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矿业风险投资范文1
政策风险因素主要为：产业政策风险、政府和投资者目标的协调、税收制度的风险。1、产业政策风险国家往往会对矿业生产制定一系列的优惠政策，如今年来国家对煤层气产业的各类优惠政策，加大了煤层气的开发力度，但是，同时国家也能出台一些影响矿产资源开发利用的政策，大大的限制了一些矿产企业的经营生产。2、政府和投资者目的协调政府和投资者的目的就是实现利益最大化。投资者的目的就是追求快速收回本金，取得更多的资金回报，而政府的目的是最大限度的增加税收，并为社会提供一些新的就业市场，矿产是固定存在的，在投资前可能会受到当地政府的某些条件，也加大了投资的风险。3、税收制度的风险国家对税收制度的调整，直接影响着矿业投资的风险性，如，在煤层气产业中，国家几乎免收增值税，这样减少了税收的政策就能给投资者带来更多的收益，然而国家可能加大对某项矿产的税收力度这样就制约了矿产的开发，加大了投资风险。
二、环境风险因素
在矿业的开采过程中，往往会带来对当地环境的生态土壤带来破坏，如阜新海州露天矿，不但对山体和水体进行了破坏，直接产生了一个长约4公里，宽约2公里的人工矿坑，严重的破坏了当地环境。破坏环境在做到环境恢复就要付出很大的投入，且难度极大。使投入成本增加。
三、维简风险
矿山开采需要不断对工作场地进行拓展，通过不断的纵向和横向的拓展来弥补储量的不足，足够的矿产资源才是矿产企业的基本。而随着不断的破坏土地，矿业企业就要将这些基本建设就必须以一定的比例贯穿矿业生产的整个过程，也就需要源源不断资金流入，确保维持企业的简单再生产，但，维简投入的开拓工程，但是却没有很大的收益，很大程度上减少了项目的收益。
四、风险控制战略
(一)地质风险控制战略
1、直接去的采矿权已经形成的采矿区的矿产资源都是经过多种地勘手段的精细操作后已探明的矿区。可以通过向政府直接申请，有偿取得；也可以向合作伙伴处购买或出资或借用。2、申请探矿权并投资勘查对于一些经过初步地质工作的前景较好，矿体突出等地区。向政府申请探矿权，投入一定资金，得到实际情况后再进行开采。这样减少了购买采矿区的费用，仅仅作为勘查资金投入，有效的降低了风险，同时当风险出现时也能及时停止投入进而收回投资。3、尽量多选取优质资源通过获取优质的资源，能够减少资金的流入，降低市场风险，加大矿山的生产年限，获得更多的利益。
(二)市场风险控制战略
在矿业投资前，要充分做好矿产的市场调研，了解矿产的产品周期，不能以最低迷的时期价格来评估，也不能以最繁盛时期的价格进行决策，要考虑周全，同时理性投资，在控制优质资源的条件下，对未来矿产的价格做出预测，进而降低市场风险对矿业投资的影响。
(三)政策风险控制战略
面对国家的税收政策，对于矿业投资者来说，只能是被动接受的，但是投资者就要把握国家政策的最新动态。国家所追求的增加税收也是在企业生产值增强的条件下，国家往往会出台一些相对的优惠政策，这个时候作为相关矿产投资者就应该积极响应政策，以达到规避政策所带来的风险，进而增加收益。
(四)环境风险因素控制对策
在矿业投资时，一定要注意环境的保护，采取有效手段使生产矿区达到环保要求。在投资之前要对环境保护方面的费用严格考虑进去，避免存在不保护环境，破坏生态不给予治理的态度。在生产过程中要加大对环境的保护力度，增强环保意思，采用新技术新工艺以达到减少污染的战略需求，进行绿色开采。从而达到快速复垦，减少环境的负担。
(五)维简风险控制战略
矿业投资在预计效益的时候，要将维简的费用和更新改造费用，这样能够更加接近矿业生产的实际情况，能够降低风险。在矿山生产中，要加强维简计划管理，保证矿业生产符合国家相关规定，在保护好环境的基础上进而获得更多的利益。
五、结束语
矿业风险投资范文2
关于隐含层节点数的确定没有一个明确的规定，需要进行实际的网络训练。隐含层节点数应选取在输入层节点数与输出层节点数之间，且更加靠近输入层，这样更有助于提高网络收敛速度。隐含层节点数过多，会导致学习时间过长，且网络容易训练过度，降低网络的总体性能。隐含层节点数过少，学习过程不收敛。因此为了选取最佳的隐含层神经元数，可以参考以下求取隐含层节点数的经验公式。
2输出节点的选择
输出节点应该对应于评价结果，因此需要先预测样本的期望输出。本文运用变权评价方法确定样本的期望输出，将风险预警程度作为预测输出值，并设定绿灯代表风险预警程度轻，蓝灯代表风险预警程度中等，黄灯代表风险预警程度较差，红灯代表风险预警程度差。风险预警程度为［08，1］表示为绿灯，［06，08）表示为蓝灯，［03，06）表示为黄灯，［0，03）表示为红灯。
3模型应用
