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Enregistrement W3081933590 · doi:10.3386/w27824

Venture Capitalists and COVID-19

2020· report· en· W3081933590 sur OpenAlex
Paul A. Gompers, Will Gornall, Steven N. Kaplan, Ilya A. Strebulaev

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2020
Typereport
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesStanford Graduate School of BusinessBooth School of Business, University of ChicagoSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaHarvard Business SchoolUniversity of Chicago
Mots-clésPacePortfolioVenture capitalCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessPandemicInvestment (military)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Monetary economicsFinanceEconomicsPolitical sciencePoliticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We survey over 1,000 institutional and corporate venture capitalists (VCs) at more than 900 different firms to learn how their decisions and investments have been affected by the COVID-19 pandemic. We compare their survey answers to those provided by a large sample of VCs in early 2016 and analyzed in Gompers, VCs have slowed their investment pace (71%of normal) and expect to invest at 81% of their normal pace over the coming year. Not surprisingly, they have devoted more time to guiding the portfolio companies through the pandemic. VCs report that 52% of their portfolio companies are positively affected or unaffected by the pandemic; 38% are negatively affected; and 10% are severely negatively affected. Overall, they expect the pandemic to have a small negative effect on their fund IRRs (-1.6%) and MOICs (-0.07). Surprisingly, we find little change in the allocation of their time to helping portfolio companies relative to looking for new investments. In general, we find only modest differences between institutional and corporate VCs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,403
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,093 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle