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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorHORTON, Katherine Elizabeth-
dc.contributor.authorJANISZEWSKI, Vanessa-
dc.date.accessioned2022-10-26T14:11:20Z-
dc.date.available2022-10-26T14:11:20Z-
dc.date.issued2022-04-25-
dc.identifier.citationJANISZEWSKI, Vanessa. Data driven worth funding conditions: a study on the likelihood of venture capital backed companies’ success in Brazil. 2022. Tese (Doutorado em Ciências Contábeis) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/47257-
dc.description.abstractO presente trabalho busca aprimorar a compreensão a respeito de empresas financiadas por capital de risco e métodos de se alcançar sua mensuração quanto a diferentes critérios de sucesso. Para tanto, esta tese é dividida em quatro capítulos: (i) estudo bibliográfico a respeito de empresas financiadas por capital de risco, sua origem, fundamentação teórica e desenvolvimento; (ii) revisão sistemática de estudos empíricos que levantam ‘successo’ como métrica de mensuração das empresas financiadas por capital de risco e como tais definições se relacionam com diferentes variáveis preditivas; (iii) estudo empírico com dados de empresas de empresas brasileiras financiadas por capital de risco, o qual faz uso de variáveis independentes não financeiras e cinco definições de sucesso, a fim de propor diferentes modelos de regressão estatística não lineares, e; (iv) discussão geral ressaltando os principais achados, limitações e pesquisas futuras. A presente pesquisa levantou que existem cinco grupos comumente utilizados pela academia quanto à definição de sucesso, são eles: saídas (exits), sobrevivência, montante de capital de investimento levantado, número de rodadas de investimento e escalas autodesenvolvidas. Diferentes definições de sucesso podem sim levar a diferentes resultados. Em nossa pesquisa empírica com dados brasileiros, como principal resultado, foi encontrado que montante de capital de investimento levantado é a variável dependente que possui um maior poder associativo com as variáveis não financeiras levantadas, apresentando um KS máximo de 37% e AuRoc de 0,82. As variáveis independentes que mais se destacam foram quanto à educação estrangeira dos fundadores, portador de diploma MBA e quantidade de fundadores sócios.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPESpt_BR
dc.language.isoengpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectCapital de riscopt_BR
dc.subjectEmpresaspt_BR
dc.subjectCompetência administrativapt_BR
dc.titleData driven worth funding conditions : a study on the likelihood of venture capital backed companies’ success in Brazilpt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttps://lattes.cnpq.br/3062257469158266pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3550575542070145pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Ciencias Contabeispt_BR
dc.description.abstractxThe present work seeks to improve the understanding of Venture Capital (VC) backed companies and methods of achieving their measurement in terms of different success criteria. In order to do so, this thesis is divided into four chapters: (i) a bibliographic account of VC backed companies, their origins, theoretical foundations and development; (ii) a systematic review of empirical studies that cite 'success' as a measurement metric for VC backed companies and an analysis of how different variables predict different definitions of success; (iii) an empirical study with data from Brazilian VC backed companies, which examines the relationships between non-financial independent variables and five definitions of success, in order to propose different non-linear statistical regression models, and; (iv) general discussion highlighting the main contributions, limitations and future research. The present research found that there are five measures commonly used by academia to define success. These are: exits, survivability, funding amount raised, number of investment rounds, and self-developed scales. Different definitions of success can lead to different results. In other words, non-financial predictors are differentially related to different success outcomes. In our empirical research with Brazilian data, as main results, we found that the funding amount raised is the dependent variable that has the highest associative power with the chosen non-financial variables, presenting a maximum KS of 37% and AuRoc of 0.82. The independent variables that stand out the most were the founders' foreign education, if they are MBA degree holders, and the number of founding partners.pt_BR
Aparece en las colecciones: Teses de Doutorado - Ciências Contábeis

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