論文の概要: Can Large Language Models Improve Venture Capital Exit Timing After IPO?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00810v1
• Date: Mon, 22 Dec 2025 00:19:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-11 18:48:17.511842
• Title: Can Large Language Models Improve Venture Capital Exit Timing After IPO?
• Title（参考訳）: 大型の言語モデルはIPO後のベンチャーキャピタリストの退社時間を改善するか?
• Authors: Mohammadhossien Rashidi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な財務データとテキスト情報の合成において有望であるが、IPO後の撤退決定には適用されていない。 本研究は、月次IPO後の業績、申請、ニュース、市場信号を分析して、LPMを用いてVCからの撤退の最適時期を推定するフレームワークを紹介する。 我々は、これらのLCM生成勧告とVCが観測した実際の終了日を比較し、両戦略間のリターン差を計算した。
• 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: Exit timing after an IPO is one of the most consequential decisions for venture capital (VC) investors, yet existing research focuses mainly on describing when VCs exit rather than evaluating whether those choices are economically optimal. Meanwhile, large language models (LLMs) have shown promise in synthesizing complex financial data and textual information but have not been applied to post-IPO exit decisions. This study introduces a framework that uses LLMs to estimate the optimal time for VC exit by analyzing monthly post IPO information financial performance, filings, news, and market signals and recommending whether to sell or continue holding. We compare these LLM generated recommendations with the actual exit dates observed for VCs and compute the return differences between the two strategies. By quantifying gains or losses associated with following the LLM, this study provides evidence on whether AI-driven guidance can improve exit timing and complements traditional hazard and real-options models in venture capital research.
• Abstract（参考訳）: IPO後のタイミングは、ベンチャーキャピタル(VC)投資家にとって最も適切な決定の1つだが、既存の研究は、その選択が経済的に最適かどうかを評価するのではなく、VCがいつ退社するかを説明することに焦点を当てている。 一方、大規模言語モデル(LLM)は、複雑な財務データとテキスト情報の合成において有望であるが、IPO後の撤退決定には適用されていない。 本研究は、月次IPO後の業績、申請書、ニュース、市場信号を分析して、LLMを使ってVCのエグジットの最適時期を推定し、保有を継続するかを推奨するフレームワークを紹介する。 我々は、これらのLCM生成勧告とVCが観測した実際の終了日を比較し、両戦略間のリターン差を計算した。 本研究は,LLMの実施に伴う利益や損失を定量化することにより,AIによるガイダンスが出口タイミングを改善し,ベンチャーキャピタル研究における従来のハザードモデルとリアルオプションモデルを補完するかどうかを実証する。

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