論文の概要: Startup success prediction and VC portfolio simulation using CrunchBase data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15552v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 10:22:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 14:12:58.257385
• Title: Startup success prediction and VC portfolio simulation using CrunchBase data
• Title（参考訳）: CrunchBaseデータを用いたスタートアップ成功予測とVCポートフォリオシミュレーション
• Authors: Mark Potanin, Andrey Chertok, Konstantin Zorin, Cyril Shtabtsovsky
• Abstract要約: 本稿では、主要な成功のマイルストーンを予測することを目的とした、シリーズBおよびシリーズCの投資ステージにおけるスタートアップに焦点を当てる。 スタートアップの成功を予測するための新しいディープラーニングモデルを導入し、資金調達指標、創業者の特徴、業界カテゴリなど、さまざまな要素を統合する。 私たちの研究は、スタートアップの成功を予測する上で、ディープラーニングモデルと代替の非構造化データによるかなりの可能性を実証しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7897779505837144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting startup success presents a formidable challenge due to the inherently volatile landscape of the entrepreneurial ecosystem. The advent of extensive databases like Crunchbase jointly with available open data enables the application of machine learning and artificial intelligence for more accurate predictive analytics. This paper focuses on startups at their Series B and Series C investment stages, aiming to predict key success milestones such as achieving an Initial Public Offering (IPO), attaining unicorn status, or executing a successful Merger and Acquisition (M\&A). We introduce novel deep learning model for predicting startup success, integrating a variety of factors such as funding metrics, founder features, industry category. A distinctive feature of our research is the use of a comprehensive backtesting algorithm designed to simulate the venture capital investment process. This simulation allows for a robust evaluation of our model's performance against historical data, providing actionable insights into its practical utility in real-world investment contexts. Evaluating our model on Crunchbase's, we achieved a 14 times capital growth and successfully identified on B round high-potential startups including Revolut, DigitalOcean, Klarna, Github and others. Our empirical findings illuminate the importance of incorporating diverse feature sets in enhancing the model's predictive accuracy. In summary, our work demonstrates the considerable promise of deep learning models and alternative unstructured data in predicting startup success and sets the stage for future advancements in this research area.
• Abstract（参考訳）: スタートアップの成功を予測することは、起業家エコシステムが本質的に不安定な状況にあるため、非常に難しい課題だ。 crunchbaseのような広範なデータベースと利用可能なオープンデータの組み合わせによって、機械学習と人工知能のより正確な予測分析への応用が可能になる。 本稿は、IPO(Initial Public Offering)の達成、ユニコーンの地位獲得、Merger and Acquisition(M\&A)の成功といった重要な成功のマイルストーンを予測することを目的とした、シリーズBおよびシリーズCの投資ステージにおけるスタートアップに焦点を当てる。 スタートアップの成功を予測するための新しいディープラーニングモデルを導入し、資金調達指標、創業者の特徴、業界カテゴリなど、さまざまな要素を統合する。 私たちの研究の特徴は、ベンチャーキャピタル投資プロセスをシミュレートするために設計された包括的なバックテストアルゴリズムの使用です。 このシミュレーションは、過去のデータに対するモデルのパフォーマンスを堅牢に評価し、実世界の投資コンテキストにおける実用性に関する実用的な洞察を提供する。 私たちのモデルはcrunchbaseで評価し、14倍の資本成長を達成し、revolut、digitalocean、klarna、githubなど、bラウンドの高ポテンシャルスタートアップでうまく特定しました。 実験結果から,モデルの予測精度向上に多様な特徴セットを組み込むことの重要性が示唆された。 要約して,本研究は,スタートアップの成功を予測する上で,ディープラーニングモデルと代替的非構造化データとの相当な約束を実証し,今後の研究分野の進歩のステージを定めている。

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