风险企业价值评估与风险投资决策动态优化

Venture capital is a complicated systematic project, which involves not only the dynamic game between the venture capital institutions and risk enterprises, but also along with the impact of information structure and irrational behavior. Many previous researches on risk investment decision had constructed optimal model or evaluation system without description of the continuity of venture capital. In view of this, this project intends to study from the following aspects: Firstly, the project depicts an opening model which is about with the process of enterprise value. And then examines the dynamic evaluation of venture capital institutions in the case of asymmetric information on risk of enterprise value; secondly, we analyze the dynamic decision-making process of venture capital institutions based on information learning; further we introduce the behavioral factors to consider the deviated from the optimal decision under which the venture capital institutions are not entirely rational decision and its consequences; Finally, we use computer simulation technology to simulate the dynamic process of venture capital under the complex environment. This research is expected to enrich the research on dynamic decision of venture capital on one hand, and provide an important reference for practice of venture capital decision-making based on information update.

风险投资是一个复杂的系统工程，它不仅涉及到风险投资机构和风险企业之间的动态博弈；而且还伴随着信息结构的不断演化和非理性行为的影响。而现有关于风险投资决策的研究多是以静态的视角或隔离风险投资连续性地来构建最优化模型和决策系统，未对风险投资动态过程进行深入刻画。鉴于此，本项目拟展开如下研究：首先，本项目刻画了风险企业价值变化过程的开放的模型，再考察风险投资机构在信息不对称情况下对风险企业价值的动态评估；其次，分析了风险投资机构在信息学习下的决策动态优化过程，进一步引入行为因素研究了风险投资机构不完全理性决策对最优决策的偏离及其后果；最后利用计算机仿真技术模拟了复杂环境下的风险投资决策动态优化过程。该项目的预期研究成果一方面完善了风险投资不完全合约理论、丰富了风险投资决策相关研究；另一方面也基于信息学习从技术上为风险投资机构的动态决策提供了一个重要参考。

风险投资的投资行为是一个复杂的、动态的过程，伴随着信息结构的不断演化和非理性行为的影响。而现有关于风险投资决策的研究大多未考虑风险投资不确定性和决策者非完全理性的特点。因此，本项目首先基于多臂赌博机方法构建投资行业和风险企业选择的价值最大化模型，从而确定拟投资行业和备选企业；其次，在备选方案中，从信息结构的不同刻画方法出发，在不完全理性的前提下构建风险投资家对最佳拟投资企业的选择决策方法，以及进一步考虑决策者交互特征的群决策方法；最后考虑了某个特定风险企业发展过程中的信息动态性，构建基于信息学习的后续增资决策方法，并设计了立足于风险投资家角度的完全契约来提高后续增资决策的准确度，基于学习模型和完全契约分析结果给出相应的政策建议。该项目的研究覆盖了风险投资家对于行业选择、备选项目确定、最佳投资企业及特定风险企业后续投资决策等不同阶段决策。一方面,研究成果弥补了现有研究忽略信息结构不断演化和风险投资家不完全理性特点的缺陷，丰富了现有对于风险投资时序决策的研究，模拟了真实的决策环境；另一方面，完善了现有对于风险投资家的量化决策方法的研究，放松了理性决策者的假设，也基于信息学习视角，从技术上为风险投资机构的动态决策提供了一个重要参考。该项目研究共发表中英文学术论文10篇（6篇英文，全部被SSCI和SCI检索；4篇中文，其中1篇为国家自然科学基金委认定的A类期刊，其余4篇为CSSCI检索），出版专著1部。