）DCF（現金流量折算）應用方法

將互聯網公司全部現金流入扣除成本之后的剩余資產稱為凈現金流量，這一數據表示在某個時間段內可以為投資人提供的稅后現金流量，是現金流量的重要組成部分。凈現金流量主要包括自由現金流量和非營業現金流量，通常將非營業活動積累的稅后現金流量稱為非營業現金流量，將營業活動產生的稅后現金流量稱為自由現金流量。

以現金流量的變化特征為依據，折現現金流量可以分為兩階段增長型和三階段增長型兩種。

對兩階段增長型來講，一般將現金流量值與后續期價值的總和稱為公司的實體價值，發展呈現出兩個階段的初創型公式尤為適用。在第一階段和第二階段中，增長率一般表現為持續增長的形態。

對三階段增長型來講，一般將增長期、轉換期和后續期的現金流量之和作為公司的實體價值體現，其中增長期為高速增長階段，在轉換期中，增長率呈現出一定的遞減趨勢，在后續期中，增長率逐漸穩定。以市場需要為基準，DCF方法在選擇預測期的過程中有較高的靈活性，例如8年、10年甚至更長的時期。在實際估值中，一般將預測期選為3-5年，在這個時間段內，初創公司的經營結果是可以預測的。

DCF估值方法擁有完善的理論估值體系，在現金流量為正的前提下，可以估計出未來現金流的發生時間，得出次結果后可以根據現金流的風險特性，求出折現率，為初創公司的估值提供依據，但此種方法也存在一定的缺陷。

第一，現金流量折算法不能可靠處理同伙膨脹帶來的影響，在長期投資過程中，創業者無法對現金流做出相應的調整。第二，公司復雜的風險狀態無法通過單一的折現率反應出來，因為在某一項目的發展過程中，后期的經營風險會逐漸降低。第三，創業者無法認識到靈活經營的重要性，管理和無法明確環境的變化和投資項目風險的不確定性，必須應用靈活的管理手段以取得更好的投資機會，為了提高項目的投資效益，不得不應用多種投資方案。

現金流量折算法在國內的應用，通常都會為中小型高新技術企業帶來一定的問題，傳統的現金流量折算法在正在發展的經營活動中無法得到較大的價值體現。

對高新技術公司來講，在發展過程中，可能擁有某種特許經營權，但不能保證能夠立即獲得經濟效益，甚至為處于虧損狀態。

以B2B平臺型的互聯網初創公司為例，從長遠來看，互聯網初創公司可能會獲得良好的獲利機會和發展機會，這種類型的公司與相同經營狀況但是發展前景不明朗的公司相比，理性的投資者愿意將更多的籌碼加于前者。在該種方法的應用過程中，公司的評估可能缺乏一定的市場價值，因此必須找到科學的可以反映出公司優勢的評估方法。在利用傳統現金流量折算法的過程中，即使可以反映出公司的價值，但是對公司的增長機會做出合理的預估，可能帶來低估公司價值的風險。

（二）DEVA模型及其修正

傳統估值以現金流量為基礎，結合公司的財務報表，將息稅折舊前利潤乘以8，在與行業的β相關系數相乘，就可以得出談判的重要依據。在此基床上對數據進行微調即可得出最終的結果。對初創互聯網公司的估值，一般需要經驗和直覺來制定投資方案，而不是精確的計算，可以將 DEVA 估值法作為輔助手段，該手段適用于那些處于創意、創新、創業的早期階段的公司或項目[2]。

1. DEVA模型的基本形式

DEVA 模型最早由摩根斯坦利的分析師 Mary Meeker 提出，其根本依據是互聯網行業的開放化和多元化特點，互聯網公司具有廣闊的平臺優勢，因此互聯網初創公司發展的核心資源和應力基礎就是用戶資源。DEVA模型的基本公式為E=MC2，其中E、M、C分別表示被評估公司的價值、單體投入的初始資本、用戶的資源價值。在互聯網行業中，如果存在兩個以上用戶的互動行為，即存在潛在的交易可能性，可以用C2表示用戶資源的價值

屬性。

例如，電話或網站的用戶只有一個，其價值必定為0，只有第二個或者更多的用戶誕生后，用戶之間才有可能實現多種互動，附加價值也將體現出來，當用戶的數量為2時，附加價值為4，當用戶數量為3時，附加價值為9，以此類推。

