一、 项目投资风险评定:

“高风险带来高收益”是投资行业尤其是风投领域奉行的一贯准则,因此“风险”对美欧的投资商来说,并不可怕。他们最为关心的是如何准备的识别和预测风险,并将风险控制在自己可以接受的范围内。而可以接受的风险标准就是:是否是与预期收益相匹配,必要承受的风险。同时也只有精确的、可靠的、科学的风险预测分析结果,才能针对未来将可能出现的风险,提出防范的措施和解决的办法,避免可能带来的经济损失。这是美欧投资商董事(局)会讨论决定是否对国际申请项目投资的最最重要内容。

风险投资项目的风险是指在风险投资活动中投资者不希望的结果出现的潜在可能性,或者说风险投资项目失败的可能性。由于风险投资的对象大多是具有较高增长潜力的项目,从技术的研发、产品的试制与生产,到产品的销售要经历许多阶段,而投资风险存在于整个过程中,并来自于多个方面,所以风险投资的失败率极高。因此,对投资项目的风险进行客观的评估和分析,从而有效地规避风险,是风险投资能否成功的关键。

风险投资的主要风险包括技术风险、管理风险、市场风险、财务风险和环境风险等。由于风险投资过程是一种投资期限长、投资结果高度不确定的创新过程,风险投资主体很难获取关于整个风险投资过程的比较完整、准确的信息,即信息是不完全的。投资主体虽然对未来情况(如对某些定性评价指标)有所了解,但对如概率、可能的风险损失、投资收益变动等定量指标很难做出估计。传统的《商业计划书》缺乏对项目风险的准确衡量,只是泛泛的文字叙述。而项目的风险具有广泛的复杂性和系统性,如何准确识别所有风险,如何衡量各个风险影响程度,如何将各个风险指标系统的整合起来得出项目风险整体评价?这只能借助专家的意见和知识,并用定量指标和科学的计算模型进行评价。《项目投资风险评定报告》正是这种方法体系的集中体现,并且已经为国外风险投资公司广为接受和推崇。

在风险投资过程中,风险投资者采用一定评估指标来判定投资的收益和风险。对此许多研究机构作了大量深入细致的研究。目前,我国有3,000多家评估机构,大多数挂靠在政府部门或会计事务所等,缺乏行业眼光和专业经验,加上评估方法单一,评估手段落后,使得对风险投资项目或企业的价值估计误差太大,评估结果可信度较差。

对风险评估能力较差的投资人,可以通过具有一定风险评估经验的评估机构,完成项目的风险评估。他们可以帮助投资者从行业专业的角度出发,从投资环境、被投资企业素质、风险投资项目的技术、市场、风险、经济效益、风险企业和项目的价值等方面进行综合评估,《投资项目风险评定报告》对投资者正确分析投资环境、自身企业和相关目标企业的价值和发展前景,作出投资决策(包括购并企业)等有关资本运营的重大战略决策具有十分重要的意义。

二、 项目数据分析:

数据分析报告—项目市场化操作的科学依据

政策背景:随着我国经济体制变革的不断深入发展,中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义,这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府不再承担对投资项目的审核评估,实行备案制。而投资方和项目方,则对项目的风险承担完全责任,完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告,中国的项目分析,将彻底进入市场化的运作模式。

时代需求:进入二十一世纪信息化时代,传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子信息技术,成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域,是信息化时代发展的必然结果。

数据分析报告—项目可行性判断的重要依据

任何欣欣向荣的企业,都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢?发达国家的做法是对项目的最终决策,一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国,随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展,加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段,投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性,专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析,以便正确决策项目;越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。

构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面:

1、进行总体分析。从项目需求出发,对被项目的财务、业务数据进行总量分析,把握全局,形成对被分析的项目财务、业务状况的总体印象。

2、确定项目重点,合理配置项目资源。在对被分析的项目总体掌握的基础上,根据被分析项目特点,通过具体的趋势分析、对比分析等手段,合理的确定分析的重点,协助分析人员作出正确的项目分析决策,调整人力物力等资源达到最佳状态。

3、总结经验,建立模型。通过选取指标,针对不同的分析事项建立具体的分析模型,将主观的经验固化为客观的分析模型,从而指导以后项目实践中的数据分析。

以上3个具体目标的联系是紧密的,不是孤立的,只有在进行总体分析的基础上,才能进一步的确定项目重点,并在对重点内容的分析中得出结果,进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标,最终得出的报告将是不完整的,对制订项目实施方案也没有可靠的支撑作用。

原则编辑:

1.规范性原则。

数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范,标准统一,前后一致,基本上要与前人所提出的相一致。

2.重要性原则。

数据分析报告一定要体现项目分析的重点,在项目各项数据分析中,就应该重点选取真实性、合法性指标,构建相关模型,科学专业地进行分析,并且反映在分析结果中对同一类问题的描述中,也要按照问题的重要性来排序。

3.谨慎性原则。

数据分析报告的编制过程一定要谨慎,体现在基础数据须要真实完整,分析过程须要科学合理全面,分析结果可靠,建议内容实事求是。

4.鼓励创新原则。

科技是在不断发展进步的,必然有创新的方法或模型从实践中摸索总结出来,数据分析报告要将这些创新的想法记录下来,发扬光大。

总之,一份完整的数据分析报告,应当围绕目标,确定范围,遵循一定的前提和原则,系统的反映行业分析的全貌,从而推动该行业的进一步发展。