基于权变融资需求的VC-E云计算匹配方法

郭佳钦，田逸飘，阳 杨

(1.大理大学 经济与管理学院，云南 大理 671003；2.大理大学 经济研究所，云南 大理 671003；3.重庆工商大学 财政金融学院，重庆 400067)

近年来，云计算作为一种新兴的互联网技术席卷全球。云计算把所有资源集合到一个虚拟的资源池，使用者不需要提供技术和基础设备，只需根据需求申请适当的、对应的服务，这减少了用户在技术设备的建设和维护上对时间、人力和资金上的投资，社会各界都对此青睐有加，因为它能够有效降低企业的运营成本[1]。在此过程中用户将自己的需求阐述给相应云计算服务公司，相应的用户需求对接云计算公司相应的服务，这一过程看似简单，但是用户的需求复杂多样，公司提供的服务阶段不同，客户的需求也会随之相应作出改变，云服务资源也是数以亿计，在这庞大的动态数据中进行精准的动态匹配，这无疑是是一项浩大的工程[2]。总之，如何通过计算机语言实现更多的功能，诸如准确的信息服务动态匹配功能是否能进一步实现是未来需要解决的问题。

与此同时，风险投资行业中的热点问题集中于风险资本家与风险公司之间的匹配。风险投资本身的发展阶段是时刻变化的，风险企业会因为发展而不断变化，导致所处阶段不同，于是，其相应的融资需求也有所改变，风险企业的融资需求在发展的不同阶段与风险投资者是否相匹配是值得深思的问题[3]。这个动态的匹配问题目前还未引起学者的关注，目前广大学者正热衷于研究静态的匹配方法。因此，要想解决创业企业与风险投资企业的动态匹配问题关键在于：云计算能够提供的信息服务动态匹配算法。

风险企业在每发展到一个阶段对于资金、管理和社会资源的需求会有不同，因此在每个阶段会进行相应的融资，也就是进行天使轮、A轮、B轮……IPO融资，以适应企业的发展需要[4]。在各阶段进行新的融资活动会对企业的股权结构、管理结构进行相应的调整改变，企业需要花费一定的成本对此改变作出相应的调整，并且需要时间去适应其这一改变，因此，对于企业来说负面效应是兼具的。如果融资可以是不间断的动态融资，在系统上自动的按照企业的经常变化的融资需求做出快速的精准匹配，这将极大提升融资效率[5]。本文研究的基于权变融资需求的动态匹配方法就试图去解决这个问题。迄今为止，要想实现投资者与企业融资需求的匹配，方法有两个：中介公司为双方搭线或者创业企业自己寻求与之相匹配的投资者，这两种匹配的结果都受地域和考察数量的限制，本文的研究将匹配过程跨越到互联网上，克服了投资商数量和地域的限制，做到大数量无界限的投融资匹配[6]。

本文构想了这样一个云融资系统，所有的风险投资商将其自身投资额度、投资实力、投资成功率、投资商信誉、企业家素质等信息上传到该系统[7]，以上所有信息都会有相应的专家对其进行专业的鉴定和评价，云融资资源数据库会保留最终的终端数据，风险企业可以根据的融资需求，在该系统录入自己的动态需求以便进行有效动态匹配，系统后台快速运行融资动态匹配算法，匹配出最佳结果。这就能解决以上两种诉求。云融资动态匹配算法是该系统的关键，本文就对此算法展开研究。

