风险投资中的的风险评估方法

风险评估是对风险投资进行风险管理的重要环节，通过分析风险发生的概率及估算风险发生后预期的风险损失，来对投资过程可能产生的危害程度进行一个综合评判。

一般采用数学方法和模型，并运用计算机系统，通过预测各风险因素发生的概率，风险程度的大小，借助一定的模型和数量公式测算综合的风险指数，并与设定的止损位比较，正确地估计自身所承受的风险，从而进行有效的风险管理。

具体方法包括：
一、方差法
方差法是度量风险投资的常用方法。

将风险投资的收益视为一个随机变量，则它的方差就代表不确定程度或者说风险程度。

方差是反映随机变量与其期望值的偏离程度的数值，是随机变量各个可能值对其期望值的离差平方的数学期望。

设：随机变量为x，其方差为D(x)，则：
D(x)=E[x-E(x)]2(式1—1)
式中：E(x)——随机变量x的期望值。

对于离散型随机变量，其方差的计算公式为：
式中：PK——随机变量X为Xk的概率
XK——第K个可能值
对于连续型随机变量，其方差的计算公式为：
式中：f(x)——随机变量x的概率密度函数。

在实际应用中，为了便于分析，通常还引入与随机变量具有相同量纲的量，记为σ(x)，称之为标准差或均方差。

二、β系数与资本资产定价模型
资本资产定价模型由美国经济学家W．F．Sharpe博士于20世纪60年代中期首次提出，Sharpe博士在资产定价等金融经济学领域成果卓著，并荣获1990年诺贝尔经济学奖。

资本资产定价模型(CAPM)认为，在一个高度发达的资本市场，任何投资视为购买某种证券的行为，证券价值(格)的波动是投资者承担的风险。

全部风险可分为系统风险和非系统风险；有效的投资组合可使投资者承受的非系统风险为零；系统风险亦称为市场风险，表示
由那些基本影响因素(能影响所有资产价值)的变化而产生的风险。

CAPM已被广泛用于证券投资分析，从投资者的角度看，CAPM 具有以下含义：
1．投资者要求的必要报酬率部分地决定于无风险利率；
2．投资收益率与市场总体收益期望之间的相关程度对于必要报酬率有显著影响；
3．任何投资者都不可能回避市场的系统风险；
4．谋求较高的收益必须承担较大的风险，这种权衡取决于投资者的期望效用。

风险投资同样是一种权益投资，风险投资分析与证券分析有许多相似之处，CAPM同样适用于风险投资中风险与收益的评估。

模型的形式相当简洁：某一资产的投资收益率
Ri=Rf+βi(Rm-Rf) (式2—1)
式中；Ri—在给定风险水平条件下资产i的合理预期投资收益率；
Rf——无风险投资收益率；
βi——投资于资产i的风险矫正系数，即对资本市场系统风险变化的敏感程度；
Rm——资本市场的平均投资收益率。

有关参数说明如下：
(1)无风险投资收益率Rf
无风险投资收益率是指在资本市场上可以获得的风险极低的投资机会的收益率。

通常将各种类型的政府债券作为这种投资机会的典型代表，由此将政府债券的收益率看做无风险投资收益率Rf。

收益率与投资时间和期限密切相关，政府债券的利率也是随发行时的资本市场状况和期限的长短而变化的。

为此，应在资本市场上选择与投资期限相近的政府债券收益率作为无风险利率Rf。

(2)资本市场平均投资收益率Rm
资本市场的充分竞争性和有效性以及投资者追求收益最大化的动机决定了资本市场具有一个均衡的投资收益率，但在实践上几乎无
法计算出资本市场投资收益率的均衡点。

因此，通常以股票价格指数替代均衡投资收益率作为CAPM模型的平均投资收益率Rm。

因为股票价格指数的收益率变动剧烈，在实际计算中采用一个较长的时间段(一般为10年)用其平均股票价格指数收益作为Rm的参考值。

(3)风险校正系数β
风险校正系数的估计相当困难。

通常的做法是根据资本市场同一行业内具有可比性公司的股票β值作为拟投资项目的风险校正系数。

(Rm—Rf)被称为市场风险溢酬，而特定资产的风险溢酬为β(Rm—Rf)。

因此，资产的β系数反映了资产收益率相对市场变化的敏感程度。

由于在有效组合的情况下，投资者只有市场整体变动的风险，因而β系数恰好能反映该资产的风险大小。

β系数越大，则对市场敏感度越高，因而风险就越大，反之，则越小。

由此可见，β的大小表示收益的波动性的大小，从而说明特定资产风险的程度。

当β系数大于1时，该资产风险大于市场平均风险；反之，当β系数小于1时，该资产风险小于市场平均风险；当β系数等于1时，该资产风险与市场平均风险相同。

一般来说，若β大于1．5，则认为风险很高。

应当了解，β不是全部风险，而是与市场有关的这一部分风险。

假定投资收益率与市场收益率存在着线性相关关系，则投资收益率灵敏度系数可以用回归方程表示为公式：
R=α+βRm+ε(式3—6)
式中：α——常数项；
ε——误差项；
β——可以由此根据最小二乘法进行估计。

