論文の概要: Graph Neural Network Based VC Investment Success Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11537v1
• Date: Tue, 25 May 2021 14:29:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-26 14:24:35.115055
• Title: Graph Neural Network Based VC Investment Success Prediction
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークによるVC投資成功予測
• Authors: Shiwei Lyu, Shuai Ling, Kaihao Guo, Haipeng Zhang, Kunpeng Zhang, Suting Hong, Qing Ke, Jinjie Gu
• Abstract要約: 我々は,ノードの豊富な属性とともにネットワーク構造を利用して,漸進的な表現学習機構と逐次学習モデルを設計する。 本手法は,グローバルベンチャーキャピタル投資の包括的データセットを用いて,最先端の予測性能を実現する。 医療やITといった業界のスタートアップの成果を予測するのに長けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.527912247719915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting the start-ups that will eventually succeed is essentially important for the venture capital business and worldwide policy makers, especially at an early stage such that rewards can possibly be exponential. Though various empirical studies and data-driven modeling work have been done, the predictive power of the complex networks of stakeholders including venture capital investors, start-ups, and start-ups' managing members has not been thoroughly explored. We design an incremental representation learning mechanism and a sequential learning model, utilizing the network structure together with the rich attributes of the nodes. In general, our method achieves the state-of-the-art prediction performance on a comprehensive dataset of global venture capital investments and surpasses human investors by large margins. Specifically, it excels at predicting the outcomes for start-ups in industries such as healthcare and IT. Meanwhile, we shed light on impacts on start-up success from observable factors including gender, education, and networking, which can be of value for practitioners as well as policy makers when they screen ventures of high growth potentials.
• Abstract（参考訳）: 最終的に成功するスタートアップの予測は、ベンチャーキャピタリストビジネスや世界の政策立案者にとって、特に報酬が指数関数的になるような初期段階において、本質的に重要である。 様々な実証研究やデータ駆動モデリングの作業が行われているが、ベンチャーキャピタル投資家、スタートアップ、スタートアップのマネージングメンバーを含むステークホルダーの複雑なネットワークの予測能力は、徹底的に検討されていない。 我々は,ノードの豊富な属性とともにネットワーク構造を利用して,漸進的な表現学習機構と逐次学習モデルを設計する。 概して,グローバルベンチャー投資の包括的データセット上での最先端の予測性能を達成し,人的投資を大きなマージンで上回っている。 具体的には、ヘルスケアやITといった業界におけるスタートアップの成果を予測するのに優れています。 一方、私たちは、ジェンダー、教育、ネットワークといった観察可能な要素によるスタートアップの成功に対する影響を、高い成長可能性のベンチャーをスクリーニングする場合に、実践者だけでなく政策立案者にとっても価値のあるものにしている。

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