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三、投资环境评价预测模型的建立
讨论了投资环境评价方法及指标体系问题后,有必要考虑提出一种更为简便的预测评价模型,对投资环境的变化趋势进行优化处理,提出改善投资环境的方向,为决策提供依据。
(一)加权系统评价模型(JXP)
采用德尔菲法,对指标体系中最低层次的指标,运用五级评分制进行评分(评分原则见表0-6),然后通过指标权重的传递,得出投资环境的总评分(用字母T表示)。
表0-6 加权系统评分原则
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资料来源:采用德尔菲法分析、评价整理。
1.数学模型
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式中,C(i)表示指标系统中第二层次第i个指标的权重;b(i,j)表示第二层次第i个指标中(第三层次)第j个指标的权重;a(i,j,k)表示第二层次第i个指标中第j个指标(第三层次)的第k个指标(第四层次)的权重;x(i,j,k)表示相应于a(i,j,k)指标的评分;i表示第二层次指标的个数;mi表示第二层次中第i个指标下第三层次指标的个数;nj表示第三层次中第j个指标下第四层次指标的个数。
2.要点说明
(1)专家选择
在采用该方法进行评价时,要求所选专家应对所评价对象有全面、详尽、深入的了解,以保证评分的准确性和可靠性。
(2)对比值选择
一般应首先收集各国和有关专家公认的投资环境好的国家或地区(城市)的指标系数、数据作为评价的对比值,然后运用模糊数学的理论,求出一系列国家或地区(城市)与投资环境好的国家或地区(城市)的相似度,再依据相似度大小来判断投资环境的适宜性。
(3)判断
相似度大,表明投资环境良好。否则,则为不好,尤其是在对几个评价对象进行比较的情况下,更应如此。
(二)吸引投资动机优势模型(STDY模型)
1.投资动机分类
投资者的投资动机往往是不同的,国内一些学者将这些投资动机进行了分类,并且把它们归纳为以下几种:①降低成本型;②为获取原料或元器件供应型;③发展当地市场或区域市场型;④分散风险型;⑤企业增长型;⑥为获取当地生产技术与管理技术型;⑦追随竞争者型。
2.建立STDY模型的目的
要反映投资环境在吸引一类或几类投资动机的优势,从动态的角度,对该投资环境今后发展的方向和需要改进的领域提出定量化的建议。
3.建立STDY模型的基本思路
建立STDY模型的基本思路是将影响投资环境的各大因素作为变量,分别确定吸引不同投资动机情况下,各变量的贡献值(或者说,各变量对吸引不同投资动机的贡献值),经加权累加吸引各投资动机的评价值,进一步获得投资环境的总评价值。
4.建立STDY模型的步骤
(1)确定变量
如果将构成投资环境的各种因素归纳为10个评价指标,并以此作为变量,那么,这10个指标变量应该是:X1为社会政治因素;X2为社会经济因素;X3为财政金融状况;X4为市场环境;X5为基础设施;X6为科技水平;X7为配套工业水平;X8为法律与政治条件;X9为行政机关效率;X10为社会传统及价值观念。
(2)确定全部变量对吸引不同投资动机的权重
采用德尔菲法在考虑某一投资动机的情况下,得出投资环境各指标变量对该动机的重要程度,经归一化获得。
(3)确定全部变量的数值
对评价对象进行实地考察,采用德尔菲法,请当地专家对其投资环境进行评分,经整理后获得。
5.STDY模型的数学公式
STDY模型用数学公式表示如下:
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式中,T为投资环境总评分;Ti为吸引第i种投资动机的评分值(i=1,2,…,n);bi为吸引第i种投资动机的权重(i=1,2,…,n);aij为第j个指标变量对第i种投资动机的权重;Zij为第j个指标变量对吸引第i种投资动机的贡献值(评分值);n为投资动机的个数,n=7,m为指标变量的个数,m=10。
模型中的bi和aij,均在考虑全国投资环境和吸引适合我国国情的投资动机等原则下,由专家打分(德尔菲法)获得。
(三)投资环境灰色动态预测模型(HDY模型)
1.目的
我们所研究的投资环境,既包含确定型信息(如投资环境的“硬”环境),又包含非确定型信息(如投资环境的“软”环境)。根据灰色理论,投资环境即为一个灰色系统。为了进一步研究投资环境的动态性,有必要建立投资环境灰色动态预测模型(HDY模型),以便为投资环境的改善趋势和改善方向提供决策的依据。
2.建立HDY模型的基本思路
通过对投资环境几年的数据采用灰色系统数据处理方法,累加生成新数据后,弱化了原始数据的随机性,并使规律性增强,然后由指数曲线进行逼近,得出逼近方程进行预测。
3.HDY模型
HDY模型如下:
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微分方程的解为:
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确定模型关键在于确定参数a、u的数值,参数a、u用最小二乘法求解。
Α=(au)T=[BTB]-BTYM
式中:
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YM={a(1)[X(1),2]a(1)[X(1),3]…a(n)[X(n),M]}T
在上述公式中,各符号的意义如下:
X(1)为预测函数,是时间T的函数;a为微分方程中参数;u为微分方程中参数;X(1)(t)为在某一组确定的a,u下的预测函数;X(0)(1)为原始数据中的第一个数据;t为时间变量;A为参数向量;B为矩阵;YM为原始数据向量;a(1)[X(1),M]为M个X(1)的累加生成数值;M为原始数据个数。
4.精度检验
在求得模型以后,还要对模型进行精度检验,以确定模型是否可行,采用的方法是后验差检验:
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按表0-7中给出的范围,划分精度等级。
表0-7 模型精度等级表
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资料来源:采用德尔菲法分析整理。