Modelo de inversión de venture capital. Evidencia para América Latina.

Arboleda Uribe, Sara; Montoya Henao, Luis Miguel

Publicación:
Modelo de inversión de venture capital. Evidencia para América Latina.

dc.contributor.advisor	Cruz Castañeda, Vivian
dc.contributor.author	Arboleda Uribe, Sara
dc.contributor.author	Montoya Henao, Luis Miguel
dc.date.accessioned	2023-12-19T17:01:01Z
dc.date.available	2023-12-19T17:01:01Z
dc.date.issued	2023
dc.description	49 páginas	spa
dc.description.abstract	RESUMEN: El “venture capital” es una herramienta esencial de financiación privada que se utiliza para apoyar a empresas emergentes con un alto potencial de crecimiento. En este estudio, exploramos la aplicación de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y Grandes Modelos del Lenguaje (LLM) para analizar datos no estructurados, como las descripciones de las empresas, con el objetivo de predecir los montos de inversión que estas empresas podrían atraer. Utilizamos una base de datos de empresas de América Latina que han recibido inversiones de capital de riesgo y aplicamos técnicas de NLP y Machine Learning en combinación con modelos de lenguaje pre-entrenados basados en la arquitectura de BERT para modelar la cantidad invertida. Evaluamos el rendimiento de estos modelos utilizando una serie de métricas relevantes para determinar la capacidad de este tipo de modelos en tareas fuera de NLP. Los resultados de este estudio proporcionan una visión valiosa sobre la capacidad de los modelos de lenguaje para predecir las inversiones de capital de riesgo y destacan las áreas potenciales para futuras investigaciones y mejoras en este campo emergente de estudio.	spa
dc.description.abstract	ABSTRACT Venture capital plays a pivotal role in the growth of emerging companies with high potential. Our study investigates the applicability of Natural Language Processing (NLP) techniques and Large Language Models (LLMs) in analyzing unstructured data, such as company descriptions, to predict potential investment amounts. Utilizing a database of Latin American companies that have received venture capital investments, we applied NLP and Machine Learning techniques, particularly models based on the BERT architecture, to forecast the investment sum. The performance of these models was evaluated using relevant metrics to assess their proficiency in tasks beyond traditional NLP applications. The findings of this research offer critical insights into the predictive abilities of language models concerning venture capital investments, indicating promising avenues for future research and advancements in this emerging field.	eng
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero(a) Administrativo(a)
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	https://repository.eia.edu.co/handle/11190/6319
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad EIA
dc.publisher.faculty	Escuela de Ciencias Económicas y Administrativas
dc.publisher.place	Envigado (Antioquia, Colombia)
dc.publisher.program	Ingeniería Administrativa
dc.rights	Derechos Reservados - Universidad EIA, 2023	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.license	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.subject.proposal	Venture capital	spa
dc.subject.proposal	Machine Learning	eng
dc.subject.proposal	Natural Language Processing	eng
dc.subject.proposal	Large Language Models	eng
dc.subject.proposal	Transformers	eng
dc.subject.proposal	Inteligencia artificial	spa
dc.subject.proposal	Inversionistas	spa
dc.subject.proposal	BERT	eng
dc.title	Modelo de inversión de venture capital. Evidencia para América Latina.	spa
dc.type	Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.content	Text
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcol	http://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.type	Publication