下载文档原格式
各行业投资风险评估模型引言随着市场经济的发展，投资成为人们获取财富的重要手段。
然而，每个行业都存在着各自不同的投资风险，如何评估这些风险并做出正确的投资决策成为了投资者们关注的焦点。
本文将探讨各行业投资风险评估模型，为读者提供一些参考。
1. 什么是投资风险投资风险是指投资者在投资中可能面临的损失风险。
不同行业的投资风险源自不同的因素，包括经济环境、行业政策、市场竞争等。
了解投资风险的本质是进行评估的前提。
2. 行业分析对风险评估的重要性行业分析是评估投资风险的重要工具。
通过对行业发展趋势、市场规模、产业链关系等因素进行分析，投资者可以全面了解行业的潜在风险，从而制定相应的投资策略。
3. 常见的行业投资风险评估模型（1）基于财务分析的模型：该模型通过对企业财务数据进行分析，评估企业的财务状况和盈利能力，进而判断其投资风险。
但仅依靠财务数据进行评估可能忽略了一些非财务因素的影响。
（2）基于市场分析的模型：该模型通过对市场调研和行业分析，评估市场的竞争程度、市场规模等因素，从而判断行业的投资风险。
然而，市场分析的数据获取和分析方法也需要一定的专业知识和经验。
（3）基于风险管理的模型：该模型将风险管理的理念引入投资风险评估中，通过建立风险管理框架和制定相应的风险策略，来降低投资风险。
这种模型更侧重于风险的应对和控制，对投资者具有一定的指导意义。
4. 各行业投资风险评估的差异不同行业的投资风险因其特点而异。
例如，制造业面临着技术变革和市场需求变化的风险；金融业面临着政策风险和市场波动的风险。
了解行业特点有利于更精准地评估各行业的风险。
5. 影响投资风险评估的因素投资风险评估受到多种因素的影响，包括宏观环境、行业政策、技术创新等。
投资者需要关注这些因素，并将其纳入风险评估模型中进行综合评估。
6. 数据分析在投资风险评估中的应用数据分析在投资风险评估中扮演着重要的角色。
通过收集和分析大量的市场数据、行业指标等信息，投资者可以更准确地预测行业发展趋势和风险，为投资决策提供有价值的参考。
投资风险评估的数学模型构建及应用投资是一个复杂而又有风险的过程，如果不谨慎地进行投资，便会有可能失去自己的资金。
这就是为什么投资风险评估至关重要，它可以以一种数学的方式为投资者提供数据支持，帮助他们做出更准确的决策，以降低投资风险。
本文将谈论投资风险评估的数学模型构建及其应用。
投资风险评估的指标投资风险是指投资者在投资活动中面临的损失的可能性。
为了评估一个投资的风险，我们需要考虑几个指标:1. 波动率波动率是指在一定期间内资产价格的波动幅度。
如果一项投资的波动率较高，那么它的风险就会更大。
因此，波动率是一个重要的风险指标。
我们可以使用历史波动率来评估一个投资的波动性。
2. 收益率投资的收益率是指资产对投资者的收益。
在投资时，需要首先确定预计的收益率，以及投资完成后可能的实际收益率。
如果投资的实际收益率低于预期收益率，那么投资的风险就会更高。
3. 相关性相关性是指两个或多个资产价格之间的关系。
如果两个资产价格在同一时间上升或下降，则它们具有正相关性；反之，如果两个资产价格在某些时间上升或下降，而在其他时间上则没有关系，则它们具有负相关性。
通过了解不同投资之间的相关性，我们就可以了解它们如何在市场上行动，从而更好地评估风险。
构建投资风险评估的数学模型了解了投资风险评估的指标后，接下来就是构建数学模型。
一个成功的模型应该能够预测什么时候买入和卖出，以及应该购买哪些资产。
以下是构造一个投资风险评估数学模型时要考虑的一些重要因素。
1. 统计学方法采用统计学方法来分析股票的波动性和收益率，可以给我们提供预测股票价格的方法。
使用滚动回归分析，我们可以确定投资组合的收益率和波动率，并预测未来的股票价格。
是否选用对数差百分比变化或简单百分比值等不同的方式表示价格变化，也会对模型的结果产生影响。
2. 金融数据金融数据是构建数学模型必须的数据。
