楊建銘專欄:一堂關於風險資本基金的數學課

2017-11-03 06:30

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「採用最基本最經過驗證的基金回報模型,然後專注在建立交易流,篩選出最優秀的創業團隊進行投資,提供一切資源協助他們成長,壓注更多錢在成長最快的團隊,最終抵達高影響力退出——這才是真正的王道。」(示意圖)

「採用最基本最經過驗證的基金回報模型,然後專注在建立交易流,篩選出最優秀的創業團隊進行投資,提供一切資源協助他們成長,壓注更多錢在成長最快的團隊,最終抵達高影響力退出——這才是真正的王道。」(示意圖)

十月中回了母校HEC Paris MBA課程一趟,和一群摩拳擦掌著想要勇闖風險資本世界的MBA候選人們聊聊,分享一下我和合夥人如何由無到有建立交易流,進而成功募集基金的心路歷程。

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在會後的酒會上我被一群學生團團圍住,大家爭先恐後地發表著自己對於UberAirbnb甚至是區塊鏈的看法,回想當年我還在學時,大家的話題都是高盛摩根大通或者摩根史坦利,真是不可同日而語。

其中一位在入學之前是投資銀行家,早已取得CFA頭銜,他問道:「我所讀到的關於風險資本和新創投資的數字,大多數看起來很概略,有些甚至看起來有明顯錯誤,跟我們在投資銀行的工作實在差很多。你可不可以告訴我們為什麼會如此?還有你們風險資本基金是怎樣建立回報模型的?」

呃,好問題。

首先第一個問題比較簡單:新聞報導上出現的關於風險資本和新創投資的數字很粗略,甚至有明顯不合邏輯的地方,多半是因為這一個行業的資訊大部分是未公開的,不管是記者自行挖掘,或者創業家和風險資本家選擇性揭露,其有限的資訊都難以構成一個完整的數字結構,因此任何有心人都可以找出報導中不合邏輯的地方。

另外一個原因則是因為大部分的投資合約都包含各種特殊條款,每一個募資輪的條款又各有不同,其中的奧妙只有完成投資的風險資本家和創業家知道。如果公司最後成功進行IPO,那有耐心的人還可以學我去啃上市申請書,試著反向工程去了解一下歷史營運數字以及各投資人的持股和可能回報率。如果公司被併購,那我們能夠計算的幾乎只剩下資本效率,難以推測出實際的新創營收或者獲利數字,更難推測出各投資人在此一個案上的績效。

當然更多時候是因為網路新聞的關係,記者也許不完全理解一個案子,或者有所誤會,但因為時效壓力——再不發表就沒人看了——所以常常會寧可先按下送出鍵,也不願意多方查證核對,數字不合邏輯或者有明顯出入的也就比比皆是。

至於第二個問題「風險資本是怎樣建立回報模型的?」那就是一堂很有趣的數學課了。

事實上我遇過一些風險資本家,他們在募資時並沒有特別思考回報模型。他們通常是先根據合夥人預期年薪和公司其他花費水平,去決定他們要募多少資金才有足夠管理費支應。雖然這是一個很實際的計算方式,但他們犯了類似某些創業家在「Use of capital」上所犯的錯誤,也就是本末導致。

比較合理的方式,是先了解自己每年的潛在交易流有多少,以及每年打算投資多少公司,每間公司打算投資多少金額,有多少比例會進行追加投資,預計每間公司在最後一輪投資時持股多少,再來進行基金規模的估計。

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