序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇投资项目估值方法范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。
基金净值=总净资产/基金份额
基金净值是指基金总净资产除以基金总份额。
基金的估值主要是在基金存续期间从整个基金的层面对基金资产和负债进行公允价值确定的过程。
基金资产净值=项目价值总和+其他资产价值-基金费用等负债
基金估值的原则：
若投资项目属于存在活跃市场的投资品种，则应当采用活跃市场的市价确定该投资项目的公允价值。
若投资项目无相应的活跃市场，则应采用市场参与者普遍认同，且被以往市场实际交易价格验证具有可靠性的估值方法确定公允价值。
1.1选题背景
私募股权投资是指通过非公开方式募集的基金针对私有企业,即非上市企业进行增资或股权受让的方式进行的权益性投资。通常而言,私募股权投资在实施的过程中经常附带考虑了该笔投资未来的退出方式,即通过投资企业上市,并购或企业管理层回购等方式,出售持股,通过股份转让时价值增值的部分而获利。根据不同的被投资企业的发展阶段划分,私募股权投资主要可以分为以下几类:专注于企业初创期进行投资的创业风险投资,专注于企业成长中早期的进行投资的成长资本,专注于企业并购交易进行投资的并购资本,专注于IPO前成熟企业进行投资的Pre-IPO投资以及针对上市公司增发股权进行投资的上市后私募投资等等。
1.1.1股权投资行业过去十年间在中国快速发展
自上世纪90年代开始,股权投资行业在我国资本市场中逐步发展,在过去的十多年间,已经由一个以外资机构为主导,十来家市场参与者,规模不过百亿元人民币的小众行业发展成为了一个近万个活跃市场参与主体,控制了数万亿人民币投资额度的庞大产业。目前国内资本市场中的股权投资机构主要以针对处于中早期的非上市企业投资的创业风险投资机构和针对处于成熟期非上市企业投资的Pre-IPO私募股权基金为主。
自2006年以来,股权投资机构在中国国内资本市场中异常活跃,取得了较为快速的发展。2006年,中国国内资本市场中,活跃的私募股权投资机构数量大致在500家左右。当年39支创业风险投资基金募集资金总额约为40亿美元,同期投资总额不到18亿美元;同年,40支Pre-IPO私募股权基金募集资金总额约为142亿美元,同期投资总额不到130亿美元。在五年后的2011年,国内私募股权投资市场已经发展成为了一个由6000多家主体参与,年募资总金额超过670亿美元,年投资总金额超过420亿美元的大市场,国内市场规模在短短的五年内增长了三四倍。
1.1.2行业竞争加剧导致股权投资企业投资项目回报率下降
伴随着国内股权投资市场的发展与逐步成熟,国内股权投资市场买方的竞争也日益加剧。传统的粗放式的经营已经无法适应目前的市场环境。举例来说,2012年5月,国内知名股权投资机构九鼎投资早前投资的项目中盛资源(0.2623.HK)赴港上市,据常理而言股权投资机构在项目成功推出后应能获得不菲的投资收益,然而,九鼎投资在该项目中最终仅取得取得-0.22倍、亏损近300万美元的账面回报,其主要原因就在于九鼎投资投资前对中盛资源股权价格评估过高;无独有偶,2012年1月10日,上海秉原安股权投资发展中心和北京华云股权投资中心在2010年底所投资的温州宏丰成功登陆深圳交易所创业板。
1.2研究意义
本文从传统金融学股权估值理论入手,结合一个国内市场上具体的股权价值评估案例,综合讨论了不同的股权估值模型之间的区别以及他们各自的适用性。基于本文的结论,我们希望能够为今后的金融从业者在现实中操作股权价值评估的过程中带来一些启示和帮助。
2.1企业股权价值评估方法综述
企业资产价值主要体现在两个方面,即企业的市场价值和账面价值。首先,市场价值方面,主要是用来体现企业未来收益的多少。例如:股票的现时市值、兼并收购过程中支付的对等价格等。账面价值主要用来反映历史成本,主要是指即企业资产负债图表上真实反映的企业总资产、净资产。在现实评估实例中,由于账面价值和市场价值存在较大差异,因此在大多情况下,账面价值是无法真正真实反映企业的未来收益。
2.1.1企业股权价值评估方法简介及理论
2.2国内外研究现状
3西安博深股权投资项目信息介绍......15
3.1企业基本背景......15
3.2企业经营现状分析与评估......35
3.3企业股权投资项目现状与问题........37
4企业股权价值评估过程及结果分析......39
