Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/170681 
Titel: 

Forecasting the Success Rate of Reward Based Crowdfunding Projects

Dokument gelöscht auf Wunsch der Autor:in bzw. der Herausgeber:in.

Erscheinungsjahr: 
2017
Verlag: 
ZBW - Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften, Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Kiel und Hamburg
Zusammenfassung: 
The present paper develops three models that help predict the success rate and attainable investment levels of online crowdfunding ventures. This is done by applying standard economic theory and machine learning techniques from computer science to the novel sector of on-line crowd-based micro- financing. In contrast with previous research in the area, this paper analyzes transaction-level data in addition to information about completed crowdfunding projects. This provides an unique perspective in the ways crowd finance ventures develop. The models reach an average of 83% accuracy in predicting the outcome of a crowdfunding campaign at any point throughout its duration. These ndings prove that a number of product and project specifi c parameters are indicative of the success of the venture. Subsequently, the paper provides guidance to capital seekers and investors on the basis of these criteria, and allows participants in the crowdfunding marketplace to make more rational decisions.
Schlagwörter: 
microfinance
entrepreneurial finance
crowdfunding
JEL: 
C0
Dokumentart: 
Preprint

Datei(en):
Dokument gelöscht auf Wunsch der Autor:in bzw. der Herausgeber:in am: 5. August 2019


Publikationen in EconStor sind urheberrechtlich geschützt.