以俄罗斯为例，根据海外矿业投资金融风险预警指标体系，运用变权评价方法确定风险等级F，具体数据见表3。根据（2）式和（3）式进行归一化处理，使数据在［0，1］内，具体数据见表4。对数据进行归一化处理后进行BP神经网络的训练与预测。运用Matlab软件的神经网络对海外矿业投资金融风险预警模型进行学习训练，以2009—2012年的为验证样本，2009年前10年历史数据为训练样本，隐含层节点数为5，建立3层神经网络进行运算，目标平均误差0001，当训练周期达到1000次时达到标准误差。根据预警得出结论，以2012年数据为例进行预测值与实际值的对比（图2）。可以看出，两者的一致性比较好，预测较准确，说明网络训练良好，可以用于海外矿业投资金融风险的预警与分析。利用上述经过监测已经训练好的BP神经网络模型，对未来一些年份的俄罗斯海外矿业投资金融风险状况进行预警分析（表5）。将实际数据值输入BP神经网络中进行预测，得出风险预警程度的仿真输出，2014年和2015年的分别为0934、0953，通过（4）式反归一化后得出2014年、2015年风险预警程度预测值分别为0649、0661，均处于蓝灯的状态下，说明俄罗斯在未来的金融风险预警还是处于较轻的程度。用BP神经网络对2015年其他主要投资目的国家进行风险预警分析，预警输出结果如表6。反归一化后加拿大的风险预警程度为0679，澳大利亚的为0684，南非的为0563，印度的为0506，巴西的为0558。对应风险预警等级可以看出，加拿大和澳大利亚的风险预警等级处于蓝灯的程度，说明未来几年加拿大与澳大利亚的金融环境较为安全。南非、印度、巴西的风险预警等级都处在黄灯的程度，表明这3个国家的金融环境需要引起投资者的注意。本文来自于《资源与产业》杂志。资源与产业杂志简介详见
4结论
矿业风险投资范文3
[关键词]风电资源 能源结构调整 风电发展
一、中国的能源结构不合理需要调整
中国的发电结构非常依赖于煤,因此煤价的波动会造成整个电力行业的波动,从而造成整个国家的用电成本也随着煤价的波动而波动,给经济的平稳运行造成影响。此外燃煤发电会产生大量的二氧化碳,中国在2007年以成为事实上最大的二氧化碳排放国,随着全球对气候问题的关注持续升温,中国所承受的国际压力也越来越大。如果美国加入2009年的哥本哈根协议,中国将会面临空前的国际压力。不管出于能源安全还是环境压力,中国都需要对能源结构进行调整。
二、风电行业在非水可再生能源中最具商业价值且储量丰富
风力发电成本和火电相当,目前更是降低到0.4-0.45元/千瓦时。和太阳能相比,风力大规模发电社会所承担的负担要低很多。
对于中国风力资源非常丰富,目前存在很多种说法,国家气象局1980,2004进行的第二,第三次全国风能普查的结果是,陆上10米高可开发利用的风电储量约为:25300万千瓦和29700万千瓦,近海可可开发利用的风能约为75000万千瓦。由于高度越高,风能越好,美国环境计划和国家气候中心,根据模型所得中国50米高可开发利用风能储量为:140000万千瓦和254800万千瓦。虽然不同机构的调查结果不同,但基本上可以看出,我国风力资源非常丰富,能够成为我国电力结构中的重要组成部分。
由于我国风力资源没有进行过详尽的评估,因此无法得出具体准确的数据,但从目前规划的风电基地来看,我国在未来的装机量至少将达到10000万千瓦,那么至少在未来5年内,风资源不会成为瓶颈。
三、中国目前风电行业正经历着高速增长
从2002-2003年开始风机装机量步入稳定增长,到2006-2007更是呈现出爆发性增长的趋势。我们认为政策对行业的启动功不可没。但随着行业和政策的不断调整,目前运营风电场已经能够获不错的收益,我们认为在未来,政策对行业的支持会一如既往但政策驱动的作用在逐渐弱化,而市场在行业里面会起到越来越重要的作用。
1.在过去政策驱动着中国风电行业的高速增长
从2002-2003年开始风机装机量步入稳定增长,到2006-2007更是呈现出爆发性增长的趋势,我们认为造成现状的原因有如下四点。
(1)2003年特许权项目启动。
(2)2005年可再生能源法的出台。
(3)2005年《发改委关于风电建设管理有关要求的通知》中要求风电设备国产化率达到70%。
(4)2007年《可再生能源中长期发展规划》中大型发电企业配额的确立。
2003年开始的特许权项目解决了2002年以前存在的阻碍风电发展的一些主要问题,明确了风电不参与电力市场竞争,政府承诺固定发电小时内(30000小时)内的固定电价,风电与常规电源上网电价的差额在各省电网内分摊,风电场与附近电网之间的输电线路及配套设施由电网企业投资建设,进场道路及项目准备工作有当地地方政府组织协调等等。这些主要政策后来都被《可再生能源法》采纳。此外2003年,2004年的特许权项目都采用投标价最低者中标,这也对风电设备的价格提出了要求,虽然从国家层面出发是为了控制风电的发电成本,但在客观上确实对提高内资厂商竞争力有明显帮助。
2005年出台的《可再生能源法》将上述政策以法律的形式确定下来,使得市场对国家支持可再生能源的信心更加坚定2005年同时出台的《发改委关于风电建设管理有关要求的通知》中要求风电设备国产化率达到70%,这对培育本土的风电产业链十分关键。
2007年《可再生能源中长期发展规划》中规定,凡权益装机量在500万千瓦以上的大型发电集团,非水可再生能源装机量占总装机量的比例在2010年和2020年分别要达到3%和8%。我们认为这可能是导致06,07年行业爆发式增长的导火索。由于太阳能电池过高的成本以及生物质能运输,来源等缺陷,真正最有商业价值的就是风电,因此到2010年占总装机量3%非水可再生能源可能全是风能。按2007年五大发电集团的权益装机量算,到2010年装机量需要达到880万千瓦,2006年的全行业累计装机量不过260万千瓦,考虑到风电的开发从拿到项目到建成还需要2年左右的时间,因此时间仍然比较紧迫,这也是我们认为为什么装机量会在06,07年爆发。截至07年五大发电集团仍然还有527万千瓦的装机量需要完成,这些需求都将在2010年之前得到体现。