4.1企业股权价值综合评估模型介绍及设计思路........39
4.2基于DCF法对企业股权价值的评估.......39
4.3基于横向比较法对企业股权价值的评估........50
5西安博深股权投资价值的调整........53
5.1西安博深股权投资方案设计.......53
5.2投资收益预测.......53
第6章股权价值综合评估法实施流程与风控
6.1实施流程
我们计划采用的企业股权价值综合评估模型将以横向比较法为主,并参考DCF估值模型的评估结果,结合对企业经营团队状况和企业所处行业的未来发展预期进行调整。具体实施过程如下:
第一步,在前期的尽职调查中,针对企业经营现状,企业历史沿革,行业发展趋势,行业竞争情况等一系列问题进行调查,并形成对未来行业发展及未来企业发展趋势的初步判断;
第二步,基于尽职调查结果以及目前获知的行业资料和企业资料,针对企业未来3年(2012-2014)的经营情况做出预测;
第三步,基于对企业经营情况的预测结果,使用DCF估值模型基于未来3年(2012-2014)公司的经营性现金净流入来评估企业目前的股权价值;
第四步,基于对企业经营状况的预测结果,基于3年(2012-2014)后公司的经营情况,使用横向比较法来评估企业届时的股权价值。之后,在以我司风险投资的预期年化收益率(50%)进行贴现,得出当前公司股权的评估价值;
第五步,比较公司股权价值在使用DCF模型评估结果与使用横向比较法评估时得到的结果之间的差异,并依据前期尽职调查过程中对企业合规经营,潜在法律风险,经营团队能力,经营团队稳定性等非量化指标的判断,对计算出的公司股权价值进行修正。
最后,在得到修正后的企业评估值之后,参考融资企业具体的融资需求,计算出该项投资在投资项目中合理的占股比例,并据此与融资企业大股东展开合作谈判。
6.2风险控制
业绩保障条款的设计
我方对融资企业的价值评估均基于该企业未来的经营业绩,因此,企业未来实际的经营业绩对公司估值水平将存在重大影响。企业实际经营者,大股东和财务投资人之间存在明显的信息不对称现象,同时也为了降低经营管理层和大股东可能出现的道德风险,财务投资方通常会要求参与公司重大决策。以我司投资西安博深项目为例,我方在投资后要求获得一名董事,一名监事的任免权,以便监督公司的运营状况。另外,我方还要求融资企业大股东对我方做出企业未来业绩承诺,以便我方控制潜在的投资风险。业绩承诺条款具体如下:
第7章结论与建议
与国际主流的DCF估值模型相比,横向比较法是一种更加适用于当前我国资本市场的企业估值方法。尤其在风险投资领域,使用DCF估值模型评估初创期企业可能将会低估企业的真实价值。但是我们也注意到,横向比较法同样也存在着其自身的局限性。当前国内资本市场尚未成熟,二级证券市场中存在着可选的可比样本企业较少,样本企业的估值水平不一致等问题,均有可能导致横向比较法估值结果与企业的真实价值出现偏差。我们承认,基于企业未来净现金流贴现价值这一思路的估值模型是由其合理性的,在目前国内资本市场中可以作为横向比较估值法的有效补充。深圳创新投资集团投资西安博深这一投资案例验证了这种以横向比较法为基础,使用DCF估值模型作为辅助,并依据企业经营团队能力,企业经营团队稳定性等方面对公司价值评估结果进行调整的股权价值综合评估法在国内资本市场中的适用性和科学性。
关键词：项目管理；灰色系统方法；风险价值评估体系
一、项目的风险管理分析
1.项目的风险。风险一般分为静态和动态风险。所谓静态风险是社会经济正常情况下的风险，即由于人们的行为失误造成的主观风险。动态风险是以社会经济的变动为直接原因的风险，即环境、技术、管理等因素造成的客观因素的风险。石油企业项目的风险大多是动态风险，可以归纳为：管理风险、技术风险、环境风险、金融风险、生产风险和市场风险。
2.项目的风险管理。项目的风险管理是项目管理中比较难归纳、总结并定量化、科学化的一部分内容，一般的风险管理分为：风险的识别、风险评估、风险应对计划三个部分。（1）风险识别。风险识别是一个解释潜在风险事件以避免意外发生的过程。风险识别的主要内容有：识别引起风险的因素有哪些，什么是主要因素，以及这些风险可能导致的后果如何。通过对大量项目的分析，就能找到造成项目失败的主要原因。（2）风险评估。风险评估是尽力去识别风险事件的属性并预见其对项目的影响。石油企业项目的风险评估主要是根据项目组人员的经验和以往的数据进行主观判断，并将其定量化。这种量化主要是判断各种风险发生的概率及风险指数或权重的。对于已识别的风险，要根据不同项目的具体特点分析其风险的权重，分别列表。（3）风险应对计划。风险应对计划所关心的是风险事件的应对策略，这种应对策略是以项目的目标和成功标准作为前提的，它将作为系统标准来处理风险事件，主要包括：减轻风险、预防风险、回避风险、转移风险、接受风险和储备风险。