1 面向权变融资需求的VC-E云计算匹配模型

1.1 云计算VC-E动态匹配模型建模

在云计算环境下，投资商提供的融资资源的数量多、相似比例过高，而且企业的融资需求可能会随着创业企业的发展乃至上市发生变化，这就意味着，对相似程度高的资源进行区分，在云计算环境下这将有利于融资服务匹配的有效实现。融资服务匹配的过程主要涉及融资需求和融资资源两种角色。尽管全面考虑投资者与权变融资企业的各项指标是传统双边匹配方法的优势所在[8]，能够精确的匹配到被考察双方中最为合适的结果，但是只能在有限的双方企业数量中去进行匹配，并且只考虑了融资双方当下的融资需求和供给信息[9]。这样的匹配结果必然会忽略掉考察范围外的更为合适的匹配对象，并且匹配结果也不满足创业企业动态发展需要。本文从用户的融资需求出发，将需求定义划成基本需求和可变需求两个部分[10]，而将融资资源自身拥有的可选择范围作为适应融资需求变化能力的判断标准。具体定义及描述如下：

定义1 风险企业云融资需求。设云融资的生命周期为T,将其分为3个阶段t1、t2、t3(t1∩t2∩t3=Ф,t1∪t2∪t3=T),则云融资需求可以被描述成一个二元组R=<α,Rx>。其中，α表示基本需求信息α=,L表示需求的投资商投资额度；S表示需求的投资商投资实力；R表示需求的投资商投资成功率；P表示需求的投资商信誉；Q表示需求的投资商企业家素质；Rx表示可变需求信息[11]，即在3个时间段ti可变因素集合，Rx=,xi为对应ti服务时间段上具体变化了的因素(i=1,2,3)。

定义2 投资商云融资资源供给。设云融资资源供给的生命周期为T,将其分为3个阶段t1、t2、t3(t1∩t2∩t3=Φ,t1∪t2∪t3=T),则云融资资源供给可以被描述成一个二元组R=<α,Sy>。其中，α表示基本需求信息α=,L表示供给的投资商投资额度；S表示供给的投资商投资实力；R表示供给的投资商投资成功率；P表示供给的投资商信誉；Q表示供给的投资商企业家素质；Sy表示投资供给可变程度[12]，即供给在3个时间段内可变因素集合，Sy=,其中yi为对应于与需求xi的服务变化。

根据云融资需求和云融资资源供给的描述，分别对额度匹配度、实力匹配度、成功率匹配度、信誉匹配度、素质匹配度以及可变匹配度给出了以下定义[13]。

定义3 额度匹配度。LMD(R.L,S.L)表示投融资额度大小之间的匹配度，计算公式为

(1)

定义4 实力匹配度。SMD(R.S,S.S)表示投融资实力大小之间的匹配度，计算公式为

(2)

定义5 成功率匹配度。RMD(R.R,S.R) 表示投融资成功率大小之间的匹配度，计算公式为

(3)

定义6 信誉匹配度。PMD(R.P,S.P) 表示信誉大小之间的匹配度，计算公式为

(4)

定义7 素质匹配度。QMD(R.Q,S.Q)表示素质大小之间的匹配度，计算公式为

(5)

定义8 可变匹配度。tiMD(Rx，Sy)表示ti时间段需求可变因素xi与对应供给可变因素yi的匹配度。tiMD有3种可能情况，分别为额度、实力、成功率3种改变[14]。

1)额度改变算法L:

(6)

式中：c为可调节参数；dL的取值分别为

若R.L>S.L,则dL=0。

2)实力改变算法S：

(7)

式中 ：a为可调节参数；dS的取值分别为

若R.S>S.S,则dS=0。

3)成功率改变算法R：

(8)

式中：b为可调节参数；dR的取值分别为

若R.R>S.R,则dR=0。

定义9 一阶段匹配度。MD1(R,S)表示融资需求R与供给S在第一阶段的综合匹配度。

MD1(R,S)=LMD×SMD×RMD×PMD×QMD

(9)

定义10 二阶段匹配度。MD2(R,S)表示融资需求R与供给S在第二阶段的综合匹配度。

(10)

定义11 综合匹配度。MD2(R,S)表示融资需求R与供给S最终的综合匹配度。

MD(R,S)=MD1×MD2

(11)

