向量广义线性模型及相关性分析在风险投资中应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·高科技企业与风险投资 | 第10-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-19页 |
| ·本论文主要工作及创新之处 | 第19-21页 |
| 第二章 全球风险资本每轮投资趋势分析 | 第21-47页 |
| ·数据来源 | 第21-22页 |
| ·数据探索性分析 | 第22-28页 |
| ·投资公司平均投资金额 | 第22-25页 |
| ·其它指标 | 第25-28页 |
| ·均值相等检验 | 第28-32页 |
| ·基于秩次的均值检验 | 第32-37页 |
| ·秩估计理论 | 第32-34页 |
| ·秩回归单因素方差分析结果 | 第34-37页 |
| ·基于向量广义线性模型分布拟合结果 | 第37-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 投资数据Copula相关结构分析 | 第47-65页 |
| ·Copula简介 | 第47-50页 |
| ·Copula建模 | 第50-54页 |
| ·多元独立性检验 | 第54-55页 |
| ·Copula拟合 | 第55-64页 |
| ·极大似然法 | 第55-56页 |
| ·选取最优Copula | 第56-62页 |
| ·基于Copula的相关性计算 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 MIC相关性分析 | 第65-83页 |
| ·相关系数 | 第65-74页 |
| ·相关系数简介 | 第66-69页 |
| ·最大信息指数MIC | 第69-74页 |
| ·相关系数计算 | 第74-79页 |
| ·最大信息指数MIC计算 | 第79-81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 第五章 风险投资对象评估方法 | 第83-106页 |
| ·现有评估方法 | 第83-86页 |
| ·价值比较法（P/E估值法） | 第83-84页 |
| ·资产评估方法 | 第84-85页 |
| ·财务绩效的方法 | 第85-86页 |
| ·为萌芽期公司和高增长公司的估值的方法 | 第86-90页 |
| ·概述 | 第86-87页 |
| ·估值模型 | 第87-88页 |
| ·P / E比率法 | 第88-89页 |
| ·内含报酬率法 | 第89-90页 |
| ·影响公司估值的因素 | 第90-92页 |
| ·IDG资本合伙人介绍 | 第90页 |
| ·IDG风险投资决策程序 | 第90-92页 |
| ·XX制药公司评估投资案例分析 | 第92-105页 |
| ·中国医药市场 | 第92-93页 |
| ·中西医药公司比较 | 第93页 |
| ·XX制药公司 | 第93-94页 |
| ·胸腺肽α1市场分析 | 第94-96页 |
| ·将来管道产品分析 | 第96-99页 |
| ·管道产品未来的销售和利润的假设分析 | 第99-103页 |
| ·财务模型的建立与分析 | 第103-105页 |
| ·小结 | 第105-106页 |
| 参考文献 | 第106-112页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第112-113页 |
| 致谢 | 第113-114页 |