项目的具体应对策略也可以采用建模的办法，应用灰色系统方法进行分析。
二、风险综合评估体系的建立
项目的不同阶段，体现着不同的风险特征，各个阶段风险的综合构成了项目风险管理结构特征和内在矛盾规律性，形成了项目风险的复杂性。如果能在项目建设前或建设中较准确的预计风险之所在并加以有效控制，可以大量减少盲目投资或管理不善带来的损失。对风险的有效控制建立相应的指标体系如下。（1）风险属性体系：主要包括：管理风险、技术风险、环境风险、金融风险、生产风险和市场风险。（2）效益属性体系：取得高收益是投资的基本目的，项目的效益主要体现在经济效益、社会效益、技术效益三个方面。1）经济效益是一个比值，它是衡量经济成果的一个相对指标，一般包含投入和产出两方面的内容，比如：财务内部收益率、财务净现值、投资回收期、投资利润率等；2）社会效益是指对社会经济发展的促进作用、对自然和生态环境影响程度、对企业科学进步的推动作用等等；3）技术效益是指对技术进步的作用，技术扩散及协作效益等。
通过以上分析我们可以设计出项目风险评估指标体系。该体系体现了指标设计的目的性、科学性（准确、完整、独立）和实用性（精练简明、易于理解、稳定一致）的原则。
三、灰色评估模型
在我们建立的项目风险管理评估指标体系中，需要请专家来评估的指标为定性指标；能直接的出具具体数值的指标视为定量指标。显然，要得到定量描述的综合评估结果，就必须对定性指标定量化。一般的做法是先采用评语集的方法，把每个定性指标根据分类原则将其分为若干个等级，再根据各个等级设定相应的分值，采取专家打分法来确定。本文采用5个等级的评语集：（很好、较好、一般、较差、很差）。另外，由于我们建立的指标体系是多层次的，且所有指标处于部分确知和部分不确知的状态，整个评估体系因而具有较高的灰色性，而灰色系统方法善于处理机制复杂并具有灰色性的系统。因此，我们使用灰色多层次决策方法对项目风险管理进行评估。步骤如下：
1.用层次分析法确定指标的权重。在指标体系中，同一层次的各个指标对它们上一层描述对象的影响程度是不一样的，这就需要根据指标的重要性确定其权重的大小。实践中，我们采用群体层次分析法，先聘请m位专家并获得他们各自的权重集，再利用模式识别将远离中心模式的孤立意见剔除掉后求均值，这样使结果更接近客观实际。最终得到指标体系的一级指标权重向量W＝（w1，w2），二级指标中对应风险属性和效益属性的权重向量分别记为W1＝（w11，w12，…，w16）和W2＝（w21，w22，w23）。
2.用模糊集理论进行定性指标定量化。自从Zadeh（1965）提出模糊集理论（FuzzySetTheory）后，越来越多的基于模糊集理论的研究用来处理不确定性和模糊的问题。
同样通过聘请这m位专家对所有定性指标进行匿名评估并得出相应的模糊数，可求出所有定性指标的模糊综合评估值：
E=（lij，mij，uij）茚（lij，mij，uij）-1
（1）
式中，茚是模糊数的乘法运算，E代表m位专家对某一定性指标的模糊综合评估值。E可以表示为三角隶属函数：
E=（LE，ME，UE）=0x≤ll
式中，X∈R，l
这个模糊综合评估值E是一个模糊数，仍然难以直接比较其大小或排序，因此有必要利用非模糊化排序方法将模糊数转化为精确的实数，并寻求相对于模糊数的最佳非模糊表现值。Lion和Wang给出的积分法具有计算简便和实用性强的特点。该方法通过对关系函数的积分运算得出简便的计算公式：
BNP=ηIL（E）+(1-η)IR（E）0≤η≤1（3）
式中，IL（E）为左期望值，IL（E）=（LE+ME）/2；IR（E）为右期望值，IR（E）=（ME+UE）/2。η是乐观―悲观系数。如果η＞0.5，表明专家是悲观的；如果η＝0.5，表明专家是中性的；如果η＜0.5，则表明专家是乐观的。通常取η＝0.5，这样（3）式变为：
BNP=（LE+2ME+UE）/4（4）
3.确定参考指标级。为了使用灰色多层次决策方法来评估项目风险管理价值，我们先选取一个参考指标集，根据指标体系，假设我们要对n个项目风险进行评估，其中第k项目风险的指标值为V（k）＝（v（k）11，…，v（k）16，v（k）21，…，v（k）23），k＝1，2，…，n，于是n个项目风险的原始指标值构成矩阵：
