Due Diligence and Risk Alleviation in Innovative Ventures—An Alternative Investment Model from Islamic Finance
Notice bibliographique
Résumé
Risk is a big concern for anyone contemplating investing in new, especially innovative ventures. However, if successful, the returns can be extraordinary, serving as an impetus for many venture capitalists to provide greater funding. Still, many new ventures never see the end of the tunnel, and success stories are scant. The venture capital market is growing, yet many investors feel on edge when investing in new and innovative ventures. This paper is based on field survey data to evaluate the importance of risk and return components of an alternative venture investment approach called diminishing Musharakah (DM). DM has roots in Islamic modes of investment that are more suited for ventures with a higher risk profile. This paper focuses on four key ingredients, i.e., due diligence (DD), flexibility (Flex), moral hazard reduction (MHR), and risk reduction (RR) inherent in this mode of investment. All these components contribute towards the end goal of any investment, i.e., value enhancement (VE). DM is based on investment modes approved by Islamic law, called Shariah, and Islamic jurisprudence, called Fiqh. The analysis and the paper’s results show that the proposed model is perceived as flexible enough to accommodate a wide variety of investment possibilities. The model carries the potential to encourage venture investment through various stages of growth of a venture. The findings are based on original perception data through a field survey across a broad spectrum of banking users who were interested in alternative and Islamic modes of investment. Findings and analysis of the survey data strongly support our connotations. We propose that the Shariah-based investment model presented in this paper will bring a vast new market into play, i.e., the Islamic money market, thus providing greater venture financing possibilities. As a result, we hope that the number of successful venture investment projects will significantly increase over time as we put the proposed investment model into use.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».