一些通用的金融数据包括收盘价格、最高和最低价格、成交量等。
除此之外，还需要考虑一些宏观因素，比如通货膨胀率，政治环境等。
商业银行的风险定价模型评估投资风险与回报商业银行在进行投资决策时，需要准确评估不同投资项目的风险与回报。
为了更好地评估投资风险和确定适当的回报水平，商业银行采用了风险定价模型。
本文将介绍商业银行的风险定价模型，以及如何使用该模型来评估投资风险与回报。
一、风险定价模型的概念与作用风险定价模型是指一种用来评估投资风险与回报的数学模型。
它能够帮助商业银行对不同的投资项目进行风险分析，从而为投资决策提供依据。
风险定价模型能够将投资项目的风险量化，并结合市场情况和投资者的风险偏好，确定适当的回报水平。
二、常用的风险定价模型在商业银行的投资风险评估中，常用的风险定价模型包括资本资产定价模型（CAPM）、多因子模型（FFM）和价值风险模型（VaR）等。
1. 资本资产定价模型（CAPM）资本资产定价模型是一种用来评估资产预期回报的模型。
它基于投资组合的系统性风险（β值）、市场风险溢价和无风险利率等因素，估计投资项目的回报率。
商业银行可以通过根据该模型计算得到的预期回报率，来确定投资项目的合理回报水平。
2. 多因子模型（FFM）多因子模型是在资本资产定价模型的基础上发展起来的，考虑了更多的因素对投资回报的影响。
除了市场风险因素外，多因子模型还考虑了公司规模、账面市值比等因素。
商业银行可以使用多因子模型来综合考虑各种因素对投资回报的影响，提高风险评估的准确性。
3. 价值风险模型（VaR）价值风险模型是一种用来评估投资风险的统计模型。
它通过考虑投资损失的概率分布和风险水平，来估计投资项目的风险程度。
商业银行可以使用价值风险模型来评估投资项目的最大损失可能性，从而为行业更好地管理风险。
三、风险定价模型的应用案例下面以商业银行投资股票市场的案例来说明风险定价模型的应用。
假设商业银行在投资股票市场时，面临以下两个投资项目：项目A：国内知名企业股票，预期回报率10%，β值为1.2；项目B：初创科技企业股票，预期回报率15%，β值为1.8。
投资风险评估模型及应用研究现代经济社会的发展，离不开资本运作。
而投资风险评估模型则是投资者取得回报和降低风险的必要手段。
本文旨在从理论和实践的角度探讨投资风险评估模型及其应用研究。
第一部分理论框架在投资领域，我们所面临的主要风险包括市场风险、信用风险、操作风险等。
因此，投资者在做出判断决策之前，需要对相关的风险进行评估，并分析出相应的投资模型。
针对上述风险，常见的投资风险评估模型包括CAPM、AHP、FMEA等。
1、CAPM模型CAPM即资本资产定价模型，是金融学的基础理论之一。
该模型的基本思想是，投资者所要求的回报是由风险造成的。
CAPM模型将市场风险和个体风险分为可分离和不可分离两部分，从而进行独立分析和计算。
而CAPM模型常用公式为：ERp=Rf+βp(ERm-Rf)，其中ERp表示投资组合期望回报率，Rf表示无风险资产回报率，βp表示投资组合相对于市场的风险系数，ERm表示市场收益率。
2、AHP模型AHP即层次分析法，是一种综合评估模型。
AHP模型将评估对象拆分为不同的因素，使用专家打分和判断的方法，建立矩阵模型，通过运算得到最终结果。
相比于CAPM模型，AHP模型更加具有实用性，适用于多元评估，也更加容易理解和操作。
3、FMEA模型FMEA即故障模式与影响分析法，常用于操作风险评估。
该方法通过搜集和分析系统运行过程中出现的潜在故障，确定故障的影响范围和严重程度，并制定相应的预防和措施。
FMEA模型在汽车、航空等领域得到了广泛的应用。
此外，该模型还可以结合其他模型，对市场风险和信用风险进行综合评估。
第二部分实践应用在实践应用过程中，投资者需要分析市场情况、行业动态、公司财务状况等多方面数据，并根据不同的投资风格和期望回报率，选择相应的投资组合。
以下是具体的应用案例：1、选股投资选股投资是指通过分析公司财务数据、行业动态等，选择具有长期投资价值的优质公司进行投资。
