論文の概要: Enhancing Startup Success Predictions in Venture Capital: A GraphRAG Augmented Multivariate Time Series Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09420v3
• Date: Wed, 21 Aug 2024 07:50:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 12:00:34.802590
• Title: Enhancing Startup Success Predictions in Venture Capital: A GraphRAG Augmented Multivariate Time Series Method
• Title（参考訳）: ベンチャーキャピタリストにおけるスタートアップ成功予測の強化:多変量時系列法のグラフRAG
• Authors: Zitian Gao, Yihao Xiao,
• Abstract要約: 本稿では,GrahphRAG拡張時系列モデルを用いた新しい手法を提案する。 実験の結果,我々のモデルはスタートアップの成功予測において,過去のモデルよりも大幅に優れていたことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the Venture Capital(VC) industry, predicting the success of startups is challenging due to limited financial data and the need for subjective revenue forecasts. Previous methods based on time series analysis or deep learning often fall short as they fail to incorporate crucial inter-company relationships such as competition and collaboration. Regarding the issues, we propose a novel approach using GrahphRAG augmented time series model. With GraphRAG, time series predictive methods are enhanced by integrating these vital relationships into the analysis framework, allowing for a more dynamic understanding of the startup ecosystem in venture capital. Our experimental results demonstrate that our model significantly outperforms previous models in startup success predictions. To the best of our knowledge, our work is the first application work of GraphRAG.
• Abstract（参考訳）: Venture Capital(VC)業界では、限られた財務データと主観的な収益予測の必要性のため、スタートアップの成功を予測することは難しい。 時系列分析やディープラーニングに基づく従来の方法は、競争やコラボレーションのような重要な企業間関係を組み込むことができないため、しばしば不足する。 本稿では,GrahphRAG拡張時系列モデルを用いた新しい手法を提案する。 GraphRAGでは、これらの重要な関係を分析フレームワークに統合することにより、時系列予測の手法が強化され、ベンチャーキャピタルにおけるスタートアップエコシステムをよりダイナミックに理解できるようになる。 実験の結果,我々のモデルは,スタートアップの成功予測において,過去のモデルよりも大幅に優れていたことがわかった。 私たちの知る限りでは、私たちの仕事はGraphRAGの最初のアプリケーション作業です。

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