V=【V1，V2】=（Vnk）ij（5）
根据各个指标的特性，选取矩阵V的每行中的最佳值组成参考指标集：
V（0）＝【v（0）11，…，v（0）16，v（0）21，…，v（0）23】（6）
4.对指标值进行规范化处理。为了便于各指标间在量上的比较，需要对原始指标值进行规范化处理，将其化为[0，1]区间内的无量纲数值。在本文的项目风险价值评估体系中，风险属性指标被视为成本型指标，而效益属性指标视为效益型指标，可以采用下列两个公式进行规范化处理：
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分别表示vij对应指标在所评估对象（包括理想投资项目风险）中的最大值和最小值，X（k）ij表示第k个项目风险指标值v（k）ij的规范化数值。
5.计算灰色关联系数。本文的灰色多层次决策评估利用灰色关联分析来完成。灰色关联分析是通过计算灰色关联系数和灰色关联度，从整体上或动态上定量分析事物之间的关联程度和影响程度，为确定事物变化发展的主要因素提供数量依据。将每个项目风险的指标与参考指标集中对应指标进行比较可以求出灰色关联系数，其计算公式如下：
ξ（K）=（9）
式中，分辨系数μ[0，1]，一般μ取0.5或小于0.5时有较高的分辨率，本文取0.5，由此得到第k个风险项目与理想投资项目在对应指标上的灰色关联系数，此时灰色关联系数矩阵为：
R=（rij）r11r12…r1nr21r22…r2n…………rm1rm2…rmn（10）
6.进行灰色多层次决策评估。由（10）式求出的灰色关联系数只能反映单个指标与其最佳指标的关联程度，要考察整个指标体系的情况，则要计算灰色关联度。在进行多层次决策时，每一层次的灰色关联度是用权重系数乘以灰色关联系数实现的，则可得到二级指标对应属性的灰色关联度为：
ri=ξi（K）i=1，2（11）
在计算出某一层次的灰色关联度后，应把这一层次的关联度结果作为上一层次的原始指标值，并如同从（5）式开始那样重新计算上一层次的灰色关联度，这样直至求出最高一层的灰色关联度。最高层关联度的大小顺序就是待评估对象（投资项目风险）的优劣次序。
7.实例分析。我们选取4个项目进行评估分析，这4个项目记为A、B、C、D。我们组织10位专家，采用匿名问卷的方式，对各级指标的相对重要性和定性指标进行评估。
根据我们的项目风险评估步骤，我们首先利用第一张问卷表由AHP法求得一级指标权重为（0.35，0.65），二级指标中对应的风险属性和效益属性的权重向量为w1=（0.185，0.154，
0.168，0.166，0.189，0.138），w2=（0.42，0.34，0.14），其次利用第二张问卷表由公式（2）、（4）可求所有定性指标的数值，再根据公式（5）至（11）可得二级指标层对应属性的灰色关联度。最后将二级指标层对应属性的灰色关联度作为一级指标层的原始数据，重新开始计算，即可求出最高层次的综合灰色关联度。
4个项目有各自的主要风险影响因素，同时我们还可以通过计算得出那一个项目综合价值最大。
风险属性关联度：0.436、0.742、0.570、0.806、0.436
效益属性关联度：0.4518、0.5055、1、0.3433、1
最高层次综合灰色关联度：0.6052、0.6938、0.3698、1
优劣次序为：D>B>A>C
四、结论
对项目进行评估是风险投资者进行投资的首要过程，然而，要对投资项目风险价值做出客观合理的评估就依赖于一套科学的评估体系和一套与之相适应的评估方法。如果我们抓住投资风险的本质特征，从投资风险的风险属性和收益属性出发，就能找出一套合理的投资项目风险综合评估指标体系。该体系具有较高的灰色性，我们先用模糊集理论获取每个定性指标的指标值，这样克服了评估专家主观判断带来的误差，提高了投资项目风险评估的精确性；再用灰色多层次决策方法对投资项目风险价值进行排序。我们建立的投资项目风险综合评估体系，可以为石油企业在项目管理中提供咨询和决策等参考，因而具有很好的应用前景。
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关键词：模糊层次分析法高校民办独立学院教育投资评价
