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Original title:
Essays on Machine Learning and the Value of Data in Venture Capital
Translated title:
Aufsätze zum Maschinellen Lernen und dem Nutzen von Daten im Venture Capital
Author:
Retterath, Andre
Year:
2020
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Advisor:
Braun, Reiner (Prof. Dr.)
Referee:
Braun, Reiner (Prof. Dr.); Kaserer, Christoph (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
WIR Wirtschaftswissenschaften
Keywords:
Venture Capital, Machine Learning, Data, Performance, Benchmarking, Startups
Translated keywords:
Risikokapital, Maschinelles Lernen, Daten, Performance, Benchmarking, Startups
TUM classification:
WIR 531d
Abstract:
This dissertation explores innovative approaches for the collection, verification and application of private company data in the context of venture capital (VC). The first study showcases how the combination of a novel bottom-up data collection approach and a rule-based data mining technique results in a large-scale private company dataset. This dataset is subsequently applied to reverse-engineer the portfolios of different venture capitalists and resolve the question of whether portfolio divers...     »
Translated abstract:
Diese Dissertation erforscht innovative Ansätze zum Sammeln, Verifizieren und Anwenden von privaten Unternehmensdaten im Kontext von Venture Capital (VC). Die erste Studie zeigt, wie die Kombination von einem bottom-up Datenerfassungsansatz und einer regelbasierten Data-Mining Methode zu einem umfangreichen Datensatz privater Unternehmen führt. Dieser Datensatz wird anschließend dazu genutzt, die Portfolien verschiedener Risikokapitalgeber zu rekonstruieren und die Frage zu beantworten, ob Portf...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1574989
Date of submission:
18.09.2020
Oral examination:
26.11.2020
File size:
1860060 bytes
Pages:
170
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20201126-1574989-1-6
Last change:
28.01.2021
 BibTeX