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卫鹏飞 对外经济贸易大学金融学院
用户私募基金非上市股权投资估值方法通常包括三个基本步骤：数据收集、特征提取、模型构建和表示。每个建构流程都需要相应的技术和方法支持，以下将对这三个过程及相关方法分别进行阐述和梳理。
（一）数据收集
社会调查收集法是指通过问卷、深度访谈、观察、实地调研等方法收集用户数据是最为传统且耗时的收集方法。如 Zhou等人向用户发放问卷，调查其个人特征，对用户的个人特征进行建模并将其表示为用户私募基金的一个维度。网络数据采集方法是指通过数据挖掘获取用户在社交软件等公共平台留下的公开数据，通常用于采集用户在微博、Twitter、Blog 等社交媒体中留存的个人信息。如利用爬虫工具获取用户的社交平台登录次数、发布文本、留言、评论等数据；
从平台数据库中获取用户数据，即从已有的、可获取权限的数据库中直接采集用户留存数据。如通过图书馆管理系统、在线平台、数字化信息资源服务系统的用户数据库接采集各类用户数据。
（二）特征提取
特征提取就是在已收集到的用户数据的基础上，对数据进行归纳和整理，并通过特征提取技术筛选出或将数据处理成最能反映用户特征的结构，在此基础上进一步处理最终得到用户标签的过程。常见的特征提取方法主要包括贝叶斯分类法、随机森林、K-means 聚类算法、决策树、支持向量机、主题模型、神经网络、TF-IDF、协同过滤等算法，对具有相同或相似属性的数据进行分类并聚类，对聚出的类别进行相关分析即可为其贴上标签，作为构建用户私募基金的具体维度。依据私募基金目的不同，最终刻画的私募基金维度也不同。私募基金维度因不同的业务需求可分为固定私募基金和不固定私募基金。例如，采用社交网站上的用户数据刻画用户私募基金，通常需要深入挖掘用户发布的文字信息，刻画用户在不同主题下的兴趣，在此情况下生成的用户私募基金维度因用户而异，各用户的私募基金维度无须统一。相关应用多为给用户推荐感兴趣的话题、新闻等。如需刻画用户的某些具体特征（年龄、性别等）在某领域的兴趣，则需要较为固定的私募基金维度，相关应用多为给用户推荐各类具体产品。当私募基金维度不固定时，可从多种视角构建用户私募基金，维度不一致会导致关联用户困难和推荐指定产品不精确等后果。为保持固定私募基金维度，实现精准刻画用户领域私募基金的目标，可采用自行定义私募基金维度的方式。合理的私募基金维度定义有利于后续的私募基金应用，该方法亦存在难点，即解决如何科学地定义私募基金维度的问题。
（三）模型构建和表示
模型构建和表示最重要的目的便是能直观呈现用户特征，用户标签的呈现有所侧重，选择最能反映出用户特征的标签进行刻画。对通过特征提取方法生成的用户私募基金标签，需要按照其重要程度运用权重值进行表示，常见的权重算法有 Page Rank、TF-IDF、BM25算法等。对标签初步加权后便能开始建模。构建用户私募基金模型不是一次完成的，需要对模型进行逐步细化，进行多次迭代，及时优化更新，直至最终形成最能反映用户特性的私募基金。用户私募基金的另一特点便是直观简洁、能使用户或相关研究工作者迅速得出相应结论。用户私募基金模型建立后需要借助视觉表现形式呈现出来，当前常见的呈现形式有词云图、雷达图、动态数据图、数据统计图、表格等。
基于关联规则的推荐算法可以发现被推荐私募基金非上市股权两者间的深层关系，将数据进行归类处理，并可以处理复杂的非结构化数据等，准确率也会随着数据积累不断提高。相关研究集中在变量类别、抽象层次、数据维度三个方面的关联规则技术，为提供投资估值提供了差异化的解决办法。
（一）创新性
要更好地研究私募基金的发展路径，首先就要明确私募基金的发展特点。私募基金最显著的就是其具有金融创新性，是我国创新投资的一种新方式。一般来说对于金融创新性的评判主要是依靠投融资效率等着相关指标，私募基金一方面拓宽了投融资的渠道，另一方面又降低了投融资的风险，因此我们可以说私募基金属于一种创新性的金融制度。在我国当前的金融市场当中，短期投资和理财项目居多，缺少长期的投资项目和产业规划。究其原因就在于长期投资项目具有较高的风险性。而私募基金通过对不同数额投资的整合，采用合股的形式进行产业投资，能够很好地实现风险的分散化，同时交由专门的投资管理机构及职业经理人来进行管理，还能够很好地化解非系统性风险[5]，从而更好地保障投资者的权益。此外私募基金的发展为企业提供了更为多元化的融资渠道，使得社会融资结构更加趋于合理化。
（二）资本性
私募基金发展还具有资本性的特点。具体来看就是私募基金需要进行相应的金融资本运作，通过对某一产业的集中投资，可以使这一产业得到快速的发展，并且促使其产业结构的调整和体制机制的创新。这种资本运作在一定程度上会影响和改变某些依赖私募基金的行业发展的方向和结构，进而改变微观经济主体生产要素的配置方式。这无疑给我国现下许多企业的转型发展提供了强大的助力，尤其是对于一些产能过剩、技术落后的产业来说，如果仅仅依靠自身去进行并购重组和技术升级，不仅需要投入大量的资金，并且过程相当的漫长。而依托于私募基金，投资管理机构通过股权投资的方式介入产业管理，不仅可以有效地改善法人治理结构，并且可以很好地缓解资金紧张的状况，对于产业结构调整和转型升级都大有裨益。
（三）综合性