高校民办独立学院教育投资风险量化旨在通过对风险相互作用的评估来评价项目可能的结果，以此确定哪些风险和机会需要应对、哪些风险和机会可以接受，以及哪些风险和机会可以忽略。而由美国匹兹堡大学教授SaatyT.L.于20世纪70年代提出的层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,AHP)是一种多准则决策方法，广泛应用于复杂系统的分析与决策。利用AHP，可以很好地实现对高校民办独立学院教育投资的定性分析和定量分析。但AHP在方案两两比较重要性赋值时只考虑了人判断的两种可能极端情况，而没有考虑人判断的模糊性，为此，本文采用模糊理论在构造模糊一致性判断矩阵和计算指标权重基础上提出了基于模糊层次法(fuzzyAHP)的高校民办独立学院教育投资风险评价模型，实现了风险因素的重要度排序。
1高校民办独立学院教育投资风险评价模型
1.1教育投资风险评估指标体系构建
建立高校民办独立学院教育投资风险评估指标体系是进行高校民办独立学院教育投资风险评估的基础。一般情况下，高校民办独立学院教育投资风险评估的内容主要集中在来自管理工作者的风险、来自竞争对手的风险、来自投资者的风险和来自外界环境的风险等4个方面。首先构建如下评估指标体系：
来自高校民办独立学院教育管理人员的风险（U1）包括：认知水平风险（U11）、管理水平风险（U12）、教育投资超项和漏项风险（U13）、急于获利风险（U14）。
来自高校民办独立学院教育投资者的风险（U2）包括：能否公平竞争（U21）、承担义务的风险（U22）、压标的风险（U23）、资金实力的风险（U24）、管理工作者带资和垫资的风险（U25）、资金信誉情况（U26）。
来自高校民办独立学院教育技术风险（U3）包括：教育技术本身不确定性风险（U31）、技术效果不确定性风险（U32）、专业就业不确定性风险（U33）、专业创新教育滞后风险（U34）。
来自外界的风险（V4）包括：政策风险（U41）、经济风险（U42）、自然条件风险（U43）。
即可表示为：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确定各影响因素的权重体系
采用层次分析法确定权重，各因素的权重分别W1，W2，W3，W4，且∑Wi=1。权重集W=(W1，W2，W3，W4)，如来自高校民办独立学院教育管理工作者的风险权重为W1，W1=(W11，W12，W13，W14)；来自高校民办独立学院教育投资者的风险权重为W2，W2=(W21，W22，W23，W24，W25，W26)；来自竞争对手的风险权重为W3，W3=(W31，W32，W33)，来自外界的风险权重为W4，W4=(W41，W42，W43)，其中各权重值可以根据专家的意见或经验数据做出合适的假设。
1.3建立评价等级体系
根据风险状况，选择若干个评价级组成一个评价集，即：V={优秀、良好、中等、较差、差}。采用专家评分法评价进行，具体过程是：每位专家针对评价风险的各指标打分，打分范围在区间（0～1）之内，且打分总和为“1”，打完分后对每项指标在每项评语下的得分分别取平均数，算出最终得分。
1.4建立模糊判断矩阵
在以上假设和分析的基础上，可以建立以下模糊判断矩阵：
式中，Rij是专家对风险指标的评分，0≤i≤m，0≤j≤n。
1.5求各因素评价矩阵
求各因素评价矩阵Ai=WijRi（0≤i≤m），并进行归一化处理。
1.6建立目标价矩阵
建立目标价矩阵A=(A1，A2，…，Am)
1.7模糊综合评价
进行模糊综合评价，得到模糊综合评价结果集，即权重向量W与模糊矩阵A的合成所得的模糊子集S为：
S=WA
由S=WA得到高校民办独立学院教育投资的风险评估值，从而可以确定该高校民办独立学院教育投资的风险水平值，为作出合理的高校民办独立学院教育投资抉择提供依据。
1.8教育投资项目的风险评估值
高校民办独立学院教育投资项目的风险评估值可表示为：
f=SXT
式中，T表示转置矩阵；X为评价集中对应的分数向量，评分表如表1所示。
2教育投资风险模糊层次分析评价应用实例
以某高校民办独立学院教育投资项目为例进行说明。采用层次分析法确定权重，经计算可得高校民办独立学院教育投资项目的权重系数：
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)
根据实际情况，建立如表2所示的某高校民办独立学院教育投资风险评价表。
表2某高校民办独立学院教育投资项目投资风险评价表
由表2可知农业科技投资项目投标风险指标评价矩阵Ri为：
归一化处理后的各因素评价矩阵Ai为：
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)
模糊综合评价结果集
S=WA=(0.26805，0.35726，0.22371，0.12562，0.02536)