2.风电行业逐渐从政策驱动转向经济驱动
国家政策的导向是尽量降低风力发电成本,从而减少社会所额外负担的成本,为了达此目的,通过的方式是培养中国自己风电产业链,提高风电设备的国产化率。2003,2004特许权项目采用的最低价中标原则,2005年出台的《发改委关于风电建设管理有关要求的通知》中要求风电设备国产化率达到70%,都是出于这个目的。这些政策使得内资整机制造商的竞争能力明显提高,同时也在短期内培育起了中国的风电产业生产链。2007年《可再生能源中长期发展规划》中对大型发电集团的配额要求更是直接提供了需求。这些政策使得目前中国的风电产业初具规模,从这点上说这些政策是成功的。
但特许权项目每次装机量较大且众多的前期事项国家都已做完,因此对大型发电集团很有吸引力,由于大型发电集团实力强,能够接受风电场项目的微利或微亏,加之众多投资者希望借此进入风电行业,因此前期特许权项目的上网电价价格很低,使得风电行业的投资回报很低甚至是亏损,这极大的影响了风电行业的健康发展。因为仅仅靠政策提供的需求是不稳定,行业健康稳定的发展,离不开行业需拥有合理的回报,只有有了合理的回报,才会有持续的需求。国家也已认识到这个问题,从后面的分析可以看到,电价对风电场的盈利能力非常重要,为了合理提高竞标时的电价,国家每年都在对特许权项目的中标规则进行修改:
2003.最低价中标;本地化率不低于50%
2004.最低价中标;本地化率不低于60%;单机容量不小于600kw
2005.电价权重为40%;本地化率不低于70%;单机容量不小于600kw;总装由国内厂商提供
2006.电价权重为30%;本地化率不低于70%;单机容量不小于750kw;
投标人应选择好风电设备制造商共同投标,中标不得在进行设备招标另选制造商
2007.电价权重占25%;机组本地化方案占35%;技术占20%;投融资能力占10%;项目财务方案占10%(目前最新的招标中,为电价最接近去掉最高和最低价的平均价为最优)
经过这些规则的调整特许权项目的价格逐步向理性化靠拢,中标电价都在0.5元左右的项目,其有效发电小时数逐年提高。
目前一个典型4.95万kw风电场的盈利概算,可以算出目前以1.5mw机组建设的风电场基本能够盈利,而用750kw机组建设的风电场已经能够获得很不错的收益率。
我们认为目前中国的风电行业盈利能力已经有了足够的吸引能力,各大发电集团投资风电场已经不再仅仅是为了完成配额,随着兆瓦级机组发电成本的下降和稳定性得到证明,将会有越来越多的投资者进入风电领域。风电行业的驱动因素已经从政策逐步转向为市场。
四、未来中国风电行业前景仍然非常广阔
在经历了行业经历了高速增长之后,未来前景如何,是我们非常关心的问题,为了预测未来中国风电行业的前景,我们采用的方法是:一是预计中国2020年的发电量。二是预计中国2020年风力发电量占总发电量的占比。三是用预测的发电量和风力发电量占总发电量的占比算出2020的装机量,然后往回推出中国风电行业到2020年可能的发展趋势。
为了预测2020年中国的发电量,我们采用了四种方法来进行预测,然后进行相互间的比较,看是否合理:一是采用中国过去发电量和GDP的关系来预测2020年中国的发电量。二是采用日本工业化时期的数据进行对比。三是用中国不同地区人均的发电量的关系来预测2020年人均发电量,进而算出2020年中国的发电量。四是用日本工业化时期人均发电量的增长模式来预测未来中国人均发电量的增长模式,进而算出2020年中国的发电量。
1.中国GDP增速和发电量增速正相关,发电量弹性系数约为1
从1978年开始,中国的发电量增速和GDP增速呈明显的正相关性。发电量相对GDP弹性系数和经济发展模式分不开,为了更加清楚的看到经济发展模式对弹性系数的影响,我们将1989-1990,1997-1998两个受政治和金融危机影响的时段去掉:
在对1989-1990,1997-1998两个时段进行修正之后,我们可以得到发电量弹性系数的三个时段:
1981-1984:0.5左右
1986-1996:0.8左右
2000-2007:1.2左右
不同的发电量弹性系数和中国经济的发展阶段分不开,从1981-1984的经济增长主要是农村的改革而带动,因此发电量的弹性系数比较低;而1986-1996主要是乡镇企业,以及城市化过程中的一些轻工业带动;而2000开始,中国加入WTO中国成为世界工厂,经济主要靠出口,房地产以及重工业带动(其中化学,黑色金属冶炼及延压,有色金属冶炼及延压,非金属制品的耗电占全行业耗电的60%左右),并且从2005年开始出口开始升级,因此在这个过程中耗电量的弹性系数明显上升。
考虑到中国城市化进程才过半,基础设仍然比较薄弱,对汽车,住房等需求稳定,以及出口产品的升级才开始不久,我们认为截至2020年,中国经济的发展仍然会以城市化为主要推动力,出口将会以机械为主,因此发电量的弹性系数会比1986-1996高。另外由于经济结构的逐步转型,高能耗产业维持快速发展可能性不太,因此发电量的弹性系数会比2000-2007年低。
综合考虑,在中长期内中国的发电量增速对GDP的弹性系数将在1左右。
