INVESTIGACIÓN EN CONTABILIDAD-TEMA DE ELECCIÓN POR EL ESTUDIANTE

Abstract

El uso del Machine Learning (ML) en el capital riesgo está emergiendo como una herramienta revolucionaria en el ámbito financiero. Este trabajo de fin de grado tiene como objetivo explorar las posibles aplicaciones del ML en el capital riesgo, evaluando cómo estas tecnologías pueden optimizar las decisiones de inversión y gestión de riesgos. Inicialmente, se presenta un análisis del estado actual del ML y su evolución histórica, destacando los principales algoritmos utilizados actualmente en el ámbito de finanzas. Se examina el capital riesgo, sus fases de inversión y sus riesgos asociados, proporcionando un marco teórico para entender la industria. A lo largo del estudio, se identifican áreas específicas donde el ML puede ser aplicado en el capital riesgo. Se proponen modelos de ML para la búsqueda de inversiones, análisis de due diligence, gestión de riesgos y optimización de la fase de venta. Estos modelos incluyen el uso de redes neuronales, máquinas de soporte vectorial y algoritmos de clustering, entre otros, para mejorar la precisión en la evaluación de startups y la predicción de tendencias de mercado. El trabajo concluye que la integración del ML en el capital riesgo es no solo posible, sino también beneficiosa, permitiendo a los inversores tomar decisiones más informadas, mitigar riesgos y maximizar retornos.

The use of Machine Learning (ML) in venture capital is emerging as a revolutionary tool in the financial sector. This study aims to explore the potential applications of ML in venture capital, evaluating how these technologies can optimize investment decisions and risk management. Initially, an analysis of the current state of ML and its historical evolution is presented, highlighting the main algorithms currently used in the financial sector. Venture capital is examined, along with its investment phases and associated risks, providing a theoretical framework to understand the industry. Throughout the study, specific areas where ML can be applied in venture capital are identified. ML models are proposed for investment search, due diligence analysis, risk management, and optimization of the exit phase. These models include the use of neural networks, support vector machines, and clustering algorithms, among others, to improve the accuracy of startup evaluations and market trend predictions. The thesis concludes that the integration of ML in venture capital is not only possible but also beneficial, enabling investors to make more informed decisions, mitigate risks, and maximize returns.