高校民办独立学院教育投资项目的风险评估值
f=SXT=(0.26805，0.35726，0.22371，0.12562，0.02536)×(35，50，65，80，95)T=54.244。
对照表1可知，高校民办独立学院教育投资项目投标风险级别为良好。
3结论
（1）构造了模糊一致性判断矩阵并计算指标权重，提出了基于模糊层次法(fuzzyAHP)的高校民办独立学院教育投资风险评价模型。运用该模型对高校民办独立学院教育投资项目风险进行量化，只需要项目有关人员和专家给出风险因素的两两比较判断信息即可，可操作性强。
（2）高校民办独立学院教育投资风险评价结果正确与否，很大程度上取决于能够科学、客观、综合地反映评价对象整体状况的指标内容、结构及评价的标准。高校民办独立学院教育投资风险的问题涉及到许多方面，因而在实际运用中，建议高校民办独立学院教育管理部门选取适当因素建立数据库，开发相应的高校民办独立学院教育投资风险评价软件。在实际的评价过程中还可以引入系数，对不同类型的高校民办独立学院教育投资进行修正。
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作者简介：徐旭辉，男，（1967-），浙江衢州人，汉族，讲师，主要从事高校思想政治工作管理与研究工作。
二、股权投资项目现状分析
三、研究设计
（一）指标层次与类别确定
（二）私募股权投资项目风险防范体系的构建
1.以实现境内A股上市及被A股上市企业并购为主要退出渠道的国内私募股权投资，作为本文研究的主体。
2.考虑到被投资企业的估值往往会参考投资当时的市场平均估值水平，再通过投资方与被投资方谈判来确定，往往谈判双方的主观因素对于估值结果影响较大，所以本文研究的假设条件是：投资双方对于目标企业的估值水平认识都是理性状态，主观因素对企业估值水平没有影响。
3.由于目前PE投资对象主要是以适合中小板和创业板上市的中小型民营企业，且企业处于发展的中后期（这个时期企业已经渡过发发展初期的高风险期，经营业务基本成熟，企业人员、技术、产品及市场等因素相对稳定，未来发展潜力巨大，这个时期的企业处于快速扩张期），所以本文研究时是以此类企业为目标对象。
（三）评价指标体系中指标权重的设定
在PE投资实务中，大多数PE投资机构在尽职调过程中收集资料是是零散的、定量的和非系统性的，评价和决策过程基本建立在决策者主观认识和理解基础上，由于决策者在经验、能力、背景、偏好等方面的差异，必然造成对各种信息的理解和对于同一信息的评价水平都可能有重大差异，导致投资决策委员会成员基于个人不同的主观判断，对于目标企业的的总体评价结果可能存在完全相反的认识，这种状态可能直接影响投资决策，甚至错失良好的投资机会或者作出了错误的投资决定。通过问卷调查，在确定定性指标的基础构上，构建风险防范体系的层次结构模型后，需要将定性指标按一定标准予以量化，将定性指标转化为定量指标，然后按照风险防范体现的机构关系，确定各层次指标的权重，再对目标企业具体指标的定量分析，实现目标企业的定性和定量分析的有机结合。层次分析法和1-9标度法能有效的将定性指标按一定标准转化为定量指标，然后进行定量的分析与评价。通过层次分析法（AHP），在可选的指标范围内，根据指标体系之间的的层属关系进行分类，首先建立风险防范体系的层次结构模型，以满足投资风险防范的系统性要求，将同一层次内各定性指标相对重要性予以以量化，确定各层次内部的指标权重。
四、研究结论
自P2P网贷2007年在国内出现之后，2011年股权众筹也走入中国市场。在2013年互联网金融元年之后，互联网金融在国内实现了持续升温，在2014年火爆异常，而作为互联网金融的重要组成部分――众筹，在经历了前几年静悄悄的发展之后，逐渐走进人们的视野，成为社会上耳熟能详的时髦词语。但是，相比于同期的P2P网贷市场的火爆局面，众筹，尤其是股权众筹一直是雷声大、雨点小，其平台数量、交易规模一直不愠不火，与P2P网贷形成了巨大反差。业界一直在思考股权众筹的难点及未来发展方向，何时股权众筹才能真正破局，迎来自己的春天？
P2P网贷市场自2013年互联网金融元年后，迎来爆发式增长局面，平台数量由2012年年底的200多家增长为2014年年底的1575家，同期累计成交金额也由243亿元增长为3829亿元。在P2P网贷行业的蓬勃发展进一步点燃了人们的投资热情之际，众筹平台，尤其是股权众筹无论是平台数量还是交易量等方面均差强人意，根本无法与P2P网贷形成并驾齐驱的态势。
股权众筹四大难点