2.日本工业化时期发电量增速和GDP增速的关系和中国目前相似。
截至1971日本基本完成了工业化,考虑到中国的中国由于地区发展不平横,工业化时期应比日本要长。
在工业化时期发电量的绝对额有明显的增长,而且增速很快,达到13%左右;工业化后(80年代开始)虽然发电量的仍在增加但增速已从13%左右降到了4%左右;进入2000年后,发电量趋于平稳。另外发电量从1945年起就开始保持高速增长,直到1971年工业化基本完成,整整26年时间。考率到日本战前就已经具有不错的工业基础和技术水平,战后恢复很快,以及中国地区的发展水平及地理面积比日本大很多,中国工业化所需时间应该比日本更长。
日本在工业化时期,可以看到发电量弹性系数基本维持在1.5左右,和中国进入千年后的弹性系数比较付合。进入90代后由于GDP增速太小,导致微笑的波动都会将弹性系数明显的放大,因此90年代的弹性系数不能很好的反映与G DP的关系;
从对日本工业化发展过程中发电量和GDP的关系中可以看出我们做出的发电量对GDP的弹性系数为1假设是合理的。假设至2008年GDP的增速能保持7.5%,那么发电量的增速也为7.5%,按此可估算出2020年的发电量为:84000亿千瓦时
3.按中国各地人均耗电量来预测,2020年中国的耗电量将达到66500万千瓦
中国各地区人均GDP和人均耗电量成正比,并且显示出明显的线性关系,这说明中国各地区经济差异可能更多的是量上的差异而不是经济模式上的差异。
目前中国人均GDP为19492元,假如中国经济模式不发生大的变化,人均GDP增速到2020年保持7.5%,那么到2020年人均GDP将达到49900元,人均耗电量达到0.475亿千瓦时/万人,按14亿人口算,到2020年中国的耗电量为66500万千瓦。
4.按日本人均发电量的正增长模式来看,中国2020的发电量将到65000万千瓦和日本的人均发电量相比,我国人均电量只相当于日本1966年的水平。
日本在1966年人均发电量达到2174kw/h,经过14年的发展到1980年人均发电量到了4933kw/h;假如中国的发电量增长和日本一至,那么截至2006年中国人均发电2057,到2020年应该有4667kw,按14亿人口算,到2020年中国的发电量应该有65338万亿千瓦时。
矿业风险投资范文4
关键词：风险投资；风险评价；控制策略；研究
中图分类号：C934 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）010-000-02
21世纪的今天，风险投资作为一种商业投资，其投资的风险相对较高，风险投资其主要的投资对象往往是一些中小企业，往往没有一定的资金准备，并没有上市的资格，在激烈的市场竞争中难以生存下来。同时伴随着时代经济的发展以及金融业的突飞猛进，风险投资对于中小企业全面发展有着一定的积极促进作用。因此本文对基于当前风险投资的风险评价和控制策略进行研究分析有一定的经济价值和现实意义。
一、风险投资的基本特点
现如今，随着金融业的应运而生，风险投资可以解决当前中小企业市场经济发展中遇到的问题，同时风险投资也有着一定的基本特点。
一般而言，风险投资其投资的项目往往有着一定的前瞻性，其投资的对象往往在高技术领域有着一定的涉及性，其未来的投资发展过程中未知性相对较强。同时风险投资在实际的决策过程中，往往有着一定的难预测性，就目前而言，大部分的高新技术在实际的研发过程中都存在一定的未知性，其成败与否难以得到某种程度上的肯定。
风险投资在资金投入的过程中，主要选取新兴企业的前期发展阶段，同时在企业发展的扩展阶段进行一定的投资，进而追求更高的利润，一旦其企业在成熟阶段发展的过程中，投资风险不存在的时候，就将其获得的资金进行下一个项目的投资，进而实现企业更高层次上的投资。风险投资项目在实际的开展过程中，其投资的周期最短时间是3年，最长时间是10年。风险投资的过程中，其目的在于套现，并对长期的利润进行追求，但是在新兴企业初始的发展过程中，由于其发展规模相对较小，企业实力较弱，没有科技以及人力管理上的援助，但是风险投资通过对资金进行注入，并扩大企业的发展规模，带动企业整体经济的发展，进而保证企业在市场的发展中占有一定的地位，一旦企业逐渐进入成熟期的发展，风险投资家将股票抛出，进而对高收益进行套现。
总而言之，被投资公司和风险投资公司在某种程度上有着一定的合作关系，投资者可对企业的管理直接参与，有着企业一部分的股份，而被投资公司往往依赖于投资公司进行规模扩大，进而保证企业迈向更高经济的发展。但是总的来说，当前风险投资过程中，有着相对分散的投资对象，其投资过程中有着相对较高的失败率，需要引起相关人士的高度关注。
二、当前风险投资的风险评价分析
（一）风险投资项目的选择的相关标准
对风险投资项目进行选择的过程中，更要注重对风险投资公司的选择，一般而言，风险投资项目在实际的选择过程中，更应该以科学的眼光辨证投资产业和投资的规模，并对其投资项目实际的发展阶段进行综合性的分析，就某一高新技术产业的风险投资企业为例，该企业风险投资项目在实际的选择过程中，其产业的性质为通讯、IT等高成长性的一些行业，其地理区域为上海高新技术开发区，企业的发展阶段处于种子期，资金需求为100万元～3000万元，商业计划书有着一定的可行性和逻辑一致性，同时也将有着相对较好的收益率。