针对选股投资，投资者可以使用CAPM模型和AHP模型，分析股票投资组合的市场风险和信用风险，并选出适合自己的投资组合。
投资决策中的风险评估方法一、引言投资是一项风险与收益相伴随的活动。
很多人觉得投资就是买低卖高，容易赚钱。
但是实际上，投资决策中的风险评估是关键所在。
只有了解和评估投资风险，才能制定正确的投资策略，避免损失，增加收益。
本文将介绍投资决策中的风险评估方法。
二、投资风险评估概述投资风险评估是指在决策过程中，对所投资项目的风险进行全面、系统的评估和分析。
风险评估可以体现在不同层面，不同维度。
总体来说，可以包括以下几种风险评估方法。
三、基于概率分布的风险评估1. 概率论风险评估模型基于概率论的风险评估模型是一种将概率分布应用于风险评估的模型。
这种模型可以将零散的数据整合成为估计的概率分布，为风险评估提供定量化的分析。
该模型的主要优点是能够比较客观地描述风险的发生概率。
同时，该模型也可以用于计算风险损失的概率分布，以及预测未来的风险状况。
2. 蒙特卡罗模拟法蒙特卡罗模拟法是一种基于随机事件的模拟方法。
在使用该方法时，评估人员需要首先设置参数、假设模型、概率分布等。
然后，该方法会随机产生参数，通过计算每一个参数下的预测结果，最终得到一个基于概率分布的结果。
这种方法可以模拟多种随机因素，可以更准确地评估投资风险。
四、基于数据挖掘的风险评估1. 决策树决策树是一种常用的数据挖掘算法。
该算法可以将一组数据分成多个子集，并根据不同的决策规则，不断将数据分类，最终得到一个决策路径。
在风险评估中，可以利用决策树算法分析各种因素之间的交互关系，预测未来的风险发展趋势。
2. 神经网络神经网络是另一种常用的数据挖掘算法。
该算法可以学习大量训练数据，预测未知数据的发展趋势。
在风险评估中，可以利用神经网络对收益和风险进行建模，为投资人提供预测结果。
五、基于专家判断的风险评估1. 德尔菲法德尔菲法是一种基于专家判断的方法。
在这种方法中，会邀请多位专家对特定的风险因素进行讨论和评估。
专家之间可以进行交流和意见征询，直到达成共识。
这种方法可以综合专家的意见，减少人为因素的干扰，提高风险评估的精度和可靠性。
投资风险评估的数学模型投资是一种风险与机会并存的行为，而风险评估是投资决策的前提和基础。
相对于传统的主观判断方法，数学模型可以更客观、更准确地评估风险。
本文将介绍投资风险评估的数学模型，包括风险度量方法、风险因子评估、风险分析和优化等内容。
一、风险度量方法风险度量是投资风险评估的第一步，根据不同类型的投资，有不同的风险度量方法。
以下是常用的三种方法：1.波动率法波动率是度量资产价格或收益率波动程度的统计量，是衡量风险程度的重要指标之一。
波动率可以采用历史波动率或隐含波动率两种方法进行计算。
历史波动率是根据资产过去一段时间的价格或收益率计算得出的，而隐含波动率则是根据期权市场的价格计算得出的。
2.价值-at-风险法价值-at-风险是一种将投资组合价值与其风险水平相结合的风险度量方法，其基本思想是在保持组合收益率的前提下，最小化组合价值的波动。
该方法将投资组合分为多个风险层次，每个层次有特定的价值-at-风险水平。
投资者可以根据自己的风险承受能力选择不同层次的投资组合。
3.风险价值法风险价值是将投资组合的风险量化为其所带来的财务损失，在保持一定置信水平的情况下，预测可能发生的最大损失。
该方法可用于对风险进行比较和优化，通过计算不同投资组合的风险价值来选择最优的投资方案。
二、风险因子评估投资风险因素包括市场风险、信用风险、流动性风险、操作风险等多个方面，因此需要进行详细的评估。
风险评估应该考虑多个风险因素之间的相互作用，以及各种风险之间的联动效应。
1.市场风险市场风险是由宏观经济因素引起的，包括股票、债券、货币市场的价格波动等。
对于股票而言，市场风险通常用股市指数波动率来描述。
