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礦業風險投資范文1
政策風險因素主要為：產業政策風險、政府和投資者目標的協調、稅收制度的風險。1、產業政策風險國家往往會對礦業生產制定一系列的優惠政策，如今年來國家對煤層氣產業的各類優惠政策，加大了煤層氣的開發力度，但是，同時國家也能出臺一些影響礦產資源開發利用的政策，大大的限制了一些礦產企業的經營生產。2、政府和投資者目的協調政府和投資者的目的就是實現利益最大化。投資者的目的就是追求快速收回本金，取得更多的資金回報，而政府的目的是最大限度的增加稅收，并為社會提供一些新的就業市場，礦產是固定存在的，在投資前可能會受到當地政府的某些條件，也加大了投資的風險。3、稅收制度的風險國家對稅收制度的調整，直接影響著礦業投資的風險性，如，在煤層氣產業中，國家幾乎免收增值稅，這樣減少了稅收的政策就能給投資者帶來更多的收益，然而國家可能加大對某項礦產的稅收力度這樣就制約了礦產的開發，加大了投資風險。
二、環境風險因素
在礦業的開采過程中，往往會帶來對當地環境的生態土壤帶來破壞，如阜新海州露天礦，不但對山體和水體進行了破壞，直接產生了一個長約4公里，寬約2公里的人工礦坑，嚴重的破壞了當地環境。破壞環境在做到環境恢復就要付出很大的投入，且難度極大。使投入成本增加。
三、維簡風險
礦山開采需要不斷對工作場地進行拓展，通過不斷的縱向和橫向的拓展來彌補儲量的不足，足夠的礦產資源才是礦產企業的基本。而隨著不斷的破壞土地，礦業企業就要將這些基本建設就必須以一定的比例貫穿礦業生產的整個過程，也就需要源源不斷資金流入，確保維持企業的簡單再生產，但，維簡投入的開拓工程，但是卻沒有很大的收益，很大程度上減少了項目的收益。
四、風險控制戰略
(一)地質風險控制戰略
1、直接去的采礦權已經形成的采礦區的礦產資源都是經過多種地勘手段的精細操作后已探明的礦區?？梢酝ㄟ^向政府直接申請，有償取得；也可以向合作伙伴處購買或出資或借用。2、申請探礦權并投資勘查對于一些經過初步地質工作的前景較好，礦體突出等地區。向政府申請探礦權，投入一定資金，得到實際情況后再進行開采。這樣減少了購買采礦區的費用，僅僅作為勘查資金投入，有效的降低了風險，同時當風險出現時也能及時停止投入進而收回投資。3、盡量多選取優質資源通過獲取優質的資源，能夠減少資金的流入，降低市場風險，加大礦山的生產年限，獲得更多的利益。
(二)市場風險控制戰略
在礦業投資前，要充分做好礦產的市場調研，了解礦產的產品周期，不能以最低迷的時期價格來評估，也不能以最繁盛時期的價格進行決策，要考慮周全，同時理性投資，在控制優質資源的條件下，對未來礦產的價格做出預測，進而降低市場風險對礦業投資的影響。
(三)政策風險控制戰略
面對國家的稅收政策，對于礦業投資者來說，只能是被動接受的，但是投資者就要把握國家政策的最新動態。國家所追求的增加稅收也是在企業生產值增強的條件下，國家往往會出臺一些相對的優惠政策，這個時候作為相關礦產投資者就應該積極響應政策，以達到規避政策所帶來的風險，進而增加收益。
(四)環境風險因素控制對策
在礦業投資時，一定要注意環境的保護，采取有效手段使生產礦區達到環保要求。在投資之前要對環境保護方面的費用嚴格考慮進去，避免存在不保護環境，破壞生態不給予治理的態度。在生產過程中要加大對環境的保護力度，增強環保意思，采用新技術新工藝以達到減少污染的戰略需求，進行綠色開采。從而達到快速復墾，減少環境的負擔。
(五)維簡風險控制戰略
礦業投資在預計效益的時候，要將維簡的費用和更新改造費用，這樣能夠更加接近礦業生產的實際情況，能夠降低風險。在礦山生產中，要加強維簡計劃管理，保證礦業生產符合國家相關規定，在保護好環境的基礎上進而獲得更多的利益。
五、結束語
礦業風險投資范文2
關于隱含層節點數的確定沒有一個明確的規定，需要進行實際的網絡訓練。隱含層節點數應選取在輸入層節點數與輸出層節點數之間，且更加靠近輸入層，這樣更有助于提高網絡收斂速度。隱含層節點數過多，會導致學習時間過長，且網絡容易訓練過度，降低網絡的總體性能。隱含層節點數過少，學習過程不收斂。因此為了選取最佳的隱含層神經元數，可以參考以下求取隱含層節點數的經驗公式。
2輸出節點的選擇
輸出節點應該對應于評價結果，因此需要先預測樣本的期望輸出。本文運用變權評價方法確定樣本的期望輸出，將風險預警程度作為預測輸出值，并設定綠燈代表風險預警程度輕，藍燈代表風險預警程度中等，黃燈代表風險預警程度較差，紅燈代表風險預警程度差。風險預警程度為［08，1］表示為綠燈，［06，08）表示為藍燈，［03，06）表示為黃燈，［0，03）表示為紅燈。
3模型應用