该风险投资项目在实际的进行过程中，其项目经理并没有对一些没有投资价值的项目进行过滤，同时其投资的项目往往脱离企业实际的发展情况。
（二）风险投资的相关风险因素分析
一般而言，风险投资的主要影响因素有环境影响因素、管理影响因素、技术风险影响因素、市场风险影响因素以及资金风险影响因素。
任何投资在进行的时候都有着一定的风险，同时其投资进行的时候，在某种程度上不仅仅受到国内外相关政策的直接影响，同时也受到法律法规健全过程中带来的一些影响。当前新经济政策和税收也在不断改革发展着，之前不健全的法律法规对于当前的投资带来了极大的约束，风险投资的风险和环境的变化往往有着一定的联系。
投资企业在对企业管理直接参与的过程中，部分管理者在实际的管理过程中存在一些失误，难免对其投资带来极大的风险，同时风险投资中的环境风险同样也取决于管理者的正确决策。
市场风险主要是由于投资项目投入市场的过程中，市场消费往往有着一定的不确定性，其市场消费的预测和实际的市场消费预测有着较大的差异度，进而带来了极大的风险。资金风险在某种程度上其风险的存在主要在于资金的不确定性因素进而引发的一系列的风险。一旦资金在实际的投资过程中，不能达到原先预计的数额，以至于企业资金不断流失，对于企业未来的发展带来了极大的负面影响。
（三）风险投资项目的发展阶段分析
风险投资项目在实际的发展过程中，主要有种子期、创建期、成长期以及成熟期四个阶段的发展。种子期在实际的发展过程中，主要是企业对新产品新技术进行研发的一个阶段，并对其产品进行一定的构思，种子期风险投资过程中，技术使其主要的风险因素。投资项目的种子期发展过程中，相关风险投资家往往有着相对较少的资金投入。
而创建期风险投资项目在实际的运行过程中，其主要的风险因素则是资金和管理因素，创建期发展阶段中，新产品在实际的发展过程中相对来说已经成形发展，在实际的发展过程中往往需要和市场进行某种程度上的融合发展。
成长期的投资项目，其投资企业的投资产品逐渐进入当前的市场中，在实际的发展过程中，其目标也即是对越来越大的市场进行占据，并对自己企业的品牌进行树立，这一阶段的额发展，往往需要将生产的规模逐步扩大，并对自己特有的管理体制进行建立，同时也要对自己企业的销售网络模式进行建立，这一阶段往往需要较大的资金投入，管理是其主要的风险之一。成熟期风险投资的过程中，企业往往有着较大的市场占有率，其竞争对手相对来说也是较多的，资金风险和市场风险是其最主要的风险因素。
（四）当前风险投资的评价方法
当前风险投资评价方法主要有风险度法、风险率法、风险因子法以及方差法四种。
1.风险度法
风险度法如式（1）所示：
（1）
风险度用R表示，风险发生率用F表示，风险损失用D表示。这一风险评估在成长期和成熟期较为适用。
2.风险率法
风险率法的表示如式（2）： （2）
其中
奉风险率用RPD表示，标准差用σ表示，平均值用MX表示。这一风险评估在成长期和成熟期有着一定的适用性。
3.风险因子法
风险的大小用R表示，系统失败的概率用P1、P2表示，其系统失败对整体的影响程度用C1、C2表示，可得到式（3）：
（3）
投资成功事件用A表示，投资成功对整体投资影响程度用B表示，则如式（4）所示：
P（AB）=P（A）・P（B/A） （4）
失败的似然估计用R1表示，如式（5）所示：
R1=1-P（AB）=1-P（A）・P（B/A）=1-P1・C1 （5）
这一评价方法适用于种子期和创建期。
4.方差法
所谓的方差法主要是借助于收益的方差大小，进而对风险计量值进行衡量，收益有着较大的变化，也就是说明其风险投资也就越大，这一评价方法适用于成长期和成熟期。
三、当前风险投资的控制策略
风险投资的过程中，在对风险投资进行控制的过程中，更要好对投资对象的各方信息进行综合性的评价，并本着科学辨证的眼光，一旦其投资对象的数据信息不符合相关要求，就要适时的放弃其投资。
做好风险投资控制，更要对投资对象的信息进行加工和转化，并对其风险进行控制，依据于风险评价，逐渐的将其形成一级控制器，并借助于信息的输入，进而对控制器 进行初步构造，并结合实际情况，借助于FRIC对控制器进行完善。
四、结语
随着时代经济和金融业的飞速发展，风险投资逐渐受到越来越多人的高度关注，其新型的投资方式虽然将我国经济发展中存在的一些矛盾加以解决，但是其风险投资的过程中往往有着较大的风险。本文通过对风险投资的风险评价进行综合分析，并总结了其风险控制的相关策略，未能我国未来投资项目的运行提供了可借鉴的科学依据，同时也保证了我国金融业更加稳定的发展，对于我国国民经济的整体发展有着极其有利的积极影响作用。
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矿业风险投资范文5
【关键词】 商业银行； 行业风险评价； 风险预测指标； 岭回归
一、引言
进入后金融危机时代以后，商业银行所面临的竞争压力日益增大，各项业务所蕴含的风险也越来越大，尤其是信贷风险。对商业银行而言，信贷风险防范的基础就是对信贷风险进行准确的度量与预警。一个行业的经营情况好坏会影响其内部企业的经营情况，进而影响到银行信贷资金的安全。因此，武剑（2003）认为行业风险分析应作为银行内部风险评级与信贷管理的一项重要内容。一方面，通过对行业风险的分析，商业银行可以掌握行业长期的发展趋势，预测未来可能出现的行业风险；另一方面，根据不同行业间风险的差异，实行差异化的信贷策略。这样，商业银行既可以尽可能地避免未来的行业信贷风险，又可以保证利润的最大化。
