論文の概要: A Data-Driven Framework for Identifying Investment Opportunities in Private Equity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01852v1
• Date: Mon, 4 Apr 2022 21:28:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-07 00:06:34.131957
• Title: A Data-Driven Framework for Identifying Investment Opportunities in Private Equity
• Title（参考訳）: プライベートエクイティにおける投資機会を特定するためのデータ駆動フレームワーク
• Authors: Samantha Petersone, Alwin Tan, Richard Allmendinger, Sujit Roy, James Hales
• Abstract要約: 本稿では、投資機会の自動スクリーニングのためのフレームワークを提案する。 このフレームワークは、企業の財務的および管理的立場を評価するために、複数のソースからデータを引き出す。 次に、説明可能な人工知能(XAI)エンジンを使用して投資勧告を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The core activity of a Private Equity (PE) firm is to invest into companies in order to provide the investors with profit, usually within 4-7 years. To invest into a company or not is typically done manually by looking at various performance indicators of the company and then making a decision often based on instinct. This process is rather unmanageable given the large number of companies to potentially invest. Moreover, as more data about company performance indicators becomes available and the number of different indicators one may want to consider increases, manual crawling and assessment of investment opportunities becomes inefficient and ultimately impossible. To address these issues, this paper proposes a framework for automated data-driven screening of investment opportunities and thus the recommendation of businesses to invest in. The framework draws on data from several sources to assess the financial and managerial position of a company, and then uses an explainable artificial intelligence (XAI) engine to suggest investment recommendations. The robustness of the model is validated using different AI algorithms, class imbalance-handling methods, and features extracted from the available data sources.
• Abstract（参考訳）: PE(Private Equity)企業の中核となる活動は、通常4-7年以内に投資家に利益を提供するために企業に投資することである。 企業に投資するかどうかは、通常、企業のさまざまなパフォーマンス指標を見て、直感に基づいて意思決定を行うことによって手作業で行われる。 このプロセスは、多くの企業が投資する可能性があるため、かなり管理できない。 さらに、企業業績指標に関するデータが増え、増加を考慮すべきさまざまな指標の数が増えると、手作業によるクロールや投資機会の評価が非効率になり、最終的には不可能になる。 これらの課題に対処するため,本稿では,投資機会の自動スクリーニングのためのフレームワークを提案する。 このフレームワークは、企業の財務的および管理的位置を評価するために複数のソースからのデータに基づいており、その後、説明可能な人工知能(XAI)エンジンを使用して投資推奨を提案する。 モデルの堅牢性は、異なるAIアルゴリズム、クラス不均衡処理方法、利用可能なデータソースから抽出された特徴を用いて検証される。

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