以俄羅斯為例，根據海外礦業投資金融風險預警指標體系，運用變權評價方法確定風險等級F，具體數據見表3。根據（2）式和（3）式進行歸一化處理，使數據在［0，1］內，具體數據見表4。對數據進行歸一化處理后進行BP神經網絡的訓練與預測。運用Matlab軟件的神經網絡對海外礦業投資金融風險預警模型進行學習訓練，以2009—2012年的為驗證樣本，2009年前10年歷史數據為訓練樣本，隱含層節點數為5，建立3層神經網絡進行運算，目標平均誤差0001，當訓練周期達到1000次時達到標準誤差。根據預警得出結論，以2012年數據為例進行預測值與實際值的對比（圖2）。可以看出，兩者的一致性比較好，預測較準確，說明網絡訓練良好，可以用于海外礦業投資金融風險的預警與分析。利用上述經過監測已經訓練好的BP神經網絡模型，對未來一些年份的俄羅斯海外礦業投資金融風險狀況進行預警分析（表5）。將實際數據值輸入BP神經網絡中進行預測，得出風險預警程度的仿真輸出，2014年和2015年的分別為0934、0953，通過（4）式反歸一化后得出2014年、2015年風險預警程度預測值分別為0649、0661，均處于藍燈的狀態下，說明俄羅斯在未來的金融風險預警還是處于較輕的程度。用BP神經網絡對2015年其他主要投資目的國家進行風險預警分析，預警輸出結果如表6。反歸一化后加拿大的風險預警程度為0679，澳大利亞的為0684，南非的為0563，印度的為0506，巴西的為0558。對應風險預警等級可以看出，加拿大和澳大利亞的風險預警等級處于藍燈的程度，說明未來幾年加拿大與澳大利亞的金融環境較為安全。南非、印度、巴西的風險預警等級都處在黃燈的程度，表明這3個國家的金融環境需要引起投資者的注意。本文來自于《資源與產業》雜志。資源與產業雜志簡介詳見
4結論
礦業風險投資范文3
[關鍵詞]風電資源 能源結構調整 風電發展
一、中國的能源結構不合理需要調整
中國的發電結構非常依賴于煤,因此煤價的波動會造成整個電力行業的波動,從而造成整個國家的用電成本也隨著煤價的波動而波動,給經濟的平穩運行造成影響。此外燃煤發電會產生大量的二氧化碳,中國在2007年以成為事實上最大的二氧化碳排放國,隨著全球對氣候問題的關注持續升溫,中國所承受的國際壓力也越來越大。如果美國加入2009年的哥本哈根協議,中國將會面臨空前的國際壓力。不管出于能源安全還是環境壓力,中國都需要對能源結構進行調整。
二、風電行業在非水可再生能源中最具商業價值且儲量豐富
風力發電成本和火電相當,目前更是降低到0.4-0.45元/千瓦時。和太陽能相比,風力大規模發電社會所承擔的負擔要低很多。
對于中國風力資源非常豐富,目前存在很多種說法,國家氣象局1980,2004進行的第二,第三次全國風能普查的結果是,陸上10米高可開發利用的風電儲量約為:25300萬千瓦和29700萬千瓦,近?？煽砷_發利用的風能約為75000萬千瓦。由于高度越高,風能越好,美國環境計劃和國家氣候中心,根據模型所得中國50米高可開發利用風能儲量為:140000萬千瓦和254800萬千瓦。雖然不同機構的調查結果不同,但基本上可以看出,我國風力資源非常豐富,能夠成為我國電力結構中的重要組成部分。
由于我國風力資源沒有進行過詳盡的評估,因此無法得出具體準確的數據,但從目前規劃的風電基地來看,我國在未來的裝機量至少將達到10000萬千瓦,那么至少在未來5年內,風資源不會成為瓶頸。
三、中國目前風電行業正經歷著高速增長
從2002-2003年開始風機裝機量步入穩定增長,到2006-2007更是呈現出爆發性增長的趨勢。我們認為政策對行業的啟動功不可沒。但隨著行業和政策的不斷調整,目前運營風電場已經能夠獲不錯的收益,我們認為在未來,政策對行業的支持會一如既往但政策驅動的作用在逐漸弱化,而市場在行業里面會起到越來越重要的作用。
1.在過去政策驅動著中國風電行業的高速增長
從2002-2003年開始風機裝機量步入穩定增長,到2006-2007更是呈現出爆發性增長的趨勢,我們認為造成現狀的原因有如下四點。
(1)2003年特許權項目啟動。
(2)2005年可再生能源法的出臺。
(3)2005年《發改委關于風電建設管理有關要求的通知》中要求風電設備國產化率達到70%。
(4)2007年《可再生能源中長期發展規劃》中大型發電企業配額的確立。
2003年開始的特許權項目解決了2002年以前存在的阻礙風電發展的一些主要問題,明確了風電不參與電力市場競爭,政府承諾固定發電小時內(30000小時)內的固定電價,風電與常規電源上網電價的差額在各省電網內分攤,風電場與附近電網之間的輸電線路及配套設施由電網企業投資建設,進場道路及項目準備工作有當地地方政府組織協調等等。這些主要政策后來都被《可再生能源法》采納。此外2003年,2004年的特許權項目都采用投標價最低者中標,這也對風電設備的價格提出了要求,雖然從國家層面出發是為了控制風電的發電成本,但在客觀上確實對提高內資廠商競爭力有明顯幫助。
2005年出臺的《可再生能源法》將上述政策以法律的形式確定下來,使得市場對國家支持可再生能源的信心更加堅定2005年同時出臺的《發改委關于風電建設管理有關要求的通知》中要求風電設備國產化率達到70%,這對培育本土的風電產業鏈十分關鍵。
2007年《可再生能源中長期發展規劃》中規定,凡權益裝機量在500萬千瓦以上的大型發電集團,非水可再生能源裝機量占總裝機量的比例在2010年和2020年分別要達到3%和8%。我們認為這可能是導致06,07年行業爆發式增長的導火索。由于太陽能電池過高的成本以及生物質能運輸,來源等缺陷,真正最有商業價值的就是風電,因此到2010年占總裝機量3%非水可再生能源可能全是風能。按2007年五大發電集團的權益裝機量算,到2010年裝機量需要達到880萬千瓦,2006年的全行業累計裝機量不過260萬千瓦,考慮到風電的開發從拿到項目到建成還需要2年左右的時間,因此時間仍然比較緊迫,這也是我們認為為什么裝機量會在06,07年爆發。截至07年五大發電集團仍然還有527萬千瓦的裝機量需要完成,這些需求都將在2010年之前得到體現。
2.風電行業逐漸從政策驅動轉向經濟驅動
