| روش‌های سنتی و نوین ارزش‌گذاری استارت‌آپ‌ها با تاکید بر الگوریتم‌های یادگیری‌ماشین |
| کد مقاله : 1064-MMAI |
| نویسندگان |
|
مرتضی کاظم پور *1، ساینا اجلی2 1دانشجوی کارشناسی، حسابداری،دانشکده علوم مالی دانشگاه خوارزمی،تهران،ایران 2دانشجوی کارشناسی، حسابداری،دانشکده علوم مالی خوارزمی،تهران،ایران |
| چکیده مقاله |
| استارت‌آپ‌ها به دلیل ماهیت پویا، عدم قطعیت‌های ذاتی و فقدان داده‌های مالی قابل اتکا، همواره با چالش‌های اساسی در فرآیند ارزش‌گذاری مواجه بوده‌اند. روش‌های سنتی ارزش‌گذاری، مانند تنزیل جریان‌های نقدی و تحلیل‌های مقایسه‌ای، علی‌رغم کارآمدی در ارزیابی شرکت‌های بالغ و پایدار، در مواجهه با ویژگی‌های خاص استارتاپ‌ها از جمله؛ ریسک‌های بالا و عدم وجود پیشینه مالی مستحکم، محدودیت‌های جدی دارند. این مطالعه با رویکردی تحلیلی، ضمن بررسی محدودیت‌های پیش‌گفته، به مقایسه این روش‌ها با رویکردهای نوین مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین پرداخته است. الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون، درخت تصمیم، جنگل تصادفی و شبکه‌های عصبی مصنوعی، به‌واسطه توانایی در تحلیل داده‌های حجیم و پیچیده، قابلیت ارتقای دقت پیش‌بینی ارزش و احتمال موفقیت استارتاپ‌ها را دارند. این رویکردهای نوین نه‌تنها با کاهش خطاها و چالش‌های روش‌های سنتی، بلکه با فراهم‌آوردن زمینه‌ای برای تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری هوشمندانه‌تر، نقش بسزایی در کاهش ریسک و ارتقای بهره‌وری سرمایه‌گذاری ایفا می‌کنند. یافته‌های این مطالعه تأکید دارند که بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به‌ویژه در شرایط عدم قطعیت و پیچیدگی بالا، می‌تواند افق‌های نوینی در ارزش‌گذاری استارتاپ‌ها و مدیریت سرمایه‌گذاری‌های نوآورانه ترسیم نماید. |
| کلیدواژه ها |
| استارت‌آپ، ارزش‌گذاری سنتی، یادگیری‌ماشین، الگوریتم‌های پیش‌بینی |
| وضعیت: پذیرفته شده برای ارائه شفاهی |