从现有理论研究和实践来看，国内外商业银行和一些学者多注重对单个企业的信用风险管理和研究，对商业银行信贷企业所处的行业风险研究并不是很多，仅限于定性的分析和管理，定量测度的研究还很少。现有研究大部分是从定性的角度，对某一个具体的行业进行研究，或是对行业的某一影响影响因素进行相关分析和研究。国外方面，美国哈佛大学产业经济学权威Joe S. Bain、Scherer在19世纪30年代提出了结构—行为—绩效（SCP）分析模型，用于揭示行业的发展现状，进而对企业的行为和绩效进行探讨。该模型主要是研究行业内部的影响因素，而对行业外部的影响因素考虑的较少；美国学者Michael Porter于20世纪80年代提出了波特理论，他认为企业的利润受行业竞争结构影响很大。Schwartz和Altman （1973）着重研究了行业股价指数的波动规律，发现不同的行业、在不同时间其股价指数波动的规律差异显著；Kelly（1995）通过研究爱尔兰服务业的行业结构，认为行业结构对行业发展的影响显著；Kuo等（2002）运用人工神经网络（ANN）的方法和多变量分析法对行业市场的分割情况进行了研究。
国内方面，李万兴（2001）研究发现，贷款客户的财务状况受所处行业的发展状况影响很大。因此通过对行业发展趋势、行业不同发展阶段的特征的把握，可以帮助商业银行信贷风险决策；武剑（2003）将Michael Porter的“竞争优势理论”应用到行业分析中；张蔚等（2003）对行业分析的理论和方法进行了分析，认为在行业分析时要关注行业的宏观环境和微观环境；冯娟（2005）利用某省39个工业二级子行业和26家投资企业的数据进行了实证分析，结果表明了行业之间具有明显差异，行业间的优势特征各不相同；尹占华等（2008）设计了一种能够反映行业风险变化的预警系统，并采用支持向量机和人工神经网络等多种模型同时对样本行业进行批量处理和交叉检验。实证结果显示，支持向量机模型的预测效果优于其他模型。张波（2010）以行业风险为研究对象，在全面分析行业风险影响因素的基础上，利用各行业的定性数据和定量数据，构建了基于Logit回归的行业风险度量模型，并在此基础上对我国商业银行防范行业信贷风险的提出了相关对策；陈红艳、王加中（2010）在行业风险测度指标体系设计的基础上，提出了PCA-Logit风险测度模型，并将其应用到制造业中。实证结果显示，其相对风险的判断结果可为银行货款结构的优化调整提供依据；陈红艳等（2012）结合行业特征，构建了一套适合行业信贷风险测度的指标体系，并对指标的量化进行了详细的说明；赵坤、张迪（2012）在机械工业行业协会的信用评级指标体系中加入了“外部行业风险”指标，并运用层次分析法和模糊综合法确定了“外部行业风险”指标权重。
从现有研究成果来看，对于行业风险的定量分析主要有两种方法：第一种是统计方法，由于行业风险的预测指标很多，而且相关性强，会产生多重共线性，因此需要对预测指标降维或进行逐步回归，但这样会丢掉一些与行业风险有关的信息；第二种是支持向量机和神经网络等数据挖掘方法，这种方法的适应性好，但处理结果近似于黑箱，不便于解释。针对行业风险预测指标的多重共线性问题，本文拟采用岭回归分析方法，进行行业风险预测指标的筛选，并建立行业风险预测模型。
二、行业风险预测指标体系构建
（一）行业风险程度判断指标的确定
对于商业银行来说，行业风险就是某行业中企业违约的比例。这里，由于商业银行的信贷数据难以取得，本文参考前人的研究成果，将行业亏损情况作为衡量行业信贷风险的指标。行业亏损情况一般有三个指标，一是表示行业亏损面的指标：亏损企业个数占行业内全部企业个数的比率；另外两个是表示行业亏损度的指标：即亏损总额占全行业主营业务收入比率和亏损总额占全行业利润总额比率。在这里，本文参考前人的研究成果，也将行业亏损面即亏损企业个数占行业内全部企业个数的比率作为判断行业风险高低的标准。
（二）行业风险预测指标体系
国内外很多学者都是参考企业财务风险的研究成果，从财务指标和非财务指标两个方面，构建了行业风险预测指标体系。财务指标主要是资产结构、偿债能力、营运能力、盈利能力等方面指标，非财务指标主要是行业发展情况、政策影响情况、竞争情况等。本文参考前人的研究成果，按照理论依据充分、敏感性好、代表性强、可行性高的原则，从偿债能力、资产流动性、盈利能力、资产运营能力、市场竞争情况、股本结构、劳动效率和创新能力八个方面构建了行业风险预测指标体系（见表1）。为了避免定性指标的主观性，对于非财务指标，没有采用传统的打分法，而是采用变量。其中，营业费用占主营业务收入比率代表了行业的市场竞争情况，国家资本比例代表了行业的股本情况，新产品营业收入比例代表了行业的创新能力。
三、实证设计
（一）岭回归分析方法