國家政策的導向是盡量降低風力發電成本,從而減少社會所額外負擔的成本,為了達此目的,通過的方式是培養中國自己風電產業鏈,提高風電設備的國產化率。2003,2004特許權項目采用的最低價中標原則,2005年出臺的《發改委關于風電建設管理有關要求的通知》中要求風電設備國產化率達到70%,都是出于這個目的。這些政策使得內資整機制造商的競爭能力明顯提高,同時也在短期內培育起了中國的風電產業生產鏈。2007年《可再生能源中長期發展規劃》中對大型發電集團的配額要求更是直接提供了需求。這些政策使得目前中國的風電產業初具規模,從這點上說這些政策是成功的。
但特許權項目每次裝機量較大且眾多的前期事項國家都已做完,因此對大型發電集團很有吸引力,由于大型發電集團實力強,能夠接受風電場項目的微利或微虧,加之眾多投資者希望借此進入風電行業,因此前期特許權項目的上網電價價格很低,使得風電行業的投資回報很低甚至是虧損,這極大的影響了風電行業的健康發展。因為僅僅靠政策提供的需求是不穩定,行業健康穩定的發展,離不開行業需擁有合理的回報,只有有了合理的回報,才會有持續的需求。國家也已認識到這個問題,從后面的分析可以看到,電價對風電場的盈利能力非常重要,為了合理提高競標時的電價,國家每年都在對特許權項目的中標規則進行修改:
2003.最低價中標;本地化率不低于50%
2004.最低價中標;本地化率不低于60%;單機容量不小于600kw
2005.電價權重為40%;本地化率不低于70%;單機容量不小于600kw;總裝由國內廠商提供
2006.電價權重為30%;本地化率不低于70%;單機容量不小于750kw;
投標人應選擇好風電設備制造商共同投標,中標不得在進行設備招標另選制造商
2007.電價權重占25%;機組本地化方案占35%;技術占20%;投融資能力占10%;項目財務方案占10%(目前最新的招標中,為電價最接近去掉最高和最低價的平均價為最優)
經過這些規則的調整特許權項目的價格逐步向理性化靠攏,中標電價都在0.5元左右的項目,其有效發電小時數逐年提高。
目前一個典型4.95萬kw風電場的盈利概算,可以算出目前以1.5mw機組建設的風電場基本能夠盈利,而用750kw機組建設的風電場已經能夠獲得很不錯的收益率。
我們認為目前中國的風電行業盈利能力已經有了足夠的吸引能力,各大發電集團投資風電場已經不再僅僅是為了完成配額,隨著兆瓦級機組發電成本的下降和穩定性得到證明,將會有越來越多的投資者進入風電領域。風電行業的驅動因素已經從政策逐步轉向為市場。
四、未來中國風電行業前景仍然非常廣闊
在經歷了行業經歷了高速增長之后,未來前景如何,是我們非常關心的問題,為了預測未來中國風電行業的前景,我們采用的方法是:一是預計中國2020年的發電量。二是預計中國2020年風力發電量占總發電量的占比。三是用預測的發電量和風力發電量占總發電量的占比算出2020的裝機量,然后往回推出中國風電行業到2020年可能的發展趨勢。
為了預測2020年中國的發電量,我們采用了四種方法來進行預測,然后進行相互間的比較,看是否合理:一是采用中國過去發電量和GDP的關系來預測2020年中國的發電量。二是采用日本工業化時期的數據進行對比。三是用中國不同地區人均的發電量的關系來預測2020年人均發電量,進而算出2020年中國的發電量。四是用日本工業化時期人均發電量的增長模式來預測未來中國人均發電量的增長模式,進而算出2020年中國的發電量。
1.中國GDP增速和發電量增速正相關,發電量彈性系數約為1
從1978年開始,中國的發電量增速和GDP增速呈明顯的正相關性。發電量相對GDP彈性系數和經濟發展模式分不開,為了更加清楚的看到經濟發展模式對彈性系數的影響,我們將1989-1990,1997-1998兩個受政治和金融危機影響的時段去掉:
在對1989-1990,1997-1998兩個時段進行修正之后,我們可以得到發電量彈性系數的三個時段:
1981-1984:0.5左右
1986-1996:0.8左右
2000-2007:1.2左右
不同的發電量彈性系數和中國經濟的發展階段分不開,從1981-1984的經濟增長主要是農村的改革而帶動,因此發電量的彈性系數比較低;而1986-1996主要是鄉鎮企業,以及城市化過程中的一些輕工業帶動;而2000開始,中國加入WTO中國成為世界工廠,經濟主要靠出口,房地產以及重工業帶動(其中化學,黑色金屬冶煉及延壓,有色金屬冶煉及延壓,非金屬制品的耗電占全行業耗電的60%左右),并且從2005年開始出口開始升級,因此在這個過程中耗電量的彈性系數明顯上升。
考慮到中國城市化進程才過半,基礎設仍然比較薄弱,對汽車,住房等需求穩定,以及出口產品的升級才開始不久,我們認為截至2020年,中國經濟的發展仍然會以城市化為主要推動力,出口將會以機械為主,因此發電量的彈性系數會比1986-1996高。另外由于經濟結構的逐步轉型,高能耗產業維持快速發展可能性不太,因此發電量的彈性系數會比2000-2007年低。
綜合考慮,在中長期內中國的發電量增速對GDP的彈性系數將在1左右。
2.日本工業化時期發電量增速和GDP增速的關系和中國目前相似。
截至1971日本基本完成了工業化,考慮到中國的中國由于地區發展不平橫,工業化時期應比日本要長。
在工業化時期發電量的絕對額有明顯的增長,而且增速很快,達到13%左右;工業化后(80年代開始)雖然發電量的仍在增加但增速已從13%左右降到了4%左右;進入2000年后,發電量趨于平穩。另外發電量從1945年起就開始保持高速增長,直到1971年工業化基本完成,整整26年時間。考率到日本戰前就已經具有不錯的工業基礎和技術水平,戰后恢復很快,以及中國地區的發展水平及地理面積比日本大很多,中國工業化所需時間應該比日本更長。