发展初期的股权众筹，无论在经营模式还是退出机制的设置上都存在众多亟待解决的难题。股权投资，作为与债权投资对应的另外一种投资方式，其从初创项目的筛选，到项目所处行业的发展趋势判断；从项目的估值定价到建立投资人与平台之间的信任关系，股权众筹的发展举步维艰。其与债权投资相比难度主要来自于4个方面。
但是对于债权项目，投资者不管项目是哪个行业，只要确定有良好的还款意愿和还款能力，以及合理的利率，就非常易于沟通及达成统一。
面对以上四大痛点，2015年之前，股权众筹一直在努力探索，但鲜有解决之道，现实也印证了这一事实。截至2014年年底，整个众筹市场融资总额仅有9亿元，股权众筹更是少得可怜。
天时、地利、人和下的股权众筹元年
随着我国的经济发展进入“新常态”，经济增长速度保持7%左右的增长水平，每年有1000多万人的新增就业人口，城镇化趋势不可避免，大量的农村剩余劳动力人口转移等情况突出。
同时，我国私人财富市场的可投资总量和高净值人群数量持续保持两位数的快速增长，2014年，我国高净值人群规模突破100万，众多高净值客户由实业投资逐渐向新行业和消费服务业靠拢。股权众筹为高净值人群提供了有效的投资渠道，极具发展潜力的互联网金融、O2O、TMT领域的创业项目吸引着大批高净值投资人士的目光。股权众筹打破了传统天使、PE/VC的投资路径，使小额、分散化、低风险投资成为可能。
与此同时，2015年上半年，一些行背景雄厚，拥有丰富资金实力的互联网巨头及专业投资机构也都纷纷加入到股权众筹的行列中。3月31日，京东股权众筹平台上线；随后，平安集团宣布其股权众筹平台已经完成工商登记；4月11日，阿里旗下的淘宝众筹推出股权众筹业务；6月6日，京北众筹、合伙圈等新兴平台正式上线；6月15日，36氪股权众筹平台上线；7月30日，中科招商旗下云投汇上线。
在政策方面，7月18日，央行等十部委《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》（以下简称《指导意见》）。《指导意见》指出：股权众筹融资中介机构可以在符合法律法规的前提下，对业务模式进行创新探索，发挥股权众筹融资作为多层次资本市场有机组成部分的作用，更好地服务创新创业企业。《指导意见》明确了股权众筹发展的意义与业务边界，为股权众筹下一步快速健康发展提供了政策保障。明确业务发展方向后，股权众筹将迎来其迅猛发展阶段。
行业发展的雏形已经形成，大佬们的加入将会加速行业内“淘汰赛”的进程之际，2015年必将成为股权众筹元年。以京东、阿里、平安、京北为代表的新生股权众筹平台的入局，快速提升了行业的知名度与影响力，也着实拉高了股权众筹行业的准入门槛。在这场勇敢者的游戏中，专业和资源成为平台的核心竞争力。
方法。
关键词：初创公司；估值方法；探究
一、传统估值方法的缺陷
众所周知，完善的估值系统不仅可以避免因高估而产生的行业泡沫，也避免一个好的企业被“贱卖”，有助于互联网行业的健康发展。
传统的估值方法有可比公司分析法、先例交易分析法，但这些方法都存在一定的缺陷。它们都是一种静态的估值方法，不可避免的出现高估或低估的问题。
发展[1]。
二、互联网初创公司常用的估值方法
（一）DCF（现金流量折算）应用方法
以现金流量的变化特征为依据，折现现金流量可以分为两阶段增长型和三阶段增长型两种。
对两阶段增长型来讲，一般将现金流量值与后续期价值的总和称为公司的实体价值，发展呈现出两个阶段的初创型公式尤为适用。在第一阶段和第二阶段中，增长率一般表现为持续增长的形态。
第一，现金流量折算法不能可靠处理同伙膨胀带来的影响，在长期投资过程中，创业者无法对现金流做出相应的调整。第二，公司复杂的风险状态无法通过单一的折现率反应出来，因为在某一项目的发展过程中，后期的经营风险会逐渐降低。第三，创业者无法认识到灵活经营的重要性，管理和无法明确环境的变化和投资项目风险的不确定性，必须应用灵活的管理手段以取得更好的投资机会，为了提高项目的投资效益，不得不应用多种投资方案。
现金流量折算法在国内的应用，通常都会为中小型高新技术企业带来一定的问题，传统的现金流量折算法在正在发展的经营活动中无法得到较大的价值体现。
对高新技术公司来讲，在发展过程中，可能拥有某种特许经营权，但不能保证能够立即获得经济效益，甚至为处于亏损状态。
以B2B平台型的互联网初创公司为例，从长远来看，互联网初创公司可能会获得良好的获利机会和发展机会，这种类型的公司与相同经营状况但是发展前景不明朗的公司相比，理性的投资者愿意将更多的筹码加于前者。在该种方法的应用过程中，公司的评估可能缺乏一定的市场价值，因此必须找到科学的可以反映出公司优势的评估方法。在利用传统现金流量折算法的过程中，即使可以反映出公司的价值，但是对公司的增长机会做出合理的预估，可能带来低估公司价值的风险。