由于用于预测行业风险的指标大多为财务指标，其反映的内容相关性较高，存在着多重共线性，会影响后续建模的稳定性和精确性。传统的解决办法是采用主成分降为维后，再进行OLS回归。但主成分分析只是将预测指标变量的绝大部分信息进行保留，可能会丢掉与风险变量有关的信息。而岭回归方法是通过最小二乘法的改进允许回归系数的有偏估计量存在而补救多重共线性的方法，采用它可以通过允许小的误差而换取高于无偏估计量的精度，因此它接近真实值的可能性较大。岭回归分析将所有的变量引入模型中，比逐步回归分析、主成分分析能够提供更多的信息。因此，本文采用岭回归分析方法，进行变量的筛选，并建立预测模型。
岭回归分析是一种改良的最小二乘法，可以从根本上消除复共线性影响。岭回归模型通过在相关矩阵中引入一个很小的岭参数k，并将它加到主对角线元素上，降低了参数的最小二乘估计中复共线特征向量的影响，减小复共线变量系数最小二乘估计的方法，以保证参数估计更接近真实情况。岭回归估计表达式为：
■（k）=（X'X+kI）-1X'Y （1）
因为岭参数k不是唯一确定的，所以得到的岭回归估计k实际是回归参数β的一个估计族。当k=0时就是普通最小二乘估计，一般对于岭参数k的选择并没有公认的最优标准，主要有岭迹法、方差扩大因子法、均方误差H（K）最小值等。由于岭迹法比较简便、直观，因此，本文采用岭迹法来确定k值。
（二）实证数据和来源
本文实证研究的样本和数据均来源于国家统计局的《中国工业经济统计年鉴2009》、《中国工业经济统计年鉴2010》和《中国科技统计年鉴2009》。当今行业划分的类别比较多，有些行业又比较偏，为了便于研究，本文以国家统计局制定的《国民经济行业分类》作为基础。在《中国工业经济统计年鉴》中，一共有39个行业。其中由于其他采矿业和废弃资源和废旧材料回收加工业比较偏，因此予以剔除，最终确定了工业大类中的37个细分行业作为研究对象。
为了保证行业风险预测模型的时效，本文用上一年度的行业风险预测指标来预测本年度行业风险情况，即把2009年的行业风险预测指标作为自变量，2010年的行业亏损面指标作为因变量。
四、实证结果及分析
（一）行业风险预测指标变量的筛选
本文采用岭回归方法，对行业风险预测指标进行筛选。首先，对相关变量进行标准化处理，然后运用马克威分析系统5.0版进行岭回归处理，设置岭参数k从0.0到1.0，步长为0.1，得到标准化后的岭回归系数表和岭迹图。
由标准化回归系数表2和岭迹图（图1）可以看出，当岭参数k从0到0.3时，各变量的标准化回归系数变化很大，特别是变量x1的标准化回归系数由负值快速上升为正值，x2的标准化回归系数则由正值快速下降为负值，这就是多重共线性所引起的异常变化。从图1中还可以看到，变量x3、x5、x8、x9的标准化回归系数随着岭参数k的增大趋于0，说明这几个变量的预测作用很小，因此予以剔除。当岭参数k大于0.2以后，各变量的回归系数变化减小，趋于稳定。由于k值越大，模型的误差就越大，因此，基于误差最小化的原则，选择0.2作为模型的岭参数。
（二）行业风险预测模型构建
设定k=0.2，重新对剩下的五个变量进行岭回归处理，得到岭回归估计结果（见表3）和行业预测风险模型。
Y=15.624+0.046x1-0.062x2-0.361x4+0.341x6+
0.128x7 （2）
从岭回归估计结果和行业风险预测模型可以看出，流动资产比例x2越高，下一年行业发生亏损的比例就越小，即风险程度就越低。这表明提高资产的流动性能够降低行业风险；同样，净资产利润率x4越高，风险程度也越低。这表明利润率指标对行业风险有正面作用；资产负债率x1越高，下一年行业发生亏损的比例就越大，即风险程度就越高。这说明负债过多会加大行业风险；营业费用占主营业务收入比例x6越高，风险程度也越高。这说明行业竞争程度越高，行业风险越大；国家资本比例x7越高，风险程度也越高。这说明国家资本控股占主导地位的行业依赖性强，竞争力弱，行业风险也相应增大。
五、研究结论和不足
本文构建了财务指标和非财务指标相结合的行业风险预测指标体系，运用岭回归方法，筛选指标，建立了行业风险预测模型，从而得出以下结论：
1.岭回归方法可以直观、有效地对行业风险预测指标进行筛选，为后续实证建模打下基础，还可以有效地解决指标高度相关产生的多重共线性问题，从而保证模型的稳定性和信息的完备性。
2.基于岭回归的行业风险预测模型可以为商业银行判断行业风险提供帮助。实证结果表明，加大资产的流动性，提高盈利能力，能够减低行业风险。而行业负债的增加，市场竞争强度的加大，国家控股比例提高，会相应地增加行业风险。
本文在研究中还存在一些不足：一是没有商业银行行业信贷违约情况的数据，只能用行业亏损面或亏损度指标代替，因此实证的结果和精度可能受到影响；二是样本只限于工业企业，因此，适用范围会受到影响。这些会在后续的研究中加以完善。
【参考文献】
[1] 武剑.论我国商业银行的行业风险评级与信贷管理[J].新金融，2003（2）：30-33 .
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[9] 冯娟.基于行业比较的风险投资企业综合评价研究[D].华中科技大学硕士学位论文，2005.
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[11] 张波.商业银行信贷行业风险的测量方法及其实证研究[D].云南大学硕士学位论文，2010.
[12] 陈红艳，王加中.银行信贷中的行业风险测度[J].金融论坛，2010（12）：30-36.