日本在工業化時期,可以看到發電量彈性系數基本維持在1.5左右,和中國進入千年后的彈性系數比較付合。進入90代后由于GDP增速太小,導致微笑的波動都會將彈性系數明顯的放大,因此90年代的彈性系數不能很好的反映與G DP的關系;
從對日本工業化發展過程中發電量和GDP的關系中可以看出我們做出的發電量對GDP的彈性系數為1假設是合理的。假設至2008年GDP的增速能保持7.5%,那么發電量的增速也為7.5%,按此可估算出2020年的發電量為:84000億千瓦時
3.按中國各地人均耗電量來預測,2020年中國的耗電量將達到66500萬千瓦
中國各地區人均GDP和人均耗電量成正比,并且顯示出明顯的線性關系,這說明中國各地區經濟差異可能更多的是量上的差異而不是經濟模式上的差異。
目前中國人均GDP為19492元,假如中國經濟模式不發生大的變化,人均GDP增速到2020年保持7.5%,那么到2020年人均GDP將達到49900元,人均耗電量達到0.475億千瓦時/萬人,按14億人口算,到2020年中國的耗電量為66500萬千瓦。
4.按日本人均發電量的正增長模式來看,中國2020的發電量將到65000萬千瓦和日本的人均發電量相比,我國人均電量只相當于日本1966年的水平。
日本在1966年人均發電量達到2174kw/h,經過14年的發展到1980年人均發電量到了4933kw/h;假如中國的發電量增長和日本一至,那么截至2006年中國人均發電2057,到2020年應該有4667kw,按14億人口算,到2020年中國的發電量應該有65338萬億千瓦時。
礦業風險投資范文4
關鍵詞：風險投資；風險評價；控制策略；研究
中圖分類號：C934 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2014）010-000-02
21世紀的今天，風險投資作為一種商業投資，其投資的風險相對較高，風險投資其主要的投資對象往往是一些中小企業，往往沒有一定的資金準備，并沒有上市的資格，在激烈的市場競爭中難以生存下來。同時伴隨著時代經濟的發展以及金融業的突飛猛進，風險投資對于中小企業全面發展有著一定的積極促進作用。因此本文對基于當前風險投資的風險評價和控制策略進行研究分析有一定的經濟價值和現實意義。
一、風險投資的基本特點
現如今，隨著金融業的應運而生，風險投資可以解決當前中小企業市場經濟發展中遇到的問題，同時風險投資也有著一定的基本特點。
一般而言，風險投資其投資的項目往往有著一定的前瞻性，其投資的對象往往在高技術領域有著一定的涉及性，其未來的投資發展過程中未知性相對較強。同時風險投資在實際的決策過程中，往往有著一定的難預測性，就目前而言，大部分的高新技術在實際的研發過程中都存在一定的未知性，其成敗與否難以得到某種程度上的肯定。
風險投資在資金投入的過程中，主要選取新興企業的前期發展階段，同時在企業發展的擴展階段進行一定的投資，進而追求更高的利潤，一旦其企業在成熟階段發展的過程中，投資風險不存在的時候，就將其獲得的資金進行下一個項目的投資，進而實現企業更高層次上的投資。風險投資項目在實際的開展過程中，其投資的周期最短時間是3年，最長時間是10年。風險投資的過程中，其目的在于套現，并對長期的利潤進行追求，但是在新興企業初始的發展過程中，由于其發展規模相對較小，企業實力較弱，沒有科技以及人力管理上的援助，但是風險投資通過對資金進行注入，并擴大企業的發展規模，帶動企業整體經濟的發展，進而保證企業在市場的發展中占有一定的地位，一旦企業逐漸進入成熟期的發展，風險投資家將股票拋出，進而對高收益進行套現。
總而言之，被投資公司和風險投資公司在某種程度上有著一定的合作關系，投資者可對企業的管理直接參與，有著企業一部分的股份，而被投資公司往往依賴于投資公司進行規模擴大，進而保證企業邁向更高經濟的發展。但是總的來說，當前風險投資過程中，有著相對分散的投資對象，其投資過程中有著相對較高的失敗率，需要引起相關人士的高度關注。
二、當前風險投資的風險評價分析
（一）風險投資項目的選擇的相關標準
對風險投資項目進行選擇的過程中，更要注重對風險投資公司的選擇，一般而言，風險投資項目在實際的選擇過程中，更應該以科學的眼光辨證投資產業和投資的規模，并對其投資項目實際的發展階段進行綜合性的分析，就某一高新技術產業的風險投資企業為例，該企業風險投資項目在實際的選擇過程中，其產業的性質為通訊、IT等高成長性的一些行業，其地理區域為上海高新技術開發區，企業的發展階段處于種子期，資金需求為100萬元～3000萬元，商業計劃書有著一定的可行性和邏輯一致性，同時也將有著相對較好的收益率。
該風險投資項目在實際的進行過程中，其項目經理并沒有對一些沒有投資價值的項目進行過濾，同時其投資的項目往往脫離企業實際的發展情況。
（二）風險投資的相關風險因素分析
一般而言，風險投資的主要影響因素有環境影響因素、管理影響因素、技術風險影響因素、市場風險影響因素以及資金風險影響因素。
任何投資在進行的時候都有著一定的風險，同時其投資進行的時候，在某種程度上不僅僅受到國內外相關政策的直接影響，同時也受到法律法規健全過程中帶來的一些影響。當前新經濟政策和稅收也在不斷改革發展著，之前不健全的法律法規對于當前的投資帶來了極大的約束，風險投資的風險和環境的變化往往有著一定的聯系。
投資企業在對企業管理直接參與的過程中，部分管理者在實際的管理過程中存在一些失誤，難免對其投資帶來極大的風險，同時風險投資中的環境風險同樣也取決于管理者的正確決策。