三、“A计分法”
传统的风险评估采用“A计分法”，即将相夹的风险因素逐一列出，包括宏观因素、技术因素、市场因素、管理因素、退出因素等，根据各因素对项目影响程度大小予以赋值，最后将所有因素的影响值加总，从总体上评价风险度。

例如，根据《软件项目风险评估报告》，软件项目各风险因素发生的概率及其影响大小如表1所
表1 软件项目和各风险因素的评估
风险因素
发生概率
影响程度
规模估计过低
60％
严重(8分)
交付期限太紧张
50％
严重(8分)
技术达不到预期效果
30％
轻微(3分)
软件体系结构设计不合理
40％
灾难性(10分)
人员流动
30％
严重(8分)
资料来源：明洁，《风险投资中的项目风险管理》，WWW．
风险度的项值在0—10之间，得分越高，风险度越大。

这一方法的优点是考虑到风险不是一下子产生的，而相互关联的，孕于公司的业务流程系统中，因而要通过加总求和，从总体上来判断风险大小。

但是，其缺点是影响大小的赋值取决于决策人员的主观判断，趋向于定性的主观评价，缺乏科学性。

四、风险价值评估模型法
风险价值评估模型，是近年在国外兴起的一种金融风险评估和计量模型，目前已被全球各主要银行、非银行金融机构、公司和金融监管机构广泛采用。

“风险价值”的英文是Vlue At Rirk，简称VAR，借助该模型，对历史数据进行模拟运算，并预测出未来趋势，可用于评估和计量任何一种金融资产或证券投资组合在既定时期内，所面临市场风险的大小和可能遭受的潜在最大价值损失。

但是，这种方法在风险投资中的可操作性较差，因为创业企业一般处于相对较新的行业和领域中，可供对比参照的对象比较少，同时，这些企业的历史也比较短，没有足够的历史资料可供模拟时使用，而且，这些数量方法的应用范围主要是流动性比较高的证券投资业，对于像风险投资这种流动性很差的模拟方式，资产不易变现，计算的意义并不大。

五、综合风险指数模型评估法
该方法来源于投资学中的“多因素模型”，对风险投资公司的风险评估具有很大的借鉴作用。

多因素模型又称指数模型，是建立在证券回报率对各种因素或指数变动的敏感度这一个假设之上的。

作为一个回报率的生成过程，多因素模型试图提取那些系统地影响所有证券价格的主要经济力量，并将其量化，然后代入相应的数学模型实现数据化，据此来评估。

风险投资公司的运作特点是投资多个领域、多个阶段的企业或项目，通过成功项目的收益，来弥补失败项目的损失，举一个简单的数学例子：
X=10+(-1)+(-2)+(-4)+2=5
正数代表成功收益，负数代表失败损失，风险投资公司追求的正负相抵后的终值X，因此，风险投资公司风险评估的出发点也应该是建立在多项目、多因素基础之上的综合评估，为此，可建立综合风险评估指数模型：
V(t)=∑Vit=P1it×S1it+P2it×S2it+…+ Pnit×Sni t+Eit
(i=0，1，…，n 假设各风险因素发生的概率P和敏感系数S是可知的)
V(t)——t时间内的综合风险指数；
Pnit——t时间内第i个项目的第n个风险因素发生的概率；
Snit——t时间内第i个项目的第n个风险因素的变化对预期收益率的敏感系数；
E——随机误差项；
i——风险投资公司投资的项目数；
t——代表时间。

应该说明的是，本模型加入时间因素t，正是考虑风险投资的投资周期长，不确定因素较多，而且各因素在不同时点有不同表现，从而便于动态管理。

t最好以月或半月来算，因为风险投资公司的投资不同于每天都有交易记录的证券投资，也不同于需要十几年的时间(其一般周期为3—7年)的传统大型建设项目投资，而且以变现增值为最终目的。

根据项目的技术与市场特性，在由不成熟到成熟的过程中，t的间隔太短，会加大风险管理的成本，间隔太长，又会失去风险管理的意义，所以应该注重动态的过程管理，以有效地控制风险。

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11 风险因素发生的概率P的测定有两种：一种是客观概率，是指根
据大量历史的实际数据推算出来的概率；另一种是主观概率，是在没有大量实际资料的情况下，人们根据有限的资料和经验合理估计的。

敏感系数S表示风险因素的变化程度引起的预期收益率的变化程度，P×S就代表如果某一风险因素发生对预期收益率的影响程度；E是随机误差项，主要起调整作用，避免数据失真与人为误差。

在这样一个动态的风险评估模型中，风险投资公司可以根据自身的风险承受能力、预期的回报率、外界环境变化等因素，综合判断目前及未来一段时间内的风险状况，从而制定统观全局的风险管理策略。