矿业风险投资范文6
[论文摘要]伴随券商直投业务的批准，券商的经营模式经营模式将发生变化，通过分析券商直投的历史、现状了解该项业务推出后所产生的影响。
随着中信、中金两家公司取得券商直接投资业务试点资格，那么就解除了自2001年4月以来对证券公司从事私人资本类投资的禁令，这意味着与凯雷投资集团等西方竞争对手采用相同模式的国内投资公司诞生了，从而券商的经营模式由此可能会带来一些变化，同时对创投也会带来一定的冲击。
一、国内券商直投的发展历史
从2001年证监会严禁证券公司进行风险投资到2006年2月国务院颁布《国务院关于实施〈国家中长期科学和技术发展规划纲要〉若干配套政策的通知》，允许证券公司在符合法律和有关监管规定的前提下开展创业风险投资业务。这6年前后的“一收一放”，折射出资本市场发展形势的不断变化和演进。6年前，床头也普遍因为网络股泡沫破裂进入谷底，国内证券市场开始走熊，券商通过各种方式进行的直接投资大都变成了巨额不良资产。6年后，国内券商经过了一场生死轮回，股权分置改革完成，促使市场进入全流通时代，股市更是一路上冲，股权投资行业也进入新时期。单就国内私募股权投资（PE）市场而言，2007年上半年就有83家中国大陆企业得到PE投资，投资总额达到48.03亿美元，PE推出活动保持活跃，共36笔推出，其中25笔通过上市实现推出。
二、国外券商直投的发展状况
券商直投业务不仅长期以来是国际券商的重要收入来源，而且利润极为丰厚。统计资料显示，国际券商直投收入一般占总收入的60%以上，在资本市场最发达的美国，则超过70%。美国大型私人股权基金的收益能达到40%-50%，而券商直投的回报则动辄几倍甚至数十倍。像高盛投资工商银行、收购西部矿业，摩根士丹利投资蒙牛乳业，这些精典案例都为投资方获得了几十倍甚至上百倍的超值回报。
三、国内券商直投的现状及机会
而由于中国以往的证券市场体制结构存在“只能做多，不能做空”的问题，券商对市场行情的依赖很严重，即都在“靠天吃饭”，始终走不出“牛市赚钱，熊市赔钱”的宿命。根据数据显示，本土券商的收入构成中，经纪业务仍是其主要来源。据对26家券商的统计，2007年26家券商64%的营业收入来源于经纪业务，券商自营业务占比26.7%，承销业务和委托理财占比不足5%。中小券商经纪业务收入更是占了主营业务的绝大部分。国内券商主要依靠经纪业务维生，这在收入结构上是明显失衡的。如今券商直投业务的开展，不仅将加快本土投行与国际市场接轨，即“投行+投资”盈利模式转型，从而改变“生存基础单一、盈利模式单一”、“靠天吃饭”的被动局面。而且这一转变将迫使投行加快提升自身综合素质及业务能力，从单纯的“为人作嫁”的“一站服务”向“陪上嫁妆”后“扶他上马，送他一程”的“跟随服务”转变，从而无疑将对其运营服务产生深远影响。由于直投业务不仅收益远高于传统的证券承销，而且十分有利于深层次地挖掘客户价值，进而带动后续融资业务和并购业务的发展。同时，由于投资和融资周期往往交替出现，直投业务和承销业务有周期性互补的作用，从而可以增强投行的抗风险能力。此外，在证券公司内部的自营、投资、固定收益、收购兼并、代办股份转让业务等业务部门都和直接投资有着相关性等等。券商参与直接投资业务已被广泛作为自身发展战略的一部分。
四、推动PE市场竞争
券商股权投资与PE类似，都是投资于非公开发行公司的股权，投资收益通过日后出售股权或企业上市兑现。因此，券商直投业务启动后，将进一步推动PE市场的蓬勃发展，同时加剧参与各方，尤其PE、VC和券商直投部门的竞争。与国际PE和国内创投机构相比，在直接投资业务上，券商的优势主要体现在因投行承销业务而带来的项目资源优势，以及深层次地挖掘和延伸客户投资价值，帮助企业实现再融资和并购价值等。其劣势在于拟议的试点方案中，证券公司还只能以自有资金投资。PE的优势在于专业投资经验的丰富积累和人才储备，对于外资PE机构来说，还有雄厚的外来资金的背景优势。PE机构普遍在以往的投资项目中积累了丰富的运作经验，从企业调研评估方法，到业务发展推进，以及走向资本市场上市或并购，都有专业的方法支撑和相对固定的业务合作伙伴来共同完成。VC的优势是可以不受三年的期限约束，在企业初始阶段、成长阶段或成熟阶段自主介入，从而可能获得更好的投资机会，获得更高回报。总之，在直投业务上，PE、VC和券商有竞争，但也可以有合作。因为三者的优缺点具有互补性，完全可以通过合作，共同打造一条共同的价值链。因而从整体上看，券商做直接股权投资是非常有助私募股权投资市场的健康发展的。五、催发本土投行转型
目前国内投行已经渐次进入近乎充分市场化的竞争格局。在美国，所谓投资银行业务，早已超过了传统意义上的上市辅导和股票承销领域。通常情况下，投行所提供的服务都已大大超过专业之外，如前面所述的直投业务和战略咨询等。值得注意是，这领域的服务，已不是单纯可以以专业能力论英雄，而将是一场综合能力的较量。在直投业务开闸后，仅仅使企业达到上市已不是投行的唯一目标。上市后的跟随服务，包括专业辅导、完善公司治理、帮助企业持续再融资等，使得企业通过自身发展与收购提升业绩，最终使企业做强已成为投行的主要任务，包括帮助企业制定发展规划，健全治理结构，充当企业的战略顾问，协助企业建立良好的内部监督控制和会计核算体制等等。有一句话说得好，“一切高级竞争，都在专业之外”。在当今人才流动趋于市场化和自由化的生态环境下，所谓专业技能，在同业人士中已难分高下。在投行领域，竞争一样越来越取决于技术产品创新和专业之外的能力。从短期看，技术，包括产品设计和服务等专业领域的创新起到关键作用，但从长期看，专业之外的能力，包括文化、思维、战略、投资等需要通过自身培育而不是模仿而来的系统处理能力，才是真正可以持久的核心竞争力。
总之，券商直投业务是中国资本市场发展到一定阶段的必然结果，其对中国资本市场的影响将是深远的。这个影响从中信证券、中金国际等中外大中小券商的转型及动向可以清楚得到印证。
参考文献
[1]匡志勇，券商直投，馅饼还是陷阱，第一财经日报，2007，03