对于债券，市场风险则可用短期债券产生的利率变动来表示。
对于货币市场，市场风险通常用短期利率或汇率波动来衡量。
2.信用风险信用风险是指投资方因为债务违约而遭受的损失，包括公司债、国家债、债券基金、银行存款、信贷等各种信用类投资品种。
投资风险评估模型在当今的金融市场中，投资者面临着各种各样的风险。
为了更好地评估投资风险，许多研究人员和机构开发了各种投资风险评估模型。
本文将介绍几种常见的投资风险评估模型，并分析其优缺点。
一、历史模型历史模型是最基本的投资风险评估模型之一。
它基于过去的数据和趋势来预测未来的风险。
该模型假设过去的表现可以预示未来的表现，因此通过分析历史数据，投资者可以评估资产的风险水平。
然而，历史模型仅仅是一种基于概率的预测方法，无法考虑到市场的变化和不确定性。
二、基本分析模型基本分析模型是一种通过分析公司的基本面数据来评估投资风险的模型。
它考虑到公司的财务状况、市场地位、竞争优势等因素，并通过对这些因素的综合分析来评估公司的风险水平。
基本分析模型的优点在于它能够提供对公司内在价值的评估，但它也存在着主观性和信息不对称的问题。
三、技术分析模型技术分析模型是一种通过分析市场图表和价格模式来评估投资风险的模型。
它认为市场的历史价格和交易量可以反映市场的情绪和趋势，通过对这些数据的分析，投资者可以预测市场的未来走势。
技术分析模型的优点在于它能够提供对市场短期趋势的评估，但它也存在着主观性和过度依赖历史数据的问题。
四、风险价值模型风险价值模型是一种通过测量资产价值波动的模型来评估投资风险的模型。
它基于价值-at- risk（VaR）的概念，通过计算资产在给定置信水平下的最大可能损失，来评估投资的风险水平。
风险价值模型的优点在于它能够提供对投资损失的概率分布的评估，但它也存在着对市场条件的敏感性和对极端事件的处理不足的问题。
综上所述，投资风险评估模型是投资者评估投资风险的重要工具。
不同的模型有着各自的优缺点，投资者可以根据自身的需求和风险偏好选择合适的模型来评估投资风险。
此外，投资者还应该意识到投资风险的不确定性，并采取适当的风险管理措施来降低投资风险。
金融投资中的风险评估模型随着金融市场的不断发展，风险评估作为金融投资领域非常重要的一环，越来越受到人们的重视。
风险评估的模型不仅可以帮助投资者识别潜在风险，提供更加科学的投资决策支持，还可以帮助机构投资者在多样性和风险控制方面实现更大的收益。
有关金融投资中的风险评估模型，以下将从几个方面进行论述。
一、风险度量模型在金融投资领域，风险度量模型是评估投资资产风险的基础。
风险度量模型主要有风险价值（VaR）、历史模拟法（HS）、蒙特卡罗（MC）法等方法。
其中，VaR是市场公认的最常见和最流行的方式之一，主要通过计算一个给定置信水平下的最大损失来确定投资组合的风险等级。
与之相比，HS法通过对历史数据的分析，来估计未来风险水平。
而MC法则是一种模拟与计算的复杂方法，通过数学模型的计算，随机生成各种概率分布来模拟不同的情景，并通过大量的模拟实验来估计未来可能的最大损失。
二、皮亚诺拟合皮亚诺拟合是一种评估金融资产风险的方式，即对股票、债券和其他金融资产进行时间序列分析，并根据其历史数据所在的统计分布，并基于分布类型来计算资产的偏移值。
通过对投资组合的偏移值和风险价值进行比较，可以评估投资组合的风险等级。
值得注意的是，皮亚诺拟合的使用需要基于大量的历史数据，因此该模型的应用与资产的投资风格相对固定者更加适用。
三、事件驱动模型事件驱动模型是一种基于随机事件进行风险评估的模型，它利用通常与资产价格波动相关的随机事件，例如公司兼并或破产等事件来评估投资组合的风险等级。
此外，事件驱动模型不限制时间序列模型，从而可以适用于不同的金融产品投资组合。
四、因子模型因子模型是一种根据金融资产之间的因素相关性来评估投资组合风险的模型，主张采用多重线性回归的方法来描述和测量该因素的影响。