1.2 云计算投融资匹配算法

在云融资的过程中，针对用户的时变性融资需求本文将服务周期划分为三个阶段[15]，每个阶段仅允许某一个需求发生改变，而融资的匹配过程则分为两个阶段，在第一阶段，需要利用经典的语义匹配方法以及凭借初级的筛选策略整合出融资需求用户的基本需求进而形成一个资源集合[16]；而在第二阶段中则对被选融资资源集合中服务响应需求变化的能力进行排序，筛选出符合条件的服务资源。具体步骤如下：

第一阶段匹配：输入风险企业基本需求信息、可变需求信息[17]。

步骤1：采用式(1)对投资额度L进行匹配。

步骤2：采用式(2)对投资实力S进行匹配。

步骤3：采用式(3)对投资成功率R进行匹配。

步骤4：采用式(4)对投资商信誉P进行匹配。

步骤5：采用式(5)对企业家素质Q进行匹配。

步骤6：采用式(9)得到第一阶段的综合匹配度MD1。

由第一阶段匹配后得到符合基本要求的融资资源集合S={S1,S2,S3,…,Sn}

第二阶段匹配：输入第一阶段匹配得到的融资资源集合S。

步骤1：服务周期划分为两个阶段，在每个阶段某个因素可以改变也可以不改变，改变包含3种可能情况[18]。设在云融资周期ti阶段，xi为需求R的可变因素(i=1,2,3)判断xi的变化类型，采用对应的计算方法。

1)若xiL，采用式(6)计算tiMD(Rx,Sy)。

2)若xiS，采用式(7)计算tiMD(Rx,Sy)。

3)若xiR，采用式(8)计算tiMD(Rx,Sy) 。

4)若xi不改变，则不进行计算。

步骤2：完成融资周期中需求的三次改变之后，采用式(10)计算第二匹配阶段的综合匹配度MD2。

步骤3：综合以上两个阶段的匹配，采用式(11)计算得到最终的综合匹配度。

由第二阶段匹配后得到符合可变要求的融资集合，并从中选取最大综合匹配度MD的云融资资源，作为用户的最终云融资需求匹配对象[19]。

2 应用实例分析

上文详细阐述了基于权变融资需求的VC-E云计算匹配方法，这部分通过设计一个实例来验证这个方法。

首先设置5个云融资资源投资商，其供给信息见表1。

表1 云融资资源投资商供给信息

目前有一个权变的云融资需求为R=(a,Rx)，其中a=〈450；3 600；79；75；78〉,表明风险企业的基本融资需求信息，投资额度为450万，投资实力3 600万，投资成功率为79，信誉为75，企业家素质为78。计算得出第一阶段综合匹配度，筛选出第一阶段的投资商集合S={S4,S5},淘汰投资商1、投资商2、投资商3，保留投资商4、投资商5，进行融资。

3 结语

在云计算的技术上对基于权变融资需求的VC-E匹配方法进行了探究，适应了时代的需求。不同于传统的罗斯双边匹配方法[21]，本文创新性地引用经典的云服务匹配模型，并在其基础上加入了可变的融资用户的需求。创业公司的发展会使得其在不同发展阶段对于资金和资源的需求发生变化[22]，故此，本文在基本需求信息基础上加入可变的需求信息，进而能够保证风险企业的融资需求即使时刻发生变化，云计算匹配模型也能随即适应，并且企图改变创业公司现存的A、B、C等多轮融资现状，让其能够根据需求的时刻变化立即进行相应的、最为合适的融资，达到无阶段的融资[23]。同时全世界投资商都能将其各种数据上传到云融资系统，系统内部聘请专业的团队对其进行鉴定和评价[24]，然后提供给风险企业用户进行匹配融资，这样就做到了跨区域的融资。

本文在云融资系统里提供的融资信息的选择和评比方法比较简单，在后期会进行相应的完善改进。目前本文只关注了风险企业单方的融资需求，未研究投资商这方的需求，在后期会考虑投融资双方的供需情况。