Venture Capital Financing: Impact of Firm-Specific Factors on Early-Stage Company Valuations

Abstract

Denne rapporten utforsker den komplekse prosessen bak verdsettelsen av tidlig-fase selskaper. Fraværet av finansiell informasjon og operasjonell historikk utgjør betydelige utfordringer for anvendeligheten av konvensjonelle verdsettelsesmetoder, som inntektsbaserte og eiendelsbaserte tilnærminger. Verdsettelsesmetoder laget eksplisitt for oppstartsselskaper har blitt utviklet over tid. Imidlertid er mangfoldet i disse verktøyene og de ulike oppfatningene av hvilke rammeverk som skal brukes, noen av de vanligste årsakene til at forhandlinger mellom venturekapitalister og gründere mislykkes (Baeyens et al., 2006). Denne rapporten tar sikte på å avdekke dynamikken i verdsettelse av tidlig-fase selskaper og faktorene som påvirker verdsettelse og fremtidig suksess.

Konsekvenser som oppstår av manglende finansiell data og oppfyllelse av underliggende forutsetninger i verdsettelsesmodeller viser utfordringer med å fastsette selskapsverdi med bruk av konvensjonelle metoder. Startup-spesifikke verktøy har en mer subjektiv og ikke-finansiell tilnærming til verdsettelse, med et varierende utvalg av faktorer og avhengighet av multipler og gjennomsnittverdier. Gjennom tidligere forskning og anerkjente verdsettelsesmetoder, både konvensjonelle og startup-spesifikke, fremhever litteraturen flere faktorer som påvirker verdsettelsen til tidlig-fase selskaper.

Det teoretiske grunnlaget leder frem åtte faktorer for videre analyse. Hypotesene foreslår først og fremst effekter fra faktorer som ikke eksplisitt vurderes i de mest anerkjente verdsettelsesmetodene. En multippel regresjonsmodell foreslås for å undersøke venturekapital-transaksjoner for 1675 selskaper fra en 20-års periode. Den kvantitative modellen utviklet for den empiriske analysen supplerer eksisterende verdsettelsesmetoder ved å fange opp annen tilgjengelig informasjon om selskapet som påvirker selskapsverdien.

Den empiriske analysen viser signifikante funn knyttet til flere av de undersøkte faktorene. Gjennom en OLS-regresjon viser flere faktorer knyttet til selskapets karakteristikk, aksjonærer og finansiering betydelige positive effekter på verdsettelsen av selskapet. Funnene fra dette studiet viser at kvantitative regresjonsmodeller kan bistå både venturekapitalister og gründere med å fange opp effekter av ulike faktorer som kan påvirke verdsettelsen. Funnene knyttet til hypotesene vil gi et signifikant bidrag til forhandlingsprosessen mellom venturekapitalister og gründere, i søken etter lønnsomme investeringer og risikovillig kapital.

This report explores the intricate process of determining the value of an early-stage company. The absence of financial data and operating history poses significant challenges to the applicability of conventional valuation approaches, such as the income-based and asset-based approaches. Valuation methodologies made explicitly for startup companies have surged. However, the diversity in these tools and the differing perceptions of which frameworks to use are some of the most common reasons negotiations between venture capitalists and startups fail (Baeyens et al., 2006). This thesis aims to unravel the dynamics of early-stage company valuation and the factors that influence future success and company valuation.

Consequences arising from absent input data and failure to meet underlying assumptions of valuation methods show the challenges of determining company value. The startup-specific tools take a more subjective and non-financial approach to valuation, with a varying range of determinant factors and reliance on multiples and industry averages. Through prior studies and acknowledged valuation methods, both conventional and startup-specific, the literature review highlights several factors that impact valuation.

The theoretical foundation raises eight factors for further review. The hypotheses primarily suggest effects from factors not explicitly considered within the common frameworks for company valuation. A multiple linear regression model is proposed to examine venture capital transactions for 1675 early-stage companies from a 20-year period. The quantitative model used in the empirical analysis supplements existing valuation tools by capturing other available information related to determinant factors of company value.

The empirical analysis shows significant results related to several examined factors. Through an OLS regression, several factors related to company characteristics, shareholders and fundraising show significant positive impacts on company valuations. The findings throughout this report show that quantitative regression models can help both venture capitalists and founders capture the effects of various factors affecting valuation. Ultimately, the findings related to the hypotheses will contribute to the negotiation process between VCs and founders, seeking profitable investments and venture capital.