因子模型将投资组合的风险视为广义系统风险和特定系统风险的总和，并在此基础上，进一步将广义系统风险拆分成单个因素风险，从而使投资者能够更加直观地了解其持有的资产所面临的风险。
投资风险评估模型及其在证券投资中的实践应用在证券投资领域中，风险评估是一个至关重要的环节。
投资人需要对不同的投资项目进行风险评估，从而确定投资策略，并在投资过程中实时调整。
为了更准确地评估风险，投资人需要借助风险评估模型，该模型可以对市场变化和投资者决策进行量化分析，并为投资人提供参考意见。
一、传统的风险评估模型传统的风险评估模型主要依赖于统计学方法，主要表现为以下三种模型：1、方差-协方差模型：这是最早的、最为经典的投资组合模型。
它通过计算各投资项目之间的协方差，并结合投资项目的预期收益率、标准差和相关系数，来计算整个投资组合的期望收益率和标准差。
该模型有助于投资人在各种不同风险和收益情况下，选择最优的投资组合。
2、风险预算模型：该模型以风险为核心，通过将整个投资组合的总风险分配到每个投资项目上，来限制各投资项目的风险。
该模型也是以协方差矩阵为基础，将总风险分摊到不同的投资项目中，从而实现风险控制和优化。
但是，该模型的缺点在于它需要预先设定每个投资项目的风险限制，如果市场变化大幅波动，那么该模型的风险控制能力就会有所削弱。
3、最大化效用函数模型：该模型基于最大化投资者的效用函数来选择最优的投资组合。
该模型假设投资者对期望收益率和风险呈二次函数关系，以凸面规划方法来求解规划问题。
该模型相对于其它两种模型在选择投资组合时，考虑了投资者的效用函数，是相对更加符合投资者实际的需求。
但是，传统的风险评估模型在实际应用中，也存在缺陷。
当市场复杂多变时，模型的应用效果会受到一定的影响。
此外，模型的假设条件也较为理想化，实际中可能会有一些偏差，影响模型的效果。
二、新型的风险评估模型随着大数据、人工智能等技术的发展，新型的风险评估模型也应运而生。
新型模型主要基于大数据分析、机器学习等技术，具有更好的适应性和灵活性，可以更加准确地评估风险。
1、基于神经网络的投资决策模型：此类模型利用神经网络结构来实现对市场走势和投资者决策的分析。
风险投资项目的评估模型10风险投资项目的市场前景等各方面都存在大量的不确定性；风险投资是名副其实的一种高风险性的投资行为。
要想降低风险，方法是在投资前较准确的预计风险之所在，投资后对其加以有效的管理控制。
可见投资前预测风险是防范风险的关键环节。
预测风险取决于有效的风险投资的评估决策过程。
我国风险投资效益不如理想，除了体制方面的因素之外，投资思路、决策方法落后于社会主义市场经济发展对现代项目管理的要求，构成另一方面的主要原因。
文章系统介绍风险投资项目评估的定量和定性模型，并做出简单的比较和评述。
一、定量模型（一） 价值评估模型1. 市盈率模型这一模型是继传统意义上对被投资企业采用帐面价值、清算价值等诸多方法后现被风险投资业广为应用的粗略估计被投资企业的价值的大众方法，其基本公式为：被投资企业价值=估价收益指标／标准市盈率其中估价收益指标标准市盈率=每股市价／每股收益需要说明的是，标准市盈率无论是投资进入还是退出时被投资企业均未上市，所以没有自身的每股市价，只能采用比较方式选用与被投资企业具有可比性已上市企业的市盈率或者整个行业的平均市盈率。
一般来说可采用被投资企业最近一年的税后利润，因为其最贴近被投资企业的当前状况。
但是考虑到企业经营中的波动性，尤其是经营活动具有明显周期性的被投资企业也可采用最近三年税后利润的平均值作为估价收益指标将更为适当。
2. 自由现金流量的净现值模型自由现金流量是由拉巴波特最先提出来的，它是指企业在履行了所有财务责任（如偿负债务本息，支付优先股股息等）并满足了企业再投资需要之后的“现金流量”，而净现值法又被普遍认为是对投资计划进行评估的最优方法。
应该说采用自由现金流量的净现值模型是对以往模型的小小改进。