市場風險主要是由于投資項目投入市場的過程中，市場消費往往有著一定的不確定性，其市場消費的預測和實際的市場消費預測有著較大的差異度，進而帶來了極大的風險。資金風險在某種程度上其風險的存在主要在于資金的不確定性因素進而引發的一系列的風險。一旦資金在實際的投資過程中，不能達到原先預計的數額，以至于企業資金不斷流失，對于企業未來的發展帶來了極大的負面影響。
（三）風險投資項目的發展階段分析
風險投資項目在實際的發展過程中，主要有種子期、創建期、成長期以及成熟期四個階段的發展。種子期在實際的發展過程中，主要是企業對新產品新技術進行研發的一個階段，并對其產品進行一定的構思，種子期風險投資過程中，技術使其主要的風險因素。投資項目的種子期發展過程中，相關風險投資家往往有著相對較少的資金投入。
而創建期風險投資項目在實際的運行過程中，其主要的風險因素則是資金和管理因素，創建期發展階段中，新產品在實際的發展過程中相對來說已經成形發展，在實際的發展過程中往往需要和市場進行某種程度上的融合發展。
成長期的投資項目，其投資企業的投資產品逐漸進入當前的市場中，在實際的發展過程中，其目標也即是對越來越大的市場進行占據，并對自己企業的品牌進行樹立，這一階段的額發展，往往需要將生產的規模逐步擴大，并對自己特有的管理體制進行建立，同時也要對自己企業的銷售網絡模式進行建立，這一階段往往需要較大的資金投入，管理是其主要的風險之一。成熟期風險投資的過程中，企業往往有著較大的市場占有率，其競爭對手相對來說也是較多的，資金風險和市場風險是其最主要的風險因素。
（四）當前風險投資的評價方法
當前風險投資評價方法主要有風險度法、風險率法、風險因子法以及方差法四種。
1.風險度法
風險度法如式（1）所示：
（1）
風險度用R表示，風險發生率用F表示，風險損失用D表示。這一風險評估在成長期和成熟期較為適用。
2.風險率法
風險率法的表示如式（2）： （2）
其中
奉風險率用RPD表示，標準差用σ表示，平均值用MX表示。這一風險評估在成長期和成熟期有著一定的適用性。
3.風險因子法
風險的大小用R表示，系統失敗的概率用P1、P2表示，其系統失敗對整體的影響程度用C1、C2表示，可得到式（3）：
（3）
投資成功事件用A表示，投資成功對整體投資影響程度用B表示，則如式（4）所示：
P（AB）=P（A）?P（B/A） （4）
失敗的似然估計用R1表示，如式（5）所示：
R1=1-P（AB）=1-P（A）?P（B/A）=1-P1?C1 （5）
這一評價方法適用于種子期和創建期。
4.方差法
所謂的方差法主要是借助于收益的方差大小，進而對風險計量值進行衡量，收益有著較大的變化，也就是說明其風險投資也就越大，這一評價方法適用于成長期和成熟期。
三、當前風險投資的控制策略
風險投資的過程中，在對風險投資進行控制的過程中，更要好對投資對象的各方信息進行綜合性的評價，并本著科學辨證的眼光，一旦其投資對象的數據信息不符合相關要求，就要適時的放棄其投資。
做好風險投資控制，更要對投資對象的信息進行加工和轉化，并對其風險進行控制，依據于風險評價，逐漸的將其形成一級控制器，并借助于信息的輸入，進而對控制器 進行初步構造，并結合實際情況，借助于FRIC對控制器進行完善。
四、結語
隨著時代經濟和金融業的飛速發展，風險投資逐漸受到越來越多人的高度關注，其新型的投資方式雖然將我國經濟發展中存在的一些矛盾加以解決，但是其風險投資的過程中往往有著較大的風險。本文通過對風險投資的風險評價進行綜合分析，并總結了其風險控制的相關策略，未能我國未來投資項目的運行提供了可借鑒的科學依據，同時也保證了我國金融業更加穩定的發展，對于我國國民經濟的整體發展有著極其有利的積極影響作用。
參考文獻：
[1]肖輝.中國礦業企業跨國投資風險預警監控研究[D].武漢理工大學，2013.
[2]徐莉.中國企業對外直接投資風險影響因素及控制策略研究[D].山東大學，2012.
[3]蒙旭寧.HC化工公司財務風險分析與控制研究[D].湖南大學，2012.
礦業風險投資范文5
【關鍵詞】 商業銀行； 行業風險評價； 風險預測指標； 嶺回歸
一、引言
進入后金融危機時代以后，商業銀行所面臨的競爭壓力日益增大，各項業務所蘊含的風險也越來越大，尤其是信貸風險。對商業銀行而言，信貸風險防范的基礎就是對信貸風險進行準確的度量與預警。一個行業的經營情況好壞會影響其內部企業的經營情況，進而影響到銀行信貸資金的安全。因此，武劍（2003）認為行業風險分析應作為銀行內部風險評級與信貸管理的一項重要內容。一方面，通過對行業風險的分析，商業銀行可以掌握行業長期的發展趨勢，預測未來可能出現的行業風險；另一方面，根據不同行業間風險的差異，實行差異化的信貸策略。這樣，商業銀行既可以盡可能地避免未來的行業信貸風險，又可以保證利潤的最大化。
從現有理論研究和實踐來看，國內外商業銀行和一些學者多注重對單個企業的信用風險管理和研究，對商業銀行信貸企業所處的行業風險研究并不是很多，僅限于定性的分析和管理，定量測度的研究還很少?，F有研究大部分是從定性的角度，對某一個具體的行業進行研究，或是對行業的某一影響影響因素進行相關分析和研究。國外方面，美國哈佛大學產業經濟學權威Joe S. Bain、Scherer在19世紀30年代提出了結構—行為—績效（SCP）分析模型，用于揭示行業的發展現狀，進而對企業的行為和績效進行探討。該模型主要是研究行業內部的影響因素，而對行業外部的影響因素考慮的較少；美國學者Michael Porter于20世紀80年代提出了波特理論，他認為企業的利潤受行業競爭結構影響很大。Schwartz和Altman （1973）著重研究了行業股價指數的波動規律，發現不同的行業、在不同時間其股價指數波動的規律差異顯著；Kelly（1995）通過研究愛爾蘭服務業的行業結構，認為行業結構對行業發展的影響顯著；Kuo等（2002）運用人工神經網絡（ANN）的方法和多變量分析法對行業市場的分割情況進行了研究。
