論文の概要: Beyond Gut Feel: Using Time Series Transformers to Find Investment Gems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16888v3
• Date: Fri, 14 Jun 2024 11:30:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 19:53:15.398324
• Title: Beyond Gut Feel: Using Time Series Transformers to Find Investment Gems
• Title（参考訳）: Beyond Gut Feel: 時系列トランスフォーマーを使って投資Gemを見つける
• Authors: Lele Cao, Gustaf Halvardsson, Andrew McCornack, Vilhelm von Ehrenheim, Pawel Herman,
• Abstract要約: 本稿では,PE(Private Equity)業界におけるデータ駆動アプローチの適用拡大について論じる。 本稿では、関連するアプローチの総合的なレビューを行い、候補企業の成功可能性を予測するための新しいアプローチを提案する。 3つの一般的なベースラインに向けてベンチマークした2つの実世界の投資タスクに関する実験は、我々のアプローチの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7343080574639578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the growing application of data-driven approaches within the Private Equity (PE) industry, particularly in sourcing investment targets (i.e., companies) for Venture Capital (VC) and Growth Capital (GC). We present a comprehensive review of the relevant approaches and propose a novel approach leveraging a Transformer-based Multivariate Time Series Classifier (TMTSC) for predicting the success likelihood of any candidate company. The objective of our research is to optimize sourcing performance for VC and GC investments by formally defining the sourcing problem as a multivariate time series classification task. We consecutively introduce the key components of our implementation which collectively contribute to the successful application of TMTSC in VC/GC sourcing: input features, model architecture, optimization target, and investor-centric data processing. Our extensive experiments on two real-world investment tasks, benchmarked towards three popular baselines, demonstrate the effectiveness of our approach in improving decision making within the VC and GC industry.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、PE(Private Equity)業界におけるデータ駆動アプローチの適用拡大、特にVC(Venture Capital)とGC(Growth Capital)の投資目標(企業)のソーシングについて論じる。 本稿では,トランスフォーマーをベースとした多変量時系列分類器(TMTSC)を用いた新たなアプローチを提案する。 本研究の目的は、多変量時系列分類タスクとしてソーシング問題を正式に定義することにより、VCおよびGC投資のソーシング性能を最適化することである。 本稿では,VC/GC ソーシングにおける TMTSC の適用に一括して貢献する実装の重要コンポーネントについて,入力機能,モデルアーキテクチャ,最適化ターゲット,投資家中心のデータ処理について紹介する。 3つの一般的なベースラインに向けてベンチマークした2つの実世界の投資タスクに関する大規模な実験は、VCとGC業界における意思決定の改善における我々のアプローチの有効性を実証しています。

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