Nos alegró saber que nuestro paper (con Virginia Sarria Allende y Gabriela Robiolo) se publicó en Venture Capital: A International Entrepreneurial Finance Journal.
Una versión en papel está disponible aquí. Aquí hay algunos comentarios breves sobre las ideas, y para los interesados, sobre la econometría y el trabajo de datos:
En el documento estudiamos el “emparejamiento” entre inversores y startups en el mercado financiero empresarial. En términos generales, nos preocupa la cuestión de quién invertirá en quién y el papel que desempeñan las redes (sociales, profesionales) en la explicación. Específicamente, mostramos evidencia sobre una idea simple: debido a las fricciones de información en el mercado de financiamiento emprendedor, estar más cerca en la red de conexiones realmente importa para el “emparejamiento”. Estar más cerca aumenta no solo el atractivo de una posible coincidencia, sino que también hace que los atributos observables sean más atractivos.
Pero “estar más cerca” tiene una interpretación particular aquí. Las conexiones que forman parte de la red que construimos y analizamos, no son del estilo de la red social (o del seguidor -follower-) típico. Nosotros reconocemos que hay un enlace en la red si hay información de que las personas han trabajado, invertido, asesorado, etc., una empresa u organización común en el pasado. Así que podríamos decir que las conexiones de nuestra red son realmente costosas (o “significativas en términos de una señal”, en el sentido de Spence).
Para los fundadores (o inversores) la implicancia del trabajo es trabajar las conexiones para acercarse a los “emparejamientos” (las inversiones) deseables. Si uno no es tan “atractivo” (por ejemplo, si uno no es el inversor con más experiencia en el mercado), aún podría trabajar para reducir la distancia de su red a sus inversores, invirtiendo en trabajo real en el ecosistema emprendedor, ya que el conocimiento común servirá en transmitir información.
Nuestro enfoque de datos para reconstruir la red masiva de conexiones en California consistió en la recopilación de datos de Angellist, que es ampliamente conocido en el ecosistema principal como el sitio más importante para invertir en nuevas empresas, entre muchas otras características relacionadas con el mercado y las relaciones sociales. Recopilamos datos sobre la historia de los roles que los individuos asumieron en el ecosistema empresarial. Hacerlo de manera eficiente y segura fue un proyecto interesante en sí mismo (aquí discutimos el proyecto).
Un comentario añadido para aquellos con un interés en econometría. Resulta que estimar los determinantes de un emparejamiento (match) no fue en absoluto trivial. Digamos, por ejemplo, que uno está interesado en estimar la probabilidad específica de un emparejamiento entre el startup i y el inversor j. Uno solo observaría coincidencias realizadas, pero esas otros emparejamientos potenciales implican, en principio, todas las demás combinaciones posibles. Y como saben, la cantidad de pares de combinaciones posibles se incrementa muy rápido. El enfoque que seguimos en el documento es muestrear entre estas posibles coincidencias contrafactuales.
Otra dificultad es que las observaciones en el modelo estimado tampoco serían independientes, ya que un match realizado disminuye la probabilidad de otras coincidencias potenciales. Al tratar con estos problemas, seguimos un enfoque muy ingenioso, basado en la teoría de juegos, propuesto por Jeremy Fox, que explota la condición de emparejamiento de estabilidad de pares. Como una intuición, esta condición dice que, si toma dos pares de parejas realizados y se hace un intercambio entre sus miembros, el valor de dicho intercambio debe ser inferior al de la coincidencia real. Eventualmente, esta condición se usa para averiguar cuáles son los parámetros de la función de valor coincidente con que se maximizará el número correcto de coincidencias (en lugar de sus alternativas de cambio).
Otra observación interesante surge al momento de especificar los factores determinantes de los emparejamientos. La idea aquí proviene de la teoría de emparejamiento: al proponer de un determinante, lo que realmente importa no es, digamos, la característica individual de un individuio (que se mantendrá fija entre todos los posibles emparejados), sino cómo estas características interactúan con las de la contraparte. Entiendo que esta idea se remonta, al menos al examen de las coincidencias matrimoniales de Gary Becker en 1973. Entonces, lo que determina los emparejamientos se encuentra en el espacio de las interacciones…