（二）DEVA模型及其修正
1.DEVA模型的基本形式
DEVA模型最早由摩根斯坦利的分析师MaryMeeker提出，其根本依据是互联网行业的开放化和多元化特点，互联网公司具有广阔的平台优势，因此互联网初创公司发展的核心资源和应力基础就是用户资源。DEVA模型的基本公式为E=MC2，其中E、M、C分别表示被评估公司的价值、单体投入的初始资本、用户的资源价值。在互联网行业中，如果存在两个以上用户的互动行为，即存在潜在的交易可能性，可以用C2表示用户资源的价值
属性。
固定成本M和C为指数关系，在实际应用中，如果不考虑固定成本线，固定成本的线性变动与后续的增长没有太大的关联，此时依旧会呈现出指数型的变化
形态。
以互联网公司的用户管理为例，创建完数据库之后就要对相应的用户进行管理，就管理潜力探讨，管理一名用户的数据和管理一万名用户的数据并没有太大的差别，不同的是，用户的投放收益会在日后呈现指数变化的形态。
为了实现指数型增长价值，可能会适当降低价格来吸引用户。
DEVA估值理论会催生新一轮的并购，例如A公司有100个用户，此时的估值为1万，B公司有300个用户，估值为9万，两家公司估值合计为10万。两家公司合并将诞生400个用户的新公司，从估值方面来看，400个用户的平方即为16万，可以看出，并购带来了6万的规模效益。为了实现这一效益，也就是实现并购，赚到6万的规模效益，B公司此时出价2万收购A公司，A公司原来的估价为1万，A公司将非常满意。B公司在原来9万估值的基础上增加了1万的并购费用，以16万的价格卖出，此时获利6万，从这一交易中看出，A公司和B公司获利都较大。
2.DEVA模型的修正
由于中国互联网初创公司种类较多，同时更新换代也较快，应用DEVA模型记性估值可能存在一定的误差，因此需要在原来模型的基础上进行修正。在构建修正模型的过程中，往往引入同类型公司的可比系数进行完善，取得a平均系数，将修正后的DEVA模型表达为E=aMC2。修正后的DEVA模型可以具备互联网公司的开放性和动态性，在注重用户资源价值的同时，实现对公司价值的客观描述。
3.修正后DEVA模型的应用
以Facebook收购Instagram公司为例，以DEVA模型为基础，先确定单一的固定成本和用户的价值，模型中的M表示成立初期分摊至每位用户的初始成本。在对公司的价值进行评估时，固定成本可以很准确地描述出公司的获利能力，如果固定成本越高，公司在获取用户资源的过程中付出的成本费用也将越高，成本的高低直接表明互联网公司在市场中具有的扩张前景。公司拥有用户3500万人，公司成立之初投入的固定成本为50万美元，因此，M的计算表示为：M=固定成本/用户数量=0.014美元
模型中的a系数表示被评估公司的模型估算结果与公允价值之间的比值[3]。a系数的取值可以根据同类公司a值的计算平均值，数据采集结果见表1（单位：亿美元）。
根据上表求出a系数的平均值为0.65，0.65即为公司的修正系数，因此可以计算出公司的价值为9.87亿美元，这一结果与Facebook收购Instagram公司的10亿美元报价十分接近。
三、互联网初创公司估值需要注意的关键问题
初创公司的估值存在很大的主观性，只要创业者可以说服投资人，其估值就存在合理性。
以B2B互联网公司为例，在估值中需要重点考虑的问题有：1.公司目前的用户数量，单用户的价值；2.所在细分市场的规模和发展前景预期；3.公司面临的市场竞争程度和目前所处的地位；4.创始人和团队的能力；5.自身模式的盈利预期和获利能力。
互联网初创公司要准确估值是非常困难的，通过定量化的共识求得公司的估值也存在很大的局限性，通常需要找出一个可比公司，然后跟企业的创立成本、下一步需要的投资做对比[4]。
四、结束语
修正的DEVA模型可以在实际中满足互联网初创公司估值方面的技术需要，但在估值的过程中必须认识到市场的变化特点和商业模式的创新特点，该模型也并不是万能的，需要结合互联网公司本身的实际状况，对其进行观察和改进。
[1]李中阳.互联网初创公司的估值方法浅谈[J].社会学杂志，2015（25）：72-73.
[2]沈乐.战略管理理论在初创公司估值中的应用研究[D].四川大学，2015，26（1）：25.
[3]车亮.对初创公司估值方法的实证研究[D].中国人民大学，2009，12（1）：25.