The Problems with and Promise of Entrepreneurial Finance
Notice bibliographique
Résumé
Research summary This article provides a review of the entrepreneurial finance literature in the surprisingly not very well integrated entrepreneurship and finance journals. Entrepreneurial finance encompasses venture capital, private equity, private debt, trade credit, IPOs, angel finance, and crowdfunding, among other forms of finance. We analyze trends in citation activity to these topic areas across 16 journals that publish at least somewhat regularly on these topics, and we show there has been a rise in citations on venture capital, private equity, and IPOs post‐2006. We highlight an unfortunate degree of segmentation in the literature, as well as topics that have been the subject of scholarly focus, and identify promising topics for future research. Managerial summary Who does research in entrepreneurial finance—entrepreneurship or finance scholars? And which types of journals are more likely to publish research in entrepreneurial finance? In this article, we provide an overview of the literature on topics that include venture capital, private equity, private debt, trade credit, IPOs, angel finance, and crowdfunding. Our review of the literature shows some elements of segmentation by the specific topic, which we explain is partly due to the fact that datasets on entrepreneurial finance themselves are often segmented and do not include information on more than one form of entrepreneurial finance at a time. Further, we show citation patterns are segmented by the type of journal, with finance journals being much less likely to refer to entrepreneurship journals. Copyright © 2017 Strategic Management Society
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,014 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».