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基于改进的遗传神经网络风险投资评估模型研究

作　者: 何强
导　师: 刘铁英
学　校: 内蒙古大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 风险投资风险评估效益评估指标体系遗传神经网络
分类号: F831.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 189次
引　用: 2次
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内容摘要

随着金融危机对全球经济发展的影响越来越大,风险投资每个时刻都充满着风险,其对经济发展的影响也越来越深。因此,科学地评估投资的风险已成为风险投资过程的必要课题。为了降低风险投资带来的损失,我们非常有必要采取合理有效的方法,制定一套科学完善的评估体系。只有这样,我们才能在风险投资决策中运筹帷幄,才能推动高新技术的发展,最终促进国民经济的又好又快发展。目前,常用于风险投资评估决策的模型有：风险评审技术、AHP(Analytic Hierarchy Process)层次分析法、组合投资风险评估模型、线性规划模型等。这些模型为风险投资的决策提供了有效的工具和思路,同时,也分别具有局限性。本文在前人的研究成果基础上,通过采用动态的人工智能算法建立评估模型,并加入投资者的投资偏好因子对评估结果进行修正,以求达到科学决策的目的。本文首先介绍了风险投资对国民经济发展的重大意义,进而分析风险投资评估的运作机制及其特点,以及风险投资现有的评估决策模型与方法的应用局限性；最后,通过实验、调查结合参阅风险投资评估标准等其他文献的方法构建风险投资评估体系。在这一过程中,重点研究了风险投资的评估方法,改进遗传神经网络算法对构建风险投资模型的优越性能,以及风险投资的风险评估和效益评估两者决策分析问题。通过深入研究,本文提出了一种在动态因素影响下,投资者可以根据对“风险——收益”的偏好进行科学决策的方法。最后,在MATLAB R2009a的环境中编写程序,并以实例对构建的风险投资模型进行了测试和验证。实证研究结果表明,改进的遗传神经网络算法有效提高了算法的运算效率以及改进了风险评估体系的正确性与合理性。

全文目录

摘要  4-6
ABSTRACT  6-8
目录  8-11
图表目录  11-12
第一章引言  12-20
  1.1 风险投资研究的背景及意义  12-14
    1.1.1 风险投资研究的背景  12-13
    1.1.2 风险投资研究的意义  13-14
  1.2 风险投资的国内外研究现状  14-17
    1.2.1 风险投资评估的国外研究现状  14-15
    1.2.2 风险投资评估的国内研究现状  15-16
    1.2.3 目前研究中存在不足及思考  16-17
  1.3 本文的研究内容和结构  17-18
  1.4 本文的研究方法  18
  1.5 可能的创新点  18-19
  1.6 小结  19-20
第二章现代风险投资与项目评估简述  20-31
  2.1 风险投资理论简述  20-26
    2.1.1 风险投资的定义及其特点  20-21
    2.1.2 风险投资的六要素  21-23
    2.1.3 风险投资的运行阶段  23-25
    2.1.4 风险投资的运作方式及过程  25-26
  2.2 风险投资项目评估  26-29
    2.2.1 风险投资项目评估的地位  26-27
    2.2.2 风险投资项目评估的内容  27
    2.2.3 风险投资项目评估的特点  27-28
    2.2.4 风险投资项目评估的步骤  28-29
  2.3 小结  29-31
第三章风险投资评估指标体系研究  31-45
  3.1 风险投资评估指标体系的设计准则  31-32
  3.2 风险投资项目的评估因素分析与研究  32-34
  3.3 风险投资评估指标体系的设计  34-42
    3.3.1 风险投资的风险评估指标体系研究  34-40
    3.3.2 风险投资项目的效益评估指标体系研究  40-42
  3.4 风险投资项目的效益与风险综合分析  42-44
    3.4.1 风险投资项目效益与项目风险的关联关系  42-43
    3.4.2 风险投资项目效益与风险权益分析  43-44
  3.5 小结  44-45
第四章风险投资项目评估方法研究  45-63
  4.1 风险投资项目评估方法分析  45-49
    4.1.1 常用评估方法分析  45-48
    4.1.2 风险投资项目评估方法的选择  48-49
  4.2 基于遗传神经网络的风险投资项目评估模型  49-61
    4.2.1 遗传算法简介  49-51
    4.2.2 BP神经网络简介  51-52
    4.2.3 遗传神经网络结合的优势分析  52-55
    4.2.4 改进的遗传神经网络模型  55-61
  4.3 遗传神经网络算法过程  61-62
  4.4 小结  62-63
第五章基于遗传神经网络的风险投资评估模型实现及应用实例  63-82
  5.1 遗传神经网络评估模型的MATLAB实现  63-67
    5.1.1 模型实现的软、硬件环境  63-64
    5.1.2 遗传神经网络的模型算法实现  64-67
  5.2 风险投资项目评估模型的实现  67-76
    5.2.1 风险投资项目评估的数据准备  67-68
    5.2.2 风险投资的风险评估模型的实现  68-72
    5.2.3 风险投资的效益评估模型的实现  72-76
  5.3 应用实例分析  76-81
    5.3.1 待评估风险投资项目简介  76-78
    5.3.2 风险投资项目的风险评估  78-79
    5.3.3 风险投资项目的效益评估  79-80
    5.3.4 风险投资项目的偏好决策  80-81
  5.4 小结  81-82
第六章结论与展望  82-84
  6.1 结论  82-83
  6.2 展望  83-84
参考文献  84-86
致谢  86

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