Predicción del éxito de la inversión de un Venture Capital en una Startup utilizando algoritmos de Machine Learning

Abstract

El venture capital se refiere a la inversión de capital en empresas emergentes con un alto potencial de crecimiento. Aunque la toma de decisiones en esta industria se ha basado tradicionalmente en la experiencia y el conocimiento empresarial, con el surgimiento de la inteligencia artificial, se ha empezado a implementar modelos de machine learning como herramientas para mejorar la toma de decisiones.

El objetivo es diseñar un modelo que sirva como herramienta de análisis a inversores e instituciones en materias relacionadas con el venture capital. Además, el análisis previo al diseño del modelo también podrá aportar conocimientos relevantes tanto a los inversores como a fundadores interesados en conocer las tendencias claves del ecosistema.

Por otro lado, se realiza un estudio en detalle de algunas de las variables más interesantes para conocer sus efectos sobre el éxito de los inversores. En particular, se estudian los métodos de venta de las participaciones de la compañía y el momento del ciclo económico en el que ocurre la venta. Además, también se analiza el efecto que tienen los estudios de los fundadores y miembros del equipo directivo sobre el éxito de la compañía. El éxito se mide utilizando o bien el valor de venta o el valor de la compañía en su salida a bolsa. Posteriormente, se exploraron diferentes modelos de predicción, descartando los modelos con peor rendimiento y ajustando los hiperparámetros a los mejores para maximizar su capacidad predictiva. Sin embargo, se logró obtener un modelo final que combinó el método de clustering con modelos ajustados para cada grupo generado. Este modelo demostró mejores resultados en las predicciones, brindando información valiosa para la toma de decisiones empresariales.

En conclusión, este trabajo es una muestra más del potencial que tienen las herramientas de inteligencia artificial y análisis de datos en el venture capital.

Venture capital refers to the investment of capital in emerging companies with high growth potential. In recent times, venture capital has become one of the most popular alternative investment methods. While decision-making in this industry has traditionally relied on experience and business knowledge, the emergence of artificial intelligence has led to the implementation of machine learning models as tools to enhance decision-making.

The main objective of this project is to design a model that can serve as an analytical tool for investors and institutions in matters related to venture capital. Furthermore, the preliminary analysis conducted prior to the model's design can provide relevant insights to both investors and founders interested in understanding key ecosystem trends.

Additionally, to enhance this analysis, a detailed study is conducted on some of the most interesting variables to understand their effects on the success of startups and, consequently, the success of investors. Specifically, the methods of selling company shares and the timing of these sales in the economic cycle are examined. Furthermore, the impact of the educational background of founders and members of the management team on company success is also analyzed. Success is measured using either the selling price or the value of the company at its initial public offering.

Subsequently, different prediction models were explored, discarding those with poorer performance and adjusting hyperparameters to maximize predictive capabilities of the best models. The final model was achieved by combining the clustering method with predictive algorithms tailored to each cluster. This model demonstrated improved prediction results, providing valuable information for business decision-making.

In conclusion, this work serves as another example of the potential that artificial intelligence and data analysis tools hold in the field of venture capital, offering different and useful insights for individuals interested in the sector.