國內方面，李萬興（2001）研究發現，貸款客戶的財務狀況受所處行業的發展狀況影響很大。因此通過對行業發展趨勢、行業不同發展階段的特征的把握，可以幫助商業銀行信貸風險決策；武劍（2003）將Michael Porter的“競爭優勢理論”應用到行業分析中；張蔚等（2003）對行業分析的理論和方法進行了分析，認為在行業分析時要關注行業的宏觀環境和微觀環境；馮娟（2005）利用某省39個工業二級子行業和26家投資企業的數據進行了實證分析，結果表明了行業之間具有明顯差異，行業間的優勢特征各不相同；尹占華等（2008）設計了一種能夠反映行業風險變化的預警系統，并采用支持向量機和人工神經網絡等多種模型同時對樣本行業進行批量處理和交叉檢驗。實證結果顯示，支持向量機模型的預測效果優于其他模型。張波（2010）以行業風險為研究對象，在全面分析行業風險影響因素的基礎上，利用各行業的定性數據和定量數據，構建了基于Logit回歸的行業風險度量模型，并在此基礎上對我國商業銀行防范行業信貸風險的提出了相關對策；陳紅艷、王加中（2010）在行業風險測度指標體系設計的基礎上，提出了PCA-Logit風險測度模型，并將其應用到制造業中。實證結果顯示，其相對風險的判斷結果可為銀行貨款結構的優化調整提供依據；陳紅艷等（2012）結合行業特征，構建了一套適合行業信貸風險測度的指標體系，并對指標的量化進行了詳細的說明；趙坤、張迪（2012）在機械工業行業協會的信用評級指標體系中加入了“外部行業風險”指標，并運用層次分析法和模糊綜合法確定了“外部行業風險”指標權重。
從現有研究成果來看，對于行業風險的定量分析主要有兩種方法：第一種是統計方法，由于行業風險的預測指標很多，而且相關性強，會產生多重共線性，因此需要對預測指標降維或進行逐步回歸，但這樣會丟掉一些與行業風險有關的信息；第二種是支持向量機和神經網絡等數據挖掘方法，這種方法的適應性好，但處理結果近似于黑箱，不便于解釋。針對行業風險預測指標的多重共線性問題，本文擬采用嶺回歸分析方法，進行行業風險預測指標的篩選，并建立行業風險預測模型。
二、行業風險預測指標體系構建
（一）行業風險程度判斷指標的確定
對于商業銀行來說，行業風險就是某行業中企業違約的比例。這里，由于商業銀行的信貸數據難以取得，本文參考前人的研究成果，將行業虧損情況作為衡量行業信貸風險的指標。行業虧損情況一般有三個指標，一是表示行業虧損面的指標：虧損企業個數占行業內全部企業個數的比率；另外兩個是表示行業虧損度的指標：即虧損總額占全行業主營業務收入比率和虧損總額占全行業利潤總額比率。在這里，本文參考前人的研究成果，也將行業虧損面即虧損企業個數占行業內全部企業個數的比率作為判斷行業風險高低的標準。
（二）行業風險預測指標體系
國內外很多學者都是參考企業財務風險的研究成果，從財務指標和非財務指標兩個方面，構建了行業風險預測指標體系。財務指標主要是資產結構、償債能力、營運能力、盈利能力等方面指標，非財務指標主要是行業發展情況、政策影響情況、競爭情況等。本文參考前人的研究成果，按照理論依據充分、敏感性好、代表性強、可行性高的原則，從償債能力、資產流動性、盈利能力、資產運營能力、市場競爭情況、股本結構、勞動效率和創新能力八個方面構建了行業風險預測指標體系（見表1）。為了避免定性指標的主觀性，對于非財務指標，沒有采用傳統的打分法，而是采用變量。其中，營業費用占主營業務收入比率代表了行業的市場競爭情況，國家資本比例代表了行業的股本情況，新產品營業收入比例代表了行業的創新能力。
三、實證設計
（一）嶺回歸分析方法
由于用于預測行業風險的指標大多為財務指標，其反映的內容相關性較高，存在著多重共線性，會影響后續建模的穩定性和精確性。傳統的解決辦法是采用主成分降為維后，再進行OLS回歸。但主成分分析只是將預測指標變量的絕大部分信息進行保留，可能會丟掉與風險變量有關的信息。而嶺回歸方法是通過最小二乘法的改進允許回歸系數的有偏估計量存在而補救多重共線性的方法，采用它可以通過允許小的誤差而換取高于無偏估計量的精度，因此它接近真實值的可能性較大。嶺回歸分析將所有的變量引入模型中，比逐步回歸分析、主成分分析能夠提供更多的信息。因此，本文采用嶺回歸分析方法，進行變量的篩選，并建立預測模型。
嶺回歸分析是一種改良的最小二乘法，可以從根本上消除復共線性影響。嶺回歸模型通過在相關矩陣中引入一個很小的嶺參數k，并將它加到主對角線元素上，降低了參數的最小二乘估計中復共線特征向量的影響，減小復共線變量系數最小二乘估計的方法，以保證參數估計更接近真實情況。嶺回歸估計表達式為：
■（k）=（X'X+kI）-1X'Y （1）
因為嶺參數k不是唯一確定的，所以得到的嶺回歸估計k實際是回歸參數β的一個估計族。當k=0時就是普通最小二乘估計，一般對于嶺參數k的選擇并沒有公認的最優標準，主要有嶺跡法、方差擴大因子法、均方誤差H（K）最小值等。由于嶺跡法比較簡便、直觀，因此，本文采用嶺跡法來確定k值。
（二）實證數據和來源
