Playing the Business Angel: The Impact of Well-Known Business Angels on Venture Performance
Notice bibliographique
Résumé
People well known to the general public are increasingly acting as business angels (BAs) for young and innovative ventures worldwide. These BAs are less known for their venture evaluation skills and often do not have a professional reputation as investors. The signaling function of these well-known investors could therefore be less relevant for founders because of a limited quality assurance function. Nonetheless, a venture’s affiliation with a well-known BA may still positively alter the quality perceptions of various stakeholders because the BAs can put their reputation in other areas of life at risk, provide an easy-to-interpret and fluent cue to the general public, and improve the observability of the signal. Using a sample of more than 2,900 early-stage ventures that made a venture pitch during the Canadian, German, U.K., and U.S. versions of the reality TV show Dragons’ Den, we find that BAs’ degree of being known has a positive impact on target firm survival, web traffic, and sales. The impact of BAs’ general degree of being known is particularly strong if the congruency between the investors and the target ventures is high. These effects exist over and above potential selection effects, the professional reputation of the BA, and the greater financial resources of a funded venture. The empirical findings indicate that well-known BAs can have a positive effect on venture performance and that founders should consider not only the professional reputation of BAs but also the degree to which they are known to a general audience.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».