网络股权众筹融资、项目发展与平台绩效的影响因素分析与预测——基于机器学习与计量经济学的方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71872086
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    48.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0209.商务智能与数字商务
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

In recent years, online equity crowdfunding envisions rapid development worldwide. Start-ups can release project information at online equity crowdfunding platforms to raise funds to support project development. Investors can invest these projects to get project equity, and eventually achieve financial returns through the start-up company’s IPO, repurchase, equity transfer or mergers and acquisitions. Compared to the traditional offline financing channels, online equity crowdfunding is open to investors through online platforms, which can greatly reduce the participation threshold of investors, thus is an effective way of corporate financing and investor investment. However, equity crowdfunding is also facing many challenges. Information asymmetry and undeveloped regulatory measures have brought various risks to equity investors, projects and platforms. Therefore, this project will depend on the collective behavior, social contagion theory and social capital theory and the application of machine learning and econometrics methods, to explore the key research question about how different factors related to equity crowdfunding projects, investors, platform and external environment will affect the individual investors investment decisions, equity crowdfunding success, as well as the subsequent development of the projects (such as the capability of continuous financing). This project will also attempt to identify the changing roles of various influencing factors in different stages of the project equity crowdfunding, so as to predict the possibilities of future returns to investors. Through in-depth and systematic research on various issues related to online equity crowdfunding, start-up project success and platform development, this research project will extend and expand previous research in terms of literature and theory, and put forward practical guidance and suggestions for participants of online equity crowdfunding.
近年来,网络股权众筹在全球范围内发展迅速,初创企业在股权众筹平台上发布信息融资,用于企业项目发展,投资者通过对项目进行现金投资,获得项目的股权,最终通过公司公开发行上市、公司回购、股权转让或兼并收购等方式获得回报。然而,股权众筹也面临诸多的挑战,信息不对称与尚未发展完善的监管措施,给股权众筹投资者、项目与平台带来了各种风险。因此,本项目将基于群体经济、社会蔓延理论、社会资本理论等理论基础,应用机器学习与计量经济学等方法,重点研究股权众筹项目、投资者、平台及外部环境相关的因素,会怎样影响投资者个体的投资决策,进而影响股权众筹项目融资成功,以及影响股权众筹项目后续发展的成功,并识别出各类影响因素在项目发展不同阶段的作用差别,从而达到预测项目未来能否使投资者获得回报的目的。通过深入系统的研究,本项目将在文献与理论上延伸与拓展以往研究,并对网络股权众筹的各参与方提出切实的实践指导与建议。

结项摘要

近年来,网络股权众筹在全球范围内发展迅速,初创企业在股权众筹平台上发布信息融资,用于企业项目发展,投资者通过对项目进行现金投资,获得项目的股权,最终通过公司公开发行上市、公司回购、股权转让或兼并收购等方式获得回报。然而,股权众筹也面临诸多的挑战,信息不对称与尚未发展完善的监管措施,给股权众筹投资者、项目与平台带来了各种风险。因此,本项目将基于群体经济、社会蔓延理论、社会资本理论等理论基础,应用机器学习与计量经济学等方法,重点研究股权.众筹项目、投资者、平台及外部环境相关的因素,会怎样影响投资者个体的投资决策,进而影响股权众筹项目融资成功,以及影响股权众筹项目后续发展的成功,并识别出各类影响因素在项目发展不同阶段的作用差别,从而达到预测项目未来能否使投资者获得回报的目的。通过深入系统的研究,本项目对不同类型的股权众筹平台用户投资行为、项目再融资概率及平台政策机制的影响方面,形成了一系列研究成果,在文献与理论上延伸与拓展以往研究,并对网络股权众筹的各参与方提出切实的实践指导与建议。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Trust to Share : Investigating the Key Factors to Influence Tenants’ Participation in Online Short-Term Rent
信任分享:影响租户参与网络短租的关键因素调查
  • DOI:
    10.14329/apjis.2019.29.2.308
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Asia Pacific Journal of Information Systems
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Liuye Yu;Zhixia Zang;Xue Yang
  • 通讯作者:
    Xue Yang
Carrot or Stick? Exploring the Effect of Word-of-Mouth on Mobile Payment Application Switching Behaviors
胡萝卜还是大棒?
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Journal of Electronic Commerce Research
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Wang;L.;Luo X.;Yang X.
  • 通讯作者:
    Yang X.
Reconciling "doing good" and "doing well" in organizations' green IT initiatives: A multi-case analysis
协调组织绿色 IT 举措中的“做好事”和“做好事”:多案例分析
  • DOI:
    10.1016/j.ijinfomgt.2019.102052
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION MANAGEMENT
  • 影响因子:
    21
  • 作者:
    Yang Xue;Li Yan;Kang Lele
  • 通讯作者:
    Kang Lele
电商平台产品试用活动与消费者行为对在线产品销售的效应研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    管理科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨雪;王程珏;凌子超;缪承凯
  • 通讯作者:
    缪承凯
在线诊疗平台医生咨询量和推荐热度的影响因素分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    南大商学评论
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    臧志霞;谈刻;王程珏;许博;杨雪
  • 通讯作者:
    杨雪

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其他文献

电商平台产品试用活动与消费者行为对在线产品销售的效应研究
  • DOI:
    10.1021/acsptsci.0c00188
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    管理科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨雪;王程珏;凌子超;缪承凯
  • 通讯作者:
    缪承凯
超低马赫数空腔流诱发自激振荡数值模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中国公路学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王文龙;杨雪;邓亚东;苏楚奇
  • 通讯作者:
    苏楚奇
广义狄氏型的符号光滑测度扰动及其结合的马氏过程
  • DOI:
    10.2316/p.2013.791-038
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    数学物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韩新方;马丽;杨雪
  • 通讯作者:
    杨雪
人类互动脑-脑耦合的计算方法
  • DOI:
    10.1360/tb-2020-0642
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    科学通报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王益文;杨雪;姚小强;付超
  • 通讯作者:
    付超
离散非线性系统基于幂次函数的显式滑模预测控制算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    中国科技论文在线论文
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    苏佰丽;杨雪
  • 通讯作者:
    杨雪

其他文献

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杨雪的其他基金

共享平台用户可持续消费行为与平台绩效研究——基于人工智能、机器学习与计量经济学的方法
  • 批准号:
    72272075
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    45 万元
  • 项目类别:
    面上项目
自发虚拟团队共同领导机制、团队冲突与团队绩效的研究——跨层次纵向方法的视角
  • 批准号:
    71572079
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    52.5 万元
  • 项目类别:
    面上项目
自发虚拟团队绩效的影响机理研究- - 社会网络关系的视角
  • 批准号:
    71102039
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    16.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 批准年份:
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  • 资助金额:
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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