Potential of Machine Learning for Development of the Venture Capital Investments in Russia

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Currently, the Russian economy is facing unprecedented sanctions pressure from Western countries. In addition to import substitution and digitalization, one of the most important directions of government policy is the simplification and stimulation of new technological solutions (startup projects). The aim of the research is to study the potential of using artificial intelligence and machine learning in pre-investment analysis of the startup projects' potential profitability at early stages of development for subsequent venture investment. As a result, a number of recommendations have been proposed for the development of venture investment in Russian startup projects. Furthermore, the technological and information foundation has been described in accordance with the directions of the application of artificial intelligence and machine learning. The approaches to formalizing the parameters of the future venture investment recommendation system have been explored for subsequent practical application: identifying promising startup projects, calculating risks and potential profits.

作者简介

Ekaterina Kazakova

Financial University under the Government of the Russian Federation

编辑信件的主要联系方式.
Email: 191841@edu.fa.ru
ORCID iD: 0009-0008-8081-1722
SPIN 代码: 6714-5454
俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Amram, M., & Kulatilaka, N. (1999). Real Options: Managing Strategic Investment in an Uncertain World. Harvard Business School Press. https://books.google.fr/books?id=dM16QgAACAAJ.
  2. Business Evaluation: Textbook / Edited by A.G. Gryaznova, M.A. Fedotova. —Moscow: Finance and Statistics (in Russia), 2009. —Chapter 7.
  3. Dittmann I., Maug E., Kemper J. How fundamental are fundamental values? Valuation methods and their impact on the performance of German venture capitalists //European Financial Management. —2004. —V. 10. —№. 4. —P. 609–638. https://www.researchgate.net/publication/227361733_How_Fundamental_are_Fundamental_Values_Valuation_Methods_and_their_Impact_on_the_Performance_of_German_Venture_Capitalists.
  4. Fisher I. The theory of interest //New York. —1930. —V. 43. —P. 1–19.
  5. Gartner, Press Release STAMFORD, Conn. March 10, 2021 Gartner Says Tech Investors Will Prioritize Data Science and Artificial Intelligence Above «Gut Feel» for Investment Decisions By 2025 https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-03-10-gartner-says-tech-investors-will-prioritize-data-science-and-artificial-intelligence-above-gut-feel-for-investment-decisions-by-20250.
  6. Retterath,Andre. 2020. The Future of VC: Augmenting Humans with AI. https://mediatum.ub.tum.de/doc/1574989/1574989.pdf.
  7. Arroyo, J., Corea, F., Jiménez-Díaz, G., & Recio-García, J.A. (2019). Assessment of Machine Learning Performance for Decision Support in Venture Capital Investments. IEEE Access, 7, 124233-124243. https://www.semanticscholar.org/paper/Assessment-of-Machine-Learning-Performance-for-in-Arroyo-Corea/a076d1e0f713a14fed555ee4493c2196227b9a0f.
  8. Ross, Greg and Das, Sanjiv Ranjan and Sciro, Daniel and Raza, Hussain, Capital VX: A Machine Learning Model for Startup Selection and Exit Prediction (September 1, 2020). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3684185.
  9. Antretter, Torben & Blohm, Ivo & Sirén, Charlotta & Grichnik, Dietmar & Malmstrom, Malin & Wincent, Joakim. (2020). Do Algorithms Make Better—and Fairer—Investments Than Angel Investors? Harvard business review. https://hbr.org/2020/11/do-algorithms.
  10. Paul Gompers & Josh Lerner, 2006. «The Venture Capital Cycle, 2nd Edition», MIT Press Books, The MIT Press, edition 1, volume 1, number 0262572389, December. https://ideas.repec.org/b/mtp/titles/0262572389.html.
  11. Sahlman, William A., and Daniel R Scherlis. A Method for Valuing High-Risk, Long-Term Investments: The «Venture Capital Method». Harvard Business School Background Note 288-006, July 1987. (Revised October 2009.) https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=6515.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Sahlman’s Core Formula.

下载 (45KB)
索引源数据
3. Fig. 2. DCF Formula.

下载 (8KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Andre Retter's test results of accuracy of machine learning methods.

下载 (49KB)
索引源数据


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».