本文實證研究的樣本和數據均來源于國家統計局的《中國工業經濟統計年鑒2009》、《中國工業經濟統計年鑒2010》和《中國科技統計年鑒2009》。當今行業劃分的類別比較多，有些行業又比較偏，為了便于研究，本文以國家統計局制定的《國民經濟行業分類》作為基礎。在《中國工業經濟統計年鑒》中，一共有39個行業。其中由于其他采礦業和廢棄資源和廢舊材料回收加工業比較偏，因此予以剔除，最終確定了工業大類中的37個細分行業作為研究對象。
為了保證行業風險預測模型的時效，本文用上一年度的行業風險預測指標來預測本年度行業風險情況，即把2009年的行業風險預測指標作為自變量，2010年的行業虧損面指標作為因變量。
四、實證結果及分析
（一）行業風險預測指標變量的篩選
本文采用嶺回歸方法，對行業風險預測指標進行篩選。首先，對相關變量進行標準化處理，然后運用馬克威分析系統5.0版進行嶺回歸處理，設置嶺參數k從0.0到1.0，步長為0.1，得到標準化后的嶺回歸系數表和嶺跡圖。
由標準化回歸系數表2和嶺跡圖（圖1）可以看出，當嶺參數k從0到0.3時，各變量的標準化回歸系數變化很大，特別是變量x1的標準化回歸系數由負值快速上升為正值，x2的標準化回歸系數則由正值快速下降為負值，這就是多重共線性所引起的異常變化。從圖1中還可以看到，變量x3、x5、x8、x9的標準化回歸系數隨著嶺參數k的增大趨于0，說明這幾個變量的預測作用很小，因此予以剔除。當嶺參數k大于0.2以后，各變量的回歸系數變化減小，趨于穩定。由于k值越大，模型的誤差就越大，因此，基于誤差最小化的原則，選擇0.2作為模型的嶺參數。
（二）行業風險預測模型構建
設定k=0.2，重新對剩下的五個變量進行嶺回歸處理，得到嶺回歸估計結果（見表3）和行業預測風險模型。
Y=15.624+0.046x1-0.062x2-0.361x4+0.341x6+
0.128x7 （2）
從嶺回歸估計結果和行業風險預測模型可以看出，流動資產比例x2越高，下一年行業發生虧損的比例就越小，即風險程度就越低。這表明提高資產的流動性能夠降低行業風險；同樣，凈資產利潤率x4越高，風險程度也越低。這表明利潤率指標對行業風險有正面作用；資產負債率x1越高，下一年行業發生虧損的比例就越大，即風險程度就越高。這說明負債過多會加大行業風險；營業費用占主營業務收入比例x6越高，風險程度也越高。這說明行業競爭程度越高，行業風險越大；國家資本比例x7越高，風險程度也越高。這說明國家資本控股占主導地位的行業依賴性強，競爭力弱，行業風險也相應增大。
五、研究結論和不足
本文構建了財務指標和非財務指標相結合的行業風險預測指標體系，運用嶺回歸方法，篩選指標，建立了行業風險預測模型，從而得出以下結論：
1.嶺回歸方法可以直觀、有效地對行業風險預測指標進行篩選，為后續實證建模打下基礎，還可以有效地解決指標高度相關產生的多重共線性問題，從而保證模型的穩定性和信息的完備性。
2.基于嶺回歸的行業風險預測模型可以為商業銀行判斷行業風險提供幫助。實證結果表明，加大資產的流動性，提高盈利能力，能夠減低行業風險。而行業負債的增加，市場競爭強度的加大，國家控股比例提高，會相應地增加行業風險。
本文在研究中還存在一些不足：一是沒有商業銀行行業信貸違約情況的數據，只能用行業虧損面或虧損度指標代替，因此實證的結果和精度可能受到影響；二是樣本只限于工業企業，因此，適用范圍會受到影響。這些會在后續的研究中加以完善。
【參考文獻】
[1] 武劍.論我國商業銀行的行業風險評級與信貸管理[J].新金融，2003（2）：30-33 .
[2] 金碚.產業組織經濟學[M].經濟管理出版社，1999.
[3] 金碚.產業國際競爭力研究[J].經濟研究，1996（11）：39-44，59.
[4] Schwartz RA，Altman E I. Volatility Behavior of Industrial Stock Price Indices[J]. Journal of Finance，1973（28）：957-971.
[5] Kelly，P.W.The Catering Industry in the Repubic of Ireland[J]. International Journal of Hospitality Management，1995，14（1）：25-37.
[6] Kuo，R.J，Ho，E.M，&Hu，C.M.Cluster Analysis in Industrial Market Segmentation Through Artificial Neural Network[J].Computers&Industrial Engineering，2002，42（2-4）：391-399.
[7] 李萬興.國民經濟的行業分析與商業銀行信貸經營策略[J].金融論壇，2001（4）：12-15.
[8] 張蔚，韓玨.行業分析的理論和方法初探[J].湖南商學院學報，2000（2）：78-79.
[9] 馮娟.基于行業比較的風險投資企業綜合評價研究[D].華中科技大學碩士學位論文，2005.
[10] 尹占華，張文彬，王曉軍.基于支持向量機的行業預警系統研究及實證[J].統計與決策，2008（23）：46-48.
[11] 張波.商業銀行信貸行業風險的測量方法及其實證研究[D].云南大學碩士學位論文，2010.
[12] 陳紅艷，王加中.銀行信貸中的行業風險測度[J].金融論壇，2010（12）：30-36.