私募基金发展还具有综合性的特点，本身相关产业在进行转型升级的过程中，就会涉及生产、管理、技术及市场等多方面的因素，因此借助私募基金来促进产业发展，同样也具有综合性的特征。具体表现为一是私募基金的介入，尤其是一些海外投资基金的介入，能够有效改善生产结构，并且改变企业的所有权状况。二是私募基金的介入能够更好地整合企业管理、技术以及市场等多方面的要素，通过实施相应的品牌战略实现全要素升级。三是私募基金的介入能够更好地推动相关企业实施民营化战略，从而有效弱化产业发展过程中政府投资垄断的影响，切实提升产业融资效率。
（四）逐利性
私募基金作为一种金融机制，它必然具有一定的逐利性，将经济效益放在首要的位置。虽然私募基金创立的初衷是促进产业发展，支持经济建设，但是在具体实践的过程中，在逐利性特征的影响下，相应的投资管理机构也会追求一定的投资回报率，这就使得投资管理机构在选择产业或项目进行投资，会更加偏向于那些高回报率的产业或者是项目。这极有可能会与国家的产业政策背道而驰，尤其是不利于一些扶贫产业的发展。
（一）优化改进行政管理机制
当前一个阶段要实现私募基金的健康和有序发展，必须打破权力的桎梏，优化和改进当前的行政管理机制。首先要持续加强立法管理，要知道私募基金相比于证券投资基金，在运作中的复杂程度要更高，因此国家必须出台对标《证券投资基金法》的《私募基金法》，私募基金的运作原则、方式以及界限范围以法律的形式作出解释和说明，从而确保私募基金管理更加规范化和有序化，从而有效规避私募基金运作及发展过程中存在的一些不合理现象。其次就是政府层面要真正做到简政放权，要真正运用好市场这个看得见的手来进行私募基金管理，避免多方博弈，尽可能地减少政府对基金运作的干预，更多地从宏观层面发挥投资导向作用，可以通过税收优惠、引导定向投资使私募基金更多地流向一些扶贫产业，避免私募基金过度逐利化。
（二）健全和完善各项保障机制
要加快促进私募基金的发展，还要健全和完善相应的保障机制。首先，要求政府部门牵头组织和成立专门的私募基金发展和改革委员会，针对我国私募基金发展中存在的问题进行权威的研究和论证，完善相应的理论体系，为私募基金的健康发展奠定重要的理论基础。其次，要健全和完善保障私募基金发展的各项制度体系。主要包括完善的退出机制、成熟的人才管理机制以及高效的监管机制等。先来看退出机制，要建立适应我国私募基金发展的多层次资本市场体系，为私募基金的退出提供可靠的保障。相应的项目公司要承担起股份回购的责任，或者是提升股权转让的自由度，并且还可以与产权交易中心达成合作，尽可能地推动企业股票上市。另外从人才管理机制上来看，由于我国在私募基金管理方面的经验还不够充分，因此必须注意专业人才的引进和培养，通过组建高水平人才队伍来推动我国私募基金的健康可持续发展。
（三）充分发挥商业银行的助力作用
在我国私募基金发展的过程中，要着重探索商业银行助力的发展路径。从具体操作上来看，首先商业银行可以为投资人提供相应资产管理服务，商业银行依托自身强大且专业的管理团队，并且背靠金融资源优势，能够帮助投资人进行更为科学的资产管理，提升投资人的收益水平。其次是商业银行可以与特定私募基金形成战略合作关系，进而更好地引导投资人进入具有良好发展前景但受制于政策无法进入的行业，就比如医疗领域或者是航天领域等，更好地支持高端创新产业及服务产业的发展。最后商业银行在助力私募基金发展的过程中，可以通过私募基金为被投资企业提供一站式的金融服务，根据被投资企业的实际发展情况为其提供个性化的贷款及融资方案，并且还提供理财、现金流管理、结算等一体化的金融服务，更好地促进被投资企业的发展。
本文将运用智能投顾和投资估值的相关理论，在构建非上市股权投资者智能投顾的用户私募基金的基础上，采取多重推荐算法相融合的方式，构建了面向投资者的非上市股权混合推荐模型，并得到以下研究结论：从非上市股权板块与非上市股权质量两个层面，构建了基于关联规则的非上市股权智能推荐子算法，挖掘出各非上市股权板块之间涨跌的关联性，以及非上市股权质量指标之间的关联关系。其中，国家政策、公司自身运行状况、科技进步和成长周期是非上市股权板块之间联动的根本原因，盈利能力、营运能力、经营能力、偿债能力、现金流量和成长能力作为非上市股权质量的关键指标，不仅识别了有效的投资的标的范围，而且判断了其内部与非上市股权的涨跌关联度的强弱差异。
提出非上市股权与股民文本的词频信息和语义信息，凭借word2vec词向量的语义信息优势，计算非上市股权之间文本内容信息的相似性，进而根据与目标非上市股权的相似性进行排名，根据排名判断与目标非上市股权的关联程度并完成推荐。非上市股权介绍、非上市股权评论、非上市股权名称等不同文本数据发挥了差异化的推荐效能。基于投资者投资目标的分解与投资过程解析，构建非上市股权检索问题的形式化描述，采取模糊聚类与多阶段非上市股权匹配，设计了深度协同过滤的非上市股权智能推荐子算法。非上市股权投资呈现出个人风险评估、家庭财务状况评估、指定投资目标、指定资产配置方案、资产配置方案的检测与调整的五阶段过程，基于用户偏好的模糊聚类与多阶段非上市股权匹配为提升推荐效能奠定了基础，将深度学习算法优化融入近邻协同过滤推荐算法生成非上市股权推荐。
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