自由现金流量的净现值=∑（当年预期自由流量*当年折现系数）3. 经济附加值模型此模型最早起源于20世纪20年代，由美国通用汽车公司引入之后便长期未得到应用，直到80年代被总部设在纽约的STERN STEWART咨询公司重新引入，以取代传统的价值评估方法。
该方法目前已由该咨询公司注册。
应该说这是对接受风险投资企业最新、最重要的参考指标。
按STERN STEWART公司的定义和高盛公司的修正：经济附加值EVA=税后营业利润—加权平均综合资金成本率×投入资本权益价值=公司价值—债务价值公司价值=初始投资资本+预期EVA价值预期EVA价值=明确的预测期期间的EVA价值+明确的预测期之后的EVA现值明确的预测期之后的EVA现值=连续价值／（1十加权资本成本）连续价值=明确的预测期之后的第一年的EVA／加权平均资本成本三种方法均建立在财务数据的基础之上，易于收集，可操作性强，适于计算机自动化管理。
如能将三个模型综合运用，从三个不同的侧面对企业的价值进行全面的评估将更加有利于我们把握企业的内在状况，充分挖掘企业的潜在升值能力。
但是这三种评价方法由于受本身评价思路的局限，如依赖对未来不确定因素的当前判断,不考虑对未来变化的适时调整等，不能对未来回报的可能性进行评价，也无法对投资过程中的应变决策提供支持。
下面试引入期权定价理论的基本思路,对传统的定量投资评价法进行修正和补充。
（二） 期权定价模型期权定价理论的基石是著名的布莱克-斯科尔斯期权定价方程。
该理论运用数量方法分析,发现了可交易金融资产(如股票)的市场价格波动规律,并根据这一规律 确定该资产的衍生证券(如股票期权)的当前价值,即给期权定价。
这一定价方法在金融领域获得 了极为广泛的应用,并取得显著的成功。
期权定价理论在风险投资领域的应用研究及其成果的逐步推广,是80年代末、90年代初出现的新现象，实际代表西方近年来在企业管理领域的一个方面的突破。
新的投资 思路与评价方法的重要实际意义主要表现在两个方面：一是为决策者适时考虑经营环境或市场变 化，调整投资规模、时机、组合、目标领域等提供宝贵的灵活度；二是对忽略、低估或无法确定投资战略价值的传统决策、评价思路方法作出必要的修正和补充。
所谓期权,实际是一种选择权，即以一定当前成本获得在未来某一时间买进或卖出某指定资产（或称基础资产如股票）的权利，这一权利在未来某一时间可以行使也可以放弃，从而降低当前直接拥有该资产可能造成的市场风险。
期权到期日的价值(以股票期权为例)为:Ｅ=ｍａｘ(Ｓ-Ｘ,0)其中 Ｓ=期权到期日的股票市场价 Ｘ=购买期权时确定的股票协定价由于期权交易规则确定，期权到期日不论Ｓ变化如何，期权拥有者都可以以Ｘ买进（看涨期权）或卖出（看跌期权）期权合约规定量的股票，期权到期日的价值实际=Ｓ-Ｘ。
当:Ｓ-Ｘ>Ｅ时，投资者盈利;Ｓ-Ｘ>Ｅ时，投资者亏损,可以放弃行使权利;Ｓ-Ｘ=Ｅ时，投资者仅损失初始成本,即购买期权的保险费。
在风险投资决策分析中,我们可以把投资的战略意义或价值也看作一种选择权或期权。
根据这一定义，投资一旦包含战略价值，也就为该投资带来了一种在将来某一情况下争取额外回报的可能性。
由于目前该投资还没有发生，将来的额外回报又建立于目前的投资的基础之上，而将来的额外回报又可能受其他因素的影响，因此它只能是一种可能。
期权理论的意义在于，不论将来的回报是否成立，目前考虑这一可能性，就是为该投资增加了一份争取将来更大回报的选择权，这一选择是有价值的，并能以它的现值计算。
风险投资的多阶段特征使投资者拥有现在投资或稍后投资的选择权利。
当第一次投资发生后，投资者没有义务作后续投资，但有权利在获取进一步的信息后进行后续再投资。
由于后续投资是一种权利而非义务，投资者在企业未来的价值增值中拥有一个有价期权。
因此，根据前面我们对期权定价理论基本思路的介绍，基于期权定权理论的项目净现值（ＮＰＶ）为:含战略价值的ＮＰＶ=传统ＮＰＶ预期现金回报+项目所含选择权的价值许多风险投资的战略价值不仅表现在一个方面,即:它所包含的选择权可能出现在投资发生、发生中和发生后的各个时点，因此式中的附加价值可能是一系列选择权价值叠加以后的具体反映。