固定成本M和C為指數關系，在實際應用中，如果不考慮固定成本線，固定成本的線性變動與后續的增長沒有太大的關聯，此時依舊會呈現出指數型的變化

形態。

以互聯網公司的用戶管理為例，創建完數據庫之后就要對相應的用戶進行管理，就管理潛力探討，管理一名用戶的數據和管理一萬名用戶的數據并沒有太大的差別，不同的是，用戶的投放收益會在日后呈現指數變化的形態。

為了實現指數型增長價值，可能會適當降低價格來吸引用戶。

DEVA估值理論會催生新一輪的并購，例如A公司有100個用戶，此時的估值為1萬，B公司有300個用戶，估值為9萬，兩家公司估值合計為10萬。兩家公司合并將誕生400個用戶的新公司，從估值方面來看，400個用戶的平方即為16萬，可以看出，并購帶來了6萬的規模效益。為了實現這一效益，也就是實現并購，賺到6萬的規模效益，B公司此時出價2萬收購A公司，A公司原來的估價為1萬，A公司將非常滿意。B公司在原來9萬估值的基礎上增加了1萬的并購費用，以16萬的價格賣出，此時獲利6萬，從這一交易中看出，A公司和B公司獲利都較大。

2. DEVA模型的修正

由于中國互聯網初創公司種類較多，同時更新換代也較快，應用DEVA模型記性估值可能存在一定的誤差，因此需要在原來模型的基礎上進行修正。在構建修正模型的過程中，往往引入同類型公司的可比系數進行完善，取得a平均系數，將修正后的DEVA模型表達為E=aMC2。修正后的DEVA模型可以具備互聯網公司的開放性和動態性，在注重用戶資源價值的同時，實現對公司價值的客觀描述。

3.修正后DEVA模型的應用

以Facebook收購Instagram公司為例，以DEVA模型為基礎，先確定單一的固定成本和用戶的價值，模型中的M表示成立初期分攤至每位用戶的初始成本。在對公司的價值進行評估時，固定成本可以很準確地描述出公司的獲利能力，如果固定成本越高，公司在獲取用戶資源的過程中付出的成本費用也將越高，成本的高低直接表明互聯網公司在市場中具有的擴張前景。公司擁有用戶3500萬人，公司成立之初投入的固定成本為50萬美元，因此，M的計算表示為：M=固定成本/用戶數量=0.014美元

在Instagram公司的價值估算方面，可以根據互聯網公司的相關報告進行估測，該公司單一用戶的價值為0.85美元，用戶的總價值為2975萬美元。

模型中的a系數表示被評估公司的模型估算結果與公允價值之間的比值[3]。a系數的取值可以根據同類公司a值的計算平均值，數據采集結果見表1（單位：億美元）。

根據上表求出a系數的平均值為0.65，0.65即為公司的修正系數，因此可以計算出公司的價值為9.87億美元，這一結果與Facebook收購Instagram公司的10億美元報價十分接近。

三、互聯網初創公司估值需要注意的關鍵問題

初創公司的估值存在很大的主觀性，只要創業者可以說服投資人，其估值就存在合理性。

以B2B互聯網公司為例，在估值中需要重點考慮的問題有：1.公司目前的用戶數量，單用戶的價值；2.所在細分市場的規模和發展前景預期；3.公司面臨的市場競爭程度和目前所處的地位；4.創始人和團隊的能力；5.自身模式的盈利預期和獲利能力。

互聯網初創公司要準確估值是非常困難的，通過定量化的共識求得公司的估值也存在很大的局限性，通常需要找出一個可比公司，然后跟企業的創立成本、下一步需要的投資做對比[4]。

四、結束語

修正的DEVA模型可以在實際中滿足互聯網初創公司估值方面的技術需要，但在估值的過程中必須認識到市場的變化特點和商業模式的創新特點，該模型也并不是萬能的，需要結合互聯網公司本身的實際狀況，對其進行觀察和改進。

參考文獻：

[1]李中陽.互聯網初創公司的估值方法淺談[J].社會學雜志，2015（25）：72-73.

[2]沈樂.戰略管理理論在初創公司估值中的應用研究[D].四川大學，2015，26（1）：25.

[3]車亮.對初創公司估值方法的實證研究[D].中國人民大學，2009，12（1）：25.