礦業風險投資范文6
[論文摘要]伴隨券商直投業務的批準，券商的經營模式經營模式將發生變化，通過分析券商直投的歷史、現狀了解該項業務推出后所產生的影響。
隨著中信、中金兩家公司取得券商直接投資業務試點資格，那么就解除了自2001年4月以來對證券公司從事私人資本類投資的禁令，這意味著與凱雷投資集團等西方競爭對手采用相同模式的國內投資公司誕生了，從而券商的經營模式由此可能會帶來一些變化，同時對創投也會帶來一定的沖擊。
一、國內券商直投的發展歷史
從2001年證監會嚴禁證券公司進行風險投資到2006年2月國務院頒布《國務院關于實施〈國家中長期科學和技術發展規劃綱要〉若干配套政策的通知》，允許證券公司在符合法律和有關監管規定的前提下開展創業風險投資業務。這6年前后的“一收一放”，折射出資本市場發展形勢的不斷變化和演進。6年前，床頭也普遍因為網絡股泡沫破裂進入谷底，國內證券市場開始走熊，券商通過各種方式進行的直接投資大都變成了巨額不良資產。6年后，國內券商經過了一場生死輪回，股權分置改革完成，促使市場進入全流通時代，股市更是一路上沖，股權投資行業也進入新時期。單就國內私募股權投資（PE）市場而言，2007年上半年就有83家中國大陸企業得到PE投資，投資總額達到48.03億美元，PE推出活動保持活躍，共36筆推出，其中25筆通過上市實現推出。
二、國外券商直投的發展狀況
券商直投業務不僅長期以來是國際券商的重要收入來源，而且利潤極為豐厚。統計資料顯示，國際券商直投收入一般占總收入的60%以上，在資本市場最發達的美國，則超過70%。美國大型私人股權基金的收益能達到40%-50%，而券商直投的回報則動輒幾倍甚至數十倍。像高盛投資工商銀行、收購西部礦業，摩根士丹利投資蒙牛乳業，這些精典案例都為投資方獲得了幾十倍甚至上百倍的超值回報。
三、國內券商直投的現狀及機會
而由于中國以往的證券市場體制結構存在“只能做多，不能做空”的問題，券商對市場行情的依賴很嚴重，即都在“靠天吃飯”，始終走不出“牛市賺錢，熊市賠錢”的宿命。根據數據顯示，本土券商的收入構成中，經紀業務仍是其主要來源。據對26家券商的統計，2007年26家券商64%的營業收入來源于經紀業務，券商自營業務占比26.7%，承銷業務和委托理財占比不足5%。中小券商經紀業務收入更是占了主營業務的絕大部分。國內券商主要依靠經紀業務維生，這在收入結構上是明顯失衡的。如今券商直投業務的開展，不僅將加快本土投行與國際市場接軌，即“投行+投資”盈利模式轉型，從而改變“生存基礎單一、盈利模式單一”、“靠天吃飯”的被動局面。而且這一轉變將迫使投行加快提升自身綜合素質及業務能力，從單純的“為人作嫁”的“一站服務”向“陪上嫁妝”后“扶他上馬，送他一程”的“跟隨服務”轉變，從而無疑將對其運營服務產生深遠影響。由于直投業務不僅收益遠高于傳統的證券承銷，而且十分有利于深層次地挖掘客戶價值，進而帶動后續融資業務和并購業務的發展。同時，由于投資和融資周期往往交替出現，直投業務和承銷業務有周期性互補的作用，從而可以增強投行的抗風險能力。此外，在證券公司內部的自營、投資、固定收益、收購兼并、代辦股份轉讓業務等業務部門都和直接投資有著相關性等等。券商參與直接投資業務已被廣泛作為自身發展戰略的一部分。
四、推動PE市場競爭
券商股權投資與PE類似，都是投資于非公開發行公司的股權，投資收益通過日后出售股權或企業上市兌現。因此，券商直投業務啟動后，將進一步推動PE市場的蓬勃發展，同時加劇參與各方，尤其PE、VC和券商直投部門的競爭。與國際PE和國內創投機構相比，在直接投資業務上，券商的優勢主要體現在因投行承銷業務而帶來的項目資源優勢，以及深層次地挖掘和延伸客戶投資價值，幫助企業實現再融資和并購價值等。其劣勢在于擬議的試點方案中，證券公司還只能以自有資金投資。PE的優勢在于專業投資經驗的豐富積累和人才儲備，對于外資PE機構來說，還有雄厚的外來資金的背景優勢。PE機構普遍在以往的投資項目中積累了豐富的運作經驗，從企業調研評估方法，到業務發展推進，以及走向資本市場上市或并購，都有專業的方法支撐和相對固定的業務合作伙伴來共同完成。VC的優勢是可以不受三年的期限約束，在企業初始階段、成長階段或成熟階段自主介入，從而可能獲得更好的投資機會，獲得更高回報?？傊?，在直投業務上，PE、VC和券商有競爭，但也可以有合作。因為三者的優缺點具有互補性，完全可以通過合作，共同打造一條共同的價值鏈。因而從整體上看，券商做直接股權投資是非常有助私募股權投資市場的健康發展的。五、催發本土投行轉型
目前國內投行已經漸次進入近乎充分市場化的競爭格局。在美國，所謂投資銀行業務，早已超過了傳統意義上的上市輔導和股票承銷領域。通常情況下，投行所提供的服務都已大大超過專業之外，如前面所述的直投業務和戰略咨詢等。值得注意是，這領域的服務，已不是單純可以以專業能力論英雄，而將是一場綜合能力的較量。在直投業務開閘后，僅僅使企業達到上市已不是投行的唯一目標。上市后的跟隨服務，包括專業輔導、完善公司治理、幫助企業持續再融資等，使得企業通過自身發展與收購提升業績，最終使企業做強已成為投行的主要任務，包括幫助企業制定發展規劃，健全治理結構，充當企業的戰略顧問，協助企業建立良好的內部監督控制和會計核算體制等等。有一句話說得好，“一切高級競爭，都在專業之外”。在當今人才流動趨于市場化和自由化的生態環境下，所謂專業技能，在同業人士中已難分高下。在投行領域，競爭一樣越來越取決于技術產品創新和專業之外的能力。從短期看，技術，包括產品設計和服務等專業領域的創新起到關鍵作用，但從長期看，專業之外的能力，包括文化、思維、戰略、投資等需要通過自身培育而不是模仿而來的系統處理能力，才是真正可以持久的核心競爭力。
總之，券商直投業務是中國資本市場發展到一定階段的必然結果，其對中國資本市場的影響將是深遠的。這個影響從中信證券、中金國際等中外大中小券商的轉型及動向可以清楚得到印證。
參考文獻
[1]匡志勇，券商直投，餡餅還是陷阱，第一財經日報，2007，03