有代表性的选择权(期权)包括：优先选择权的价值、扩产期权、缩小投入规模的期权等。
期权定价理论在金融投资领域获得了巨大成功，也为风险投资决策分析提供了新的思路和评价方法。
与传统评价思路不同，期权定价理论的出发点是适时根据市场价格的随机波动反映投资的价值和潜在价值。
该理论特别注重投资过程各阶段的阶段性评价,这对周期长，受不确定因素影响较大的风险投资投资项目尤为重要。
二、定性模型（一）美国的风险投资决策模型在定性阐述评价准则的基础上，Tyebjee and Bruno (1984) 最先运用问卷调查和因素分析法得出了美国的风险项目评价模型。
数据基础是通过电话调研的46位风险投资家和问卷调查的156个风险投资公司，从中选出的90个经审慎评估的风险投资案例。
他们请风险投资家根据案例对已选好的23个准则评分，标准是4分（优秀），3分（良好），2分（一般），1分（差）；此外分别评出各个项目的总体预期收益和风险。
这样得到一组数据后，经因素分析和线性拟合，得出评估基本指标，划分为五个范畴；并根据各范畴指标对预期收益和预期风险的影响，模拟出风险投资的评价模型。
其评估模型和评估指标如下：1、人是第一位的，包括评估创业者或经营者的经历和背景，人格特点，经营团队的专长能力和管理能力，经营团队的经营理念，经营团队对经营计划的掌握程度；2、市场前景及市场规模；3、产品和技术的创新；4、财务计划和投资报酬；5、方案最优者入选。
九十年代，美国Vance H.Fried and Robert D. Hisrichz (1994) 两位教授联合做了有关调查。
他们在三个地区：硅谷，波士顿和美国西北地区各选择六位著名风险投资家，采访其投资项目决策的具体过程。
为了保证数据准确，所选取的案例是真实的和最新的。
这18个案例分别是电子等行业的不同发展时期，投资额在50,000美元至6,000,000美元之间。
实证调研结果得出15个“基本评估标准"，分战略思想、管理能力和收益三方面。
评估准则分别是战略思想，包括成长潜力、经营思想、竞争力、资本需求的合理性；管理能力，包括个人的正直、经历、控制风险能力、勤奋、灵活性、经营观念、管理能力、团队结构；收益，包括投资回收期、收益率、绝对收益。
（二）台湾地区的评估标准总结我国台湾地区的创业投资决策程序包括如下阶段：投资方案取得阶段，投资方案筛选阶段，投资方案评估阶段，投资方案协议阶段；各阶段评估重点不同。
评估准则主要归纳为经营计划书、经营机构、市场营销、产品与技术、财务计划与投资报酬等五个方面的22个重要准则。
三、精算决策模型为了使投资决策更为科学，国外不少创业投资机构在投资决策过程中运用了精算决策模型作为辅助工具。
精算决策模型是用定量的方式或公式来进行分析工作，从而测算某些风险发生的概率。
运用精算决策模型往往将投资决策分解为若干线索，并把可以收集到的相关线索组合分析以便预计可能产生的结果。
一个风险投资项目的精算模型会把项目分解为管理团队、技术因素、市场因素、实施能力、宏观因素、退出方式、财务状况等若干子决策，然后重新组合得出对项目的总体评估意见，从而结合的定量分析的客观性和定性分析的经验型。
据了解，精算决策模型在银行业和保险业运用较为普遍，保险公司的精算师一般通过采集不同人群的各方面数据，运用统计方法推算生命保险和健康保险的赔付风险发生的概率。
有关专家指出，使用精算决策模型的关键是确保所采集的数据的准确性，因为“输入的是垃圾，输出的必然也是垃圾”。
发展我国风险投资行业的当务之急是要在借鉴国外项目遴选、评估机制的基础上，通过加强实践调研，针对我国高科技投资项目的特点，从技术特性、企业能力和宏观环境等方面建立起成熟、系统的项目评价指标体系和基本的评估、遴选模型，以作为国内风险投资机构项目投资决策的依据。
同时，还应严格制定并实践从初审、约见、审慎调查到确定投资意向的完整程序，实现项目评估、遴选的规范运作。
